统计模式识别
￥ 20 2.2折 ￥ 89 九五品
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作者[英] A.R.韦布（Andrew R.Webb）,[英]
出版社电子工业出版社
ISBN9787121250125
出版时间2015-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数480页
字数99999千字
定价89元
上书时间2024-04-09
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:统计模式识别
定价：89元
作者:[英] A.R.韦布（Andrew R.Webb）,[英] K.D.科普西（K
出版社：电子工业出版社
出版日期：2015-01-01
ISBN：9787121250125
字数：800000
页码：480
版次：3
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》近几年来统计模式识别方向，一本书国外著作。作者。
内容提要
《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》系统地介绍统计模式识别的理论和技术，并讨论机器学习领域的诸多问题和相关算法，反映模式识别理论和技术的研究进展。其中，大部分识别和分类问题取材于工程学、统计学、计算机科学和社会学等领域的相关应用，并配有应用研究实例。与前版相比，充实或新增了关于估计概率密度的贝叶斯方法、估计概率密度的新的非参数方法、新的分类模型、谱聚类问题、分类规则的归纳法、复杂网络等方面的介绍。 《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》注重基本概念、基本方法的讲述，启发性强，且应用实例丰富，适合作为大学高年级和研究生模式识别课程的教材，也适合作为从事模式识别研究和应用工作的相关技术人员的重要参考用书。
目录
章 统计模式识别绪论1.1 统计模式识别1.1.1 引言1.1.2 基本模型1.2 解决模式识别问题的步骤1.3 问题讨论1.4 统计模式识别的方法1.5 基本决策理论1.5.1 错误贝叶斯决策规则1.5.2 错误贝叶斯决策规则——拒绝分类1.5.3 风险贝叶斯决策规则1.5.4 风险贝叶斯决策规则——拒绝分类1.5.5 Neyman-Pearson决策规则1.5.6 决策1.5.7 讨论1.6 判别函数1.6.1 引言1.6.2 线性判别函数1.6.3 分段线性判别函数1.6.4 广义线性判别函数1.6.5 小结1.7 多重回归1.8 本书梗概1.9 提示及参考文献习题第2章 密度估计的参数法2.1 引言2.2 分布参数估计2.2.1 估计法2.2.2 预测法2.3 高斯分类器2.3.1 详述2.3.2 高斯分类器插入估计的推导2.3.3 应用研究举例2.4 处理高斯分类器的奇异问题2.4.1 引言2.4.2 朴素贝叶斯2.4.3 投影到子空间2.4.4 线性判别函数2.4.5 正则化判别分析2.4.6 应用研究举例2.4.7 拓展研究2.4.8 小结2.5 有限混合模型2.5.1 引言2.5.2 混合判别模型2.5.3 正态混合模型的参数估计2.5.4 正态混合模型协方差矩阵约束2.5.5 混合模型分量的数量2.5.6 期望化算法下的极大似然估计2.5.7 应用研究举例2.5.8 拓展研究2.5.9 小结2.6 应用研究2.7 总结和讨论2.8 建议2.9 提示及参考文献习题第3章 密度估计的贝叶斯法3.1 引言3.1.1 基本原理3.1.2 递归计算3.1.3 比例性3.2 解析解3.2.1 共轭先验概率3.2.2 方差已知的正态分布的均值估计3.2.3 多元正态分布的均值及协方差矩阵估计3.2.4 未知类先验概率的情形3.2.5 小结3.3 贝叶斯采样方案3.3.1 引言3.3.2 梗概3.3.3 贝叶斯分类器的采样类型3.3.4 拒绝采样3.3.5 均匀比……第4章 密度估计的非参数法第5章 线性判别分析第6章 非线性判别分析——核与投影法第7章 规则和决策树归纳法第8章 组合方法第9章 性能评价0章 特征选择与特征提取1章 聚类2章 复杂网络3章 其他论题参考文献
作者介绍
Andrew R. Webb和Keith D. Copsey，目前任职于英国Malvern的Mathematics and Data Analysis Consultancy公司，是机器学习方向的专家。
序言
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【封面】
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