- 机械工业出版社
- 9787111643890
- 1版
- 319345
- 47229639-1
- 平装
- 16开
- 2020年3月
- 552
- 368
- 工学
- 控制科学与工程
- O235
- 计算机通信类
- 本科
作者简介
内容简介
本书是模式识别领域的入门教材，系统阐述了模式识别中的基础知识、主要模型及热门应用，并给出了近年来本领域一些新的成果和观点；通过理论学习和动手实践相结合的形式使初学者能有效入门，并培养独立解决任务的能力，为模式识别的项目开发及相关科研活动打好基础.
全书共15章，大致分为五部分：第一部分（第1~4章）介绍了本书的概论和基础知识，包括绪论、数学背景知识、模式识别系统概述以及评估；第二部分（第5~6章）介绍了与领域知识无关的特征提取，包括主成分分析和Fisher线性判别；第三部分（第7~10章）介绍了分类器与其他工具，包括支持向量机、概率方法、距离度量与数据变换、信息论和决策树；第四部分（第11~12章）介绍了如何处理变化多端的数据，包括稀疏数据和未对齐数据、隐马尔可夫模型；第五部分（第13~15章）介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络.
本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供人工智能、计算机、自动化、电子和通信等领域研究人员和工程技术人员参考.
