出版者的话
专家指导委员会
译者序
前言
第1章 绪论
1.1 机器感知
1.2 一个例子
1.3 模式识别系统
1.4 设计循环
1.5 学习和适应
1.6 本章小结
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 贝叶斯决策论——连续特征
2.3 最小误差率分类
2.4 分类器、判别函数及判定面
2.5 正态密度
2.6 正态分布的判别函数
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——离散特征
2.10 丢失特征和噪声特征
2.11 贝叶斯置信网
2.12 复合贝叶斯决策论及上下文
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第3章 最大似然估计和贝叶斯参数估计
第4章 非参数技术
第5章 线性判别函数
第6章 多层神经网络
第7章 随机方法
第8章 非度量方法
第9章 独立于算法的机器学习
第10章 无监督学习和聚类
附录A 数学基础
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
专家指导委员会
译者序
前言
第1章 绪论
1.1 机器感知
1.2 一个例子
1.3 模式识别系统
1.4 设计循环
1.5 学习和适应
1.6 本章小结
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 贝叶斯决策论——连续特征
2.3 最小误差率分类
2.4 分类器、判别函数及判定面
2.5 正态密度
2.6 正态分布的判别函数
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——离散特征
2.10 丢失特征和噪声特征
2.11 贝叶斯置信网
2.12 复合贝叶斯决策论及上下文
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第3章 最大似然估计和贝叶斯参数估计
第4章 非参数技术
第5章 线性判别函数
第6章 多层神经网络
第7章 随机方法
第8章 非度量方法
第9章 独立于算法的机器学习
第10章 无监督学习和聚类
附录A 数学基础
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
具体描述
《模式分類》(原書第2版)的第1版《模式分類與場景分析》齣版於1973年，是模式識彆和場景分析領域奠基性的經麯名著。在第2版中，除瞭保留瞭第1版的關於統計模式識彆和結構模式識彆的主要內容以外，讀者將會發現新增瞭許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經網絡、機器學習、數據挖掘、進化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統計學習理論和支持嚮量機等。作者還為未來25年的模式識彆的發展指明瞭方嚮。書中包含許多實例，各種不同方法的對比，豐富的圖錶，以及大量的課後習題和計算機練習。
用户评价
评分
有经验的人不屑于看，初学者看不懂。懂的部分不用看，不懂的部分无论如何也看不懂。这些是美国很多计算机教科书的通病。这本书也没有例外。
评分##研一再读
评分##书的作用也是有时序的~~
评分##研一第一学期模式识别课的教材，看的非常费劲，不过内容非常的细致，很多上课不懂的东西看这本书可以理解。
评分##扫过
评分##找到了很好的解答 跳过的章节日后再看
评分##编译原理作为模式分类的一个分支。周志华《机器学习》从这里抄了不少！离散数据三种处理：一，有序的条件下成为连续，二，向量化，三，利用结构化和规则。
评分##为了搞论文而读的，现在国外好比较太时髦吧。
评分##没学过的看不明白，学懂了的又懒得看，所以最适合我这种学过跟没学过似的的（当年的感想）
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