模式識別

本書是模式識別領(lǐng)域的入門教材，系統(tǒng)闡述了模式識別中的基礎(chǔ)知識、主要模型及熱門應(yīng)用，并給出了近年來本領(lǐng)域一些新的成果和觀點；通過理論學(xué)習(xí)和動手實踐相結(jié)合的形式使初學(xué)者能有效入門，并培養(yǎng)獨立解決任務(wù)的能力，為模式識別的項目開發(fā)及相關(guān)科研活動打好基礎(chǔ).

全書共15章，大致分為五部分：第一部分（第1~4章）介紹了本書的概論和基礎(chǔ)知識，包括緒論、數(shù)學(xué)背景知識、模式識別系統(tǒng)概述以及評估；第二部分（第5~6章）介紹了與領(lǐng)域知識無關(guān)的特征提取，包括主成分分析和Fisher線性判別；第三部分（第7~10章）介紹了分類器與其他工具，包括支持向量機(jī)、概率方法、距離度量與數(shù)據(jù)變換、信息論和決策樹；第四部分（第11~12章）介紹了如何處理變化多端的數(shù)據(jù)，包括稀疏數(shù)據(jù)和未對齊數(shù)據(jù)、隱馬爾可夫模型；第五部分（第13~15章）介紹了一些高階課題，包括正態(tài)分布、EM算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

本書是模式識別領(lǐng)域的入門教材，系統(tǒng)闡述了模式識別中的基礎(chǔ)知識、主要模型及熱門應(yīng)用，并給出了近年來本領(lǐng)域一些新的成果和觀點；通過理論學(xué)習(xí)和動手實踐相結(jié)合的形式使初學(xué)者能有效入門，并培養(yǎng)獨立解決任務(wù)的能力，為模式識別的項目開發(fā)及相關(guān)科研活動打好基礎(chǔ).

全書共15章，大致分為五部分：第一部分（第1~4章）介紹了本書的概論和基礎(chǔ)知識，包括緒論、數(shù)學(xué)背景知識、模式識別系統(tǒng)概述以及評估；第二部分（第5~6章）介紹了與領(lǐng)域知識無關(guān)的特征提取，包括主成分分析和Fisher線性判別；第三部分（第7~10章）介紹了分類器與其他工具，包括支持向量機(jī)、概率方法、距離度量與數(shù)據(jù)變換、信息論和決策樹；第四部分（第11~12章）介紹了如何處理變化多端的數(shù)據(jù)，包括稀疏數(shù)據(jù)和未對齊數(shù)據(jù)、隱馬爾可夫模型；第五部分（第13~15章）介紹了一些高階課題，包括正態(tài)分布、EM算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).

本書可作為高等院校人工智能、計算機(jī)、自動化、電子和通信等相關(guān)專業(yè)研究生或本科生的教材，也可供人工智能、計算機(jī)、自動化、電子和通信等領(lǐng)域研究人員和工程技術(shù)人員參考.

吳建鑫

南京大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授、博士生導(dǎo)師，入選*組部青年海外高層次人才引進(jìn)計劃（青年千人計劃），2014年獲得國家自然科學(xué)基金委優(yōu)秀青年科學(xué)基金項目支持. 同時，擔(dān)任Minieye首席科學(xué)家（minieye.cc）. 主要從事計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究. 在重要國際期刊如TPAMI、IJCV、AIJ、JMLR等以及重要國際會議如ICCV、CVPR、ICML等發(fā)表論文六十余篇. 曾擔(dān)任國際會議ICCV、AAAI、CVPR等領(lǐng)域主席。發(fā)表論文被60余個國家和地區(qū)的學(xué)者引用7000余次.