图像分割(image segmentation)matlab实现
探讨torch模型中复用同一卷积块的效果和影响橙子树下:这个能理解，但是我疑惑的是目前有很多的论文都采用迭代或者复用的训练方式，理论上的初衷是在上一步学习到的权重上进一步学习，但实验来看，权重只会在最后一下子更新，那么，实际就没有在学习了部分的基础上进一步学习的，实际一直在这个batch训练初的权重上根据不同的要求进行训练，叠加后再算损失，再反向更新，这难道不会使得不同的学习目的间互相干扰吗，就像一群大妈面对一个问题个论个的，那结果就不能向着任何一个人想的方向走
探讨torch模型中复用同一卷积块的效果和影响心若成溪:如果最终计算了一个loss，那最终的loss对这一个被复用的卷积块只有一个梯度，如果是多个loss分别求导，那就多个累加，理论上我觉得应该是这样。
21年河海大学计算机科学与技术（838）学硕上岸心得橙子树下:看你要什么样的老师
21年河海大学计算机科学与技术（838）学硕上岸心得ifyoulike.....:博主，能不能问下你有没有推荐的导师啊，我23838专硕的
PythonPyqt5QTextEdit中检索并高亮标注多个不同字符串，自动中文文本纠错系统我睡觉时不困J:求分享完整源码
模式识别感知器matlab,模式识别：感知器的实现
在之前的模式识别研究中，判别函数J(.)的参数是已知的，即假设概率密度函数的参数形式已知。本节不考虑概率密度函数的确切形式，使用非参数化的方法来求解判别函数。由于线性判别函数具有许多优良的特性，因此这里我们只考虑以下形式的判别函数：它们或者是x的各个分量的线性函数，或者是关于以x为自变量的某些函数的线性函数。在设计感知器之前，需要明确以下几个基本概念：
一、判别函数：是指由x的各个分量的线性组合而成的函数：
若样本有c类，则存在c个判别函数，本节只讨论两类样本的分类情况。要求实现以下判定规则：
二、样本线性可分：即在特征空间中可以用一个或多个线性分界面正确无误地分开若干类样本；对于两类样本点w1和w2，其样本点集合表示为：
，使用一个判别函数
【模式识别】编程作业汇总
【模式识别】编程作业汇总前言代码仓库14道机器学习编程题1.FunctionEstimationbyParzenWindowmethod2.EM(ExpectationMaximization)3.GMM(GaussianMixtureModel)4.ErrorRateEstimation5.ClassicalandMarginPerceptron6.SVM(SupportVectorMachine)7.kkk-NNClassifieronMNIST8.FeatureselectionwithL1-normregularization9.GNN(GraphNeuralNetwork)10.PCAonMNIST11.MDSandcitydistance12.ISOMAPandLLE13.DecisionTree14.K-means,hierarchicalclusteringandspectralclustering前言忙碌的一个学期终于结束了，回想这个学期，一周里有半周都在做模式识别的作业，真的是欲仙欲死。课程结束了回看这些作业，真的是惊叹自己能够每周按时完成作业（吐槽一波作业量太大了哈哈哈）。不过也是因为每周课后的编程作业，让我对机器学习有了更为深刻的认识。从知晓原理到亲自实现，这是非常重要的质的飞跃。还是很感谢老师能够留这些贴合原理又便于上手的编程作业。那么，废话不多说，贴上作业和我的代码实现。如果你也想入人工智能这个坑，那么就来做一做这14道编程题，一定会大有裨益。
代码仓库这里是我的代码实现，不能保证100%正确，但是当你没有思路或者代码卡壳的时候可以作为借鉴。
$gitclonehttps://github.com/THUEishin/Homework-of-Pattern-Recognition-Course.git14道机器学习编程题每道题的问题描述可以在上面GitHub仓库相应题目的文件夹下的README.md中找到，这里我罗列一下题目的中英文互译。
1.FunctionEstimationbyParzenWindowmethod使用Parzen窗方法进行函数估计。
2.EM(ExpectationMaximization)数据带缺失值的最大期望估计。
3.GMM(GaussianMixtureModel)概率函数估计的高斯混合模型方法。
4.ErrorRateEstimation各种概率密度函数估计的误差率估计
5.ClassicalandMarginPerceptron经典感知器模型和带间距的感知器模型
6.SVM(SupportVectorMachine)支持向量机
7.kkk-NNClassifieronMNIST使用k近邻算法对MNIST数据集进行分类
8.FeatureselectionwithL1-normregularization在损失函数中引入L1范数的正则化项来进行特征选择
9.GNN(GraphNeuralNetwork)图（Graph）神经网络
10.PCAonMNIST使用主成分分析方法对MNIST数据进行分类
11.MDSandcitydistanceMDS(Multi-DimensionalScaling)降维
12.ISOMAPandLLEISOMAP和LLE(LocallyLinearlyEmbedding)降维
13.DecisionTree使用决策树对搜狗新闻分类
14.K-means,hierarchicalclusteringandspectralclustering使用C聚类、多级聚类和谱聚类方法对MNIST数据集进行无监督聚类
模式识别实现之人脸识别（matlab）
描述用有监督学习机制设计并实现模式识别方法，用于进行人脸面部特征识别，如性别（男性、女性）、年龄（儿童、青少年、成年、老年）、佩戴眼镜（是、否）、戴帽子（是、否）、表情（微笑、严肃）等。
数据数据来源：链接：https://pan.baidu.com/s/17zU6A4-8Zs-TjspizbAOhA提取码：dpb1
实现过程
特征提取
模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）
《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。
模式识别作业(一)答案博客
YOLOv2通过k-means来获取anchorboxesJamesgender:我来说一点其他的，为什么要使用k-means提出参考框，因为之前RPN网络的参考框是人为设定的，3种纵横比和三种大小，总计九种框。这九种框和groundtruth的平均iou并不高，为什么？因为是靠经验选取的，所以它不能广泛的代表所有的框。而k-means聚类，将所有框聚类成5种框，那么这五种框，就能够在一定程度上具有更好的广泛代表性，也就是比之前提出的经验框要好。