فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

فروشگاه پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی و داده کاوی با متلب

انجام پروژه ها و تمرینات دانشجویی در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با نرم افزارهای متلب، پایتون، رپیدماینر و وکا

کلمات کلیدی

حل تمرینات شناسایی آمار و الگو دانشگاه امیرکبیر

حل تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

حل تمرینات درس pattern recogntion

حل تمرینات کتاب فوکوناگا

حل تمرینات کامپیوتری درس شناسایی آمار و الگو

انجام پروژه های تخصصی متلب

انجام پروژه متلب

انجام پروژه دانشجویی

کدنویسی تمرینات pattern recognition

کد متلب تمرینات درس شناسایی آمار و الگو

کد متلب شبکه عصبی

پیاده سازی شبکه عصبی

کد آماده متلب

کد متلب الگوریتم درخت تصمیم

الگورینم دسته بندی

کد متلب دسته بندی توموز مغزی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان

ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم دسته بندی

ترکیب الگوریتم ژنتیک و SVM

انتخاب بهینه ویژگی ها با الگوریتم ژنتیک

پروژه متلب

پروژه دانشجویی

ترکیب مدل های دسته بندی

ترکیب روش های دسته بندی درمتلب

کد متلب پیش پردازش تصاویر ماموگرافی برای تشخیص سرطان سینه

کد متلب پردازش تصاویر پزشکی

کد متلب پردازش تصاویر ماموگرافی

کد متلب تشخیص سرطان پستان

کد متلب تشخیص سرطان سینه

کد آماده پردازش تصاویر پزشکی

  • ۰
  • ۰

تمرینات کامپیوتری فصل چهارم کتاب Introduction to Statistical Pattern Recognition



لینک خرید



در این پست قصد داریم تعدادی از تمرینات کامپیوتری فصل چهارم کتاب Introduction to Statistical Pattern Recognition نوشته Keinosuke Fukunaga را ارائه دهیم که با استفاده از کدنویسی متلب انجام شده است.

شماره تمرینات ارائه شده به شرح زیر است.

تمرین شماره 2 ، 3 ، 4


متن سوالات

Problem2

Repeat Experiment 1 for N=50,100,200,400 and plot the error vs. s

a) Finding the optimum s

b) Data 1-A (Normal, n=8 , ɛ=1.9% )

c) No. of trials: t=10



Problem3
Repeat Experiment 2 for N=50,100,200,400 and plot the error vs. s.

a) Finding the optimum s

b) Data 1-A (Normal, n=8 , ɛ=1.9% )

c) No. of trials: t=10

d) Use Prodedure III

Procedure III

  1. Divide the available samples into two groups: one is called the design sample set, and the other is called the test sample set
  2. Using the design samples, follow steps (1)-(4) of Procedure I1 to find the V and v0 for a given s.
  3. Using V and v0 found in step (2), classify the test samples by (4.18), and count the number of misclassified samples
  4. Change s from 0 to 1, and plot the error vs. s.

Problem4
Design the optimum linear classifier by minimizing the mean-square error of (4.67). Use 100 generated samples per class from Data 1-A for design, and test independently generated 100 samples per class. Observe the difference between this error (the error of the holdout method) and the one of the resubstitution method.


ویدیوی زیر نحوه اجرای کدها و شمایی از گزارش را نشان میدهد

ویدیو نحوه اجرای کد و نمایش خروجی


توجه : فایل دانلودی حاوی کدهای متلب به علاوه توضیحاتی در مورد حل و نتایج سوالات است.


در صورت هر گونه سوال نسبت به کالای مورد نظر، با ایمیل msd.abasian@gmail.com  یا شماره 09132324263 و یا آیدی تلگرام masoudabasian مکاتبه نمایید.

همچنین در صورت دانلود فایل و مشاهده هر گونه مشکل در کدها و گزارش، میتوانید در قسمت تماس با ما مشکل را اعلام فرمایید تا در اسرع وقت پشتیبانی لازم را انجام دهیم.

با تشکر از حسن اعتماد شما

مسعود عباسیان


لینک خرید

نظرات (۰)

هیچ نظری هنوز ثبت نشده است

ارسال نظر

ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی