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Pattern Recognition 4th Edition.pdf

This book is the outgrowth of our teaching advanced undergraduate and graduate courses over the past 20 years. These courses have been taught to different audiences, including students in electrical and electronics engineering, computer engineering, computer science, and informatics, as well as to an interdisciplinary audience of a graduate course on automation. This experience led us to make the book as self-contained as possible and to address students with different backgrounds. As prerequisitive knowledge, the reader require s only basic calculus, elementary linear algebra, and some probability theory basics. A number of mathematical tools, such as probability and statistics as well as constrained optimization, needed by various chapters, are treated in fourAppendices. The book is designed to serve as a text for advanced undergraduate and graduate students,and it can be used for either a one- or a two-semester course. Furthermore,it is intended to be used as a self-study and reference book for research and for the practicing scientist/engineer. This latter audience was also our second incentive for writing this book, due to the involvement of our group in a number of projects related to pattern recognition. ...展开详情收缩
2011-11-15 上传大小:12.32MB
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评论 共10条

zjames505 学习模式识别使用,很有帮助,推荐
2016-11-27
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ladinyu 很清晰,推荐一下
2015-04-28
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w1005444804 很全,适合入门
2014-05-19
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Pattern Recognition 4th Edition模式识别英文版pdf第四版Sergios

这本模式识别的书非常经典,然而也非常稀罕,很少有人有。我最早读的是第二版,这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法,这一点在模式识别教材中应该是独一无二的,比如Duda的书在这方面只留了一章,处理的也比较简单。另外,本书还有章节专门讲特征抽取、选择,以及模板匹配这些内容,也弥补了Duda教材的不足。第三版增加了一些内容,主要是基于核方法的内容,反映了学界的进展。-Book of this pattern recognition is very classic, however, very rare, very few people have. I first read the second edition, this book comprehensively covers the important points of the field of statistical pattern recognition. Book at great length to explain the unsupervised clustering method, which is unique in pattern recognition textbooks, such as Duda' s book in this regard, leaving only one chapter, is also relatively simple to deal with. In addition, the book there are chapters dedicated speakers feature extraction, selection, and template matching, but also compensate for the lack of materials Duda. The third edition of the increase in some of the content is mainly based on the content of the kernel method, reflecting the academic progress.

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Pattern Recognition(4th) 无水印原版pdf

Pattern Recognition(4th) 英文无水印原版pdf 第4版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

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Pattern Recognition(4th Edition)

模式识别方面的权威著作,这是2008年的最新版。

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Pattern Recognition 4th Edition

模式识别的经典巨著,目前为第四版,有兴趣的同学可以下载

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Pattern Recognition 4th Edition模式识别第四版 MATLAB demo以及说明

Pattern Recognition 4th Edition模式识别第四版 MATLAB demo以及说明

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Pattern Recognition and Machine Learning(中文完美版) 含目录

Pattern Recognition and Machine Learning(中文完美版) 手动加的所有目录,应该是最完整的一个版本

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Pattern Recognition and Machine Learning英文版+中文版+读书笔记

第一章 Introduction 由西安交通大学常象宇博士主讲,深入浅出癿仃终了机器学习癿基本概念、学习理论、模型选择、维灾等。 第事章 Probability Distributions 癿贝塔-事顷弅、狄利兊雷-多顷弅共轭、高斯分布、指数族等径基础 也径重要。出二各种原因我前后讲了三次,直到比较满意为止。 理解机器学习莫过二仅最基础癿线性模型开始, 第三章 Linear Models for Regression 由西北大学 planktonli 老师主讲,仃终了线性基函数模型、正则化斱法、贝右斯线性回弻及其不核函数癿联系等内容, 为后面几章打下了良好基础。 第四章 Linear Models for Classification 由西北大学 planktonli 老师主讲,仃终了贝右斯癿 marginalization 概念、Fisher 线性判别、感知机、分类器概率生成和判别模型癿区别不联系、逡辑回弻 癿最大似然参数估计、贝右斯逡辑回弻癿 Laplace 近似推断等内容。 第亏章 Neural Networks 由网神(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩内容有:神绉网络做回 弻和分类癿讪练目标函数、BP 诨巩后向传播癿链弅求导法则、正则化、卷积网络等。 第六章 Kernel Methods,仃终了核函数癿定丿、构建斱法,通过线性回弻癿 Dual Representations 推导说明由基二特征到基二样本学习癿转换;最后是劢感十趍癿高斯过秳 Gaussian Processes,包括 GP 癿协斱巩矩阵形弅、超参、预测等内容。 第七章 Sparse Kernel Machines 由工业界高手‘网神’(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲。主 要内容:推导了支持向量机(support vector machine)癿 Dual Representations;由 KKT 条件说明了 解癿秲疏性;为提高泛化能力增加松弛发量后癿 SVM;最后是加了先验有更秲疏解癿 RVM。 第八章 Graphical Models 由‘网神’(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩内容有:贝右斯 网络和马尔科夫随机场癿概念、联吅概率分解、条件独立表示;图癿概率推断 inference。 第九章 Mixture Models and EM,主要内容有:Kmeans 算法;混吅高斯模型以及 EM(Expectation Maximization)算法在 GMM 中癿应用;一般 EM 算法性质癿推导和证明。 第十章癿主要内容是发分推断(Variational Inference),由中科院自劢化所戴玮博士(新浪微博:@ 戴玮_CASIA)前后分三次讲完。精彩内容有:为什举需要近似推断、发分推断用到癿 KL 散度、根据平均 场(Mean Field)思想癿分解以及迭代求最优解癿推导,最后用了三个例子来加深理解。 第十一章癿主要内容是 MCMC(Markov Chain Monte Carlo),包括:马尔科夫链平稳分布癿定丿及 其充分条件:绅致平稳条件癿证明;Metropolis-Hastings 及其接叐率满趍绅致平稳条件癿推导,接叐率 恒为 1 癿 Gibbs Sampling;最后是 Slice Sampling、Hamiltonian MCMC。 第十事章还续隐发量,由中科院自劢化所戴玮博士(新浪微博:@戴玮_CASIA)分三次讲完。精彩内容 有:仅最大斱巩和最小重构诨巩两个角度解释了 PCA;包吨还续隐发量癿概率生成模型 PPCA,其最大似 然闭弅解癿推导以及 EM 求解斱法;核 PCA 癿发换;最后仃终了 Autoencoder、非线性流形思想 第十三章 Sequential Data,由中科院软件所张巍博士(新浪微博:@张巍_ISCAS)主讲,精彩内容有: Hidden Markov Models 癿数据生成过秳及其参数癿 EM 求解斱法、HMM 癿预测和解码。 最后一章 Combining Models,由‘网神’(新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面)主讲,精彩内容有: committees;Boosting、AdaBoost,幵仅最优化指数损失函数癿角度对其步骤作了解释;最后是决策树和条件混吅模型。

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《Pattern Recognition And Machine Learning》及完整答案

计算机大牛Bishop出的《Pattern Recognition And Machine Learning》,是机器学习的经典教材,结合Stanford大学stanford 大学 Andrew Ng 教授的 Machine Learning 视频教程一起来学效果会更好,在Coursera网站上也有该视频,观看效果更佳!!!

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Digital Image Processing 4th Edition Rafael C. Gonzalez

The textbook written by Rafael C. Gonzalez etc. is latest edition, and very suitable for graduates and senior undergraduates.

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Pattern+Recognition+and+Machine+Learning(中文版)

1 绪论 2 概率分布 3 回归的线性模型 4 分类的线性模型 5 神经网络 6 核方法 7 稀疏核机 ...

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本资源包含Pattern Recognition And Machine Learning的英文版和由马春鹏翻译的中文版。

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本资源包含Pattern Recognition And Machine Learning(Bishop编写)的英文版、马春鹏翻译的中文版、章节习题答案、张兆翔老师的PPT、书中的所有图。感谢无私公开这些资料的作者。

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Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher M. Bishop) 机器学习与模式识别的经典之作(必看)

机器学习与模式识别的经典之作(必看) 经典中的经典

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Pattern Recognition And Machine Learning高清PDF

前四章要反复看,其余的挑着看。 补充,今天和公司的首席科学家(他是普林斯顿大学的博士,曾经北大计算机系的状元)聊到这本书。他的观点是: 这是一本好书,毋庸置疑,但是没必要硬啃,如果是工业界的同仁,那么前四章好好看,如果有时间,后面的每一章看看第一节,了解内容即可。这是一本有整体理论框架的书,它是基于贝叶斯方法写出来的,所以能够纳入这个理论体系的就在书里面,纳不进来的就没有,同时由于过于理论化,很

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机器学习书籍Pattern Recognition And Machine Learning《模式识别及机器学习》的中英文教程以及完整的英文答案

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PRML pattern recognition and machine learning (最完整,包括学习笔记,习题答案,中文版,英文版电子档)

pattern recognition and machine learning 绝对经典的机器学习/模式识别教材,配套完整的学习笔记,习题答案,中文版,英文版电子档),值得下载

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Bishop《Pattern Recognition and Machine Learning》中英文

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