資源簡介
本書主要介紹模式識別的基礎知識、基本方法、程序實現和典型實踐應用。全書共9章。第1章介紹模式識別的基本概念、基礎知識；第2章介紹貝葉斯決策理論；第3章介紹概率密度函數的參數估計；第4章介紹參數判別分類方法；第5章介紹聚類分析；第6章介紹特征提取與選擇；第7章介紹模糊模式識別；第8章介紹神經網絡在模式識別中的應用；第9章介紹模式識別的工程應用。每章的內容安排從問題背景引入，講述基本內容和方法，到實踐應用（通過MATLAB軟件編程）。
代碼片段和文件信息
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?????文件?????1474318??2017-12-21?17:56??第二章.pptx
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