模式识别与机器学习技术【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

模式识别与机器学习技术PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

1模式识别与机器学习基本概念1

1.1 模式识别1

1.1.1 基本概念1

1.1.2 模式识别应用4

1.1.3 模式识别系统6

1.1.4 模式识别基本方法7

1.1.5 模式识别基本问题7

1.1.6 模式识别基本准则8

1.2 机器学习9

1.2.1 简介9

1.2.2 机器学习的分类9

1.2.3 深度学习9

1.3 机器学习与模式识别算法评价指标10

1.3.1 查全率与准确率10

1.3.2 交叉验证10

1.3.3 混淆矩阵11

1.4 K近邻算法12

1.5 顶级会议和期刊13

1.5.1 顶级会议13

1.5.2 顶级期刊14

1.5.3 国内重要期刊17

2判别函数18

2.1 判别函数18

2.1.1 线性判别函数18

2.1.2 非线性判别函数23

2.2 Fisher线性判别函数24

3特征提取与选择26

3.1 简介26

3.2 基本概念26

3.3 类别可分性判据27

3.3.1 基于距离的可分性判据27

3.3.2 基于概率分布的可分性判据28

3.4 主成分分析29

3.4.1 简介29

3.4.2 基本原理30

3.4.3 具体步骤31

3.4.4 应用举例32

3.4.5 核主成分分析法33

3.5 图像特征33

3.5.1 颜色特征33

3.5.2 纹理特征34

3.5.3 形状特征35

4贝叶斯分类36

4.1 简介36

4.1.1 相关统计概念36

4.1.2 贝叶斯定理37

4.2 贝叶斯分类38

4.3 朴素贝叶斯分类39

4.3.1 简介39

4.3.2 基本原理39

4.3.3 分类举例39

4.4 贝叶斯网络41

4.4.1 结构形式141

4.4.2 结构形式242

4.4.3 结构形式342

4.4.4 举例43

4.5 基于Python的朴素贝叶斯分类实现44

5聚类分析46

5.1 聚类概念46

5.2 聚类算法分类46

5.3 相似性度量47

5.4 聚类准则49

5.5 C均值聚类49

5.5.1 简介49

5.5.2 基本原理49

5.5.3 C均值算法的优缺点50

5.6 模糊模式识别50

5.6.1 简介50

5.6.2 相关概念50

5.6.3 模糊集合的运算53

5.6.4 模糊C均值聚类54

6支持向量机56

6.1 简介56

6.2 VC维与结构风险最小化56

6.2.1 VC维56

6.2.2 经验风险最小化56

6.3 基本原理57

6.4 核函数57

6.4.1 简介57

6.4.2 结构数据的核函数58

6.5 多类支持向量机59

6.5.1 一对一支持向量机60

6.5.2 一对多支持向量机60

6.5.3 二叉树支持向量机61

6.5.4 有向无环图支持向量机62

6.6 单类支持向量机62

6.6.1 基于密度的单类支持向量机62

6.6.2 基于边界的单类支持向量机63

6.7 基于增量学习的支持向量机63

6.7.1 错误驱动法63

6.7.2 固定划分法63

6.7.3 过间隔法63

6.7.4 错误驱动法＋过间隔法64

6.8 基于Python的支持向量机的实现64

7人工神经网络67

7.1 简介67

7.1.1 发展过程67

7.1.2 人工神经元68

7.1.3 人工神经网络特点69

7.1.4 人工神经网络分类69

7.1.5 激活函数69

7.2 感知器72

7.2.1 单层感知器72

7.2.2 多层感知器73

7.3 BP神经网络73

7.3.1 简介73

7.3.2 基本原理73

7.3.3 算法步骤74

7.3.4 BP网络参数选择75

7.4 RBF神经网络75

7.5 Hopfield网络77

7.5.1 离散Hopfield神经网络77

7.5.2 连续型Hopfield神经网络78

7.6 最新的几种深度学习网络78

7.6.1 受限玻尔兹曼机79

7.6.2 卷积神经网络79

7.6.3 深度信念网络81

7.6.4 循环神经网络81

7.6.5 生成对抗网络82

8机器学习与模式识别应用——以农业为例83

8.1 简介83

8.2 计算机视觉83

8.2.1 定义83

8.2.2 计算机视觉研究的主要内容84

8.2.3 机器视觉系统85

8.2.4 计算机视觉的开源库和编程工具85

8.3 模式识别与机器学习在农业中应用研究85

8.4 Python的安装和搭建86

8.5 基于深度学习的泰山树木分类识别88

8.5.1 系统开发环境88

8.5.2 树木图像采集88

8.5.3 系统设计89

8.5.4 源码实现90

8.6 基于生成式对抗网络的小麦叶部病害图像生成93

8.6.1 简介93

8.6.2 图像数据93

8.6.3 实验过程94

9线性代数97

9.1 标量与向量97

9.1.1 定义97

9.1.2 常见的向量97

9.2 向量运算97

9.2.1 向量的加法97

9.2.2 向量的减法98

9.2.3 向量的标量乘法98

9.3 线性方程组和行列式98

9.4 矩阵100

9.4.1 基本概念100

9.4.2 特殊矩阵100

9.4.3 矩阵运算101

9.4.4 初等变换104

9.4.5 矩阵的秩104

9.4.6 矩阵与向量的关系105

9.5 特征值和特征向量106

9.5.1 定义106

9.5.2 基本性质106

9.6 矩阵的分解107

9.6.1 三角分解107

9.6.2 QR分解108

9.6.3 满秩分解108

9.6.4 奇异值分解108

9.7 张量109

10概率论与数理统计110

10.1 随机事件110

10.1.1 随机现象110

10.1.2 随机事件110

10.1.3 事件关系110

10.1.4 事件运算111

10.2 概率111

10.2.1 定义111

10.2.2 条件概率112

10.2.3 先验概率和后验概率113

10.2.4 事件独立性113

10.3 随机变量及其分布114

10.3.1 随机变量的定义114

10.3.2 分布函数114

10.4 随机变量的数字特征115

10.4.1 数学期望115

10.4.2 方差及标准差116

10.4.3 分位数116

10.4.4 协方差与协方差矩阵116

10.4.5 变异系数117

10.4.6 相关系数117

10.5 常见的分布118

10.5.1 二项分布118

10.5.2 泊松分布118

10.5.3 正态分布119

10.5.4 均匀分布120

10.5.5 指数分布120

10.6 多元随机变量及其分布120

10.6.1 二元随机变量及其分布函数120

10.6.2 边缘分布123

10.6.3 条件分布124

10.7 数理统计124

10.7.1 统计量及其分布124

10.7.2 参数估计126

10.7.3 单因素方差分析128

10.7.4 回归分析与最小二乘法130

11最优化理论与信息论132

11.1 最优化问题描述132

11.2 对偶理论133

11.2.1 等式约束的优化问题的求法133

11.2.2 不等式约束的优化问题的求法133

11.3 常用的优化算法134

11.3.1 最速下降法134

11.3.2 牛顿法135

11.4 信息论基础136

11.4.1 信息概念136

11.4.2 自信息和信息熵136

参考文献138