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1-50章
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共89章
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版权信息
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内容简介
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前言
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第1篇 基础篇
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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 统计模式识别
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1.3 分类分析
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1.4 聚类分析
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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 样本筛选处理
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2.4 特征筛选处理
2.5 特征评估
2.6 基于主成分分析的特征提取
2.7 特征空间描述与分布分析
2.8 手写数字特征提取与空间分布分析
本章小结
习题2
第3章 模式相似性测度
3.1 模式相似性测度的基本概念
3.2 距离测度分类法
本章小结
习题3
第2篇 分类器设计篇
第4章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计
4.1 贝叶斯决策的基本概念
4.2 基于最小错误率的贝叶斯决策
4.3 基于最小风险的贝叶斯决策
4.4 贝叶斯决策比较
4.5 基于最小错误率的贝叶斯分类实现
4.6 基于最小风险的贝叶斯分类实现
本章小结
习题4
第5章 判别函数分类器设计
5.1 判别函数的基本概念
5.2 线性判别函数的概念
5.3 线性判别函数的实现
5.4 感知器算法
5.5 增量校正算法
5.6 LMSE分类算法
5.7 Fisher分类
5.8 基于核的Fisher分类
5.9 势函数法
5.10 支持向量机
本章小结
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