
作者:钟珞[等]主编
页数:263
出版社:武汉大学出版社
出版日期:2006
ISBN:9787307052307
电子书格式:pdf/epub/txt
内容简介
本书作为普通高等院校计算机信息专业本科生的专用教材,从实用角度阐述了模式识别的基本原理、概念和技术方法。 全书共9章,第1章介绍了模式识别的基本概念;第2章阐述了贝叶斯决策理论;第3章介绍了线性与非线性判别函数;第4章介绍了近邻法则和集群的知识;第5章介绍了数据聚类的方法;第6章介绍了特征抽取和选择策略;第7章介绍了统计学习与支持向量机方法;第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法;第9章进行了模式识别典型实例分析。 本书是一本注重系统性、科学性的教材,内容丰富,实用性强,可作为计算机与信息专业以及其他相关专业的本科教材,也可作为信息领域软件开发人员的技术参考书。
本书特色
本书共9章,第1章介绍了模式识别的基本概念;第2章阐述了贝叶斯决策理论;第3章介绍了线性与非线性判别函数;第4章介绍了近邻法则和集群的知识;第5章介绍了数据聚类的方法;第6章介绍了特征抽取和选择策略;第7章介绍了统计学习与支持向量机方法;第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法;第9章进行了模式识别典型实例分析。全书内容丰富,实用性强,可作为计算机与信息安全专业以及其他相关专业的本科教材,也可作为信息安全领域软件开发人员的技术参考书。
目录
第1章绪论
第2章贝叶斯决策理论
第3章线性与非线性判别函数
第4章近邻法则和集群
第5章数据聚类
第6章特征抽取和选择
第7章统计学习理论与支持向量机方法
第8章句法分析及句法结构模式识别方法
第9章模式识别技术应用实例
参考文献
第2章贝叶斯决策理论
第3章线性与非线性判别函数
第4章近邻法则和集群
第5章数据聚类
第6章特征抽取和选择
第7章统计学习理论与支持向量机方法
第8章句法分析及句法结构模式识别方法
第9章模式识别技术应用实例
参考文献















