图 书 馆《模式识别》
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简介与推荐
【内容简介】本书系统地介绍了模式识别与机器学习的基本概念和代表性方法，既包括贝叶斯决策理论、概率密度函数估计、贝叶斯网络与隐马尔可夫模型、线性判别函数、非线性判别函数、人工神经网络、支持向量机与统计学习理论、近邻法、决策树与随机森林、集成学...习、特征选择提取与特征工程、非监督学习等各种经典方法与理论，也包括卷积神经网络、循环神经网络与LSTM、深度信念网络、深度白编码器、限制性玻尔兹曼机、生成对抗网络等代表性的深度学习方法，还包括了对常用机器学习软件平台的介绍。教材整体安排力求系统性与实用性相结合，兼顾机器学习与模式识别领域各种主要流派，覆盖学科发展最前沿，并在各章节中加入了作者对相关理论与方法的思考和讨论。
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