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Matlab代码中的模式分类(第二版)。

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简介:
这是关于先前提及书籍的编程内容,它成功地呈现了书中详细阐述的各种算法。希望您能愉快地体验这份资源!

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    《模式分类》第二版中文版深入浅出地介绍了模式识别与统计分类领域的核心理论和方法,适合相关专业研究人员及学生阅读。 出版者的话 专家指导委员会 译者序 前言 第1章 绪论 1.1 机器感知 1.2 一个例子 1.3 模式识别系统 1.4 设计循环 1.5 学习和适应 1.6 本章小结 全书各章概要 文献和历史评述 参考文献 第2章 贝叶斯决策论 2.1 引言 2.2 贝叶斯决策论——连续特征 2.3 最小误差率分类 2.4 分类器、判别函数及判定面 2.5 正态密度 2.6 正态分布的判别函数 2.7 误差概率和误差积分 2.8 正态密度的误差上界 2.9 贝叶斯决策论——离散特征 2.10 丢失特征和噪声特征 2.11 贝叶斯置信网 2.12 复合贝叶斯决策论及上下文 本章小结 文献和历史评述 习题 上机练习 参考文献 第3章 最大似然估计和贝叶斯参数估计 第4章 非参数技术 第5章 线性判别函数 第6章 多层神经网络 第7章 随机方法 第8章 非度量方法 第9章 独立于算法的机器学习 第10章 无监督学习和聚类 附录A 数学基础 参考文献索引
  • (Duda)英文参考答案与Matlab
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    《Pattern Classification》第二版是由R.O.Duda等人编写的经典模式识别教材,本书提供了详尽的概念讲解、实例分析以及MATLAB实现的代码,并附有配套的答案解析。 需要Duda的《Pattern Classification》第二版英文版PDF以及课后习题参考答案和上机练习代码。
  • ()课后答案(英文全
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    《模式分类》第二版的配套资料,提供英文原版课后习题解答,帮助读者深入理解模式识别理论与应用。 《模式分类》(第二版)由R. O. Duda, P. E. Hart 和D. G. Stork编写,是一本关于模式识别领域的经典教材。本书详细介绍了各种模式分类方法和技术,并提供了大量实例帮助读者理解和应用这些理论知识。对于希望深入学习和研究模式分类的学生和研究人员来说,《模式分类》(第二版)是一个非常有价值的资源。