Pattern Classification

2. Auflage 2000
ISBN: 978-0-471-05669-0
Verlag: Wiley

Buch, Englisch, 688 Seiten, Format (B × H): 184 mm x 261 mm, Gewicht: 1196 g

Unter Musterklassifikation versteht man die Zuordnung eines physikalischen Objektes zu einer von mehreren vordefinierten Kategorien. Auf dieser Grundlage können Computer Muster erkennen. Das Interesse an diesem Forschungsgebiet hat in den letzten Jahren, besonders im Zuge der Weiterentwicklung neuronaler Netze, stark zugenommen. Die umfassend überarbeitete, erweiterte und jetzt zweifarbig gestaltete Neuauflage beschreibt alle wesentlichen Aspekte der Mustererkennung systematisch und verständlich. Mit Lösungsheft! (01/00)

Autoren/Hrsg.

Duda, Richard O

Hart, Peter E

Stork, David G

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Moderne Anwendungen der Analysis
• Technische Wissenschaften Technik Allgemein Technik: Allgemeines
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Mustererkennung, Biometrik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Mathematik für Informatiker

Inhaltsverzeichnis

Bayesian Decision Theory.

Maximum-Likelihood and Bayesian Parameter Estimation.

Nonparametric Techniques.

Linear Discriminant Functions.

Multilayer Neural Networks.

Stochastic Methods.

Nonmetric Methods.

Algorithm-Independent Machine Learning.

Unsupervised Learning and Clustering.

Appendix.

Index.

Über Autor(innen)

RICHARD O. DUDA, PhD, is Professor in the Electrical Engineering Department at San Jose State University, San Jose, California.

PETER E. HART, PhD, is Chief Executive Officer and President of Ricoh Innovations, Inc. in Menlo Park, California.

DAVID G. STORK, PhD, is Chief Scientist, also at Ricoh Innovations, Inc.