模式分类: 原书第2版

✍ Scribed by Richard O. Duda; Peter E. Hart; David G. Stork

• Publisher: 机械工业出版社
• Year: 2003
• Tongue: Chinese
• Leaves: 548
• Series: 计算机科学丛书
• Category: Library

✦ Synopsis

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《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

✦ Table of Contents

封面
书名
版权
前言
目录
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
2.3.1极小化极大准则
2.3.2Neyman-Pearson准则
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
3.1引言
第3章 最大似然估计和贝叶斯参数估计
3.2最大似然估计
3.3贝叶斯估计
3.4贝叶斯参数估计：高斯情况
3.5贝叶斯参数估计：一般理论
3.6充分统计量
3.7维数问题
3.8成分分析和判别函数
3.9期望最大化算法
3.10隐马尔可夫模型
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第4章 非参数技术
4.1引言
4.2概率密度的估计
4.3Parzen窗方法
4.4kn-近邻估计
4.5最近邻规则
4.6距离度量和最近邻分类
4.7模糊分类
4.8RCE网络
4.9级数展开逼近
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
5.2线性判别函数和判定面
5.1引言
第5章 线性判别函数
5.3广义线性判别函数
5.4两类线性可分的情况
5.5感知器准则函数最小化
5.6松弛算法
5.7不可分的情况
5.8最小平方误差方法
5.9Ho-Kashyap算法
5.10线性规划算法
5.11支持向量机
5.12推广到多类问题
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第6章 多层神经网络
6.1引言
6.2前馈运算和分类
6.3反向传播算法
6.4误差曲面
6.5反向传播作为特征映射
6.6反向传播、贝叶斯理论及概率
6.7相关的统计技术
6.8改进反向传播的一些实用技术
6.9二阶技术
6.10其他网络和训练算法
6.11正则化、复杂度调节和剪枝
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第7章 随机方法
7.1引言
7.2随机搜索
7.3Boltzmann学习
7.4Boltzmann网络和图示模型
7.5进化方法
7.6遗传规划
文献和历史评述
本章小结
习题
上机练习
参考文献
第8章 非度量方法
8.1引言
8.2判定树
8.3CART
8.4其他树方法
8.5串的识别
8.6文法方法
8.7文法推断
8.8基于规则的方法
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第9章 独立于算法的机器学习
9.1引言
9.2没有天生优越的分类器
9.3偏差和方差
9.4统计量估计中的重采样技术
9.5分类器设计中的重采样技术
9.6分类器的评价和比较
9.7组合分类器
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
10.2混合密度和可辨识性
第10章 无监督学习和聚类
10.1引言
10.3最大似然估计
10.4对混合正态密度的应用
10.5无监督贝叶斯学习
10.6数据描述和聚类
10.7聚类的准则函数
10.8迭代最优化
10.9层次聚类
10.10验证问题
10.11在线聚类
10.12图论方法
10.13成分分析
10.14低维数据表示和多维尺度变换
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
A.1符号和记号
附录A数学基础
A.2线性代数
A.3拉格朗日乘数法
A.4概率论
A.5高斯函数的导数和积分
A.6假设检验
A.7信息论基础
A.8计算复杂度
文献评述
参考文献
索引