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  • 理科 [友一个] 模式识别 模式识别与机器学习 第4版 新编 信息 控制与系统 张学工 汪小我 著 978730258
  • 正版图书,限购1件,多拍不发货,谢谢合作。
    • 作者: 张学工著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 张学工著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9783384054540
    • 版权提供:清华大学出版社

            店铺公告

     

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货),

    关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

     

    内容介绍
    系统介绍模式识别的基本概念、理论体系、典型方法以及实际应用实例,强调基础性和实用性,同时兼顾学科发展的*新动向,包括了各种典型方法在R和Matlab环境下的现有程序和应用方法,并包括了对针对大数据应用的模式识别方法的讨论。
    目录
    *章概论
    1.1模式与模式识别
    1.2模式识别的主要方法
    1.3监督模式识别与非监督模式识别
    1.4模式识别系统举例
    1.5模式识别系统的典型构成
    1.6本书的主要内容
    第2章统计决策方法
    2.1引言: 一个简单的例子
    2.2*小错误率贝叶斯决策
    2.3*小风险贝叶斯决策
    2.4两类错误率、NeymanPearson决策与ROC曲线
    2.5正态分布时的统计决策
    2.5.1正态分布及其性质回顾
    2.5.2正态分布概率模型下的*小错误率贝叶斯决策
    2.6错误率的计算
    2.6.1正态分布且各类协方差矩阵相等情况下错误率的计算
    2.6.2高维独立随机变量时错误率的估计
    2.7离散时间序列样本的统计决策
    2.7.1基因组序列的例子
    2.7.2马尔可夫模型及在马尔可夫模型下的贝叶斯决策
    2.7.3隐马尔可夫模型简介
    2.8小结与讨论
    第3章概率密度函数的估计
    3.1引言
    3.2*大似然估计
    3.2.1*大似然估计的基本原理
    3.2.2*大似然估计的求解
    3.2.3正态分布下的*大似然估计
    3.3贝叶斯估计与贝叶斯学习
    3.3.1贝叶斯估计
    3.3.2贝叶斯学习
    3.3.3正态分布时的贝叶斯估计
    3.3.4其他分布的情况
    3.4概率密度估计的非参数方法
    3.4.1非参数估计的基本原理与直方图方法
    3.4.2kN近邻估计方法
    3.4.3Parzen窗法
    第4章隐马尔可夫模型与贝叶斯网络
    4.1引言
    4.2贝叶斯网络的基本概念
    4.3隐马尔可夫模型(HMM)
    4.3.1HMM评估问题
    4.3.2HMM隐状态推断问题(解码问题)
    4.3.3HMM学习问题
    4.4朴素贝叶斯分类器(Nave Bayes)
    4.5在贝叶斯网络上的条件独立性
    4.6贝叶斯网络模型的学习
    4.6.1贝叶斯网络的参数学习
    4.6.2贝叶斯网络的结构学习
    4.7讨论
    第5章线性学习机器与线性分类器
    5.1引言
    5.2线性回归
    5.3线性判别函数的基本概念
    5.4Fisher线性判别分析
    5.5感知器
    5.6*小平方误差判别
    5.7罗杰斯特回归
    5.8*优分类超平面与线性支持向量机
    5.8.1*优分类超平面
    5.8.2大间隔与推广能力
    5.8.3线性不可分情况
    5.9多类线性分类器
    5.9.1多个两类分类器的组合
    5.9.2多类线性判别函数
    5.9.3多类罗杰斯特回归与软*大
    5.10讨论
    ..........................
    作者介绍
    张学工,1989年毕业于清华大学,1994年获得博士学位,现为清华大学自动化系教授,清华信息科学与技术国家实验室(筹)生物信息学研究部主任,主要研究方向是模式识别与机器学习、生物信息学与计算生物学。已经在国内外重要期刊发表论文200多篇,出版教材2部、译著2部,曾获国家科技进步二等奖,2006年获得国家杰出青年基金,2009年获*教学成果一等奖,所开设的《模式识别基础》课程2007年被评为*精品课。
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