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作者: [美] , ,
2004-02
版次: 1
ISBN: 9787111136873
定价: 69.00
装帧: 平装
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 654页
  •   《模式分类》(英文版)(第2版)清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法,包括神经网络、随机方法、遗传算法以及机器学习理论。提供了大量双色图表,用于突出展示各种概念。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术。每章后面均附有文献历史评述以及重要的参考文献。附录补充了必要的数学基础知识。   RichardO.Duda于麻省理工学院获得电气工程博士学位,是加州SanJose州立大学电气工程系名誉教授。他是美国人工智能学会会士、IEEE会士。 PREFACE
    1INTRODUCTION
    2BAYESIANDECISIONTHEORY
    3MAXIMUM-LIKELIHOODANDBAYESIANPARAMETERESTIMATION
    4NONPARAMETRICTECHNIQUES
    5LINEARDISCRIMINANTFUNCTIONS
    6MULTILAYERNEURALNETWORKS
    7STOCHASTICMETHODS
    8NONMETRICMETHODS
    9ALGORITHM-INDEPENDENTMACHINELEARNING
    10UNSUPERVISEDLEARNINGANDCLUSTERING
    AMATHEMATICALFOUNDATIONS
    INDEX
  • 内容简介:
      《模式分类》(英文版)(第2版)清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法,包括神经网络、随机方法、遗传算法以及机器学习理论。提供了大量双色图表,用于突出展示各种概念。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术。每章后面均附有文献历史评述以及重要的参考文献。附录补充了必要的数学基础知识。
  • 作者简介:
      RichardO.Duda于麻省理工学院获得电气工程博士学位,是加州SanJose州立大学电气工程系名誉教授。他是美国人工智能学会会士、IEEE会士。
  • 目录:
    PREFACE
    1INTRODUCTION
    2BAYESIANDECISIONTHEORY
    3MAXIMUM-LIKELIHOODANDBAYESIANPARAMETERESTIMATION
    4NONPARAMETRICTECHNIQUES
    5LINEARDISCRIMINANTFUNCTIONS
    6MULTILAYERNEURALNETWORKS
    7STOCHASTICMETHODS
    8NONMETRICMETHODS
    9ALGORITHM-INDEPENDENTMACHINELEARNING
    10UNSUPERVISEDLEARNINGANDCLUSTERING
    AMATHEMATICALFOUNDATIONS
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