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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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    • 作者: 蔡利梅著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2025-04
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    • 作者: 蔡利梅著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2025-04
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302683728
    • 版权提供:清华大学出版社

    【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

     

    2.5NeymanPearson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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