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模式識別(中國地質大學武漢自動化與人工智慧精品課程系列教材)

  • 作者：編者:陳珺//魏龍生//田昕//馬佳義|責編:周旭
  • 出版社：中國地質大學
  • ISBN：9787562561804
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：186
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面系統地介紹模式識別領域的核心知識與前沿技術。
    內容豐富是本書一大亮點，涵蓋模式與模式識別概念、貝葉斯決策、主成分分析、獨立成分分析等眾多基礎理論，同時涉及支持向量機、核機器、深度神經網路等先進方法。各章節圍繞核心主題展開，邏輯清晰，有助於讀者構建完整知識體系。
    注重理論與實踐結合，詳細講解演算法原理，並闡述其在不同場景的應用，如模式識別系統基本結構、模式識別的應用示例等。對有監督、無監督等學習方法及貝葉斯方法和非貝葉斯方法的深入探討，為讀者提供多元視角。無論是自動化、人工智慧相關專業學生，還是從事模式識別研究的人員，本書都是不可多得的學習與參考資料。
作者介紹
編者:陳珺//魏龍生//田昕//馬佳義|責編:周旭
目錄
第一章  緒 論
  一、模式與模式識別的概念
  二、模式的表示
  三、模式識別系統的基本結構
  四、模式識別的應用
  五、有監督、無監督、半監督、弱監督學習
  六、貝葉斯方法和非貝葉斯方法
  七、描述性、判別性和生成模型
第二章  貝葉斯決策和貝葉斯學習
  一、貝葉斯法則
  二、貝葉斯分類
  三、最大似然估計與學習
  四、貝葉斯估計與學習
第三章  主成分分析與線性判別分析
  一、主成分分析
  二、線性判別分析
第四章  獨立成分分析
  一、盲源分離
  二、獨立成分分析
  三、非高斯性最大化解決方案
  四、最大似然的解決方案
  五、最大化互信息的解決方案
第五章  最近鄰分類
  一、最近鄰規則
  二、漸近誤差率與誤差邊界
  三、數據集編輯
  四、數據集縮減：壓縮
第六章  距離度量
  一、切空間距離
  二、最近鄰成分分析
  三、最佳度量的最近鄰分類
第七章  非參數密度估計
  一、基本思想
  二、核密度估計
  三、K-最近鄰估計
  四、均值平移和模式尋找
第八章  線性判別模型
  一、線性判別函數
  二、費舍爾準則
  三、感知器準則
  四、最小誤分類準則和最小平方誤差準則
  五、最小均方誤差準則
第九章  支持向量機
  一、動機
  二、非線性規劃基礎
  三、支持向量機的原理
第十章  核機器
  一、核的處理技巧
  二、核支持向量機
  三、核主成分分析

  四、核多重判別分析
第十一章  特徵提取與選擇
  一、可分性判據
  二、特徵提取
  三、特徵選擇
第十二章  降維與低維嵌入
  一、主成分分析（PCA）
  二、多維尺度度量（MDS）
  三、等距特徵映射（ISOMAP）
  四、局部線性嵌入
第十三章  聚 類
  一、K-均值聚類
  二、混合模型與期望最大化
  三、譜聚類
  四、弱監督學習
第十四章  Boosting演算法
  一、AdaBoost演算法
  二、Boosting和邏輯回歸
  三、多類的Boosting演算法
  四、特徵選擇的Boosting
第十五章  貝葉斯網路
  一、基本概念
  二、貝葉斯網路
  三、推理
第十六章  前饋神經網路
  一、神經元模型
  二、多層感知器
  三、徑向基函數網路
  四、Transformer
第十七章  深度神經網路
  一、卷積神經網路
  二、循環神經網路
主要參考文獻

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