新书引荐 | 模式识别——使用MATLAB分析与实现

合数据集

6.1组合数据集的结构设计

6.1.1有机内体数据集的差别结构设计

6.1.2数据集效能量值

6.1.3组合策略

6.2Bagging给定

6.3随机内原野

6.4Boosting给定

6.4.1AdaBoost给定

6.4.2LogitBoost给定

6.4.3Gentle AdaBoost给定

6.4.4模拟做到

6.5组合类群的范例

习题

7.1聚类的所谓

7.2连续性算子

7.2.1样本连续性算子

7.2.2点和空集之间的连续性算子

7.2.3空集和空集之间的连续性算子

7.3动态聚类

7.3.1C均数值给定

7.3.2ISODATA给定

7.4复杂性聚类

7.4.1分裂复杂性聚类

7.4.2重组复杂性聚类

7.4.3模拟做到

7.5高斯融合聚类

7.5.1高斯融合分布

7.5.2高斯融合聚类

7.5.3EM给定

7.5.4模拟做到

7.6模糊聚类

7.6.1模糊集的物理科学

7.6.2模糊C均数值给定

7.7密度聚类

7.8聚类效能量值

7.8.1外部规章

7.8.2之下规章

7.8.3模拟做到

7.9聚类深入研究的范例

习题

第8章外观上选择

8.1所述

8.2外观上的赞赏规章

8.2.1基于类内类间东北方的可有性解是

8.2.2基于机率分布的可有性解是

8.2.3基于绝热数组的可有性解是

8.2.4基于统计检验的可有性解是

8.2.5外观上的连续性赞赏

8.3外观上选择的可用性给定

8.3.1外观上选择的最优给定

8.3.2外观上选择的次优给定

8.3.3外观上选择的启发给定

8.4过滤的单外观上选择工具

8.4.1最少冗余仅次于系统性给定

8.4.2Relief和ReliefF给定

8.4.3基于贝塞尔分数的外观上选择给定

8.5包裹的单外观上选择工具

8.6嵌入的单外观上选择工具

习题

第9章外观上提取

9.1所述

9.2基于各种类型可有性解是的外观上提取

9.3K-L变换

9.3.1K-L变换的假设

9.3.2K-L变换的性质

9.3.3的资讯量深入研究

9.3.4奇异数值分解

9.3.5模拟做到

9.4分立成分深入研究

9.4.1原因揭示

9.4.2ICA给定

9.4.3RICA给定

9.5非负矩阵分解

9.6稀疏频域

9.7多维微观例

9.7.1经典微观例

9.7.2量值DFMDS

9.7.3非量值DFMDS

9.7.4等量值映射

9.8tSNE给定

9.9其他非给定降维工具

9.9.1贝塞尔外观上映射

9.9.2局部给定嵌入

习题

第10章半指导研习

10.1所谓

10.2半指导类群

10.2.1分解的单模DF

10.2.2半指导支持等价机内

10.2.3基于图的半指导研习

10.3半指导聚类

10.3.1制约C均数值给定

10.3.2制约种子C均数值给定

10.4半指导降维

10.4.1半指导局部Fisher判别深入研究

10.4.2基于制约的半指导降维

习题

第11章人工人工智能

11.1小脑模DF

11.2多层可控人工智能

11.2.1单层可控

11.2.2多层可控

11.2.3反向传布给定

11.2.4的网络结构的结构设计

11.3其他常用人工智能

11.3.1分量基数组人工智能

11.3.2自组织映射的网络

11.3.3机率人工智能

11.3.4研习等价量化人工智能

11.4基于前馈DF人工智能的类群范例

11.5最深处人工智能概要

11.5.1受限惠勒机内与最深处断定的网络

11.5.2频域人工智能

11.5.3循环人工智能

11.5.4分解对抗的网络

习题

以下内容

图书下文

系统性图书

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