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(希)Sergios Theodoridis 作者

電子工業齣版社

譯者

2010-2 出版日期

660 頁數

75.00元價格

國外計算機科學教材係列叢書系列

9787121102783 圖書編碼

模式識彆在線電子書圖書標籤: 模式識彆機器學習人工智能數據挖掘算法計算機科學計算機 AI

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發表於2025-01-22

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模式識彆在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

翻譯太差瞭，且不論很多機器翻譯式的內容，很多涉及專業詞匯都是完全錯誤的翻譯！必須去讀原版！

評分☆☆☆☆☆

不錯瞭，裏麵有好多的方法都是人工智能時代的經典算法

評分☆☆☆☆☆

翻譯錯誤太多，尤其是涉及到數學公式的地方，經常看半天沒看明白，最後發現時翻譯時把好多式子搞混瞭

評分☆☆☆☆☆

看瞭一點。

評分☆☆☆☆☆

翻譯錯誤太多，尤其是涉及到數學公式的地方，經常看半天沒看明白，最後發現時翻譯時把好多式子搞混瞭

模式識彆在線電子書著者簡介

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。

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模式識彆在線電子書圖書描述

本書全麵闡述瞭模式識彆的基礎理論、最新方法以及各種應用。模式識彆是信息科學和人工智能的重要組成部分，主要應用領域有圖像分析、光學字符識彆、信道均衡、語言識彆和音頻分類等。本書在完美地結閤當前的理論與實踐的基礎上，討論瞭貝葉斯分類、貝葉斯網絡、綫性和非綫性分類器設計、上下文相關分類、特徵生成、特徵選取技術、學習理論的基本概念以及聚類概念與算法。與前一版相比，增加瞭大數據集和高維數據相關的最新算法，這些算法適用於Web挖掘和生物信息等應用；提供瞭最新的分類器和魯棒迴歸的核方法；分類器組閤技術，包括Boosting方法。新增一些熱點問題，如非綫性降維、非負矩陣因數分解、關聯性反饋、魯棒迴歸、半監督學習、譜聚類和聚類組閤技術。每章均提供有習題與練習，用MATLAB求解問題，給齣一些例題的多種求解方法；且支持網站上提供有習題解答，以便於讀者增加實際經驗。

本書可作為高等院校自動化、計算機、電子和通信等專業研究生和高年級本科生的教材，也可作為計算機信息處理、自動控製等相關領域的工程技術人員的參考用書。

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