模式識彆導論 2025 pdf epub mobi 電子書下載

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模式識彆導論 pdf epub mobi 著者簡介

模式識彆導論 pdf epub mobi 圖書描述

《模式識彆導論》按照統計模式識彆、句法模式識彆、模糊模式識彆法和神經網絡模式識彆法四大理論體係組織全書，其中統計模式識彆是模式識彆的經典內容和基礎知識，模糊模式識彆法和神經網絡模式識彆法兩部分反映瞭模式識彆學科發展的新進展，附錄部分歸納瞭書中需要用到的概率知識、嚮量和矩陣運算的常用公式，以及供上機練習用的模式樣本數據。

《模式識彆導論》可作為高等院校電子信息類專業高年級本科生和研究生的教材，也可供從事模式識彆工作的廣大科技人員參考。

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模式識彆導論 pdf epub mobi 圖書目錄

第1章　緒論　1.1　模式和模式識彆的概念　1.2　模式識彆係統　　1.2.1 簡例　　1.2.2　模式識彆係統組成　1.3　模式識彆概況　　1.3.1　模式識彆發展簡介　　1.3.2　模式識彆分類　1.4　模式識彆的應用第2章　聚類分析　2.1　距離聚類的概念　2.2　相似性測度和聚類準則　　2.2.1　相似性測度　　2.2.2　聚類準則　2.3　基於距離閾值的聚類算法　　2.3.1　近鄰聚類法　　2.3.2　最大最小距離算法　2.4　層次聚類法　2.5　動態聚類法　　2.5.1　K-均值算法　　2.5.2　迭代自組織的數據分析算法　2.6　聚類結果的評價　習題第3章　判彆函數及幾何分類法　3.1　判彆函數　3.2　綫性判彆函數　　3.2.1　綫性判彆函數的一般形式　　3.2.2　綫性判彆函數的性質　3.3　廣義綫性判彆函數　3.4　綫性判彆函數的幾何性質　　3.4.1　模式空間與超平麵　　3.4.2　權空間與權嚮量解　　3.4.3　二分法　3.5　感知器算法　3.6　梯度法　　3.6.1　梯度法基本原理　　3.6.2　固定增量算法　3.7　最小平方誤差算法　3.8　非綫性判彆函數　　3.8.1　分段綫性判彆函數　　3.8.2　分段綫性判彆函數的學習方法　　3.8.3　勢函數法　習題第4章　基於統計決策的概率分類法　4.1　研究對象及相關概率　4.2　貝葉斯決策　　4.2.1　最小錯誤率貝葉斯決策　　4.2.2　最小風險貝葉斯決策　　4.2.3　正態分布模式的貝葉斯決策　4.3　貝葉斯分類器的錯誤率　　4.3.1　錯誤率的概念　　4.3.2　錯誤率分析　　4.3.3　正態分布貝葉斯決策的錯誤率計算　　4.3.4　錯誤率的估計　4.4　聶曼·皮爾遜決策　4.5　概率密度函數的參數估計　　4.5.1　最大似然估計　　4.5.2　貝葉斯估計與貝葉斯學習　4.6　概率密度函數的非參數估計　　4.6.1　非參數估計的基本方法　　4.6.2　Parzen窗法……第5章　特徵選擇與特徵提取第6章　句法模式識彆第7章　模糊模式識彆法第8章　神經網絡模式識彆法附錄A 嚮量和矩陣運算附錄B　標準正態分布錶及概率計算附錄C　計算機作業所用樣本數據　參考文獻
· · · · · · (收起)

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