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模式识别与机器学习技术 版权信息
- ISBN：9787502481308
- 条形码：9787502481308 ; 978-7-5024-8130-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
模式识别与机器学习技术 内容简介
模式识别与机器学习是计算机科学与技术的重要研究内容之一。本书较为全面地论述了模式识别与机器学习的基本概念、基础原理、基本方法和基本技术，强调理论和实际相结合，尽量避免涉及繁琐的数学推导。力求通俗易懂，深入浅出，注重实用。目的是让使用者掌握模式识别与机器学习的基本知识，并能运用所学知识解决实际应用的问题。为研究新的模式识别与机器学习的理论和方法打下基础。本书首先讲解了贝叶斯分类、支持向量机和人工神经网络等常见的机器学习算法，简要讲解了深度学习常见的模型和计算机视觉的基本知识。详细介绍了基于卷积神经网络的树木识
模式识别与机器学习技术 目录
1 模式识别与机器学习基本概念
1．1 模式识别
1．1．1 基本概念
1．1．2 模式识别应用
1．1．3 模式识别系统
1．1．4 模式识别基本方法
1．1．5 模式识别基本问题
1．1．6 模式识别基本准则
1．2 机器学习
1．2．1 简介
1．2．2 机器学习的分类
1．2．3 深度学习
1．3 机器学习与模式识别算法评价指标
1．3．1 查全率与准确率
1．3．2 交叉验证
1．3．3 混淆矩阵
1．4 K近邻算法
1．5 顶级会议和期刊
1．5．1 顶级会议
1．5．2 顶级期刊
1．5．3 国内重要期刊
2 判别函数
2．1 判别函数
2．1．1 线性判别函数
2．1．2 非线性判别函数
2．2 Fisher线性判别函数
3 特征提取与选择
3．1 简介
3．2 基本概念
3．3 类别可分性判据
3．3．1 基于距离的可分性判据
3．3．2 基于概率分布的可分性判据
3．4 主成分分析
3．4．1 简介
3．4．2 基本原理
3．4．3 具体步骤
3．4．4 应用举例
3．4．5 核主成分分析法
3．5 图像特征
3．5．1 颜色特征
3．5．2 纹理特征
3．5．3 形状特征
4 贝叶斯分类
4．1 简介
4．1．1 相关统计概念
4．1．2 贝叶斯定理
4．2 贝叶斯分类
4．3 朴素贝叶斯分类
4．3．1 简介
4．3．2 基本原理
4．3．3 分类举例
4．4 贝叶斯网络
4．4．1 结构形式1
4．4．2 结构形式2
4．4．3 结构形式3
4．4．4 举例
4．5 基于Python的朴素贝叶斯分类实现
5 聚类分析
5．1 聚类概念
5．2 聚类算法分类
5．3 相似性度量
5．4 聚类准则
……
6 支持向量机
7 人工神经网络
8 机器学习与模式识别应用——以农业为例
9 线性代数
10 概论论与数理统计
11 *优化理论与信息论
参考文献
1．1 模式识别
1．1．1 基本概念
1．1．2 模式识别应用
1．1．3 模式识别系统
1．1．4 模式识别基本方法
1．1．5 模式识别基本问题
1．1．6 模式识别基本准则
1．2 机器学习
1．2．1 简介
1．2．2 机器学习的分类
1．2．3 深度学习
1．3 机器学习与模式识别算法评价指标
1．3．1 查全率与准确率
1．3．2 交叉验证
1．3．3 混淆矩阵
1．4 K近邻算法
1．5 顶级会议和期刊
1．5．1 顶级会议
1．5．2 顶级期刊
1．5．3 国内重要期刊
2 判别函数
2．1 判别函数
2．1．1 线性判别函数
2．1．2 非线性判别函数
2．2 Fisher线性判别函数
3 特征提取与选择
3．1 简介
3．2 基本概念
3．3 类别可分性判据
3．3．1 基于距离的可分性判据
3．3．2 基于概率分布的可分性判据
3．4 主成分分析
3．4．1 简介
3．4．2 基本原理
3．4．3 具体步骤
3．4．4 应用举例
3．4．5 核主成分分析法
3．5 图像特征
3．5．1 颜色特征
3．5．2 纹理特征
3．5．3 形状特征
4 贝叶斯分类
4．1 简介
4．1．1 相关统计概念
4．1．2 贝叶斯定理
4．2 贝叶斯分类
4．3 朴素贝叶斯分类
4．3．1 简介
4．3．2 基本原理
4．3．3 分类举例
4．4 贝叶斯网络
4．4．1 结构形式1
4．4．2 结构形式2
4．4．3 结构形式3
4．4．4 举例
4．5 基于Python的朴素贝叶斯分类实现
5 聚类分析
5．1 聚类概念
5．2 聚类算法分类
5．3 相似性度量
5．4 聚类准则
……
6 支持向量机
7 人工神经网络
8 机器学习与模式识别应用——以农业为例
9 线性代数
10 概论论与数理统计
11 *优化理论与信息论
参考文献
展开全部
模式识别与机器学习技术 作者简介
牟少敏，男，山东农业大学，博士，教授，硕士研究生导师，2000年山东科技大学计算机应用技术专业硕士研究生毕业，2008年北京交通大学计算机应用技术专业博士研究生毕业。山东省人工智能学会常务理事，山东省大数据标准化技术委员会委员。主要从事机器学习、模式识别、计算机视觉和大数据技术的研究及其在农业等领域的应用。近年来，先后参加了国家973计划子课题-非结构化数据的数学建模与机器学习；国家自然科学基金项目基于限制性贝叶斯网络的学习技术研究；国家自然科学基金项目智能网络安全防御系统关键技术的研究；国家世界银行贷款项目农田景观主要作物病虫害生态治理技术研究；山东省科技厅项目农业信息化关键技术应用-苹果产业技术信息化服务平台研发。主持和参加山东省自然基金以及省级科研项目多项。在《ExpertSystemsWithApplications》、《NeuroComputing》、《InternationalJournalofFuzzySystems》、《电子学报》，《华东昆虫学报》等国外著名杂志和国内核心期刊上发表论文50多篇，其中被SCI、EI和ISTP收录30篇。曾获得山东省科技进步奖二等奖2项，山东省省科技进步奖三等奖2项。主持和参加山东省教育厅教改项目2项，国家SRT项目图像测量技术及其在小麦根系上应用的研究的指导老师。2019年6月出版专著1部-机器学习与大数据技术，人民邮电出版社出版。
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