第4讲课后作业三、判别函数分类法3.5 已知两类训练样本为：：设，用感知器算法求解判别函数，并绘出判别界面。3.9 已知两类模式：；：用二次埃尔米特多项式的势函

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提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。

机器学习入门。高斯判别算法学习过程中遇到的问题，记录下来，可以说是学习笔记，希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到，广泛讨论，共同进步。

Bayes判别分析法在泥石流预测中的应用研究，杨绪祥 ，张成良，泥石流是一种具有严重危害的自然灾害，对其进行提前预报及趋势预测是十分必要的。由于影响泥石流的因素错综复杂，固综合考虑沟道

基于Bayes判别分析的基本思想,建立煤层底板突水危险性的Bayes判别分析模型。选用煤层的含水层富水性、含水层水压、隔水层厚度、断层导水性和构造发育程度5个指标作为该模型的判别因子,以不同地区煤矿的14组煤层实测数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析模型。为了验证模型的准确性,用回代判别方法对14组煤层实测数据进行判别,并用工程实例进行了验证。研究结果表明,Bayes判别分析模型误判率较低,能快速有效地判别出煤层底板突水危险性的等级,在实际工程中有较强的适用性。

matlab的egde源代码具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器 DCF-CSR跟踪器的Matlab实现来自在2017年计算机视觉和模式识别会议（CVPR）会议上发表的论文，以及后来在《国际计算机视觉杂志》（IJCV）上发表的论文。 刊物 期刊出版： 艾伦·卢克希奇（AlanLukežič），托马斯·伏伊（TomášVojíř），切卡文（LukaČehovin），马塔斯（JiříMatas）和克里斯蒂安（Matej Kristan）。 ``具有通道和空间可靠性的区分性相关滤波器跟踪器''，《国际计算机视觉杂志》（IJCV），2018年。 BibTex引文： @Article {Lukezic_IJCV2018， author = {Luke {\ v {z}} i {\ v {c}}，Alan和Voj {'i} {\ v {r}}，Tom {'a} {\ v {s}}和{\ v {C}} ehovin Zajc，Luka和Matas，Ji {\ v {r}} {'i}和Kristan，Matej}， title = {具有通道和空间可靠性的歧视性相关过滤器跟踪器}， journal\n=

1. 写在前面 今天补了一下机器学习的数学知识，突然又遇到了判别模型和生成模型这两个词语，之前学习统计学习方法的时候也遇到过，当时就模模糊糊的，如今再遇到，发现我还是没明白， 但这次哪有轻易再放过去之理？所以查了很多资料，试图结合自己理解的，把这个知识点整理整理，毕竟这个知识点也是面试官非常喜欢问的一个问题。 所以，下面我尽量把语言说的白话一些。 2. 判定模型 VS 生成模型 从本质上讲，生成模型和判别模型是解决分类问题的两类基本思路。 首先，你得了解，分类问题，就是我给定一个数据x，去判断它对应的标签y。 我的目标就是P(Y|X)。 下面我直接开门见山，先说一下这两种模型针对这个目标是怎么

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