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模式识别

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广东东莞

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作者汪增福

出版社中国科学技术大学出版社

ISBN9787312026546

出版时间2010-01

装帧平装

开本16开

定价50元

货号1202520938

上书时间2024-11-30

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 目录
总序

前言

第1章绪论

1.1 模式和模式识别

1.2 模式的分类

1.3 模式识别系统的基本构成

1.4 模式识别方法及其分类

1.5 模式识别举例

1.6 本书内容安排

第2章统计模式识别中的几何方法

2.1 统计分类的基本思想

2.1.1 特征空间和分类器设计

2.1.2 两个例子

2.2 模式的相似性度量和最小距离分类器

2.2.1 相似性度量和距离函数

2.2.2 最小距离分类器

2.3 线性可分情况下的几何分类法

2.3.1 线性判别函数和线性分类器

2.3.2 线性判别函数的参数确定

2.3.3 感知器算法

2.3.4 收敛性定理

2.3.5 梯度下降法

2.3.6 最小平方误差法

2.4 非线性可分情况下的几何分类法

2.4.1 广义线性判别函数法

2.4.2 分段线性判别函数法

2.4.3 非线性判别函数法：位势函数法

2.5 线性可分问题的非迭代解法

2.6 很优分类超平面

本章小结

第3章统计模式识别中的概率方法

3.1 用概率方法描述分类问题

3.2 几个相关的概念

3.3 最小错误概率判决准则

3.4 最小风险判决规则

3.5 贝叶斯统计判决规则的似然比表现形式

3.5.1 最小错误概率判决规则的似然比表现形式

3.5.2 最小风险判决规则的似然比表现形式

3.6 拒绝判决

3.7 贝叶斯分类器的一般结构

3.8 Neyman-Pearson判决规则

3.9 最小优选判决规则

3.10 基于分段线性化的分类器设计

3.11 正态分布下的分类器设计

3.11.1 正态分布的定义和若干性质

3.11.2 正态分布下的分类器设计

3.12 有监督情况下类条件概率密度的参数估计

3.12.1 优选似然估计

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