模式识别（三）非线性分类器

3.1引言

3.2 异或问题

3.3 两层感知器

3.4 三层感知器

第一层的神经元构成超平面；
第二层的神经元构成区域；
第三层为输出层的神经元确定类；

3.5基于训练集准确分类的算法

3.6反向传播算法

3.7反向传播算法改进

3.8代价函数选择

3.9神经网络大小的选择

3.10 仿真

3.11 具有权值共享的网络

3.12 线性分类器的推广

3.13 线性分类法中l维的空间

3.14多项式分类器

3.15径向基函数网络

3.16通用逼近

3.17概率神经网络

3.18支持向量机：非线性情况

3.19超越SVM的范例

3.20 决策树

3.21 合并分类器

3.22 合并分类器的增强法

3.23类的不平衡问题

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