Mustererkennung ist ein grundlegendes Lehrbuch, das sich auf Algorithmen zur Erkennung und Interpretation von Mustern in Daten konzentriert. Dieses Nachschlagewerk, verfasst von Richard O. Duda von der San Jose State University, behandelt wesentliche Themen aus der Künstlichen Intelligenz und dem Machine Learning. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die eine vertiefte Auseinandersetzung mit Mustererkennung, statistischen Methoden und neuronalen Netzen suchen.
Inhalt
Diese zweite Auflage enthält umfangreiche Informationen unter anderem zur Theorie des maschinellen Lernens, zur statistischen Mustererkennung und zu Mechanismen der Invarianz. Der Text ist mit ausgearbeiteten Beispielen, Vergleichen von Verfahren, ausführlichen Abbildungen und zusätzlichen Übungen versehen, wodurch er sowohl eine praktische als auch eine theoretische Grundlage für das Fachgebiet bietet.
Spezifikationen
- Autor: Richard O. Duda (San Jose State University, Kalifornien)
- Verlag: John Wiley & Sons Inc
- Imprint: Wiley-Interscience
- Erscheinungsdatum: 2000-11-21
- Anzahl Seiten: 688
- ISBN: 9780471056690
- Thema: Mustererkennung
- BISAC: COMPUTER / Optische Datenverarbeitung
Über den Autor
Richard O. Duda ist Professor für Elektrotechnik an der San Jose State University, San Jose, Kalifornien.
Peter E. Hart ist CEO und Präsident von Ricoh Innovations, Inc., Menlo Park, Kalifornien.
David G. Stork ist Chief Scientist bei Ricoh Innovations, Inc.