模式识别及Python实现(高等学校智能科学与技术人工智能专业教材)--聚文网

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内容简介

模式识别是人工智能领域的重要分支之一。本书是该领域入门教材，内容尽可能涵盖模式识别基础知识的各方面。全书共分9章，第1 章介绍模式识别的基本概念、模式识别系统的组成；第 2章介绍模式识别中的线性分类器；第3章介绍模式识别中的贝叶斯分类器；第4 章介绍模式识别中的概率密度函数估计；第5章介绍模式识别中的其他典型分类方法；第6章介绍模式识别中的特征提取与选择；第7章介绍模式识别中常见的聚类分析方法；第8章介绍深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络；第9章介绍模式识别的一些典型应用以及当前流行的大模型技术和生成式技术。除第1章和第9章外，每章均附有Python实现的相关算法，且提供相关习题，以便读者巩固所学知识。本书可以作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为教辅资料，还可以作为模式识别领域科研人员和技术爱好者的参考资料。

作者简介

李擎，博士，北京科技大学自动化学院教授。讲授“电路分析基础”“工业自动化生产线实训”“智能控制理论及应用”等课程。8次荣获北京科技大学“我爱我师——我心目中最优秀的老师”荣誉称号（金质奖章）。出版教材7部。参与国家自然科学基金项目、国家重点研发计划重点专项项目的科研工作，主持多项横向项目。

第1章模式识别概述 1.1 基本概念 1.2 系统组成 1.2.1 数据获取 1.2.2 预处理 1.2.3 特征提取与选择 1.2.4 分类识别 1.3 基本方法 1.3.1 根据表示方式分类 1.3.2 根据学习方法分类 1.4 应用场景 1.4.1 图像识别与检索 1.4.2 生物特征识别 1.4.3 文字识别 1.4.4 语音识别 1.5 本书的主要内容第2章线性分类器 2.1 基本概念 2.2 Fisher线性判别分析 2.3 感知器算法 2.3.1 规范化增广样本向量和解区 2.3.2 感知器准则函数 2.4 广义线性判别函数 2.5 多类线性分类器 2.5.1 两分法 2.5.2 多类线性分类器 2.6 Python实现 2.6.1 Fisher线性分类器 2.6.2 感知器习题第3章贝叶斯分类器 3.1 基本概念 3.1.1 先验概率 3.1.2 类条件概率密度 3.1.3 后验概率 3.1.4 贝叶斯公式 3.2 贝叶斯决策 3.2.1 最小错误率贝叶斯决策 3.2.2 最小风险贝叶斯决策 3.3 基于正态分布的最小错误率贝叶斯分类器 3.4 朴素贝叶斯分类器 3.5 Python实现 3.5.1 最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策 3.5.2 基于正态分布的最小错误率贝叶斯决策 3.5.3 朴素贝叶斯分类器习题第4章概率密度函数估计 4.1 基本概念 4.2 最大似然估计方法 4.3 贝叶斯估计与贝叶斯学习

模式识别及Python实现(高等学校智能科学与技术人工智能专业教材)

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