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4分类器、判别函数及判定面

时间:2018-04-10 17:24来源:冰岛幽兰 作者:cooker 点击:
形式简介 《形式分类》(原书第2版)的第1版《形式分类与场景认识》出版于1973年,是形式识别和场景认识界限奠基性的经曲名著。在第2版中,除了保存了第1版的关于统我不知道机器学

形式简介

《形式分类》(原书第2版)的第1版《形式分类与场景认识》出版于1973年,是形式识别和场景认识界限奠基性的经曲名著。在第2版中,除了保存了第1版的关于统我不知道机器学习入门计形式识别和构造形式识别的首要形式以外,读者将会创造新增了许多近25看看判定年来的新实际和新门径,其中包括神经网络、机器练习、数据挖掘、退化计算、不变量实际、隐马尔可夫模型、统计练习实际和接济向量机等。作者还为另日25年的形式识别的进展指明了方向。书中蕴涵许多实例,各种不同门径机器学习入门的比拟,富厚的图表,以及大宗的课后习题和计算机练习。

目录

出版者的话
专家指引委员会
译者序
前言
第1章绪论
1.1我不知道判别函数机器感知
1.2一个例子
1.3形式识别编制
1.4相比看机器学习入门计划循环
1.5练习和适宜
1.6本章小结
看着机器学习入门全书各章概要
文献和历史评述
参考文献
第2章贝叶斯决策论
2.1引言
2.2看着4分类器、判别函数及判定面贝叶斯决策论——赓续特征
2.3最小误差率分类
2.4分类器、辨别函数及占定面
2.5正态密度
2.6正态漫衍的辨别分类函数
2.7误差概率和误差积分
2.8正态密度的误差上界
2.9贝叶斯决策论——分割对于机器学习入门特征
2.10损失特征和噪声特征
2.11贝叶斯相信网
2.12学习4分类器、判别函数及判定面复合贝叶斯决策论及高低文
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第3章最大似然猜度和贝叶斯参数猜度
第4章非参数技术
第5章线性辨别函数
第6章多层神经网络
第7章随机门径
第8章非度量门径
第9章独立于算法的机器练习
第10章无监视练习和聚类
附录A你知道机器学习入门数学基本
参考文献
索引




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