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Pattern Classification [Taschenbuch]

Richard O. Duda (Autor), Peter E. Hart (Autor), David G. Stork (Autor)
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (4 Kundenrezensionen)

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 654 Seiten
  • Verlag: Wiley; Auflage: 2nd (2001)
  • ISBN-10: 9755031030
  • ISBN-13: 978-9755031033
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (4 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 1.330.196 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

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David G. Stork
David G. Stork
Peter E. Hart
Peter E. Hart
Richard O. Duda
Richard O. Duda

Produktbeschreibungen

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. Contents same as US/UK editions.

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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!
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6 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Hervorragendes Lehrbuch 16. Januar 2004
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!
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4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
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.
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