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Kundenrezensionen

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am 21. Juni 2001
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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am 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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am 21. September 2009
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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am 12. Oktober 2007
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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am 10. Februar 1997
While it's becoming a little dated (no problem, v.2 is in the works), this is the "must have" book for anyone concerned with pattern classification and scene analysis - not just computer vision, but anything related to pattern classification. It introduces all of the basic techniques and approaches that anyone involved in data reduction and classification should be familiar with: contour search, interval splines, chain encoding, the effects of digitizing the input data, pattern representation and classification, etc.

Get it. You'll be glad you did.

-Drew
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