Statistical Pattern Recognition - это книга, которая описывает применение статистических методов для анализа измерений данных с целью извлечения информации и принятия обоснованных решений. Это активная область исследований, которая за последние годы получила много новых достижений. Технологии распознавания образов используются в таких приложениях, как майнинг данных, поиск веб-страниц, поиск мультимедийных данных, распознавание лиц и почерка. Третье издание книги содержит введение в теорию и техники статистического распознавания образов. Она включает материал из различных областей, таких как инженерия, статистика, компьютерные науки и социальные науки. Книга была обновлена, чтобы охватить новые методы и приложения, и включает широкий спектр техник, таких как байесовские методы, нейронные сети, метод опорных векторов, отбор и уменьшение признаков. В книге предоставлены технические описания и мотивации, а методы иллюстрируются на реальных примерах. Книга подходит для старших студентов и аспирантов в области статистики, компьютерных наук и инженерии, а также может служить отличным источником справочной информации для технических специалистов. Книга также содержит упражнения, включая более обширные компьютерные проекты, которые помогут разработчикам программного обеспечения в их работе. Книга рекомендуется для тех, кто заинтересован в расширении своих знаний в области статистического распознавания образов.
Электронная Книга «Statistical Pattern Recognition» написана автором Webb Andrew R. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119952961
Описание книги от Webb Andrew R.
Statistical pattern recognition relates to the use of statistical techniques for analysing data measurements in order to extract information and make justified decisions. It is a very active area of study and research, which has seen many advances in recent years. Applications such as data mining, web searching, multimedia data retrieval, face recognition, and cursive handwriting recognition, all require robust and efficient pattern recognition techniques. This third edition provides an introduction to statistical pattern theory and techniques, with material drawn from a wide range of fields, including the areas of engineering, statistics, computer science and the social sciences. The book has been updated to cover new methods and applications, and includes a wide range of techniques such as Bayesian methods, neural networks, support vector machines, feature selection and feature reduction techniques.Technical descriptions and motivations are provided, and the techniques are illustrated using real examples. Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition: Provides a self-contained introduction to statistical pattern recognition. Includes new material presenting the analysis of complex networks. Introduces readers to methods for Bayesian density estimation. Presents descriptions of new applications in biometrics, security, finance and condition monitoring. Provides descriptions and guidance for implementing techniques, which will be invaluable to software engineers and developers seeking to develop real applications Describes mathematically the range of statistical pattern recognition techniques. Presents a variety of exercises including more extensive computer projects. The in-depth technical descriptions make the book suitable for senior undergraduate and graduate students in statistics, computer science and engineering. Statistical Pattern Recognition is also an excellent reference source for technical professionals. Chapters have been arranged to facilitate implementation of the techniques by software engineers and developers in non-statistical engineering fields. www.wiley.com/go/statistical_pattern_recognition
