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共248章

免费版权信息
免费内容简介
免费前言
免费第1章模式识别概述
免费 1.1 模式识别的基本概念
免费 1.1.1 模式的描述方法
免费 1.1.2 模式识别系统
免费 1.2 模式识别的基本方法
免费 1.3 模式识别的应用
免费习题
免费第2章贝叶斯分类器设计
免费 2.1 贝叶斯决策及贝叶斯公式
免费 2.1.1 贝叶斯决策简介
免费 2.1.2 贝叶斯公式
免费 2.2 基于最小错误率的贝叶斯决策
免费 2.2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策理论
免费 2.2.2 最小错误率贝叶斯分类的计算过程
免费 2.2.3 最小错误率贝叶斯分类的MATLAB实现
免费 2.2.4 结论
免费 2.3 最小风险贝叶斯决策
免费 2.3.1 最小风险贝叶斯决策理论
免费 2.3.2 最小错误率与最小风险的贝叶斯决策比较
免费 2.3.3 贝叶斯算法的计算过程
免费 2.3.4 最小风险贝叶斯分类的MATLAB实现
免费 2.3.5 结论
免费习题
免费第3章判别函数分类器设计
免费 3.1 判别函数简介
免费 3.2 线性判别函数
免费 3.3 线性判别函数的实现
免费 3.4 基于LMSE的分类器设计
免费 3.4.1 LMSE分类法简介
免费 3.4.2 LMSE算法原理
免费 3.4.3 LMSE算法步骤
免费 3.4.4 LMSE算法的MATLAB实现
免费 3.4.5 结论
3.5 基于Fisher的分类器设计
3.5.1 Fisher判别法简介
3.5.2 Fisher判别法的原理
3.5.3 Fisher分类器设计
3.5.4 Fisher算法的MATLAB实现
3.5.5 识别待测样本类别
3.5.6 结论
3.6 基于支持向量机的分类法
3.6.1 支持向量机简介
3.6.2 支持向量机基本思想
3.6.3 支持向量机的几个主要优点
3.6.4 训练集为非线性情况
3.6.5 核函数
3.6.6 多类分类问题

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