《模式识别导论》按照统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别法和神经网络模式识别法四大理论体系组织全书,其中统计模式识别是模式识别的经典内容和基础知识,模糊模式识别法和神经网络模式识别法两部分反映了模式识别学科发展的展,附录部分归纳了书中需要用到的概率知识、向量和矩阵运算的常用公式,以及供上机练模式样本数据。
《模式识别导论》内容由浅入深,便于教师根据不同情况选择教学内容。同时讲解详细,配有丰富的图表和例题,有助于读者阅读与理解。提供了计算机作业,供学用。
《模式识别导论》可作为高等院校电子信息类专业高年级本科生和研究生的教材,也可供从事模式识别工作的广大科技人员参考。
《模式识别导论》:
基本概念分析透彻,数学公式解释细致,以初学者易于接受的方式论述问题。例题丰富,求解过程详细,有助一步明晰和加深对概念和算法的理解。主要章后均附有方便教学和学。
模式识别中涉及的许多数学理论是初学者遇到的一个主要障碍。《模式识别导论》将相关数学知识整合到整体内容中,在针对复过渡到新知识讲解,读者不需要借助其他辅助书籍,能够以连贯、清晰的思路阅读学br> 选材立足于经典内容和实用算法,同时反映学科发展方向。以基础为主,适当深化,教师和读者可以方便灵活地根据实际情行选择。
教材同时配有电子课件和考答案,便于教学和自学使用。
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