Advertisement

《Pattern Recognition 模式识别》第四版.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《模式识别》(第四版)深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和技术。本书不仅涵盖经典的统计模式分类方法，还涉及深度学习等现代技术，适用于计算机视觉、语音识别等多个领域。 《模式识别》第四版是一本经典英文原版教材。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 《Pattern Recognition 模式识别》第四版.pdf
    优质
    《模式识别》(第四版)深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和技术。本书不仅涵盖经典的统计模式分类方法，还涉及深度学习等现代技术，适用于计算机视觉、语音识别等多个领域。 《模式识别》第四版是一本经典英文原版教材。
     
  • 《模式识别》第四版解答(Pattern Recognition Fourth Edition Solution).pdf
    优质
    本书为Duda等编著的经典教材《Pattern Recognition》第四版的学习资料，提供了详尽的问题解答与解析，帮助读者深入理解模式识别理论及其应用。 《模式识别》第四版（Pattern Recognition Fourth Edition）由Sergios Theodoridis和Konstantinos Koutroumbas合著。这本书深入探讨了模式识别领域的理论与应用，涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容。作者结合丰富的教学经验和研究成果，为读者提供了全面而系统的知识体系，并通过实例分析帮助理解复杂的技术细节。本书适用于从事相关领域研究和开发的专业人士以及希望深入了解该主题的学生们。
     
  • 模式识别（Pattern Recognition）(英文版·第四版) 作者:Sergios Theodoridis
    优质
    《Pattern Recognition》是由Sergios Theodoridis编著的经典教材，全面介绍了模式识别和机器学习领域的理论与技术。本书涵盖了统计模式分类、聚类、支持向量机等内容，并提供大量实例和应用案例。英文第四版更新了最新研究成果和技术进展。 《模式识别》（Pattern Recognition）第四版是由Sergios Theodoridis编著的一本英文书籍。这本书详细介绍了模式识别领域的理论与实践知识，是相关领域学习者的宝贵资源。
     
  • 模式识别（第四版）
    优质
    《模式识别》(第四版)系统介绍了模式识别领域的基本理论、方法及应用技术，涵盖统计模式分类、聚类分析、学习算法等核心内容。 《模式识别》第四版是由Theodoridis和Koutroumbas合著的一本经典教材，全面介绍了模式识别领域的理论与实践知识。书中涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容，并通过实例帮助读者深入理解各个知识点的应用场景和技术细节。 该书自出版以来就受到了学术界和工业界的广泛关注，在机器学习、计算机视觉以及信号处理等领域具有很高的参考价值。作者不仅详细解释了模式识别中的各种算法，还讨论了它们在实际问题解决中的应用方法与技巧。 本书适合于希望深入了解模式识别领域的研究人员及工程师阅读使用，并且也可以作为高等院校相关课程的教学用书。
     
  • 模式识别（第四版）
    优质
    《模式识别》(第四版)是经典教材，系统地介绍了模式识别与机器学习的基础理论和方法，内容涵盖统计决策、聚类、特征选择等关键技术。 本书全面阐述了模式识别的基础理论、方法及应用。书中讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成与选取技术、学习理论的基本概念以及聚类的概念与算法。相较于前一版，新版增加了处理大数据集和高维数据的新算法，并引入核方法来实现更先进的分类器及鲁棒回归。此外，书中还新增了一些热点问题的讨论，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联反馈、半监督学习、谱聚类以及聚类组合技术等。每章均包含习题与练习，并提供用MATLAB解决问题的方法；同时作者在网站上提供了部分习题的答案以帮助读者积累实践经验。
     
  • 模式识别（第四版）_tixijiegou_
    优质
    《模式识别》(第四版)深入浅出地介绍了模式识别和机器学习的基础理论与方法，内容涵盖统计决策理论、监督与非监督学习等，适用于计算机视觉、语音识别等领域研究。 这段文字的内容是关于帮助软件开发的相关信息。
     
  • Pattern Recognition Letters论文格式模板
    优质
    《Pattern Recognition Letters》论文格式模板提供了一份详尽指南，帮助作者遵循期刊标准撰写和排版稿件。涵盖结构、引用及图表规范等关键要素。 压缩包中包含Pattern Recognition Letters的LateX模板和Word模板。
     
  • 模式识别PDF第二版
    优质
    《模式识别》第二版是一本深入探讨模式识别理论与技术的经典教材，涵盖了统计模式分类、聚类分析及学习算法等核心内容。 这本书讲解了模式识别的基础知识，内容详尽且易于理解，尽管技术略显陈旧，但它仍然是学习新技术的重要基石，因此非常值得学习。
     
  • Pattern Recognition and Machine Learning（高清PDF版）
    优质
    《模式识别与机器学习》是一本全面介绍统计学原理在模式识别和机器学习领域应用的经典著作，提供大量实用算法和技术详解。 在过去十年间,机器学习的实际应用显著增长的同时,其基础算法和技术也经历了许多重要的发展。例如,贝叶斯方法已经从一个小众领域跃升为主流技术,而图模型则成为描述和应用概率技术的通用框架。通过开发一系列近似推理算法(如变分贝叶斯和期望传播),贝叶斯方法的实际适用性得到了极大提升;基于核函数的新模型对算法及实际应用产生了重大影响。 这本全新的教科书反映了这些最新进展,同时为模式识别与机器学习领域提供了全面的入门介绍。它适合高级本科生、一年级博士生以及研究人员和从业者使用。无需具备模式识别或机器学习概念的基础知识,但需要熟悉多元微积分和基本线性代数的知识;一些概率论的经验虽有帮助但不是必需的,因为本书包括了对基础概率理论的自包含介绍。 这本书适用于机器学习、统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘及生物信息学等课程。为教师提供了大量支持材料,其中包括超过400个练习题,按难度分级排列;部分练习题的答案可以从书网站上获得,而其余答案则可由教师从出版社获取。 本书得到了大量额外资料的支持,鼓励读者访问书籍的官方网站以获取最新资讯。
     
  • 模式识别(第四版)课后习题答案
    优质
    《模式识别（第四版）》一书提供了全面而深入的理论指导及实例分析。本书课后习题答案解析详细，帮助学生加深理解与应用相关概念和方法。 本段落是对《Pattern Recognition》一书的笔记与解决方案，作者为John L Weatherwax。文章涵盖了作者在学习该书籍过程中所做的笔记及问题解答，旨在帮助读者更好地理解和掌握模式识别的相关知识。此外，文中还包含了《Pattern Recognition》第四版课后习题的答案，以供读者进一步练习和巩固所学内容。