齣版者的話
專傢指導委員會
譯者序
前言
第1章 緒論
1.1 機器感知
1.2 一個例子
1.3 模式識彆係統
1.4 設計循環
1.5 學習和適應
1.6 本章小結
全書各章概要
文獻和曆史評述
參考文獻
第2章 貝葉斯決策論
2.1 引言
2.2 貝葉斯決策論——連續特徵
2.3 最小誤差率分類
2.4 分類器、判彆函數及判定麵
2.5 正態密度
2.6 正態分布的判彆函數
2.7 誤差概率和誤差積分
2.8 正態密度的誤差上界
2.9 貝葉斯決策論——離散特徵
2.10 丟失特徵和噪聲特徵
2.11 貝葉斯置信網
2.12 復閤貝葉斯決策論及上下文
本章小結
文獻和曆史評述
習題
上機練習
參考文獻
第3章 最大似然估計和貝葉斯參數估計
第4章 非參數技術
第5章 綫性判彆函數
第6章 多層神經網絡
第7章 隨機方法
第8章 非度量方法
第9章 獨立於算法的機器學習
第10章 無監督學習和聚類
附錄A 數學基礎
參考文獻
索引
· · · · · · (收起)