Classificació de patrons: aplicacions en tractament de senyal

Apunts

Tema 1: introducción

• • Introducción
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Teoría

• • Técnicas independientes del algoritmo
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Práctica

• • Métodos transformados para la compresión de imagen : K-Nearest, práctica 5, base de datos ZIP
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• • Multilayer networks, tree classifiers and unsupervised methods applied to PET and magnetic resonance brain images : Laboratory class work number 7
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Teoría

• • Clustering
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Teoría

• • Clasificadores no paramétricos
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• • Funciones discriminantes lineales y SV
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• • Multilayer neural networks
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• • Decision trees : non metric methods
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Teoría

• • P.d.f. based models
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• • Teoría de la estimación
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Teoría

• • Análisis de componentes independientes (ICA)
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• • Prácticas: cuestiones de utilidad
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