模式识别

边肇祺

出版时间

2000-01-01

ISBN

9787302010593

评分

★★★★★
书籍介绍

本书是清华大学自动化系教材,主要讨论统计模式识别理论和方法,第一版包括贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择,以及聚类分析,等等。多数章后附有习题,适合于数学和自学。

第二版在第一版基础上进行了较多的修订和补充,增加了关于人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机等内容,还介绍了模式识别在人脸识别、说话人语音识别及字符识别等中的应用实例。

张学工

1994年于清华大学模式识别与智能系统专业获工学博士学位,现任清华大学自动化系教授。主要从事机器学习的理论、方法与应用研究和生物信息学研究。

目录
第1章 绪论
第2章 贝叶斯决策理论
第3章 概率密度函数的估计
第4章 线性判别函数
第5章 非线性判别函数

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用户评论
研究生时候的课本啦,内容还是很经典的。
很经典的教材!~
没看完,这本书有些地方说的不是很好,比较偏模式识别。
内容上少了些近期的重要工作
挺好的一本小书 短而且清楚
入门很好,不过深入学习要依靠其他书
【重读】
做教材配合作业还行,单独看显得比较乱,数学证明的严谨度也不够
很好的入门书,只是理论部分有些艰深。
很久以前读过前八章,黄颜色封面的那个版本。感觉这本书还不错,需要一点随机过程和线性代数的知识,不是很简单但也不是很难,适合研究生初次选修模式识别理论。
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