《模式识别与神经网络(英文版)》是一部涵盖模式识别、神经网络和机器学习等分支知识的经典著作。书籍从介绍和例子入手,深入介绍了统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。
或者模式识别和神经网络领域研究人员的参考书籍,本书都具有极高的价值。
B.D.Ripley著名的统计学家,牛津大学应用统计教授。他在空间统计学、模式识别领域作出了重要贡献,对S的开发以及S-PLUSUS和R的推广应用有着重要影响。20世纪90年代他出版了人工神经网络方面的著作,影响很大,引导统计学者开始关注机器学习和数据挖掘。除本书外,他还著有ModernAppliedStatisticswithS和SProgramming。
相关推荐
© 2023-2025 百科书库. All Rights Reserved.
发表评价