书目信息 |
| 题名： |
模式识别和机器学习基础
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| 作者： | 布拉加-内托 著 ；潘巍 ， 欧阳建权 ， 刘莹 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2023.07 |
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| 页数： | 246页, [12] 页图版 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 智能科学与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP391.4 ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 模式识别--mo shi shi bie , 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-73526-7 | |
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| 200 | 1 | @a模式识别和机器学习基础@Amo shi shi bie he ji qi xue xi ji chu@f(美) 乌利塞斯·布拉加-内托著@d= Fundamentals of pattern recognition and machine learning@fUlisses Braga-Neto@g潘巍 ... [等] 译@zeng |
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| 304 | @a题名页题: 潘巍, 欧阳建权, 刘莹, 赵地, 苏统华译 | |
| 314 | @a乌利塞斯·布拉加-内托 (Ulisses Braga-Neto) 得克萨斯农工大学电气与计算机工程系教授。他的主要研究领域是模式识别、机器学习、统计信号处理及其在生物信息学和材料信息学中的应用。潘巍, 黑龙江科技大学计算机与信息工程学院副教授。主要研究方向为机器学习、模式识别、智慧农业等。欧阳建权, 湘潭大学计算机学院、网络空间安全学院教授、博导。主要研究方向为区块链、人工智能和信息安全。 | |
| 320 | @a有书目 (第235-246页) | |
| 330 | @a本书将模式识别任务按照监督学习和无监督学习两种方式进行组织。第1章讨论模式识别和机器学习的内在关系, 介绍了两者的基础知识和模式识别的设计过程。第2章和第3章介绍了最优化的和常规的基于实例的分类问题。第4-6章检验了参数的、非参数的和函数逼近的分类规则。之后在第7章和第8章就分类的误差估计和模型选择对分类模型的性能进行讨论。第9章介绍了能够提高分类模型的性能并减少存储空间的降维技术。第10章和第11章分别介绍了聚类分析技术和回归模型。 | |
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| 模式识别和机器学习基础/(美) 乌利塞斯·布拉加-内托著= Fundamentals of pattern recognition and machine learning/Ulisses Braga-Neto/潘巍 ... [等] 译.-北京：机械工业出版社，2023.07 |
| 246页, [12] 页图版：图 (部分彩图)；26cm.-(智能科学与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-73526-7：CNY119.00 |
| 本书将模式识别任务按照监督学习和无监督学习两种方式进行组织。第1章讨论模式识别和机器学习的内在关系, 介绍了两者的基础知识和模式识别的设计过程。第2章和第3章介绍了最优化的和常规的基于实例的分类问题。第4-6章检验了参数的、非参数的和函数逼近的分类规则。之后在第7章和第8章就分类的误差估计和模型选择对分类模型的性能进行讨论。第9章介绍了能够提高分类模型的性能并减少存储空间的降维技术。第10章和第11章分别介绍了聚类分析技术和回归模型。 |
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正题名：模式识别和机器学习基础
索取号：TP391.4/B982
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