本書是在第一版的基礎上，由兩位有十餘年教學經驗的資深專傢完成的。全書共分16章，主要講述瞭特徵選擇和特徵生成，具體有小波、分形和獨立成分分析；綫性和非綫性分類器，具體有貝葉斯分類、多層感知器、決策樹和RBF網絡；上下文相關分類，具體有動態規劃和隱馬爾可夫模型技術；新增章節有支持嚮量機、可變模式匹配和附錄的約束最優化等，且包含圖像分析、文字識彆、醫學診斷、語音識彆等應用。此外，每章均附有習題。
具體描述
讀後感
其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
評分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
評分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
評分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
評分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
用戶評價
這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
评分這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
评分這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
评分這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
评分這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美書屋 版权所有