Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Pattern Recognition de M Narasimha Murty

Pattern Recognition

Autor M Narasimha Murty, V Susheela Devi
en Limba Engleză Paperback – 8 iul 2011

Resursele practice și studiul de caz detaliat asupra recunoașterii cifrelor scrise de mână reprezintă nucleul acestui volum publicat de SPRINGER LONDON. Remarcăm o structură riguroasă care ghidează cititorul de la reprezentarea datelor la implementarea unor algoritmi complecși, oferind o bază solidă pentru oricine dorește să înțeleagă cum percep mașinile mediul înconjurător prin intermediul algoritmilor. Cartea Pattern Recognition este concepută ca o expunere tehnică a disciplinelor științifice care stau la baza luării deciziilor automatizate, fiind scrisă într-o engleză academică accesibilă.

Progresia materialului este logică și incrementală, începând cu reprezentarea datelor și clasificatorii bazați pe cel mai apropiat vecin (Nearest Neighbour). Pe măsură ce avansăm în cuprins, M Narasimha Murty și V Susheela Devi introduc concepte de o complexitate sporită, precum clasificatorii Bayes, modelele Markov ascunse (Hidden Markov Models) și arborii de decizie. Merită menționat faptul că, deși fundamentele teoretice sunt acoperite, accentul cade pe latura algoritmică și pe aplicabilitate. Cititorul care a aplicat deja ideile din Essentials of Pattern Recognition de Jianxin Wu va găsi aici o aprofundare a modelelor de clasificare și o examinare mai detaliată a Support Vector Machines (SVM) și a metodelor de combinare a clasificatorilor.

Fiecare capitol este echipat cu ilustrații care clarifică procesele de clustering și clasificare, transformând conceptele abstracte în modele vizuale clare. Această abordare face ca volumul să fie un instrument de lucru ideal pentru cursurile de nivel superior, oferind un echilibru între rigoarea matematică și necesitățile ingineriei software moderne.

Citește tot Restrânge

Preț: 23777 lei

Preț vechi: 29721 lei
-20%

Puncte Express: 357

Carte disponibilă

Livrare economică 01-15 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780857294944
ISBN-10: 0857294946
Pagini: 263
Ilustrații: XI, 263 p.
Dimensiuni: 176 x 243 x 18 mm
Greutate: 0.53 kg
Ediția:2011
Editura: SPRINGER LONDON
Locul publicării:London, United Kingdom

Public țintă

Upper undergraduate

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților și inginerilor software care au nevoie de o introducere algoritmică în procesarea datelor și recunoașterea formelor. Câștigați o înțelegere practică a rețelelor neuronale și a modelelor de clasificare, totul fiind susținut de exerciții care consolidează abilitățile de rezolvare a problemelor reale de calcul.

Despre autor

M Narasimha Murty și V Susheela Devi sunt cadre didactice și cercetători cu o vastă experiență în domeniul informaticii, specializați în inteligență artificială și prelucrarea datelor. M Narasimha Murty a publicat lucrări fundamentale care explorează intersecția dintre algoritmi și învățarea automată, punând accent pe metodele de clustering și reprezentarea eficientă a pattern-urilor. Expertiza lor combinată se reflectă în acest manual prin claritatea pedagogică și orientarea către soluții tehnice aplicabile în mediul academic și industrial.

Descriere scurtă

Observing the environment and recognising patterns for the purpose of decision making is fundamental to human nature. This book deals with the scientific discipline that enables similar perception in machines through pattern recognition (PR), which has application in diverse technology areas. This book is an exposition of principal topics in PR using an algorithmic approach. It provides a thorough introduction to the concepts of PR and a systematic account of the major topics in PR besides reviewing the vast progress made in the field in recent times. It includes basic techniques of PR, neural networks, support vector machines and decision trees. While theoretical aspects have been given due coverage, the emphasis is more on the practical. The book is replete with examples and illustrations and includes chapter-end exercises. It is designed to meet the needs of senior undergraduate and postgraduate students of computer science and allied disciplines.

Cuprins

Introduction.- Representation.- Nearest Neighbour Based Classifiers.- Bayes Classifier.- Hidden Markov Models.- Decision Trees.- Support Vector Machines.- Combination of Classifiers.- Clustering.- Summary.- An Application: Handwritten Digit Recognition.

Recenzii

From the reviews:
“This interesting book provides a concise and simple exposition of principal topics in pattern recognition using an algorithmic approach, and is intended mainly for undergraduate and postgraduate students. … An application to handwritten digit recognition is described at the end of the book. Many examples and exercises are proposed to make the treatment clear. A ‘further reading’ section and a bibliography are presented at the end of each chapter.” (Patrizio Frosini, Zentralblatt MATH, Vol. 1238, 2012)

Textul de pe ultima copertă

Observing the environment, and recognising patterns for the purpose of decision-making, is fundamental to human nature. The scientific discipline of pattern recognition (PR) is devoted to how machines use computing to discern patterns in the real world.
This must-read textbook provides an exposition of principal topics in PR using an algorithmic approach. Presenting a thorough introduction to the concepts of PR and a systematic account of the major topics, the text also reviews the vast progress made in the field in recent years. The algorithmic approach makes the material more accessible to computer science and engineering students.
Topics and features:
  • Makes thorough use of examples and illustrations throughout the text, and includes end-of-chapter exercises and suggestions for further reading
  • Describes a range of classification methods, including nearest-neighbour classifiers, Bayes classifiers, and decision trees
  • Includes chapter-by-chapter learning objectives and summaries, as well as extensive referencing
  • Presents standard tools for machine learning and data mining, covering neural networks and support vector machines that use discriminant functions
  • Explains important aspects of PR in detail, such as clustering
  • Discusses hidden Markov models for speech and speaker recognition tasks, clarifying core concepts through simple examples
This concise and practical text/reference will perfectly meet the needs of senior undergraduate and postgraduate students of computer science and related disciplines. Additionally, the book will be useful to all researchers who need to apply PR techniques to solve their problems.
Dr. M. Narasimha Murty is a Professor in the Department of Computer Science and Automation at the Indian Institute of Science, Bangalore. Dr. V. Susheela Devi is a Senior Scientific Officer at the same institution.

Caracteristici

Contains numerous exercises, as well as learning objectives and summaries for each chapter Explains the hidden Markov model for speech and speaker recognition tasks Discusses support vector machines, with suitable examples