模式识别和机器学习基础

字数: 427000
装帧: 平装
出版社: 机械工业出版社
作者: (美)乌利塞斯·布拉加-内托
出版日期: 2023-10-01
商品条码: 9787111735267
版次: 1
开本: 16开
页数: 256
出版年份: 2023

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编辑推荐

本书没有对模式识别和机器学习进行百科全书式的介绍，而是精选了核心内容，使读者在学习本书后能够精通核心知识点。本书广泛使用Python脚本和真实的生物信息学和材料信息学数据集来说明理论的要点。

内容简介

模式识别和机器学习是人工智能应用的基础。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章介绍了很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。本书适合相关专业高年级本科生和研究生，以及该领域的从业人员阅读。

译者序
前言
第1章概述1
1.1模式识别与机器学习1
1.2数学基础设置1
1.3预测2
1.4预测误差2
1.5监督学习与无监督学习3
1.6复杂性权衡3
1.7设计周期4
1.8应用实例5
1.8.1生物信息学5
1.8.2材料信息学7
1.9文献注释9
第2章很优分类10
……