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内容概要

Sergios Theodoridis 是希腊雅典大学信息系教授。于1973年在雅典大学获得物理学学士学位，又分别子 1975年，1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。主要研究方向是自适应信号处理。通信与模 式识别。他是欧洲并行结构及语言协会(PARLE-95)的主席和欧

书籍目录

PrefaceCHAPTER 1 INTRODUCTION      CHAPTER 2 CLASSIFIERS BASED ON BAYES DECISION THEORYCHAPTER 3 LINEAR CLASSIFIERSCHAPTER 4 NONLINEAR CLASSIFIERSCHAPTER 5 FEATURE SELECTIONCHAPTER 6 FEATURE GENERATION:LINEAR TRANSFORMSCHAPTER 7 FEATURE GENERATION IICHAPTER 8 TEMPLATE MATCHINGCHAPTER 9 CONTEXT-DEPENDENT CLASSIFICATIONCHAPTER 10 SYSTEM FVALUATIONCHAPTER 11 CLUSTERING:BASIC CONCEPTSCHAPTER 12 CLUSTERING ALGORITHMS I:SEQUXENTIAL ALGORITHMSCHAPTER 13 CLUSTERING ALGORITHMS II:HIERARCHICAL ALGORITHMSCHAPTER 14 CLUSTERING ALGORITHMS III:SCHEMES BASED ON FUNCTION OPTIMIZATIONCHAPTER 15 CLUSTERING ALGORITHMS IVCHAPTER 16 CLUSTER VALIDITY

作者简介

本书的主要特点：  

　　最新的特征生成技术，包括基于小波。小波包，分形的特征，还阐述了独立分量分析。   

　　新增了关子支持向量机，变形模板匹配的章节，以及关于约束优化的附录。   

　　特征选择技术。   

　　线性以及非线性分类器的设计，包括贝叶斯分类器、多层感知器，决策树和RBF网络。   

　　独立于上下文的分类，包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。   

　　不仅介绍了聚类算法的最新发展，而且还介绍了一些经典方法，诸如模糊。基因、退火等算法技术。   

　　各种应用，包括图像分析。字符识别，医学诊断。语音识别以及信道均衡。

图书封面

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