人人可懂的模式識別 9787111759898 (日)石井健一郎 (日)上田修功 (日)前田英作 (日)村瀨
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
NT$566
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202407*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：人人可懂的模式識別 ISBN：9787111759898 出版社：機械工業 著編譯者：(日)石井健一郎 (日)上田修功 (日)前田英作 (日)村瀨 叢書名：輕鬆上手IT技術日文譯叢 頁數：228頁 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1664179 可大量預訂，請先連絡。 【台灣高等教育出版社簡體書】 人人可懂的模式識別 787111759898 (日)石井健一郎 (日)上田修功 (日)前田英作 (日)村瀨 內容簡介 本書是日本人工智慧領域的暢銷書，作者均為模式識別領域的知名學者，並基於他們多年的研究、實踐經驗和獨特的視角，從模式識別的基本概念開始，以通俗易懂的語言介紹了機器學習、識別函數設計、特徵的評價、特徵空間的變換、子空間法、最小二乘法等常用的模式識別基礎知識和演算法，精心設計的習題能幫助讀者進一步深入理解模式識別理論。在心得欄目里提供了作者在實際研究中一些很有價值的思考。本書內容深入淺出且具有新意，適合對模式識別感興趣的初學者閱讀，對領域內資深研究者也有一定的參考意義。作者簡介 申富饒，計算機軟體新技術全國重點實驗室（南京大學）、南京大學人工智慧學院教授、博士生導師。主要研究方向包括神經網路、數據分析、機器人智能等，在國內外發表學術論文120餘篇。目錄 前言初版前言 符號一覽表 第1章 模式識別概述 1 1 模式識別系統的構成 1 2 特徵向量與特徵空間 1 3 原型與最近鄰規則 習題 第2章 學習與識別函數 2 1 學習的必要性 2 2 最近鄰規則和線性識別函數 2 3 感知器的學習規則 2 4 感知器的學習實驗 2 5 分段線性識別函數 習題 第3章 基於誤差評價的學習 3 1 平方誤差最小化學習 3 2 誤差評價與感知器 3 3 神經網路與誤差反向傳播法 3 4 3層神經網路實驗 3 5 中間層功能的確認實驗 習題 第4章 識別單元的設計 4 1 參數學習與非參數學習 4 2 參數的估計 4 3 識別函數的設計 4 4 特徵空間的維度和學習模式數 4 5 識別單元的最優化 習題 第5章 特徵評價與貝葉斯誤差 5 1 評價特徵 5 2 類間方差與類內方差的比 5 3 貝葉斯誤差 5 4 貝葉斯誤差與最近鄰規則 5 5 貝葉斯誤差估計法 5 6 特徵評價的實驗 習題 第6章 特徵空間的變換 6 1 特徵選擇與特徵空間的變換 6 2 特徵量的歸一化 6 3 KL展開 6 4 線性判別法 6 5 KL展開的適用法 習題 第7章 子空間法 7 1 子空間法的基礎 7 2 CLAFIC法 7 3 子空間法和相似度法 7 4 正交子空間法 7 5 學習子空間法 習題 第8章 學習演算法的一般化 8 1 期望損失最小化學習 8 2 各種損失 8 3 概率下降法 習題 第9章 學習演算法與貝葉斯決策規則 9 1 基於最小二乘法的學習 9 2 最小二乘法和各種學習法 習題 附錄 結語 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
