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第1章 模式识别概论1

1.1 概述1

1.2 模式识别的发展历史3

1.3 模式识别与其他学科的关系5

1.4 模式识别的基本方法6

1.5 模式识别的应用8

本章小结12

习题与思考题15

参考文献15

第2章 模式识别的基本概念17

2.1 概述17

2.2 基本概念17

2.3 模式识别系统20

2.4 模式识别的一些基本问题21

2.5 相关数学概念27

本章小结30

习题与思考题31

参考文献31

第3章 模式识别的判别函数32

3.1 概述32

3.2 线性判别函数的基本概念32

3.3 线性判别函数的判定面33

3.4 非线性判别函数40

3.5 广义线性判别函数43

3.6 线性分类器的设计50

本章小结53

习题与思考题53

参考文献54

第4章 线性分类器55

4.1 概述55

4.2 线性判别函数与决策超平面55

4.3 感知器算法59

4.4 最小误差平方和法63

4.5 梯度下降算法与最小二乘法66

4.6 Fisher分类器70

本章小结76

习题与思考题77

参考文献77

第5章 特征提取与选择78

5.1 概述78

5.2 基本概念78

5.3 类别可分性判据80

5.4 基于可分性判据的特征提取87

5.5 基于K-L变换的特征提取91

本章小结99

习题与思考题100

参考文献102

第6章 基于贝叶斯决策理论的分类器103

6.1 概述103

6.2 贝叶斯决策理论的基本概念104

6.3 常用的决策规则105

6.4 概率密度函数的估计111

6.5 朴素贝叶斯分类器115

6.6 贝叶斯网络116

本章小结120

习题与思考题121

参考文献122

第7章 聚类分析123

7.1 概述123

7.2 聚类分析的概念124

7.3 相似性度量127

7.4 聚类准则函数129

7.5 聚类算法134

7.6 聚类分析在虚假评论检测中的应用146

本章小结150

习题与思考题151

参考文献152

第8章 句法模式识别153

8.1 概述153

8.2 形式语言概述155

8.3 基元提取和文法推断159

8.4 句法分析161

8.5 自动机理论164

8.6 自动机理论在语音识别中的应用168

本章小结172

习题与思考题173

参考文献174

第9章 模糊模式识别175

9.1 概述175

9.2 模糊模式识别的基本概念175

9.3 直接模糊模式识别法177

9.4 间接模糊模式识别法181

9.5 模糊聚类183

9.6 模糊模式识别在大气质量评定中的应用190

本章小结193

习题与思考题193

参考文献195

第10章 决策树196

10.1 概述196

10.2 决策树学习197

10.3 CLS学习算法199

10.4 ID3学习算法202

10.5 决策树的剪枝技术210

10.6 决策树的评价215

10.7 决策树算法的优化215

10.8 决策树的应用216

10.8.1 决策树在文本分类中的应用216

10.8.2 基于决策树的个人住房贷款信用风险评估模型220

本章小结226

习题与思考题227

参考文献229

第11章 人工神经网络230

11.1 概述230

11.2 神经元230

11.3 人工神经网络拓扑结构233

11.4 人工神经网络学习方法及规则233

11.5 前馈神经网络及其主要算法235

11.6 Hopfield网络241

11.7 自组织神经网络244

11.8 人工神经网络的应用246

本章小结248

习题与思考题249

参考文献250

第12章 隐马尔可夫模型251

12.1 概述251

12.2 隐马尔可夫模型的概念251

12.3 隐马尔可夫模型的三个基本问题及解决办法256

12.4 隐马尔可夫模型在中文旅游景点识别中的应用265

本章小结269

习题与思考题270

参考文献271

第13章 最大熵模型272

13.1 概述272

13.2 熵及最大熵273

13.3 最大熵模型280

13.4 最大熵在自然语言处理中的应用286

本章小结290

习题与思考题290

参考文献291

第14章 条件随机场292

14.1 概述292

14.2 概率图模型292

14.3 条件随机场简介298

14.4 势函数299

14.5 参数估计与训练300

14.6 参数估计的优化305

14.7 条件随机场在旅游领域命名实体识别中的应用307

本章小结312

习题与思考题313

参考文献313

第15章 统计学习理论及支持向量机315

15.1 概述315

15.2 机器学习的基本问题和方法316

15.3 统计学习理论318

15.4 支持向量机322

15.5 支持向量机的分类与回归329

15.6 基于支持向量机的汉语问句分类338

本章小结341

习题与思考题342

参考文献342

第16章 统计语言模型及信息检索344

16.1 概述344

16.2 统计语言模型344

16.3 信息检索353

16.4 统计语言模型在拼音输入法中的应用367

本章小结370

习题与思考题371

参考文献371

第17章 基于SVM的中文文本分类373

17.1 概述373

17.2 文本分类的原理373

17.3 基于SVM的文本分类376

本章小结378

参考文献378

第18章 基于K均值的中文文本聚类379

18.1 概述379

18.2 K均值聚类379

18.3 K均值中文文本聚类380

18.4 实验与结果分析382

本章小结383

参考文献384

第19章 基于HMM的语音识别385

19.1 概述385

19.2 语音识别386

19.3 实验及结果分析390

本章小结398

参考文献399

第20章 基于BP神经网络的数字识别400

20.1 概述400

20.2 基于BP神经网络数字识别的算法400

本章小结408

参考文献409