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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
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上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1.  
    1. 模式识别概论以及概率论基本知识
    内容
    说明
    概论
    − 模式识别的主要方法;
    − 监督模式识别与非监督模式识别;
    − 模式识别系统举例;
    − 模式识别系统的典型构成
    概率论基础知识
    − 概率论基础知识 贝叶斯决策, 概率密度分布
    − 最大似然估计
    − 贝叶斯估计
    − 维数问题(精度、维数和训练集的大小; 计算复杂度;过拟合)
    概率密度分布的非参数估计
    − 非参数估计的基本原理与直方图方法
    − KN近邻估计方法
    − Parzen窗法
    − 最近邻规则
    − 距离度量和最近邻分类
    − RCE网络
    − 级数展开逼近
    − 统计量估计中的重采样技术(bootstrap, jackknife)
    期望最大化(EM)
    − 期望最大化
    隐马尔可夫模型
    − 隐马尔可夫模型
    抽样方法
    − 马尔可夫 蒙特卡洛
    − Gibbs 采样
    − Slice 采样
    − 混合Monte carlo算法
    2. 监督学习方法
    内容
    说明
    线性回归
    − 线性基础模型
    − 偏方方差分解
    − 贝叶斯线性回归
    − 贝叶斯模型比较
    − 参数估计(经验贝叶斯)
    − 固定基础函数的限制
    特征
    − 特征选择
    ² 特征的评价准则
    ² 特征选择的最优算法
    ² 特征选择的次优算法
    ² 特征选择的遗传算法
    ² 以分类性能为准则的特征选择方法
    − 特征提取
    ² 基于类别可分性判据的特征提取
    ² 主成分分析 (图像)
    ² Karhunen-Loeve变换
    ² 高维数据的低维显示
    ² 多维尺度法
    ² 非线性变换方法简介
    ² 多重判别分析
    − 特征提取与选择对分类器性能估计的影响
    分类器
    − 线性分类器
    ² 线性判别函数的基本概念
    ² Fisher线性判别器
    ² 感知器
    ² 最小平方误差判别
    ² 最优分类器超平面与线性支持向量
    ² 拉普拉斯逼近(Laplace 逼近)
    − 非线性分类器
    ² 分段判别函数
    ² 二次判别函数
    ² 多层感知机
    ² 支持向量机
    ² 核函数
    − 其它分类器
    ² 近邻法
    ² 决策树
    ² 逻辑回归
    ² Boosting
    ² 随机方法
    ² 基于规则的方法
    系统评价
    − 监督模式识别方法的错误率估计
    − 有限样本下错误率的区间估计问题
    − 从分类的显著性推断特征与类别的关系
    3. 非监督学习方法
    内容
    说明
    模型方法
    − 基于模型的方法
    − 混合模型的估计(非监督最大似然估计;
      正态分布情况下的非监督参数估计)
    聚类方法
    − 动态聚类
    − 模糊聚类
    − 分级聚类
    − 自组织神经网络
    − 划分聚类
    − 聚类的准则函数
    其它非监督方法
    − 图论方法
    − 在线聚类
    − 图模型
    − 非监督模式识别系统性能的评价
    4. 图像处理相关内容
    内容
    说明
    图像处理的基本方法
    − 几何规范化 (平移,旋转,缩放等,复原,增强等)
    − 灰度级差值 (最近邻差值等)
    − 灰度规范化 (图像平滑、直方图均衡化、灰度变换)
    − 边缘检测,梯度算子
    − 形态学处理 (膨胀,腐蚀,开操作,闭操作,细化,粗化,骨架,裁剪等)
    图像的特征提取
    − 形状特征(轮廓特征, 区域特征)
    − 纹理特征(LBP,HOG,SURF,SIFT,HAAR )
    − 颜色特征(颜色直方图, 颜色矩, 颜色相关图)
    − 空间关系特征(基于模型的姿态估计方法, 基于学习的姿态估计方法)
     
     
           

  2.  
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  3.  
     




 
 


 




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