Pattern Recognition, Fourth Edition 在線電子書 圖書標籤: 模式識彆 機器學習 machinelearning 編程 科技 數據挖掘 數據信息處理 計算機
發表於2024-11-22
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Serclios Theodoridis於1973年在雅典大學獲得物理學學士學位,又分彆於1975和1978年在英國伯明翰大學獲得信號處理與通信碩士和博士學位。自1995年,他是希臘雅典大學信息與通信係教授。他有4篇論文獲得IEEE的神經網絡會刊的卓越論文奬,他是IET和IEEE高級會員。
Konstatinos Koutroumbas,1989年畢業於希臘佩特雷大學的計算機工程與信息學院,1990年在英國倫敦大學獲得計算機科學碩士學位,1995年在希臘雅典大學獲得博士學位。自2001年任職於希臘雅典國傢天文颱空間應用與遙感研究院,是國際知名的專傢。
Book Description
The only book to combine coverage of classical topics with the most recent methods just developed, making it a complete resource on using all the techniques in pattern recognition today.
Product Description
This book considers classical and current theory and practice, of both supervised and unsupervised pattern recognition, to build a complete background for professionals and students of engineering. The authors, leading experts in the field of pattern recognition, have provided an up-to-date, self-contained volume encapsulating this wide spectrum of information. The very latest methods are incorporated in this edition: semi-supervised learning, combining clustering algorithms, and relevance feedback.
This edition includes many more worked examples and diagrams (in two colour) to help give greater understanding of the methods and their application. Computer-based problems will be included with MATLAB code. An accompanying book contains extra worked examples and MATLAB code of all the examples used in this book.
# Thoroughly developed to include many more worked examples to give greater understanding of this mathematically oriented subject
# Many more diagrams included--now in two color--to provide greater insight through visual presentation
# An accompanying manual includes Matlab code of the methods and algorithms in the book, together with solved problems and real-life data sets in medical imaging, remote sensing and audio recognition. The Manual is available separately or at a special packaged price (ISBN: 9780123744869).
# Latest hot topics included to further the reference value of the text including semi-supervised learning, combining clustering algorithms, and relevance feedback.
阅读这本书籍的时候,才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本,好好学习数学吧。 建议:读此本书,要有强悍的数学知识网。(针对入门者) 针对自己情况,学习难点: - 许多数学知识(尤其是概率论方面的知识)欠缺,需要重新学习。 - 内容多,知识量大,要...
評分阅读这本书籍的时候,才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本,好好学习数学吧。 建议:读此本书,要有强悍的数学知识网。(针对入门者) 针对自己情况,学习难点: - 许多数学知识(尤其是概率论方面的知识)欠缺,需要重新学习。 - 内容多,知识量大,要...
評分5星是给书内容本身的,3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维,很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容,我其实是知道的,但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确,比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”,将“square matrix”翻译...
評分阅读这本书籍的时候,才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本,好好学习数学吧。 建议:读此本书,要有强悍的数学知识网。(针对入门者) 针对自己情况,学习难点: - 许多数学知识(尤其是概率论方面的知识)欠缺,需要重新学习。 - 内容多,知识量大,要...
評分我最早读的是第二版,这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法,这一点在模式识别教材中应该是独一无二的,比如Duda的书在这方面只留了一章,处理的也比较简单。另外,本书还有章节专门讲特征抽取、选择,以及模板匹配这些内容,也弥...
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