The first edition, published in 1973, has become a classic reference in the field. Now with the second edition, readers will find information on key new topics such as neural networks and statistical pattern recognition, the theory of machine learning, and the theory of invariances. Also included are worked examples, comparisons between different methods, extensive graphics, expanded exercises and computer project topics.
Pattern Classification
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"...provides information needed to choose the most appropriate of the many available technique for a given class of problems." (SciTech Book News, Vol. 25, No. 2, June 2001)
"This book is the unique text/professional reference for any serious student or worker in the field of pattern recognition." (Mathematical Reviews, Issue 2001k)
"...strongly recommended both as a professional reference and as a text for students..." (Technometrics, February 2002)
"...gives a systematic overview about the major topics in pattern recognition, based whenever possible on fundamental principles." (Zentralblatt MATH, Vol. 968, 2001/18)
"attractively presented and readable" (Journal of Classification, Vol.18, No.2 2001)
"...provides information needed to choose the most appropriate of the many available technique for a given class of problems." (SciTech Book News, Vol. 25, No. 2, June 2001)
"I do not believe anybody wishing to teach or do serious work on Pattern Recognition can ignore this book, as it is the sort of book one wishes to find the time to read from cover to cover!" (Pattern Analysis & Applications Journal, 2001)
"This book is the unique text/professional reference for any serious student or worker in the field of pattern recognition." (Mathematical Reviews, Issue 2001k)
"...strongly recommended both as a professional reference and as a text for students..." (Technometrics, February 2002)
"...gives a systematic overview about the major topics in pattern recognition, based whenever possible on fundamental principles." (Zentralblatt MATH, Vol. 968, 2001/18)
"attractively presented and readable" (Journal of Classification, Vol.18, No.2 2001)
"This book is the unique text/professional reference for any serious student or worker in the field of pattern recognition." (Mathematical Reviews, Issue 2001k)
"...strongly recommended both as a professional reference and as a text for students..." (Technometrics, February 2002)
"...gives a systematic overview about the major topics in pattern recognition, based whenever possible on fundamental principles." (Zentralblatt MATH, Vol. 968, 2001/18)
"attractively presented and readable" (Journal of Classification, Vol.18, No.2 2001)
"...provides information needed to choose the most appropriate of the many available technique for a given class of problems." (SciTech Book News, Vol. 25, No. 2, June 2001)
"I do not believe anybody wishing to teach or do serious work on Pattern Recognition can ignore this book, as it is the sort of book one wishes to find the time to read from cover to cover!" (Pattern Analysis & Applications Journal, 2001)
"This book is the unique text/professional reference for any serious student or worker in the field of pattern recognition." (Mathematical Reviews, Issue 2001k)
"...strongly recommended both as a professional reference and as a text for students..." (Technometrics, February 2002)
"...gives a systematic overview about the major topics in pattern recognition, based whenever possible on fundamental principles." (Zentralblatt MATH, Vol. 968, 2001/18)
"attractively presented and readable" (Journal of Classification, Vol.18, No.2 2001)
Synopsis
Pattern classification is the assignment of a physical object or event to one of several pre-specified categories. It is the basic theory underlying pattern recognition by computers. With the spread of neural network research, pattern classification has experienced a significant increase in both interest and research activity. This edition has been completely revised, enlarged and formatted in two colour. It is a systematic account of the major topics in pattern recognition, based on the fundamental principles. It includes extensive examples and exercises, and is accompanied by a solutions manual.
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Einleitungssatz
Bayesian decision theory is a fundamental statistical approach to the problem of pattern classification. Lesen Sie die erste Seite
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10 von 10 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Von Ein Kunde
Format:Gebundene Ausgabe
Dieses Buch ist einfach ein Muß für jeden, der sich in irgendeiner Weise für Mustererkennung interessiert. Es spezialisiert sich nicht wie meisten Abhandlungen zum diesem Themenkomplex auf ein bestimmtes Verfahren, sondern gibt einen breitgefächerten Überblick. Es werden sowohl statistische Methoden behandelt, als auch Ansätze die Neuronale Netze und ähnliches verwenden. Natürlich fehlen auch die heißgeliebten Hidden-Markov-Models nicht. Das Buch verwendet in den Code-Beispielen eine Pseudo-Programmiersprache, die sich leicht in die vom Leser gewünschte Sprache übersetzen läßt (ähnlich wie PDL in McConnor's Code Complete). Übungen am Ende jedes Kapitels eignen sich gut zur Vertiefung des gelesenen und werden in Zukunft sicher einige Professoren dazu veranlassen dieses Werk in ihre Vorlesungen zu integrieren. Oft sehr hilfreich ist auch die Erläuterung wichtiger mathematischer Grundlagen im Anhang. Alles in allem ein Buch über ein Thema an der fodersten Front der Forschung. Einzigartig!
6 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Von Stressless
Format:Gebundene Ausgabe
Hervorragendes Lehrbuch über die wesentlichen Techniken der Pattern Classification (Bayessche Klassifikation, Parameterschätzung, Neuronale Netze, Training, etc.). Die Mathematik wird gut erklärt, grundlegende Kenntnisse aus dem (Ingenieur-)Studium vorausgesetzt. Sehr zu empfehlen!
4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Von OkinawaDolphin
Format:Gebundene Ausgabe
In diesem Buch werden viele Themen der Mustererkennung wie z. B. Klassifikation durch die Nächster-Nachbar-Regel und neuronale Netze, Optimierung mit genetischen Algorithmen und Simulated Annealing, Clustering und Cross Validation angesprochen. Die mathematischen Grundlagen werden in einem Anhang erklärt. Die Abbildungen und die Darstellung von Algorithmen durch Pseudocode sind sehr gut. Bei meiner Promotion war mir dieses Buch sehr nützlich.
2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Von Marco Block
Format:Gebundene Ausgabe
Duda, Hart und Stork haben mit diesem Buch einen Klassiker der Musterkennung geschaffen. Sicherlich ist der Anspruch an den Leser sehr hoch, trotzdem können auch Studenten im Informatik/Mathematik-Hauptstudium der Materie folgen.
Die vielen Abbildungen, Beispiele und Aufgaben runden dieses Buch zu einem hervorragenden Gesamtwerk ab.
Die vielen Abbildungen, Beispiele und Aufgaben runden dieses Buch zu einem hervorragenden Gesamtwerk ab.
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