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内容简介:
本书清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法,包括神经网络、*方法、遗传算法以及机器学习理论。提供了大量双色图表,用于突出展示各种概念。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术。每章后面均附有文献历史评述以及重要的参考文献。附录补充了必要的数学基础知识。
书籍目录:
PREFACE
1 INTRODUCTION
2 BAYESIAN DECISION THEORY
3 MAXIMUM-LIKELIHOOD AND BAYESIAN PARAMETER ESTIMATION
4 NONPARAMETRIC TECHNIQUES
5 LINEAR DISCRIMINANT FUNCTIONS
6 MULTILAYER NEURAL NETWORKS
7 STOCHASTIC METHODS
8 NONMETRIC METHODS
9 ALGORITHM-INDEPENDENT MACHINE LEARNING
10 UNSUPERVISED LEARNING AND CLUSTERING
A MATHEMATICAL FOUNDATIONS
INDEX
作者介绍:
Richard O.Duda于麻省理工学院获得电气工程博士学位,是加州San Jose州立大学电气工程系名誉教授。他是美国人工智能学会会士、IEEE会士。
出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
编辑推荐
本书简明易读,新增的图表使得许多统计和数学题材非常生动。*终以完美和谐的形式,引导读者深入新的主题。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。
书籍介绍
《模式分类》(英文版)(第2版)简明易读,新增的图表使得许多统计和数学题材非常生动。最终以完美和谐的形式,引导读者深入新的主题。
网站评分
书籍多样性:5分
书籍信息完全性:4分
网站更新速度:3分
使用便利性:8分
书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:8分
是否包含广告:3分
加载速度:8分
安全性:8分
稳定性:9分
搜索功能:3分
下载便捷性:9分
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下载方式特简单,一直点就好了。
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太棒了,我想要azw3的都有呀!!!
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差评,居然要收费!!!
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五星好评哦
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差评。这个是收费的
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我说完了。
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好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
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品相完美
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加油!支持一下!不错,好用。大家可以去试一下哦
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什么格式都有的呀。
- 网友 瞿***香:
非常好就是加载有点儿慢。
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:8分
主题深度:6分
文字风格:8分
语言运用:8分
文笔流畅:6分
思想传递:5分
知识深度:6分
知识广度:8分
实用性:9分
章节划分:7分
结构布局:6分
新颖与独特:8分
情感共鸣:3分
引人入胜:6分
现实相关:4分
沉浸感:4分
事实准确性:3分
文化贡献:7分