本书共9章,第1章介绍了模式识别的基本概念;第2章阐述了贝叶斯决策理论;第3章介绍了线性与非线性判别函数;第4章介绍了近邻法则和集群的知识;第5章介绍了数据聚类的方法;第6章介绍了特征抽取和选择策略;第7章介绍了统计学习与支持向量机方法;第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法;第9章进行了模式识别典型实例分析。全书内容丰富,实用性强,可作为计算机与信息安全专业以及其他相关专业的本科教材,也可作为信息安全领域软件开发人员的技术参考书。
| 书名 | 模式识别(信息安全系列教材) |
| 分类 | 计算机-操作系统 |
| 作者 | 钟珞//潘昊//封筠//何平 |
| 出版社 | 武汉大学出版社 |
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| 简介 | 编辑推荐 本书共9章,第1章介绍了模式识别的基本概念;第2章阐述了贝叶斯决策理论;第3章介绍了线性与非线性判别函数;第4章介绍了近邻法则和集群的知识;第5章介绍了数据聚类的方法;第6章介绍了特征抽取和选择策略;第7章介绍了统计学习与支持向量机方法;第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法;第9章进行了模式识别典型实例分析。全书内容丰富,实用性强,可作为计算机与信息安全专业以及其他相关专业的本科教材,也可作为信息安全领域软件开发人员的技术参考书。 内容推荐 本书作为普通高等院校计算机信息安全专业本科生的专用教材,从实用角度阐述了模式识别的基本原理、概念和技术方法。 全书共9章,第1章介绍了模式识别的基本概念;第2章阐述了贝叶斯决策理论;第3章介绍了线性与非线性判别函数;第4章介绍了近邻法则和集群的知识;第5章介绍了数据聚类的方法;第6章介绍了特征抽取和选择策略;第7章介绍了统计学习与支持向量机方法;第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法;第9章进行了模式识别典型实例分析。 本书是一本注重系统性、科学性的教材,内容丰富,实用性强,可作为计算机与信息安全专业以及其他相关专业的本科教材,也可作为信息安全领域软件开发人员的技术参考书。 目录 第1章 绪论 第2章 贝叶斯决策理论 第3章 线性与非线性判别函数 第4章 近邻法则和集群 第5章 数据聚类 第6章 特征抽取和选择 第7章 统计学习理论与支持向量机方法 第8章 句法分析及句法结构模式识别方法 第9章 模式识别技术应用实例 参考文献 |
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