模式识别

书籍简介:

本书全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法以及各种应用。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、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的最新算法，提供了最新的分类器和鲁棒回归的核方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。

书籍规格:

书籍信息归属:

模式识别是电子工业出版社于2016.11出版的中图分类号为 O235 的主题关于 模式识别－高等学校－教材 的书籍。