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Pattern Classification: Pattern Classification Pt.1 (Gebundene Ausgabe)

von Richard O. Duda (Autor), Peter E. Hart (Autor), David G. Stork (Autor) "Bayesian decision theory is a fundamental statistical approach to the problem of pattern classification ..." (mehr)
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (4 Kundenrezensionen)
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Pattern Classification: Pattern Classification Pt.1 + Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics) + The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)
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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"...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) (20020528)


Kurzbeschreibung

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.
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8 von 8 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich:
5.0 von 5 Sternen Ein ME-Standardwerk , 12. Oktober 2007
Von Marco Block (Berlin) - Alle meine Rezensionen ansehen
(REAL NAME)   
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.
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6 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich:
5.0 von 5 Sternen Ein Standardwerk zum Thema Mustererkennung, 21. Juni 2001
Von Ein Kunde
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!
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2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich:
5.0 von 5 Sternen Hervorragendes Lehrbuch, 16. Januar 2004
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!
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5.0 von 5 Sternen Unverzichtbar, wenn man sich mit Mustererkennung beschäftigt.
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... Lesen Sie weiter...
Vor 2 Monaten von OkinawaDolphin veröffentlicht

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