模式识别与机器学习技术
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北京东城
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作者牟少敏,时爱菊
出版社冶金工业出版社
ISBN9787502481308
出版时间2019-06
装帧平装
开本其他
定价46元
货号1201910349
上书时间2024-12-26
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
1模式识别与机器学习基本概念
1.1模式识别
1.1.1基本概念
1.1.2模式识别应用
1.1.3模式识别系统
1.1.4模式识别基本方法
1.1.5模式识别基本问题
1.1.6模式识别基本准则
1.2机器学习
1.2.1简介
1.2.2机器学习的分类
1.2.3深度学习
1.3机器学习与模式识别算法评价指标
1.3.1查全率与准确率
1.3.2交叉验证
1.3.3混淆矩阵
1.4K近邻算法
1.5很好会议和期刊
1.5.1很好会议
1.5.2很好期刊
1.5.3国内重要期刊
2判别函数
2.1判别函数
2.1.1线性判别函数
2.1.2非线性判别函数
2.2Fisher线性判别函数
3特征提取与选择
3.1简介
3.2基本概念
3.3类别可分性判据
3.3.1基于距离的可分性判据
3.3.2基于概率分布的可分性判据
3.4主成分分析
3.4.1简介
3.4.2基本原理
3.4.3具体步骤
3.4.4应用举例
3.4.5核主成分分析法
3.5图像特征
3.5.1颜色特征
3.5.2纹理特征
3.5.3形状特征
4贝叶斯分类
4.1简介
4.1.1相关统计概念
4.1.2贝叶斯定理
4.2贝叶斯分类
4.3朴素贝叶斯分类
4.3.1简介
4.3.2基本原理
4.3.3分类举例
4.4贝叶斯网络
4.4.1结构形式1
4.4.2结构形式2
4.4.3结构形式3
4.4.4举例
4.5基于Python的朴素贝叶斯分类实现
5聚类分析
5.1聚类概念
5.2聚类算法分类
5.3相似性度量
5.4聚类准则
……
6支持向量机
7人工神经网络
8机器学习与模式识别应用——以农业为例
9线性代数
10概论论与数理统计
11很优化理论与信息论
参考文献
内容摘要
模式识别与机器学习是计算机科学与技术的重要研究内容之一。本书较为全面地论述了模式识别与机器学习的基本概念、基础原理、基本方法和基本技术，强调理论和实际相结合，尽量避免涉及繁琐的数学推导。力求通俗易懂，深入浅出，注重实用。目的是让使用者掌握模式识别与机器学习的基本知识，并能运用所学知识解决实际应用的问题。为研究新的模式识别与机器学习的理论和方法打下基础。本书首先讲解了贝叶斯分类、支持向量机和人工神经网络等常见的机器学习算法，简要讲解了深度学习常见的模型和计算机视觉的基本知识。
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