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作者: , ,
出版社: 高等教育出版社
2022-11
版次: 1
ISBN: 9787040588743
定价: 39.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 304页
字数: 350千字
分类: 计算机与互联网
10人买过
  • 模式识别是人工智能的重要分支,其理论建立在矩阵论、概率论与数理统计等基础知识之上，其技术在人机交互、自动驾驶、工业制造、医学工程，以及基因技术等方面都发挥着重要作用，具有典型的理论性与实践性紧密结合的特点。本书涵盖统计决策论、线性分类器、概率密度函数估计等基础知识点，注重公式推导，同时将经典算法与前沿技术应用结合起来进行介绍，全书内容共分为13章：绪论、模板匹配、基于统计决策的概率分类方法、线性判别函数、非线性鉴别函数、特征选择与提取、统计学习理论及SVM、聚类分析、模糊模式识别法、句法模式识别、人工神经网络、深度学习，以及深度学习在生物特征识别领域的应用。 本书内容系统、案例丰富、阐述翔实，适合作为高等院校自动化类、计算机类、人工智能类等专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可作为高等院校各专业通识教育的教学用书。同时，本书还可供相关领域的科研人员、工程技术人员和管理人员参考阅读。 :
    第1章绪论001

    1.1模式和模式识别的概念001

    1.2模式识别系统002

    1.3模式识别的基本方法004

    1.3.1有监督与无监督学习004

    1.3.2有监督模式识别方法分类004

    1.4关于模式识别的一些基本问题008

    1.5关于本书的内容安排011

    第2章模板匹配013

    2.1模板匹配介绍013

    2.1.1模板匹配基本概念013

    2.1.2应用举例013

    2.1.3相似度度量016

    2.1.4分类准则017

    2.1.5困难和问题019

    2.2变形模板匹配019

    2.2.1变形模板基本概念019

    2.2.2弹性匹配020

    2.2.3变形模板应用022

    ……
  • 内容简介:
    模式识别是人工智能的重要分支,其理论建立在矩阵论、概率论与数理统计等基础知识之上，其技术在人机交互、自动驾驶、工业制造、医学工程，以及基因技术等方面都发挥着重要作用，具有典型的理论性与实践性紧密结合的特点。本书涵盖统计决策论、线性分类器、概率密度函数估计等基础知识点，注重公式推导，同时将经典算法与前沿技术应用结合起来进行介绍，全书内容共分为13章：绪论、模板匹配、基于统计决策的概率分类方法、线性判别函数、非线性鉴别函数、特征选择与提取、统计学习理论及SVM、聚类分析、模糊模式识别法、句法模式识别、人工神经网络、深度学习，以及深度学习在生物特征识别领域的应用。 本书内容系统、案例丰富、阐述翔实，适合作为高等院校自动化类、计算机类、人工智能类等专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可作为高等院校各专业通识教育的教学用书。同时，本书还可供相关领域的科研人员、工程技术人员和管理人员参考阅读。
  • 目录:
    :
    第1章绪论001

    1.1模式和模式识别的概念001

    1.2模式识别系统002

    1.3模式识别的基本方法004

    1.3.1有监督与无监督学习004

    1.3.2有监督模式识别方法分类004

    1.4关于模式识别的一些基本问题008

    1.5关于本书的内容安排011

    第2章模板匹配013

    2.1模板匹配介绍013

    2.1.1模板匹配基本概念013

    2.1.2应用举例013

    2.1.3相似度度量016

    2.1.4分类准则017

    2.1.5困难和问题019

    2.2变形模板匹配019

    2.2.1变形模板基本概念019

    2.2.2弹性匹配020

    2.2.3变形模板应用022

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计算机理论 编程与开发 操作系统 大数据与云计算 图形图像/多媒体 网站设计与网页开发 网络与通讯 硬件、嵌入式开发 办公软件 信息安全 辅助设计与工程计算 软件工程/开发项目管理
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