- ISBN：730705230X
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：16
- 页数：263
- 出版时间：2006-09-01
- 条形码：9787307052307 ; 978-7-307-05230-7
本书特色
本书共9章，第1章介绍了模式识别的基本概念；第2章阐述了贝叶斯决策理论；第3章介绍了线性与非线性判别函数；第4章介绍了近邻法则和集群的知识；第5章介绍了数据聚类的方法；第6章介绍了特征抽取和选择策略；第7章介绍了统计学习与支持向量机方法；第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法；第9章进行了模式识别典型实例分析。全书内容丰富，实用性强，可作为计算机与信息安全专业以及其他相关专业的本科教材，也可作为信息安全领域软件开发人员的技术参考书。
内容简介
本书作为普通高等院校计算机信息专业本科生的专用教材，从实用角度阐述了模式识别的基本原理、概念和技术方法。 全书共9章，第1章介绍了模式识别的基本概念；第2章阐述了贝叶斯决策理论；第3章介绍了线性与非线性判别函数；第4章介绍了近邻法则和集群的知识；第5章介绍了数据聚类的方法；第6章介绍了特征抽取和选择策略；第7章介绍了统计学习与支持向量机方法；第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法；第9章进行了模式识别典型实例分析。 本书是一本注重系统性、科学性的教材，内容丰富，实用性强，可作为计算机与信息专业以及其他相关专业的本科教材，也可作为信息领域软件开发人员的技术参考书。
目录
第2章贝叶斯决策理论
第3章线性与非线性判别函数
第4章近邻法则和集群
第5章数据聚类
第6章特征抽取和选择
第7章统计学习理论与支持向量机方法
第8章句法分析及句法结构模式识别方法
第9章模式识别技术应用实例
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