模式识别:Duda第二版英文版——机器感知与贝叶斯决策理论
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更新于2024-08-01
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"模式识别 duda 第二版 英文版"
《模式识别》是模式识别领域的经典著作,由Duda等人编著的第二版英文版深入探讨了这一主题。本书旨在介绍机器感知的基础理论和方法,特别关注模式分类的子问题。书中的内容涵盖了从特征提取、噪声处理到模型选择等多个关键领域。
1.1 机器感知
机器感知是模式识别的核心,它涉及到让计算机通过传感器获取信息,并对这些信息进行理解和解释。这包括图像识别、语音识别等多种形式,旨在模拟人类的感知能力。
1.2 示例与相关领域
书中通过实例来阐述模式识别的概念,并提到了与之相关的多个领域,如人工智能、数据挖掘、机器学习等。
1.3 模式分类的子问题
1.3.1 特征提取:在模式识别中,特征提取是将原始数据转化为更具代表性的特征,以简化分类任务。
1.3.2 噪声:噪声是数据中的不准确或随机成分,处理噪声是提高识别准确性的重要步骤。
1.3.3 过拟合:过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现差,强调了泛化能力的重要性。
1.3.4 模型选择:选择合适的模型以平衡复杂性和性能,是模式识别的关键环节。
1.3.5 先验知识:利用领域知识可以指导特征选择和模型构建。
1.3.6 缺失特征:处理缺失数据的方法对模式识别的稳健性至关重要。
1.3.7 形态学(Mereology):在图像分析中,形态学涉及物体结构和部分之间的关系。
1.3.8 分割:图像分割是识别独立对象或区域的过程。
1.3.9 上下文:考虑上下文信息可以提高识别的准确性。
1.3.10 不变性:设计不变性特征可以使模型在不同条件下保持稳定。
1.3.11 证据聚合:将多个证据源结合以增强决策。
1.3.12 成本与风险:在分类决策时,需要权衡错误的成本和风险。
1.3.13 计算复杂性:算法的计算效率直接影响其在实际应用中的可行性。
1.4 学习与适应
1.4.1 监督学习:通过已标注的数据训练模型,使模型能够预测新样本的标签。
1.4.2 无监督学习:在没有标签的情况下发现数据的内在结构和规律。
1.4.3 强化学习:通过与环境的交互,学习最佳策略以最大化奖励。
1.5 结论
这部分总结了模式识别的基本概念,并为后续章节做了铺垫。
全书结构清晰,每一章都有小结和参考文献,便于读者理解和进一步研究。书中的Bayesian Decision Theory章节深入讨论了贝叶斯决策理论及其在连续特征分类、最小错误率分类以及分类器、判别函数和决策表面等方面的应用。这些理论是现代模式识别和机器学习算法的基础,对于理解模式识别的原理和技术具有重要意义。
2013-07-09 上传
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