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模式识别与神经网络

模式识别与神经网络

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作者: [英] 里普利著

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2009-08

版次: 1

ISBN: 9787115210647

定价: 69.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 403页

字数: 499千字

正文语种: 英语

丛书: 图灵原版计算机科学系列

分类: 自然科学

34人买过

　　《模式识别与神经网络(英文版)》是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。
　　《模式识别与神经网络(英文版)》可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。　　里普利（B.D.Ripley）著名的统计学家，牛津大学应用统计教授。他在空间统计学、模式识别领域作出了重要贡献，对S的开发以及S-PLUSUS和R的推广应用有着重要影响。20世纪90年代他出版了人工神经网络方面的著作，影响很大，引导统计学者开始关注机器学习和数据挖掘。除本书外，他还著有ModernAppliedStatisticswithS和SProgramming。 1IntroductionandExamples1
1.1Howdoneuralmethodsdiffer?4
1.2Thepattermrecognitiontask5
1.3Overviewoftheremainingchapters9
1.4Examples10
1.5Literature15

2StatisticalDecisionTheory17
2.1Bayesrulesforknowndistributions18
2.2Parametricmodels26
2.3Logisticdiscrimination43
2.4Predictiveclassification45
2.5Alternativeestimationprocedures55
2.6Howcomplexamodeldoweneed?59
2.7Performanceassessment66
2.8Computationallearningapproaches77

3LinearDiscriminantAnalysis91
3.1Classicallineardiscriminatio92
3.2Lineardiscriminantsviaregression101
3.3Robustness105
3.4Shrinkagemethods106
3.5Logisticdiscrimination109
3.6Linearseparatioandperceptrons116

4FlexibleDiseriminants121
4.1Fittingsmoothparametricfunctions122
4.2Radialbasisfunctions131
4.3Regularization136

5Feed-forwardNeuralNetworks143
5.1Biologicalmotivation145
5.2Theory147
5.3Learningalgorithms148
5.4Examples160
5.5Bayesianperspectives163
5.6Networkcomplexity168
5.7Approximationresults173

6Non-parametricMethods181
6.1Non-parametricestlmationofclassdensities181
6.2Nearestneighbourmethods191
63Learningvectorquantization201
6.4Mixturerepresentations207

7Tree-structuredClassifiers213
7.1Splittingrules216
7.2Pruningrules221
7.3Missingvalues231
7.4Earlierapproaches235
7.5Refinements237
7.6Relationshipstoneuralnetworks240
7.7Bayesiantrees241

8BeliefNetworks243
8.1Graphicalmodelsandnetworks246
8.2Causalnetworks262
83Learningthenetworkstructure275
8.4Boltzmannmachines279
8.5Hierarchicalmixturesofexperts283

9UnsupervisedMethods287
9.1Projectionmethods288
9.2Multidimensionalscaling305
9.3Clusteringalgorithms311
9.4Self-organizingmaps322

10FindingGoodPatternFeatures327
10.1BoundsfortheBayeserror328
10.2Normalclassdistributions329
10.3Branch-and-boundtechniques330
10.4Featureextraction331

AStatisticalSidelines333
A.1MaximumlikelihoodandMAPestimation333
A.2TheEMalgorithm334
A.3MarkovchainMonteCarlo337
A.4Axiomsfordconditionalindcpcndence339
A.5Oprimization342

Glossary347
References355
AuthorIndex391
SubjectIndex399
内容简介:
　　《模式识别与神经网络(英文版)》是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。
　　《模式识别与神经网络(英文版)》可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。
作者简介:
　　里普利（B.D.Ripley）著名的统计学家，牛津大学应用统计教授。他在空间统计学、模式识别领域作出了重要贡献，对S的开发以及S-PLUSUS和R的推广应用有着重要影响。20世纪90年代他出版了人工神经网络方面的著作，影响很大，引导统计学者开始关注机器学习和数据挖掘。除本书外，他还著有ModernAppliedStatisticswithS和SProgramming。
目录:
1IntroductionandExamples1
1.1Howdoneuralmethodsdiffer?4
1.2Thepattermrecognitiontask5
1.3Overviewoftheremainingchapters9
1.4Examples10
1.5Literature15

2StatisticalDecisionTheory17
2.1Bayesrulesforknowndistributions18
2.2Parametricmodels26
2.3Logisticdiscrimination43
2.4Predictiveclassification45
2.5Alternativeestimationprocedures55
2.6Howcomplexamodeldoweneed?59
2.7Performanceassessment66
2.8Computationallearningapproaches77

3LinearDiscriminantAnalysis91
3.1Classicallineardiscriminatio92
3.2Lineardiscriminantsviaregression101
3.3Robustness105
3.4Shrinkagemethods106
3.5Logisticdiscrimination109
3.6Linearseparatioandperceptrons116

4FlexibleDiseriminants121
4.1Fittingsmoothparametricfunctions122
4.2Radialbasisfunctions131
4.3Regularization136

5Feed-forwardNeuralNetworks143
5.1Biologicalmotivation145
5.2Theory147
5.3Learningalgorithms148
5.4Examples160
5.5Bayesianperspectives163
5.6Networkcomplexity168
5.7Approximationresults173

6Non-parametricMethods181
6.1Non-parametricestlmationofclassdensities181
6.2Nearestneighbourmethods191
63Learningvectorquantization201
6.4Mixturerepresentations207

7Tree-structuredClassifiers213
7.1Splittingrules216
7.2Pruningrules221
7.3Missingvalues231
7.4Earlierapproaches235
7.5Refinements237
7.6Relationshipstoneuralnetworks240
7.7Bayesiantrees241

8BeliefNetworks243
8.1Graphicalmodelsandnetworks246
8.2Causalnetworks262
83Learningthenetworkstructure275
8.4Boltzmannmachines279
8.5Hierarchicalmixturesofexperts283

9UnsupervisedMethods287
9.1Projectionmethods288
9.2Multidimensionalscaling305
9.3Clusteringalgorithms311
9.4Self-organizingmaps322

10FindingGoodPatternFeatures327
10.1BoundsfortheBayeserror328
10.2Normalclassdistributions329
10.3Branch-and-boundtechniques330
10.4Featureextraction331

AStatisticalSidelines333
A.1MaximumlikelihoodandMAPestimation333
A.2TheEMalgorithm334
A.3MarkovchainMonteCarlo337
A.4Axiomsfordconditionalindcpcndence339
A.5Oprimization342

Glossary347
References355
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模式识别与神经网络英文版

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