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深度學習
人人可懂的模式識別(原書第2版) 版權信息
- ISBN：9787111759898
- 條形碼：9787111759898 ; 978-7-111-75989-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人人可懂的模式識別(原書第2版) 本書特色
《人人可懂的模式識別》以其深入淺出的講解方式，成功打破了專業壁壘，將原本可能晦澀難懂的技術知識轉化為生動有趣的閱讀體驗。作者以日常生活中的實例為引子，逐步引導讀者探索模式識別的核心原理、算法邏輯以及廣泛應用。這種貼近生活的講解方式，不僅降低了學習門檻，更激發了讀者的好奇心和探索欲。書中內容全面且結構清晰，從基礎概念到高級技術，從理論探討到實踐應用，無所不包。無論是初學者希望快速入門，還是專業人士希望深化理解，都能在這本書中找到適合自己的內容。作者還巧妙地穿插了案例分析、實操指南和前沿技術介紹，讓讀者在掌握理論知識的同時，也能感受到模式識別技術的實際價值和無限潛力。這是一本值得每一位對科技、人工智能、模式識別等領域感興趣的讀者擁有的好書。它不僅能夠幫助你快速入門并掌握核心知識，更能激發你的創新思維和探索精神。我堅信，這本書將成為你探索未知世界的得力助手和寶貴財富。
人人可懂的模式識別(原書第2版) 內容簡介
本書是日本人工智能領域的暢銷書，作者均為模式識別領域的知名學者，他們基于多年的研究、實踐經驗和獨特的視角，從模式識別的基本概念開始，以通俗易懂的語言介紹了機器學習、識別函數設計、特征的評價、特征空間的變換、子空間法、*小二乘法等常用的模式識別基礎知識和算法。此外，精心設計的習題能幫助讀者進一步深入理解模式識別理論，心得欄目提供了作者在實際研究中的一些很有價值的思考。本書內容深入淺出且具有新意，適合對模式識別感興趣的初學者，對專業人士也具有較高的參考價值。
人人可懂的模式識別(原書第2版) 目錄
CONTENTS
目 錄
前言
初版前言
符號一覽表
第1章 模式識別概述 1
1.1 模式識別系統的構成 1
1.2 特征向量與特征空間 2
1.3 原型與*近鄰規則 6
習題 10
第2章 學習與識別函數 12
2.1 學習的必要性 12
2.2 *近鄰規則和線性識別函數 13
2.3 感知器的學習規則 16
2.4 感知器的學習實驗 25
2.5 分段線性識別函數 28
習題 33
第3章 基于誤差評價的學習 35
3.1 平方誤差*小化學習 35
3.2 誤差評價與感知器 44
3.3 神經網絡與誤差反向傳播法 48
3.4 3層神經網絡實驗 54
3.5 中間層功能的確認實驗 57
習題 62
第4章 識別單元的設計 63
4.1 參數學習與非參數學習 63
4.2 參數的估計 66
4.3 識別函數的設計 69
4.4 特征空間的維度和學習模式數 77
4.5 識別單元的*優化 81
習題 84
第5章 特征評價與貝葉斯誤差 86
5.1 評價特征 86
5.2 類間方差與類內方差的比 87
5.3 貝葉斯誤差 88
5.4 貝葉斯誤差與*近鄰規則 92
5.5 貝葉斯誤差估計法 99
5.6 特征評價的實驗 105
習題 108
第6章 特征空間的變換 110
6.1 特征選擇與特征空間的變換 110
6.2 特征量的歸一化 113
6.3 KL展開 116
6.4 線性判別法 125
6.5 KL展開的適用法 147
習題 151
第7章 子空間法 154
7.1 子空間法的基礎 154
7.2 CLAFIC法 155
7.3 子空間法和相似度法 158
7.4 正交子
展開全部
人人可懂的模式識別(原書第2版) 作者簡介
石井健一郎，畢業于東京大學，曾在美國普渡大學做客座研究員，并曾就職于日本通信科學基礎研究所從事文本識別、圖像處理的研究和應用，現任名古屋大學大學院情報科學研究科教授。
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