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《模式分类（原书第2版）》的内容简要介绍.......
本书的第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。
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《模式分类（原书第2版）》的图书目录......
出版者的话<br>专家指导委员会<br>译者序<br>前言<br>第1章 绪论<br> 1.1 机器感知<br> 1.2 一个例子<br> 1.3 模式识别系统<br> 1.4 设计循环<br> 1.5 学习和适应<br> 1.6 本章小结<br> 全书各章概要<br> 文献和历史评述<br> 参考文献<br>第2章 贝叶斯决策论<br> 2.1 引言<br> 2.2 贝叶斯决策论——连续特征<br> 2.3 最小误差率分类<br> 2.4 分类器、判别函数及判定面<br> 2.5 正态密度<br> 2.6 正态分布的判别函数<br> 2.7 误差概率和误差积分<br> 2.8 正态密度的误差上界<br> 2.9 贝叶斯决策论——离散特征<br> 2.10 丢失特征和噪声特征<br> 2.11 贝叶斯置信网<br> 2.12 复合贝叶斯决策论及上下文<br> 本章小结<br> 文献和历史评述<br> 习题<br> 上机练习<br> 参考文献<br>第3章 最大似然估计和贝叶斯参数估计<br>第4章 非参数技术<br>第5章 线性判别函数<br>第6章 多层神经网络<br>第7章 随机方法<br>第8章 非度量方法<br>第9章 独立于算法的机器学习<br>第10章 无监督学习和聚类<br>附录A 数学基础<br>参考文献<br>索引
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