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287千字 字数
2024-09-01 发行日期
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主编推荐语

本书系统阐述了模式识别的基础知识、主要模型及热门应。

内容简介

全书共15章，分为五部分：第一部分（第1~4章）介绍了模式识别的基础知识；第二部分（第5~6章）介绍了与领域知识无关的特征提取；第三部分（第7~10章）介绍了分类器与其他工具；第四部分（第11~12章）介绍了如何处理变化多端的数据；第五部分（第13~15章）介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 符号表
  • 第一部分 概述
  • 第1章 绪论
  • 1.1 样例：自动驾驶
  • 1.2 模式识别与机器学习
  • 1.3 本书的结构
  • 习题
  • 第2章 数学背景知识
  • 2.1 线性代数
  • 2.2 概率
  • 2.3 优化与矩阵微积分
  • 2.4 算法复杂度
  • 2.5 阅读材料
  • 习题
  • 第3章 模式识别系统概述
  • 3.1 人脸识别
  • 3.2 一个简单的最近邻分类器
  • 3.3 丑陋的细节
  • 3.4 制定假设并化简
  • 3.5 一种框架
  • 3.6 阅读材料
  • 习题
  • 第4章 评估
  • 4.1 简单情形中的准确率和错误率
  • 4.2 最小化代价/损失
  • 4.3 不平衡问题中的评估
  • 4.4 我们能达到100%的准确率吗？
  • 4.5 对评估结果的信心
  • 4.6 阅读材料
  • 习题
  • 第二部分 与领域知识无关的特征提取
  • 第5章 主成分分析
  • 5.1 动机
  • 5.2 PCA降维到零维子空间
  • 5.3 PCA降维到一维子空间
  • 5.4 PCA投影到更多维度
  • 5.5 完整的PCA算法
  • 5.6 方差的分析
  • 5.7 什么时候使用或不用PCA呢？
  • 5.8 白化变换
  • 5.9 特征分解与SVD
  • 5.10 阅读材料
  • 习题
  • 第6章 Fisher线性判别
  • 6.1 用于二分类的FLD
  • 6.2 用于多类的FLD
  • 6.3 阅读材料
  • 习题
  • 第三部分 分类器与其他工具
  • 第7章 支持向量机
  • 7.1 SVM的关键思想
  • 7.2 可视化并计算间隔
  • 7.3 最大化间隔
  • 7.4 优化与求解
  • 7.5 向线性不可分问题和多类问题的扩展
  • 7.6 核SVM
  • 7.7 阅读材料
  • 习题
  • 第8章 概率方法
  • 8.1 思考问题的概率路线
  • 8.2 各种选择
  • 8.3 参数化估计
  • 8.4 非参数化估计
  • 8.5 做出决策
  • 8.6 阅读材料
  • 习题
  • 第9章 距离度量与数据变
  • 9.1 距离度量和相似度度量
  • 9.2 数据变换和规范化
  • 9.3 阅读材料
  • 习题
  • 第10章 信息论和决策树
  • 10.1 前缀码和霍夫曼树
  • 10.2 信息论基础
  • 10.3 连续分布的信息论
  • 10.4 机器学习和模式识别中的信息论
  • 10.5 决策树
  • 10.6 阅读材料
  • 习题
  • 第四部分 处理变化多端的数据
  • 第11章 稀疏数据和未对齐数据
  • 11.1 稀疏机器学习
  • 11.2 动态时间规整
  • 11.3 阅读材料
  • 习题
  • 第12章 隐马尔可夫模型
  • 12.1 时序数据与马尔可夫性质
  • 12.2 HMM学习中的三个基本问题
  • 12.3 α、β和评估问题
  • 12.4 γ、δ、ψ和解码问题
  • 12.5 ξ和HMM参数的学习
  • 12.6 阅读材料
  • 习题
  • 第五部分 高阶课题
  • 第13章 正态分布
  • 13.1 定义
  • 13.2 符号和参数化形式
  • 13.3 线性运算与求和
  • 13.4 几何和马氏距离
  • 13.5 条件作用
  • 13.6 高斯分布的乘积
  • 13.7 应用I：参数估计
  • 13.8 应用II：卡尔曼滤波
  • 13.9 在本章中有用的数学
  • 习题
  • 第14章 EM算法的基本思想
  • 14.1 GMM：一个工作实例
  • 14.2 EM算法的非正式描述
  • 14.3 期望最大化算法
  • 14.4 EM用于GMM
  • 14.5 阅读材料
  • 习题
  • 第15章 卷积神经网络
  • 15.1 预备知识
  • 15.2 CNN概览
  • 15.3 层的输入、输出和符号
  • 15.4 ReLU层
  • 15.5 卷积层
  • 15.6 汇合层
  • 15.7 案例分析：VGG16网络
  • 15.8 CNN的亲身体验
  • 15.9 阅读材料
  • 习题
  • 参考文献
  • 英文索引
  • 中文索引
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。