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本书在完美地合当前的理论与实践的基础上,讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、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。
作者简介
李晶皎:东北大学信息学院教授,博士生导师。一直从事教学和科研工作,主要研究方向为模式识别、语音信号处理、计算机系统结构、嵌入式系统等。
目录
目录
第1章导论 1
1.1模式识别的重要性 1
1.2特征、特征向量和分类器 3
1.3有监督、无监督和半监督学习 4
1.4MATLAB程序 6
1.5本书的内容安排 6
第2章基于贝叶斯决策理论的分类器 8
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