《模式識別和機器學習基礎》是2023年10月機械工業出版社出版的一本圖書。
基本介紹
- 中文名：模式識別和機器學習基礎
- 出版時間：2023年10月
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111735267
- 裝幀：平裝
《模式識別和機器學習基礎》是2023年10月機械工業出版社出版的一本圖書。
《模式識別和機器學習基礎》是2023年10月機械工業出版社出版的一本圖書。...
《模式識別與機器學習》是清華大學出版社2020年出版圖書。內容簡介 全書共14章和4個附錄，循序漸進地對模式識別與機器學習領域進行剖析。首先介紹貝葉斯學習基礎、邏輯回歸、機率圖模型基礎、隱馬爾可夫模型和條件隨機場，接著介紹支持向量機...
擁有的只是一個工具袋，所要做的是結合具體問題把統計的和句法的識別結合起來，把統計模式識別或句法模式識別與人工智慧中的啟發式搜尋結合起來，把統計模式識別或句法模式識別與支持向量機的機器學習結合起來，把人工神經元網路與各種已有...
1 模式識別與機器學習基本概念 1．1 模式識別 1．1．1 基本概念 1．1．2 模式識別套用 1．1．3 模式識別系統 1．1．4 模式識別基本方法 1．1．5 模式識別基本問題 1．1．6 模式識別基本準則 1．2 機器學習 1．2．1 簡介...
自動模式識別簡單來說是指無需人為干擾，機器能自動把具體的樣本歸類到某一個模式，自動模式識別技術是人工智慧技術重要組成部分。現在自動模式識別主要是套用機器學習中有關方法實現。模式 當人們看到某物或現象時，人們首先會收集該物體或...
把統計模式識別或句法模式識別與支持向量機的機器學習結合起來，把人工神經元網路與各種已有技術以及人工智慧中的專家系統、不確定推理方法結合起來，深入掌握各種工具的效能和應有的可能性，互相取長補短，開創模式識別套用的新局面。
《模式識別（第三版）》是2010年8月清華大學出版社出版的圖書，作者是張學工。內容簡介 本書是清華大學自動化系國家精品課程“模式識別基礎”的教材，是在《模式識別》第一版和第二版基礎上重寫而成的。本教材系統地討論了模式識別的...
《機器學習基礎》是2018年11月清華大學出版社出版的圖書，作者是呂雲翔、馬連韜、劉卓然、張凡、張程博。內容簡介 本書全面系統地介紹了機器學習的基本概念、預備知識、主要思想、研究進展、基礎技術、套用技巧，並圍繞當前機器學習領域的...
（3）機器學習與人工智慧各種基礎問題的統一性觀點正在形成。（4）各種學習方法的套用範圍不斷擴大，部分套用研究成果已轉化為產品。（5）與機器學習有關的學術活動空前活躍。研究現狀 機器學習是人工智慧及模式識別領域的共同研究熱點，其...
在人臉識別、指紋識別、光學字元識別、自然語言處理以及多個領域的信息管理系統等方面均有廣泛套用。研究方向 機器學習 機器學習是人工智慧的核心問題之一，通過設計學習算法使得計算機具備感知外界環境和對外界系統進行建模的能力。研究所的主要...
第10章統計學習理論與支撐向量機 10.1引言 10.2機器學習問題基礎 10.3統計學習理論 10.4支撐向量機 10.5多類分類問題 10.6支撐向量機的套用 10.7小結 附錄模式識別實驗 實驗1貝葉斯分類器 實驗2Fisher準則實驗 實驗3線性分類器...
機器學習是計算機科學與人工智慧的重要分支領域。《機器學習》作為該領域的入門教材，在內容上儘可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機器學習的基礎知識；第2部分（第4～10章）...
本書系統地介紹統計模式識別的理論和技術，並討論機器學習領域的諸多問題和相關算法，反映模式識別理論和技術的最新研究進展。其中，大部分識別和分類問題取材於工程學、統計學、計算機科學和社會學等領域的相關套用，並配有套用研究實例。與...
第二篇為深度學習模型與方法，剖析神經網路的基本要素，並介紹常用的深度學習模型，包括感知機、卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路。 本書試圖從初學者的角度對機器學習和深度學習的經典算法進行詳細闡述。本書插圖豐富，語言通俗易...
第6章模式識別與機器學習 6.1基本概念 6.1.1研究分類 6.1.2研究模型 6.1.3研究內容 6.2分類算法 6.2.1二分類 6.2.2多類別分類 6.2.3貝葉斯分類 6.2.4決策樹學習 6.3聚類算法 6.3.1聚類算法的原理 6.3.2k-均值...
此外，採用機器學習方法對嚴重抑鬱症患者的全腦解剖連線異常模式進行分析，發現異常的皮層-邊緣解剖網路異常可能是此類疾病情感失調和認知損傷的解剖基礎。 最後，採用線性分類器研究腦結構和靜息功能的性別差異。我們發現在部分語言和視覺...
3.1.2有限小樣本的預測學習方法 68 3.1.3支持向量機算法的研究現狀 69 3.2機器學習的基本問題和方法 71 3.2.1機器學習問題的表示方法 71 3.2.2經驗風險最小化 72 3.2.3複雜性與泛化性能 73 3.3統計學習理論的核心內容 ...
第1章 機器學習的基礎 1.1 程式語言與開發環境 1.1.1 搭建Python開發環境 1.1.2 安裝Python算法庫 1.1.3 IDE配置及其安裝測試 1.2 對象、矩陣與矢量化編程 1.2.1 對象與維度 1.2.2 初識矩陣 1.2.3 矢量化編程與GPU...
其思想主要來自統計學和機器學習, 但並不是這兩種工具隨意的套用,它以粗糙集理論為基礎,以數據表所表示的信息系統為載體, 通過分析給定數據集的性質、粗糙分類、決策規則的確定性以及覆蓋度因子等過程,從中獲取隱含的、潛在有用的知識。
《多維粒子群最佳化在機器學習與模式識別中的套用》還進一步研究了多維粒子群最佳化方法在機器學習和模式識別基礎領域中的套用，例如：數據聚類、最佳化神經網路結構、數據挖掘和基於內容的多媒體分類等，給出了探索多維粒子群最佳化套用於工程或其他...
本書對於入門階段的研究生和學者非常有益，會為進一步的深入研究打好基礎。此外，本書也適合對機器學習感興趣的工程師和其他技術人員閱讀。圖書目錄 譯者序 前言 致謝 作者簡介 第1章引言 11走向智慧型機器 12良好的機器學習問題 1...
目前，粗糙集理論已被成功套用於機器學習、決策分析、過程控制、模式識別與數據挖掘等領域。粗集和神經網路的共同點是都能在自然環境下很好的工作，但是，粗集理論方法模擬人類的抽象邏輯思維，而神經網路方法模擬形象直覺思維，因而二者又...
本書可供數據分析員、數據科學家以及任何希望學習機器學習算法以及構建數據處理、預測套用的讀者閱讀。圖書目錄 第1章 MATLAB機器學習初體驗 1 1.1 機器學習基礎 1 1.2 機器學習算法的分類 4 1.2.1 監督學習 4 1.2.2 非...
並邀請國內外知名專家做特邀報告。圖書目錄 第一部分 模式分類與機器學習 第二部分 計算機視覺與圖像分析 第三部分 生物特徵與生物信息處理 第四部分 文字識別 第五部分語音和語言處理 第六部分模式識別和視覺套用 參考文獻 ...
3與/或圖表示法 7.2狀態圖搜尋技術 7.2.1圖搜尋的基本概念 7.2.2寬度優先搜尋 7.2.3深度優先搜尋 7.2.4有限深度優先搜尋 7.2.5啟發式搜尋 第8章專家系統 第9章神經網路 第10章模式識別 第11章機器學習 參考文獻 ……