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共167章
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版权信息
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摘要
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作者
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再版前言
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再版说明
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第1章 模式识别概述
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1.1 模式识别的基本概念
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1.2 特征空间优化设计问题
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1.3 分类器设计
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1.3.1 分类器设计基本方法
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1.3.2 判别函数
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1.3.3 分类器的选择
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1.3.4 训练与学习
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1.4 聚类设计
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1.5 模式识别的应用
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本章小结
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习题1
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第2章 特征的选择与优化
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2.1 特征空间优化设计问题
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2.2 样本特征库初步分析
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2.3 样品筛选处理
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2.4 特征筛选处理
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2.5 特征评估
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2.6 基于主成分分析的特征提取
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2.7 特征空间描述与分析
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2.7.1 特征空间描述
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2.7.2 特征空间分布分析
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2.8 手写数字特征提取与分析
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2.8.1 手写数字特征提取
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2.8.2 手写数字特征空间分布分析
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本章小结
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习题2
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第3章 模式相似性测度
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3.1 模式相似性测度的基本概念
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3.2 距离测度分类法
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3.2.1 模板匹配法
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3.2.2 基于PCA的模板匹配法
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3.2.3 基于类中心的欧式距离法分类
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3.2.4 马氏距离分类
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3.2.5 夹角余弦距离分类
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3.2.6 二值化的夹角余弦距离法分类
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3.2.7 二值化的Tanimoto测度分类
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本章小结
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习题3
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第4章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计
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4.1 贝叶斯决策的基本概念
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4.1.1 贝叶斯决策所讨论的问题
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4.1.2 贝叶斯公式
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4.2 基于最小错误率的贝叶斯决策
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4.3 基于最小风险的贝叶斯决策
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