本书全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法以及各种应用。模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分,主要应用领域有图像分析、光学字符识别、信道均衡、语言识别和音频分类等。本书在完美地结合当前的理论与实践的基础上,讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比,增加了大数据集和高维数据相关的最新算法,这些算法适用于Web挖掘和生物信息等应用;提供了最新的分类器和鲁棒回归的核方法;分类器组合技术,包括Boosting方法。新增一些热点问题,如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习,用MATLAB求解问题,给出一些例题的多种求解方法;且支持网站上提供有习题解答,以便于读者增加实际经验。
本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。
第1章 导论
1.1 模式识别的重要性
1.2 特征、特征向量和分类器
1.3 有监督、无监督和半监督学习
1.4 MATLAB程序
1.5 本书的内容安排
第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器
2.1 引言
2.2 贝叶斯决策理论
2.3 判别函数和决策面
2.4 正态分布的贝叶斯分类
2.5 未知概率密度函数的估计
2.6 最近邻规则
2.7 贝叶斯网络
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第3章 线性分类器
3.1 引言
3.2 线性判别函数和决策超平面
3.3 感知器算法
3.4 最小二乘法
3.5 均方估计的回顾
3.6 逻辑识别
3.7 支持向量机
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第4章 非线性分类器
4.1 引言
4.2 异或问题
4.3 两层感知器
4.4 三层感知器
4.5 基于训练集准确分类的算法
4.6 反向传播算法
4.7 反向传播算法的改进
4.8 代价函数选择
4.9 神经网络大小的选择
4.10 仿真实例
4.11 具有权值共享的网络
4.12 线性分类器的推广
4.13 线性二分法中1维空间的容量
4.14 多项式分类器
4.15 径向基函数网络
4.16 通用逼近
4.17 概率神经元网络
4.18 支持向量机:非线性情况
4.19 超越SVM的范例
4.20 决策树
4.21 合并分类器
4.22 合并分类器的增强法
4.23 类的不平衡问题
4.24 讨论
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第5章 特征选择
5.1 引言
5.2 预处理
5.3 峰值现象
5.4 基于统计假设检验的特征选择
5.5 接收机操作特性(ROC)曲线
5.6 类可分性测量
5.7 特征子集的选择
5.8 最优特征生成
5.9 神经网络和特征生成/选择
5.10 推广理论的提示
5.11 贝叶斯信息准则
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第6章 特征生成I:线性变换
6.1 引言
6.2 基本向量和图像
6.3 Karhunen-Loève变换
6.4 奇异值分解
6.5 独立成分分析
6.6 非负矩阵因子分解
6.7 非线性维数降低
6.8 离散傅里叶变换(DFT)
6.9 离散正弦和余弦变换
6.10 Hadamard变换
6.11 Haar变换
6.12 回顾Haar展开式
6.13 离散时间小波变换(DTWT)
6.14 多分辨解释
6.15 小波包
6.16 二维推广简介
6.17 应用
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第7章 特征生成II
7.1 引言
7.2 区域特征
7.3 字符形状和大小的特征
7.4 分形概述
7.5 语音和声音分类的典型特征
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第8章 模板匹配
8.1 引言
8.2 基于最优路径搜索技术的测度
8.3 基于相关的测度
8.4 可变形的模板模型
8.5 基于内容的信息检索:相关反馈
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第9章 上下文相关分类
9.1 引言
9.2 贝叶斯分类器
9.3 马尔可夫链模型
9.4 Viterbi算法
9.5 信道均衡
9.6 隐马尔可夫模型
9.7 状态驻留的HMM
9.8 用神经网络训练马尔可夫模型
9.9 马尔可夫随机场的讨论
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第10章 监督学习:尾声
10.1 引言
10.2 误差计算方法
10.3 探讨有限数据集的大小
10.4 医学图像实例研究
10.5 半监督学习
习题
参考文献
第11章 聚类:基本概念
11.1 引言
11.2 近邻测度
习题
参考文献
第12章 聚类算法I:顺序算法
12.1 引言
12.2 聚类算法的种类
12.3 顺序聚类算法
12.4 BSAS的改进
12.5 两个阈值的顺序方法
12.6 改进阶段
12.7 神经网络的实现
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第13章 聚类算法II:层次算法
13.1 引言
13.2 合并算法
13.3 cophenetic矩阵
13.4 分裂算法
13.5 用于大数据集的层次算法
13.6 最佳聚类数的选择
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第14章 聚类算法III:基于函数最优方法
14.1 引言
14.2 混合分解方法
14.3 模糊聚类算法
14.4 可能性聚类
14.5 硬聚类算法
14.6 向量量化
附录
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第15章 聚类算法IV
15.1 引言
15.2 基于图论的聚类算法
15.3 竞争学习算法
15.4 二值形态聚类算法
15.5 边界检测算法
15.6 谷点搜索聚类算法
15.7 通过代价最优聚类(回顾)
15.8 核聚类方法
15.9 对大数据集的基于密度算法
15.10 高维数据集的聚类算法
15.11 其他聚类算法
15.12 聚类组合
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第16章 聚类有效性
16.1 引言
16.2 假设检验回顾
16.3 聚类有效性中的假设检验
16.4 相关准则
16.5 单独聚类有效性
16.6 聚类趋势
习题
参考文献
附录A 概率论和统计学的相关知识
附录B 线性代数基础
附录C 代价函数的优化
附录D 线性系统理论的基本定义
索引
PHP开发手册-含DVD光盘一张 内容简介 本书全面、系统地介绍了php实战开发方方面面的技术。内容由浅入深,从易到难,实例丰富,从php的基本知识到高级技术与...
《iOS开发:从零基础到精通》内容简介:本书适合iOS开发零基础的读者阅读。全书包含六大部分,共24章,涵盖了针对iOS开发入门所需要
Object-orientedprogrammingisthecurrentcure-all—althoughithasbeenaroundformuchmor...
《原画梦》内容简介:这是一本由浅入深的绘画教程,共6章,循序渐进地展开学习。学习内容包括基础教学、材质表现、概念设计、卡牌设
《读书与行走》内容简介:陈忠实的作品真实、有力、美好,不仅仅有对乡土、生活的品咂,同时表现出对乡土的感恩,对人性中闪光点的
代号为“Tiger”的下一个Java版本,不只是个小改动版。在语言核心中有超过100项以上的变动,同时有大量的对library与API所做的加
《官绅的荷包》内容简介:人类的财富载体经历了漫长的演变,从原始社会几乎没有载体,到后来发展出房屋、土地、农具、牲畜、衣物、
《LINUX系统编程》讲述了:在某些时刻,几乎所有的程序员都要与其程序所处操作系统中的系统调用和程序库打交道。《LINUX系统编程
《全国通信专业技术人员职业水平考试参考用书:通信专业综合能力(初级)》依据《全国通信专业技术人员职业水平考试大纲》要求编写。
内容提要为加快我国电信发展的现代化步伐,必须尽可能采用高新电信技术和设备。与传统的PDH网相比,SDH网能更好地满足电信网朝着
《所思不远》内容简介:本书为知·趣丛书之一种。作者选取朱彝尊、陈维崧、纳兰容若、王昙、金礼赢、黄仲则、龚自珍、谭嗣同、吴保
《门店合伙人》内容简介:对于传统的门店经营者来说,无论其做的是是直营店、加盟店还是其他连锁店,目前都面临招人难、留人难、业
李永志管理3000人的客户服务团队,集团级内训师,承担客户运营管理、落实工作,实战经验丰富。从基层的集团客户管理员做起,到VI
《汽车发动机故障维修实训教程》内容简介:本书共分三项任务,由检修发动机不能起动故障、检修发动机运转不良故障及检修冷却液温度
哈特穆特•艾斯林格HartmutEsslinger,艾斯林格是全球工业设计教父,世界顶级创意咨询公司青蛙公司创始人,公认的高科技设计领域首
在《氢经济》一书中,畅销书作家杰瑞米・里夫金从一个独特的角度向我们展示了即将来临的商业时代。作为一个新的经济动力――将从
这本有趣而通俗易懂的著作包括了24篇短文,共分6个主题,每个主题下有4篇文章。这些主题涵盖了一些重要的遗传学话题——每一个都
WEB+DBPRESS是日本主流的计算机技术杂志,旨在帮助程序员更实时、深入地了解前沿技术,扩大视野,提升技能。内容侧重于Web开发的
在3G蜂窝系统的空中接口方面备受高度认可的《WCDMA技术与系统设计》一书,经过了再次全面的修订和更新,第3版涵盖了3GPPRelease6
《儿童瑜伽,孩子带得走的幸福力》内容简介:儿童瑜伽在孩子的成长发育中发挥着非常积极的作用,不仅可在身体发育方面为孩子保驾护