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题名/责任者:

模式识别和机器学习基础/(美)乌利塞斯·布拉加-内托(Ulisses Braga-Neto)著 潘巍[等]译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-73526-7/CNY119.00

载体形态项:

246页, [12] 页图版:图;26cm

并列正题名:

Fundamentals of pattern recognition and machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

布拉加-内托 (Braga-Neto, Ulisses) 著

个人次要责任者:

潘巍 译

学科主题:

模式识别

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP391.4

中图法分类号:

TP181

一般附注:

Springer

题名责任附注:

译者还有：欧阳建权、刘莹、赵地、苏统华

版本附注:

Springer授权出版

责任者附注:

乌利塞斯·布拉加-内托(Ulisses Braga-Neto)，得克萨斯农工大学电气与计算机工程系教授。他的主要研究领域是模式识别、机器学习、统计信号处理及其在生物信息学和材料信息学中的应用。

责任者附注:

潘巍，黑龙江科技大学计算机与信息工程学院副教授。主要研究方向为机器学习、模式识别、智慧农业等。

书目附注:

有书目 (第235-246页)

提要文摘附注:

本书将模式识别任务按照监督学习和无监督学习两种方式进行组织。第1章讨论模式识别和机器学习的内在关系，介绍了两者的基础知识和模式识别的设计过程。第2章和第3章介绍了最优化的和常规的基于实例的分类问题。第4-6章检验了参数的、非参数的和函数逼近的分类规则。第7章和第8章就分类的误差估计和模型选择对分类模型的性能进行讨论。第9章介绍了能够提高分类模型的性能并减少存储空间的降维技术。第10章和第11章分别介绍了聚类分析技术和回归模型。

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