模式识别:Sergios版第三版精华解读
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更新于2024-08-02
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"《pattern recognition》 3rd by Sergios 是一本关于模式识别的经典书籍,适合高级本科生和研究生阅读。作者Sergios在过去的20年里教授了相关的课程,这本书由此孕育而生。它涵盖了从贝叶斯决策理论基础到特征选择、生成,再到模板匹配、上下文依赖分类和系统评估等多个主题。此外,还专门讨论了聚类的基本概念和各种聚类算法,如顺序、层次、功能优化和图论方法。书中的附录提供了概率、统计和约束优化等数学工具的简介,使得不同背景的读者都能理解和应用。这本书既适合作为一学期或两学期课程的教材,也适合自学和专业工程师及科学家参考。"
本书的核心知识点包括:
1. **模式识别基础**:模式识别是识别和理解数据中的模式或规律的过程,它是人工智能和机器学习领域的重要组成部分。
2. **贝叶斯决策理论**(Chapter 2):该理论提供了一种基于概率进行决策的方法,通过计算后验概率来确定最佳类别。
3. **线性分类器**(Chapter 3):线性分类器如逻辑回归和支持向量机,它们通过找到最佳的超平面将数据点分成不同的类别。
4. **非线性分类器**(Chapter 4):针对非线性可分问题,如神经网络和决策树,它们能够处理更复杂的数据分布。
5. **特征选择与生成**(Chapter 5-7):特征选择旨在找出对分类最有影响力的特征,特征生成则是创建新的特征以提升模型性能。
6. **模板匹配**(Chapter 8):一种基于图像处理的技术,通过比较输入图像与预定义模板之间的相似度来进行识别。
7. **上下文依赖分类**(Chapter 9):考虑了相邻或上下文信息对分类结果的影响,比如在自然语言处理中的词性标注。
8. **系统评价**(Chapter 10):评估模型性能的方法,如交叉验证、ROC曲线和精确率-召回率曲线等。
9. **聚类**(Chapter 11-15):聚类是无监督学习的一种形式,包括基于序列、层次、函数优化和图论的聚类算法,用于发现数据的内在结构和群体。
10. **聚类有效性**(Chapter 16):评估聚类结果的质量,包括内部和外部评估指标,确保聚类的有效性和实用性。
这些章节详细介绍了模式识别的各种理论和技术,对理解数据分类、聚类和模式分析有深入的指导意义。无论是对于学术研究还是实际工程应用,都是不可多得的参考资料。
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renpy
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