摘要：
一、1。线性分类器和贝叶斯决策 基于概率 --p（x） 基于判别 -- g(x)= wi(x)+w0 贝叶斯决策时为了减小出错的概率。 模式识别-- 感知（Sensing） 数据挖掘-- 发现（Discovery） 机器学习--思考（Thinking） object recongition 的难点： 阅读全文
posted @ 2019-07-25 20:23 Alex_bd 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
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摘要：
一、1。线性分类器和贝叶斯决策 基于概率 --p（x） 基于判别 -- g(x)= wi(x)+w0 贝叶斯决策时为了减小出错的概率。 模式识别-- 感知（Sensing） 数据挖掘-- 发现（Discovery） 机器学习--思考（Thinking） object recongition 的难点： 阅读全文
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