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模式识别与神经网络书籍详细信息
- ISBN：9787115210647
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2009-6
- 页数：403
- 价格：69.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
《模式识别与神经网络(英文版)》是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。
《模式识别与神经网络(英文版)》可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。
书籍目录：
1 Introduction and Examples
1.1 How do neural methods differ?
1.2 The patterm recognition task
1.3 Overview of the remaining chapters
1.4 Examples
1.5 Literature
2 Statistical Decision Theory
2.1 Bayes rules for known distributions
2.2 Parametric models
2.3 Logistic discrimination
2.4 Predictive classification
2.5 Alternative estimation procedures
2.6 How complex a model do we need?
2.7 Performance assessment
2.8 Computational learning approaches
3 Linear Discriminant Analysis
3.1 Classical linear discriminatio
3.2 Linear discriminants via regression
3.3 Robustness
3.4 Shrinkage methods
3.5 Logistic discrimination
3.6 Linear separatio andperceptrons
4 Flexible Diseriminants
4.1 Fitting smooth parametric functions
4.2 Radial basis functions
4.3 Regularization
5 Feed-forward Neural Networks
5.1 Biological motivation
5.2 Theory
5.3 Learning algorithms
5.4 Examples
5.5 Bayesian perspectives
5.6 Network complexity
5.7 Approximation results
6 Non-parametric Methods
6.1 Non-parametric estlmation of class densities
6.2 Nearest neighbour methods
6 3 Learning vector quantization
6.4 Mixture representations
7 Tree-structured Classifiers
7.1 Splitting rules
7.2 Pruning rules
7.3 Missing values
7.4 Earlier approaches
7.5 Refinements
7.6 Relationships to neural networks
7.7 Bayesian trees
8 Belief Networks
8.1 Graphical models and networks
8.2 Causal networks
8 3 Learning the network structure
8.4 Boltzmann machines
8.5 Hierarchical mixtures of experts
9 Unsupervised Methods
9.1 Projection methods
9.2 Multidimensional scaling
9.3 Clustering algorithms
9.4 Self-organizing maps
10 Finding Good Pattern Features
10.1 Bounds for the Bayes error
10.2 Normal class distributions
10.3 Branch-and-bound techniques
10.4 Feature extraction
A Statistical Sidelines
A.1 Maximum likelihood and MAP estimation
A.2 The EM algorithm
A.3 Markov chain Monte Carlo
A.4 Axioms for conditional independence
A.5 Optimization
Glossary
References
Author Index
Subject Index
作者介绍：
B.D.Ripley 著名的统计学家，牛津大学应用统计教授。他在空间统计学、模式识别领域作出了重要贡献，对S的开发以及S-PLUSUS和R的推广应用有着重要影响。20世纪90年代他出版了人工神经网络方面的著作，影响很大，引导统计学者开始关注机器学习和数据挖掘。除本书外，他还著有Modern Applied Statistics with S和S Programming。
出版社信息：
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其它内容：
书籍介绍
《模式识别与神经网络(英文版)》是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。
《模式识别与神经网络(英文版)》可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。
书籍真实打分
故事情节：6分
人物塑造：5分
主题深度：5分
文字风格：3分
语言运用：9分
文笔流畅：5分
思想传递：9分
知识深度：9分
知识广度：4分
实用性：5分
章节划分：6分
结构布局：4分
新颖与独特：8分
情感共鸣：8分
引人入胜：9分
现实相关：4分
沉浸感：3分
事实准确性：6分
文化贡献：6分
网站评分
书籍多样性：5分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：4分
使用便利性：5分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：6分
是否包含广告：7分
加载速度：3分
安全性：8分
稳定性：9分
搜索功能：9分
下载便捷性：9分
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