图书标签: 模式识别 科学 人工智能与信息处理 pattern [djvu]
发表于2024-11-05
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本书的主要特点:
最新的特征生成技术,包括基于小波。小波包,分形的特征,还阐述了独立分量分析。
新增了关子支持向量机,变形模板匹配的章节,以及关于约束优化的附录。
特征选择技术。
线性以及非线性分类器的设计,包括贝叶斯分类器、多层感知器,决策树和RBF网络。
独立于上下文的分类,包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。
不仅介绍了聚类算法的最新发展,而且还介绍了一些经典方法,诸如模糊。基因、退火等算法技术。
各种应用,包括图像分析。字符识别,医学诊断。语音识别以及信道均衡。
Serclios Theodoridis于1973年在雅典大学获得物理学学士学位,又分别于1975和1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。自1995年,他是希腊雅典大学信息与通信系教授。他有4篇论文获得IEEE的神经网络会刊的卓越论文奖,他是IET和IEEE高级会员。
Konstatinos Koutroumbas,1989年毕业于希腊佩特雷大学的计算机工程与信息学院,1990年在英国伦敦大学获得计算机科学硕士学位,1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年任职于希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院,是国际知名的专家。
阅读这本书籍的时候,才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本,好好学习数学吧。 建议:读此本书,要有强悍的数学知识网。(针对入门者) 针对自己情况,学习难点: - 许多数学知识(尤其是概率论方面的知识)欠缺,需要重新学习。 - 内容多,知识量大,要...
评分我最早读的是第二版,这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法,这一点在模式识别教材中应该是独一无二的,比如Duda的书在这方面只留了一章,处理的也比较简单。另外,本书还有章节专门讲特征抽取、选择,以及模板匹配这些内容,也弥...
评分阅读这本书籍的时候,才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本,好好学习数学吧。 建议:读此本书,要有强悍的数学知识网。(针对入门者) 针对自己情况,学习难点: - 许多数学知识(尤其是概率论方面的知识)欠缺,需要重新学习。 - 内容多,知识量大,要...
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