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内容简介:
本书旨在通过对机器学习主要原理和方法的介绍,并且结合作者多年来在视觉感知方面的研究成果,对于其他书籍未涉及的一些前沿研究进行补充阐述。本书面向有数学基础的模式识别专业的本科生和研究生,以及有志于钻研模式识别相关领域,包括机器学习和视觉感知等方向的读者,通过对于基础理论循序渐进、深入浅出的讲解,帮助读者更快速地掌握机器学习的基本方法,在此基础上每章的内容由易到难,读者可以根据自己的掌握程度以及兴趣,选择特定的方向进行更深入的学习。
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作者介绍:
张宝昌,北京航空航天大学自动化学院副教授。北航自动化学院,主讲本科生核心专业课程“模式识别与机器学习”、本科生课程“现代控制导论”、研究生课程“机器学习理论与应用”、研究生学位课程“图像处理系列实验”等课程。主持一项本科生教改项目。
主要从事模式识别与智能系统相关理论研究与应用,先后三次访问GriffithUniversity,以及访问香港理工大学,香港中文大学,建立深入的合作关系。
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:9分
主题深度:6分
文字风格:3分
语言运用:3分
文笔流畅:5分
思想传递:7分
知识深度:7分
知识广度:9分
实用性:6分
章节划分:4分
结构布局:8分
新颖与独特:3分
情感共鸣:8分
引人入胜:5分
现实相关:5分
沉浸感:5分
事实准确性:6分
文化贡献:3分