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模式识别——使用Python分析与实现 蔡利梅 9787302683728 清华大学出版社 高等学校电子信息类专业系列教
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【基本信息】
模式识别——使用Python分析与实现
作者:蔡利梅
丛书名:高等学校电子信息类专业系列教材·新形态教材
定价:69元
印次:1-1
ISBN:9787302683728
出版日期:2025.04.01
印刷日期:2025.03.26
【基本内容】
本书是一本模式识别学习的立体教程,通过本书的学习,能够掌握模式识别主要技术模块的算法原理及Python实现,包括贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别分析、非线性判别分析、组合分类器、无监督模式识别、特征选择、特征提取、半监督学习以及人工神经网络等。本书配以教学课件、Python仿真程序、微课视频和实验指导书,便于教和学。
【作者介绍】
蔡利梅 中国矿业大学信息与控制工程学院副教授,长期从事图像处理与模式识别领域的教学和研究工作。曾获教育部高等学校科学技术进步奖二等奖、河南省科技进步奖二等奖、江苏省科学技术奖三等奖、中国煤炭工业协会科学技术奖一等奖等省部级以上科技奖励8项;获国家发明专利授权2项;出版教材4部、科技图书1部;获校级教学成果奖特等奖1项,一等奖1项,全国煤炭行业教育教学成果奖三等奖1项,并多次获校级“教书育人先进个人”、“百佳教师”等荣誉。
【目录】
1.1模式识别的基本概念
1.2模式识别方法
1.3模式识别系统
1.4模式识别的应用
1.5仿真环境与工具简介
习题
第2章贝叶斯决策
微课视频15分钟
2.1贝叶斯决策的基本概念
2.2最小错误率贝叶斯决策
2.2.1决策规则
2.2.2错误率
2.2.3仿真实现
2.3最小风险贝叶斯决策
2.3.1决策规则
2.3.2两种贝叶斯决策的关系
2.4朴素贝叶斯分类器
2.5NeymanPearson决策规则
2.6判别函数和决策面
2.7正态分布模式的贝叶斯决策
2.7.1正态概率密度函数
2.7.2正态概率模型下的最小错误率贝叶斯分类器
2.7.3仿真实现
2.8贝叶斯决策的实例
习题
第3章概率密度函数的估计
微课视频6分钟
3.1基本概念
3.2参数估计
3.2.1最大似然估计
3.2.2最大后验估计
3.2.3贝叶斯估计
3.3非参数估计
3.3.1直方图方法
3.3.2Parzen窗法
3.3.3kN近邻密度估计法
3.4最小错误率贝叶斯决策的实例
习题
第4章线性判别分析
微课视频17分钟
4.1基本概念
4.1.1线性判别函数
4.1.2广义线性判别函数
4.1.3线性判别函数的设计
4.2Fisher法
4.2.1基本原理
4.2...
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