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模式識別(數據質量視角)/智能科學與技術叢書

  • 作者：(波)伍拉迪斯羅·霍曼達//(加)維托德·派提茲|責編:張志銘|譯者:張軼
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111646754
  • 出版日期：2020/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：232
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為兩大部分：「基礎知識」和「高級主題：粒度計算框架」。第一部分探討帶拒絕的模式識別問題的原理，涉及特徵空間構成、基本分類器設計，以及關於帶拒絕的模式識別問題的實例研究、任務評估、架構評估等。第二部分集中討論信息粒和信息粒度的概念，涉及信息粒基礎知識、信息粒設計和聚類，以及數據質量的量化和處理等。
    本書適合作為高等院校電腦、電子信息、自動化等專業高年級本科生和研究生的教材，也可供信息處理、機器人學、地球物理、生物信息等交叉領域的專業人員參考。
作者介紹
(波)伍拉迪斯羅·霍曼達//(加)維托德·派提茲|責編:張志銘|譯者:張軼
目錄
譯者序
前言
第一部分  基礎知識
  第1章  模式識別：特徵空間的構建
    1.1  概念
    1.2  從樣本到特徵
      1.2.1  向量型特徵
      1.2.2  特徵變換：從向量型到向量型
      1.2.3  特徵變換：從向量型到數值型
      1.2.4  數值型特徵
    1.3  特徵尺度化
      1.3.1  特徵歸一化
      1.3.2  標準化
      1.3.3  特徵尺度的經驗評價
    1.4  特徵評估和選擇
      1.4.1  相關性
      1.4.2  特徵評估：兩種方法
      1.4.3  基於指數的特徵評估：單特徵與特徵集
      1.4.4  特徵評估指數
      1.4.5  基於指數的方法和基於包裝的方法
      1.4.6  使用指數和分類器的單特徵評估方案
      1.4.7  特徵子集的選擇
      1.4.8  特徵子集的生成
    1.5  結論
    附錄1.A
    附錄1.B
    參考文獻
  第2章  模式識別：分類器
    2.1  概念
    2.2  最近鄰分類方法
    2.3  支持向量機分類演算法
      2.3.1  線性可分類的線性劃分
      2.3.2  線性不可分類的線性劃分
      2.3.3  線性不可分類的非線性劃分
    2.4  分類問題中的決策樹
      2.4.1  決策樹一覽
      2.4.2  特徵分解
      2.4.3  度量類的差異性
      2.4.4  選擇一個分解特徵
      2.4.5  限制樹的結構
    2.5  集成分類器
      2.5.1  袋裝
      2.5.2  提升
      2.5.3  隨機森林
    2.6  貝葉斯分類器
      2.6.1  應用貝葉斯理論
  ……
第二部分  高級主題：粒度計算框架

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