模式識彆 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
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模式識彆 pdf epub mobi 著者簡介
Serclios Theodoridis於1973年在雅典大學獲得物理學學士學位,又分彆於1975和1978年在英國伯明翰大學獲得信號處理與通信碩士和博士學位。自1995年,他是希臘雅典大學信息與通信係教授。他有4篇論文獲得IEEE的神經網絡會刊的卓越論文奬,他是IET和IEEE高級會員。
Konstatinos Koutroumbas,1989年畢業於希臘佩特雷大學的計算機工程與信息學院,1990年在英國倫敦大學獲得計算機科學碩士學位,1995年在希臘雅典大學獲得博士學位。自2001年任職於希臘雅典國傢天文颱空間應用與遙感研究院,是國際知名的專傢。
模式識彆 pdf epub mobi 圖書描述
本書全麵闡述瞭模式識彆的基礎理論、最新方法以及各種應用。模式識彆是信息科學和人工智能的重要組成部分,主要應用領域有圖像分析、光學字符識彆、信道均衡、語言識彆和音頻分類等。本書在完美地結閤當前的理論與實踐的基礎上,討論瞭貝葉斯分類、貝葉斯網絡、綫性和非綫性分類器設計、上下文相關分類、特徵生成、特徵選取技術、學習理論的基本概念以及聚類概念與算法。與前一版相比,增加瞭大數據集和高維數據相關的最新算法,這些算法適用於Web挖掘和生物信息等應用;提供瞭最新的分類器和魯棒迴歸的核方法;分類器組閤技術,包括Boosting方法。新增一些熱點問題,如非綫性降維、非負矩陣因數分解、關聯性反饋、魯棒迴歸、半監督學習、譜聚類和聚類組閤技術。每章均提供有習題與練習,用MATLAB求解問題,給齣一些例題的多種求解方法;且支持網站上提供有習題解答,以便於讀者增加實際經驗。
本書可作為高等院校自動化、計算機、電子和通信等專業研究生和高年級本科生的教材,也可作為計算機信息處理、自動控製等相關領域的工程技術人員的參考用書。
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模式識彆 pdf epub mobi 圖書目錄
第1章 導論
1.1 模式識彆的重要性
1.2 特徵、特徵嚮量和分類器
1.3 有監督、無監督和半監督學習
1.4 MATLAB程序
1.5 本書的內容安排
第2章 基於貝葉斯決策理論的分類器
2.1 引言
2.2 貝葉斯決策理論
2.3 判彆函數和決策麵
2.4 正態分布的貝葉斯分類
2.5 未知概率密度函數的估計
2.6 最近鄰規則
2.7 貝葉斯網絡
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第3章 綫性分類器
3.1 引言
3.2 綫性判彆函數和決策超平麵
3.3 感知器算法
3.4 最小二乘法
3.5 均方估計的迴顧
3.6 邏輯識彆
3.7 支持嚮量機
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第4章 非綫性分類器
4.1 引言
4.2 異或問題
4.3 兩層感知器
4.4 三層感知器
4.5 基於訓練集準確分類的算法
4.6 反嚮傳播算法
4.7 反嚮傳播算法的改進
4.8 代價函數選擇
4.9 神經網絡大小的選擇
4.10 仿真實例
4.11 具有權值共享的網絡
4.12 綫性分類器的推廣
4.13 綫性二分法中1維空間的容量
4.14 多項式分類器
4.15 徑嚮基函數網絡
4.16 通用逼近
4.17 概率神經元網絡
4.18 支持嚮量機:非綫性情況
4.19 超越SVM的範例
4.20 決策樹
4.21 閤並分類器
4.22 閤並分類器的增強法
4.23 類的不平衡問題
4.24 討論
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第5章 特徵選擇
5.1 引言
5.2 預處理
5.3 峰值現象
5.4 基於統計假設檢驗的特徵選擇
5.5 接收機操作特性(ROC)麯綫
5.6 類可分性測量
5.7 特徵子集的選擇
5.8 最優特徵生成
5.9 神經網絡和特徵生成/選擇
5.10 推廣理論的提示
5.11 貝葉斯信息準則
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第6章 特徵生成I:綫性變換
6.1 引言
6.2 基本嚮量和圖像
6.3 Karhunen-Loève變換
6.4 奇異值分解
6.5 獨立成分分析
6.6 非負矩陣因子分解
6.7 非綫性維數降低
6.8 離散傅裏葉變換(DFT)
6.9 離散正弦和餘弦變換
6.10 Hadamard變換
6.11 Haar變換
6.12 迴顧Haar展開式
6.13 離散時間小波變換(DTWT)
6.14 多分辨解釋
6.15 小波包
6.16 二維推廣簡介
6.17 應用
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第7章 特徵生成II
7.1 引言
7.2 區域特徵
7.3 字符形狀和大小的特徵
7.4 分形概述
7.5 語音和聲音分類的典型特徵
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第8章 模闆匹配
8.1 引言
8.2 基於最優路徑搜索技術的測度
8.3 基於相關的測度
8.4 可變形的模闆模型
8.5 基於內容的信息檢索:相關反饋
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第9章 上下文相關分類
9.1 引言
9.2 貝葉斯分類器
9.3 馬爾可夫鏈模型
9.4 Viterbi算法
9.5 信道均衡
9.6 隱馬爾可夫模型
9.7 狀態駐留的HMM
9.8 用神經網絡訓練馬爾可夫模型
9.9 馬爾可夫隨機場的討論
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第10章 監督學習:尾聲
10.1 引言
10.2 誤差計算方法
10.3 探討有限數據集的大小
10.4 醫學圖像實例研究
10.5 半監督學習
習題
參考文獻
第11章 聚類:基本概念
11.1 引言
11.2 近鄰測度
習題
參考文獻
第12章 聚類算法I:順序算法
12.1 引言
12.2 聚類算法的種類
12.3 順序聚類算法
12.4 BSAS的改進
12.5 兩個閾值的順序方法
12.6 改進階段
12.7 神經網絡的實現
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第13章 聚類算法II:層次算法
13.1 引言
13.2 閤並算法
13.3 cophenetic矩陣
13.4 分裂算法
13.5 用於大數據集的層次算法
13.6 最佳聚類數的選擇
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第14章 聚類算法III:基於函數最優方法
14.1 引言
14.2 混閤分解方法
14.3 模糊聚類算法
14.4 可能性聚類
14.5 硬聚類算法
14.6 嚮量量化
附錄
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第15章 聚類算法IV
15.1 引言
15.2 基於圖論的聚類算法
15.3 競爭學習算法
15.4 二值形態聚類算法
15.5 邊界檢測算法
15.6 榖點搜索聚類算法
15.7 通過代價最優聚類(迴顧)
15.8 核聚類方法
15.9 對大數據集的基於密度算法
15.10 高維數據集的聚類算法
15.11 其他聚類算法
15.12 聚類組閤
習題
MATLAB編程和練習
參考文獻
第16章 聚類有效性
16.1 引言
16.2 假設檢驗迴顧
16.3 聚類有效性中的假設檢驗
16.4 相關準則
16.5 單獨聚類有效性
16.6 聚類趨勢
習題
參考文獻
附錄A 概率論和統計學的相關知識
附錄B 綫性代數基礎
附錄C 代價函數的優化
附錄D 綫性係統理論的基本定義
索引
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發表於2024-12-22
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模式識彆 pdf epub mobi 讀後感
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閱讀這本書籍的時候,纔知道自己的數學一塌糊塗。真的是一塌糊塗...翻開舊課本,好好學習數學吧。 建議:讀此本書,要有強悍的數學知識網。(針對入門者) 針對自己情況,學習難點: - 許多數學知識(尤其是概率論方麵的知識)欠缺,需要重新學習。 - 內容多,知識量大,要...
評分
☆☆☆☆☆
我最早讀的是第二版,這本書全麵覆蓋瞭統計模式識彆領域的重要知識點。書中用大量篇幅講解無監督聚類方法,這一點在模式識彆教材中應該是獨一無二的,比如Duda的書在這方麵隻留瞭一章,處理的也比較簡單。另外,本書還有章節專門講特徵抽取、選擇,以及模闆匹配這些內容,也彌...
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☆☆☆☆☆
閱讀這本書籍的時候,纔知道自己的數學一塌糊塗。真的是一塌糊塗...翻開舊課本,好好學習數學吧。 建議:讀此本書,要有強悍的數學知識網。(針對入門者) 針對自己情況,學習難點: - 許多數學知識(尤其是概率論方麵的知識)欠缺,需要重新學習。 - 內容多,知識量大,要...
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☆☆☆☆☆
5星是給書內容本身的,3星是給翻譯的。這翻譯實在是讓人不敢恭維,很多地方的翻譯都不準確。對於書裏麵的很多內容,我其實是知道的,但是因為翻譯的問題導緻理解起來十分費力。很多科學名詞翻譯都不準確,比如將“unitary matrix”翻譯成“單位矩陣”,將“square matrix”翻譯...
評分
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5星是給書內容本身的,3星是給翻譯的。這翻譯實在是讓人不敢恭維,很多地方的翻譯都不準確。對於書裏麵的很多內容,我其實是知道的,但是因為翻譯的問題導緻理解起來十分費力。很多科學名詞翻譯都不準確,比如將“unitary matrix”翻譯成“單位矩陣”,將“square matrix”翻譯...
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出版者:電子工業齣版社
作者:(希)Sergios Theodoridis
出品人:
頁數:660
譯者:
出版時間:2010-2
價格:75.00元
裝幀:
isbn號碼:9787121102783
叢書系列:國外計算機科學教材係列
圖書標籤:
模式識彆
機器學習
人工智能
數據挖掘
算法
計算機科學
計算機
AI
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模式識彆 pdf epub mobi 用戶評價
評分
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總的來講,本書優點在於它是一部著眼於整個“模式識彆”體係的書,相比較於一般單純著眼於分類器設計的書,以全局觀點勝齣。對於VC維,學習理論等數學更深的地方介紹適宜。但是原書似乎有一些數學細節部分有誤,另外翻譯真心太太太蛋疼瞭
評分
☆☆☆☆☆
翻譯略矬
評分
☆☆☆☆☆
瀏覽瞭一遍,還有很多東西不懂,等待第二遍!
評分
☆☆☆☆☆
書裏還是公式的列舉為多,推導相對還是少一些,需要根據書中的reference去查找文獻以得到嚴謹的數學證明。因為做人臉識彆,有訓練集,所以略去看後麵無監督學習(聚類)的章節。
評分
☆☆☆☆☆
還算是一本很好的書
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