Recunoașterea modelelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Pattern Recognition” de Theodoridis și Koutroumbas este foarte apreciată pentru exhaustivitatea, claritatea și acoperirea cuprinzătoare a domeniului recunoașterii modelelor, fiind potrivită atât pentru studenți, cât și pentru cercetători. Acesta include materiale actualizate pe teme avansate și oferă exemple excelente. Cu toate acestea, unii recenzenți o consideră densă și dificilă pentru începători, criticile concentrându-se asupra notațiilor sale compacte și a lipsei de îndrumări practice de codificare fără texte suplimentare.

⬤ Acoperire completă a domeniului recunoașterii modelelor
⬤ prezentare clară și bine organizată
⬤ exemple excelente și experimente pe calculator
⬤ actualizat cu progresele recente
⬤ profunzime și amploare semnificativă
⬤ potrivit pentru studenți, cercetători și practicieni
⬤ explicații matematice bune cu o carte însoțitoare MATLAB.

⬤ Dens și provocator pentru începători
⬤ unii critici consideră că este mai mult o referință decât un instrument de învățare
⬤ ecuațiile pot fi compacte și dificil de descifrat
⬤ nu are suficiente îndrumări practice de codificare
⬤ anumite ediții (de exemplu, Kindle) au probleme de formatare.

(pe baza a 21 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Pattern Recognition

Conținutul cărții:

Această carte ia în considerare teoria și practica clasică și actuală a recunoașterii de tipare supravegheate, nesupravegheate și semisupravegheate, pentru a crea o bază completă pentru profesioniști și studenți în inginerie. Autorii, experți de frunte în domeniul recunoașterii modelelor, au oferit un volum actualizat, de sine stătător, care înglobează acest spectru larg de informații. Cele mai recente metode sunt încorporate în această ediție: învățarea semi-supervizată, combinarea algoritmilor de grupare și feedback-ul de relevanță.

- Complet dezvoltată pentru a include mult mai multe exemple lucrate pentru a oferi o mai bună înțelegere a diferitelor metode și tehnici.

- Mult mai multe diagrame incluse - acum în două culori - pentru a oferi o mai mare înțelegere prin prezentare vizuală.

- Codul Matlab al celor mai comune metode este oferit la sfârșitul fiecărui capitol.

- Mai mult cod Matlab este disponibil, împreună cu un manual însoțitor, prin intermediul acestui site.

- Ultimele subiecte de actualitate incluse pentru a spori valoarea de referință a textului, inclusiv tehnicile neliniare de reducere a dimensionalității, feedback-ul de relevanță, învățarea semisupervizată, clusterizarea spectrală, combinarea algoritmilor de clusterizare.

- O carte însoțitoare cu cod Matlab pentru cele mai comune metode și algoritmi din carte, împreună cu un rezumat descriptiv și exemple rezolvate, inclusiv seturi de date reale în domeniul imagisticii și al recunoașterii audio. Cartea însoțitoare va fi disponibilă separat sau la un preț special de pachet (ISBN: 9780123744869).