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

حل تمرینات فصل دوم کتاب Pattern Classification

لینک خرید



در این پست قصد داریم تعدادی از تمرینات فصل دوم کتاب Pattern Classifciation نوشته David G. Stork و  Peter E. Hart  و Richard O. Duda را ارائه دهیم. سعی شده است در حل این سوالات، توضیحات کاملی ارائه شود.


شماره تمرینات ارائه شده به شرح زیر است.

تمرین شماره 30، 31 ، 47 قسمت a  و یک تمرین اضافی


متن سوالات

Problem30
Let pi (x)~N(mi,σ^2 )  i=1,2   for a two-category one-dimensial problem with P1=P2=0.5

a) Show that the minimum probility of error is given by:
b) Use the inequality To show that Pe goes to zero az|m2-m1 |/σ  goes to infinity.


Problem31
Let pi (x)~N(mi,σ^2 [I])  i=1,2 for a two-category n-dimensial problem with P1=P2=0.5
a) Show that the minimum probility of error is given by:
b) Let m1=0 and m2=(m=1,…,mn)T≠ 0. Use the inequality from problem 1, to show Pe approaches Zero as the dimension n approaches infinity.
c) Express the meaning of this result in words.


Problem47
Suppose we have three categories in two dimensions with the following underlying distribution:

    p(x│w_1 )=N(0,I)
    p(x│w_2 )=N([1,1],I)
    p(x│w_3 )=0.5*N([0.5,0.5]),I)+0.5*N([-0.5,0.5],I)
With P(wi) =1/3 , i=1,2,3.
a) By explicit calculation of posterior probablities, classify the point x=(0.3,0.3) for minimum probability of error


Extra-Problem
Suppose we have these realization of class1: [3,0], [1,-2],[5,2],[3,-4)]  and these realization for class2: [3,4],[3,8)],[2,6)],[4,6)] and P(w1) = P(w2) = 0.5, compute the Bayes decision boundary for these classes


توجه : فایل دانلودی حاوی حل ، تجزیه و تحلیل هر سوال است.


ویدیوی زیر شمایی از گزارش را نشان میدهد

لینک ویدیو


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