模式分类 (原书第2版)

第1章绪论1.1机器感知1.2一个例子1.3模式识别系统1.4设计循环1.5学习和适应1.6本章小结全书各章概要文献和历史评述参考文献第2章贝叶斯决策论2.1引言2.2贝叶斯决策论——连续特征2.3最小误差率分类2.4分类器、判别函数及判定面2.5正态密度2.6正态分布的判别函数2.7误差概率和误差积分2.8正态密度的误差上界2.9贝叶斯决策论——离散特征2.10丢失特征和噪声特征2.11贝叶斯置信网2.12复合贝叶斯决策论及上下文本章小结文献和历史评述习题上机练习参考文献第3章最大似然估计和贝叶斯参数估计第4章非参数技术第5章线性