特征选择是机器学习与数据挖掘中的关键步骤，通过减少冗余特征来提高模型性能和效率。广泛应用于信号处理、图像识别及自动化控制等领域，助力工程师优化算法设计，提升系统智能化水平。掌握这一技术不仅能增强数据分析能力，还能促进创新解决方案的开发。探索我们的6454个精选资源，深入理解特征选择方法及其在电子工程中的实际应用案例。
本书是清华大学自动化教材,主要讨论统计模式识别理论和方法,包括了贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择、聚类分析、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法，以及统计学习理论和支持向量机等内容，还介绍了模式识别在人脸识别、说话人语音识别及字符识别等中的应用...
📅
👤 qw12
数码相机cmos传感器的特征参数和选择，对研究CCD的人大概有帮助...
📅
👤 a6697238
一个典型的人脸识别系统主要包括训练过程和识别过程。训练过程主要完成将已知人脸进行定位、特征提取与选择、以及分类器的设计；识别过程则完成将未知图片进行处理，并最终识别出身份的分类和决策...
📅
👤 jing911003
特征的选择与提取 模式识别 统计分量 排序...
📅
👤 685
传统多模态生物特征识别方法当出现生物特征缺失时，识别性能会明显下降。针对此问题，提出一种融合人脸、虹膜和掌纹的自适应并行结构多模态生物识别方法。该方法在设计融合策略时，考虑到所有可能的输入缺失，构造并行结构的融合函数集，在实际应用时根据输入状态自适应的选择融合策略进行识别。实验仿真结果表明该方法既可...
📅
👤 huangld
