模式识别与分类的使用是当今许多自动化电子系统的基础。然而,尽管该领域已出版了许多名著,但该主题仍然很好具有挑战性,特别是对于初学者而言。《模式识别和分类》全面介绍了自动模式识别领域中所涉及到的核心概念。本书的构思适用于具有不同背景的新手,对图像、信号处理分析以及计算机视觉方面的研究人员和专业人员也很好有用。对于监督分类与非监督分类的基本概念本书以非公理化、非形式化的方式呈现出来,以便于读者能够快速地获得将基本概念应用于解决实际问题的必要背景知识。更不错的主题,如半监督分类、聚类算法与相关反馈的结合,将在本书的后半部章节中进行讨论。本书适合大学本科生和研究生的“模式识别与机器学习”教学参考书或自学指导。
模式识别与分类的使用是当今许多自动化电子系统的基础。然而,尽管该领域已出版了许多名著,但该主题仍然非常具有挑战性,特别是对于初学者而言。《模式识别和分类》全面介绍了自动模式识别领域中所涉及到的核心概念。本书的构思适用于具有不同背景的新手,对图像、信号处理分析以及计算机视觉方面的研究人员和专业人员也非常有用。对于监督分类与非监督分类的基本概念本书以非公理化、非形式化的方式呈现出来,以便于读者能够快速地获得将基本概念应用于解决实际问题的必要背景知识。更高级的主题,如半监督分类、聚类算法与相关反馈的结合,将在本书的后半部章节中进行讨论。本书适合大学本科生和研究生的“模式识别与机器学习”教学参考书或自学指导。
杰夫·多尔蒂(Geoff Dougherty),是美国加州州立大学“应用物理与医学成量”研究所教授,给本科生与研究生主讲图像分析、模式识别和医学成像等课程。20多年来,他一直致力于模式识别与分析在医学影像学方面的应用研究。2009年,他获得了富布赖特(Fulbright)高级奖学金,赴澳大利亚布里斯班进行访学及研究。在国际期刊上发表过大量文章,并有几本专著及教科书面世。他是IET研究员、IEEE高级会员和美国医学物理学家协会(AAPM)会员,并在科威特大学、基尔大学、莫纳什大学、马来西亚科技大学和瑞士联邦理工学院任职及讲学。
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