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模式识别

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边肇祺
清华大学出版社
2001-7
230
20.00元
简裝本
9787312012549

图书标签: Algorithm   


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发表于2024-09-24

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图书描述

本书是在我们十余年来对大学本科生和研究生讲授《模式识别》课程的基础上,结合近年一些国外教材和我们的模式识别研究成果编写而成,可作为大学本科和研究生学习模式识别课程的参考书。

虽然近年有许多新的模式识别研究方法提出,但模式识别的基础仍是由决策论方法(统计方法)和结构方法(句法方法)两大部分构成。因此,本书主要介绍统计识别方法和句法方法的基本理论和方法。本书共有14章,第1章引论,介绍模式识别的研究内容和研究方法;第2章至第6章介绍统计模式识别方法;第7章至第11章介绍句法模式识别方法;第12章介绍把句法模式识别推广到句法知识系统,从而是实现基于知识的模式识别;第13章介绍模糊集论在模式识别中的应用,指出模式识别的模糊本质;第14章介绍人工神经网络在模式识别中的应用,提出用模式识别的观点研究究神经网络,使前馈神经网络透明化。

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用户评价

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读后感

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这本书以前只是选择性的看了几章,感觉写的还不错,思路很清晰,作者功底也很深厚。是国产模式识别书中的佼佼者。 最近开始系统学习这本书了,读了第一章就被深深的吸引住了。虽然是绪论,但很系统的介绍了模式识别的来龙去脉,以及应用场景。准备花一周时间好好读读,读完后...

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边老先生科研实力不凡,但写书实在不敢恭维,这本书既不适合作为教材也不适合自学,我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练,有些地方又过于繁琐,堆砌公式。除了第一章值得看看外,其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样,其他部分的内容...  

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线性不可分时,SVM与核函数都没一起讲。真不知道咋写的,线性不可分时加个惩罚项就能就出找到最优超平面了么。。。。明明需要降维打击的,还是继续看vapnik的原书好了。 以下为《The Natureof Statistical Learning Theory》的前言: Between 1960 and 1980 are volutionin sta...  

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线性不可分时,SVM与核函数都没一起讲。真不知道咋写的,线性不可分时加个惩罚项就能就出找到最优超平面了么。。。。明明需要降维打击的,还是继续看vapnik的原书好了。 以下为《The Natureof Statistical Learning Theory》的前言: Between 1960 and 1980 are volutionin sta...  

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边老先生科研实力不凡,但写书实在不敢恭维,这本书既不适合作为教材也不适合自学,我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练,有些地方又过于繁琐,堆砌公式。除了第一章值得看看外,其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样,其他部分的内容...  

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