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模式分析与其核方法

模式分析与其核方法

  • 字数: 428000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 作者: 孙即祥 等 编
  • 出版日期: 2024-09-01
  • 商品条码: 9787302630678
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 296
  • 出版年份: 2024
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精选
内容简介
模式分析的主要任务是了解数据源或数据集的内在结构、关系和规律,并运用学习后的分析系统对新的数据进行预测预判,或根据已有模式知识进一步了解更深层次的知识。本书第1章宏观介绍模式分析。第2章主要论述模式分析的基本原则与策略;集中度、容量、VC维、Rademacher理论,它们是模式分析的顶层思想和泛化错误率分析的基础理论。第3章给出后面各章节共用的核函数与核映射空间知识。在前面3章的基础上,续而讨论具体的模式分析与核方法,各章节首先比较详细地论述基本原理和方法,然后利用核函数有关理论或核技巧“平滑过渡”到核映射空间中的模式分析。第4章论述数据分析与模式分析,包括:矩阵奇异值分解与广义本征分解;Fisher判别分析;主成分分析;相关分析;回归分析等。第5章论述支持矢量机,包括:硬间隔支持矢量机;软间隔支持矢量机;支持矢量机的泛化错误率;训练样本具有不确定性的支持矢量机;样本类内缩聚与两类样本数不均的补偿。第6章论述支持矢量数据描述,包括:包含全部样本的最小球;包含大部分样本的最优球;样本加权的支持矢量数据描述;小球大间隔SVDD;最优椭球数据描述;基于距离学习和SVDD的判别方法。第?章论述支持矢量回归,包括:岭回归;一范数ε-不敏损失支持矢量回归;二范数ε-不敏损失支持矢量回归。第8章论述核函数的优化,包括:基于误差界的核函数参数寻优方法;核极化方法;核调准方法;根据核矩阵估计可分性与二范数SVM核调准;核映射空间的Fisher判据;基于Fisher准则的扩展数据相关核函数的优化算法;多核学习。
本书可供信息、控制、数据科学、人工智能、计算机类及其他相关专业和研究方向的研究生、本科高年级学生作为关于信息分析、检测、识别、知识发现的教材或教学参考书,也可作为有关科技人员的科研参考书。
目录
第1章绪论
1.1概述
1.2模式识别
1.2.1模式识别系统
1.2.2模式识别的基本方法
1.3数据分析
1.3.1Fisher判别分析
1.3.2主成分分析
1.3.3典型相关分析
1.3.4回归分析
1.4本书各章主要内容及其关系
参考文献
第2章模式分析的原则与策略
2.1利用类域界面分类原理和多类分类策略
2.1.1特征矢量和特征空间
2.1.2用判别域界面方程分类的概念
2.1.3线性判别函数
……

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