《模式识别（第四版）》图书详细资料信息

内容简介

第一部分 free pascal语言第一章 初识free pascal语言1.1 paseal语言介绍1.2 简单程序设计习题第二章 顺序结构程序设计2.1 例子引言2.2 赋值语句与算术表达式2.3 输入语句2.4 输出语句2.5 常量和变量2.6 标准数据类型2.7 顺序结构程序设计习题第三章 分支结构程序设计3.1 布尔类型变量3.2 简单的if语句3.3 if条件语句嵌套3.4 case语句3.5 分支结构程序设计习题第四章 循环结构程序设计4.1 for语句4.2 while循环4.3 直到型循环4.4 循环嵌套程序设计习题第五章 数组类型5.1 一维数组5.2 二维数组5.3 字符数组和字符串类型习题第六章 过程与函数6.1 函数6.2 过程6.3 函数与过程6.4 递归习题第七章 集合与记录类型及文件操作7.1 集合类型7.2 记录类型7.3 文件操作习题第八章 动态数据类型8.1 指针的定义及操作8.2 链表结构8.3 链表程序设计习题第二部分 基础算法第一章 高精度计算第二章 数据排序第三章 递推算法第四章 递归算法第五章 搜索与回溯算法第六章 贪心算法第七章 分治算法第八章 广度优先搜索第九章 动态规划9.1 动态规划的基本模型9.2 动态规划与递推9.3 历届noip动态规划试题9.4 背包问题9.5 动态规划应用举例附录附录一 编译错误对照表附录二 运行错误对照表附录三 math库实用函数简介。lingo是linear interactive and general optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，由美国lindo系统公司（lindo system inc.）推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。lingo是linear interactive and general optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，由美国lindo系统公司(lindo system inc.)推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。

图书目录

目录

第1章导论1

1.1模式识别的重要性1

1.2特征、特征向量和分类器3

1.3有监督、无监督和半监督学习4

1.4MATLAB程序6

1.5本书的内容安排6

第2章基于贝叶斯决策理论的分类器8

2.1引言8

2.2贝叶斯决策理论8

2.3判别函数和决策面12

2.4正态分布的贝叶斯分类13

2.5未知概率密度函数的估计23

2.6最近邻规则42

2.7贝叶斯网络44

习题49

MATLAB编程和练习55

参考文献60

第3章线性分类器63

3.1引言63

3.2线性判别函数和决策超平面63

3.3感知器算法64

3.4最小二乘法70

3.5均方估计的回顾75

3.6逻辑识别80

3.7支持向量机81

习题97

MATLAB编程和练习99

参考文献100

第4章非线性分类器104

4.1引言104

4.2异或问题104

4.3两层感知器105

4.4三层感知器108

4.5基于训练集准确分类的算法109

4.6反向传播算法110

4.7反向传播算法的改进115

4.8代价函数选择117

4.9神经网络大小的选择119

4.10仿真实例123

4.11具有权值共享的网络124

4.12线性分类器的推广125

4.13线性二分法中l维空间的容量126

4.14多项式分类器127

4.15径向基函数网络129

4.16通用逼近131

4.17概率神经元网络132

4.18支持向量机：非线性情况134

4.19超越SVM的范例137

4.20决策树146

4.21合并分类器150

4.22合并分类器的增强法155

4.23类的不平衡问题160

4.24讨论161

习题161

MATLAB编程和练习164

参考文献168

第5章特征选择178

5.1引言178

5.2预处理178

5.3峰值现象180

5.4基于统计假设检验的特征选择182

5.5接收机操作特性（ROC）曲线187

5.6类可分性测量188

5.7特征子集的选择193

5.8最优特征生成196

5.9神经网络和特征生成/选择203

5.10推广理论的提示204

5.11贝叶斯信息准则210

习题211

MATLAB编程和练习213

参考文献216

第6章特征生成I：线性变换221

6.1引言221

6.2基本向量和图像221

6.3Karhunen-Loève变换223

6.4奇异值分解229

6.5独立成分分析234

6.6非负矩阵因子分解239

6.7非线性维数降低240

6.8离散傅里叶变换（DFT）248

6.9离散正弦和余弦变换251

6.10Hadamard变换252

6.11Haar变换253

6.12回顾Haar展开式254

6.13离散时间小波变换（DTWT）257

6.14多分辨解释264

6.15小波包265

6.16二维推广简介266

6.17应用268

习题271

MATLAB编程和练习273

参考文献275

第7章特征生成II282

7.1引言282

7.2区域特征282

7.3字符形状和大小的特征298

7.4分形概述304

7.5语音和声音分类的典型特征309

习题320

MATLAB编程和练习322

参考文献325

第8章模板匹配331

8.1引言331

8.2基于最优路径搜索技术的测度331

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