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。
用户评价
评分
##这样的书给最佳评价绝对不为过，对于研究模式识别、信号处理等多种方向的童鞋都有帮助。主要是里面对许多数学方面都给予了应用方面的解释。
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##差HMM与非度量
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）
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##硕士课程时的教材，不错的说，但是有点浅啊
评分##期末刷书。马马虎虎，挑着看了一下。这本书还是有点儿难的，但是有的地方又说的太少
评分##扫过
评分##一遍是不够的……
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