Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Výběr nejinformativnějších proměnných ve statistickém rozpoznávání
Pudil, Pavel ; Somol, Petr ; Haindl, Michal
Výzkumná zpráva obsahuje přehled metod výběru příznaků ve statistickém rozpoznávání s důrazem na metody vyvinuté výzkumníky projektu MATEO Centre of Mechatronics. Diskutované metody zahrnují nejnovější verze optimalizačních algoritmů, sub-optimální techniky a modelování simultánní semi-parametrické pravděpodobnostní hustoty a metody výběru příznaků. Metody jsou ilustrované na reálných datech pomocí programu Feature Selection Toolbox.
Obrazová inspekce založená na modelech
Haindl, Michal ; Pudil, Pavel ; Somol, Petr
Obrazová inspekce založená na vícerozměrných statistických modelech
Úvod do statistického rozpoznávání
Pudil, Pavel ; Somol, Petr ; Haindl, Michal
Problém rozpoznávání je stručně charakterizován jako proces strojového učení. Jeho hlavní etapy (redukce dimenzionality, návrh klasifikátoru) jsou definovány. Prioritou článku je statistický přístup. Dva přístupy k redukci dimenzionality - výběr příznaků (FS) a extrakce příznaků (FE) jsou zmíněny. Přestože je FS speciálním případem FE, tyto přístupy se velmi liší z praktického pohledu a proto musí studovány odděleně.
Rozpoznávání založené na vícerozměrných modelech
Haindl, Michal ; Pudil, Pavel ; Somol, Petr
Tato kapitola vysvětluje obecné přístupy k některým aplikacím rozpoznávání dat založené na modelech. Součástí je i stručný popis tří základních tříd vícerozměrných datových modelů. Pro každou třídu modelů je popsán odhad parametrů a syntéza modelových dat. Na závěr jsou shrnuty výhody a nevýhody studovaných tříd vícerozměrných datových modelů.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.