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人工智能:模式识别
作者:杨健
出版社:电子工业出版社

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书籍信息目录(共55章)
本书属于“国家出版基金项目”,是"人工智能出版工程”系列图书之一。模式识别是人工智能的重要组成部分,本书由南京理工大学计算机学院/人工智能学院院长及其团队编写,具有较高的专业性和实用价格,是人工智能模式识别不可多得的经典著作。

【简介】本书是"人工智能出版工程”系列图书之一。模式识别是人工智能的重要组成部分,本书简要介绍了模式识别的基本概念,以模式表示为切入点,针对近20年来模式识别领域研究的热点问题,系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流形学习、稀疏表示、低秩模型、深度学习等方面的研究进展和相关代表性方法。 本书可供高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机及相关专业研究生或高年级本科生阅读,也可供对模式识别感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读和参考。

随感
  • 陈治诚
    支持向向量机作为模式识别领域的重要方法。展现出独特的优势。科技理论不断发展,这些知识如基石,推动着人工智能等领域迈向新高度。
  • S129***609
    深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。
  • 李甜甜
    智能机器人展现了科技魅力与挑战。智能机器人的发展令人惊叹,但其伦理问题引人深思。我们应拥抱科技进步,也需守住人文底线,让人工智能真正服务于人类美好未来。
  • 扈小鹿
    本书系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流形学习、稀疏表示、低秩模型、深度学习等方面的研究进展和相关代表性方法。
  • 盛颖
    模式识别是人工智能的重要组成部分。本书简要介绍了模式识别的基本概念,以模式表示为切入点,针对近20年来模式识别领域研究的热点问题,系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流形学习、稀疏表示、低秩模型、深度学习等方面的研究进展和相关代表性方法。
  • S132***304
    一般地,把自然界或社会生活中的相同或相似的事物称为模式。在对个别的具体事物实例进行观察的基础上,人可以获得对此类事物整体性质和特点的认识,从而具备正确辨认此类事物的能力,即具备模式识别能力。人类的模式识别能力在视觉、听觉、嗅觉等感知能力的基础上,使得人类能够看似比较轻松地完成各种感知和认知任务。
  • S131***295
    读了《人工智能:模式识别》,我深刻认识到模式识别作为人工智能核心技术的重要性。书中从基础理论到算法实践,系统阐述了模式识别如何让机器“理解”数据特征。它不仅让我明白图像、语音等信息处理的原理,更感受到人工智能通过数据挖掘规律、实现智能决策的魅力,启发我对未来技术应用的更多思考。
  • 迟敬义
    人脸识别功能现在很方便,今日阅读突然认识到这背后是有一道道公式和算法所集成在一起,而不是说单纯收集人脸资料而已,就如同我们今天的生活如此美好是因为有人为我们负重前行而已。只是有时候我们自己不觉得,凡事今后平常遇到事皆需往深里想一想。
  • 赵志莹
    读了《人工智能:模式识别》,我深刻认识到模式识别作为人工智能核心技术的重要性。书中从基础理论到算法实践,系统阐述了模式识别如何让机器“理解”数据特征。它不仅让我明白图像、语音等信息处理的原理,更感受到人工智能通过数据挖掘规律、实现智能决策的魅力,启发我对未来技术应用的更多思考。
  • 彭蔚蔚
    这本书深入浅出,‌让我对人工智能有了更全面的认识。作者杨健通过丰富的实例,‌清晰阐述了模式识别的核心概念与技术。‌书中不仅包含基础理论,‌还融入了前沿研究成果,‌拓宽了我的视野。‌读后深感人工智能的魅力,‌激发了我对这一领域的浓厚兴趣。
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