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本书的主要特点：

　　最新的特征生成技术，包括基于小波。小波包，分形的特征，还阐述了独立分量分析。

　　新增了关子支持向量机，变形模板匹配的章节，以及关于约束优化的附录。

　　特征选择技术。

　　线性以及非线性分类器的设计，包括贝叶斯分类器、多层感知器，决策树和RBF网络。

　　独立于上下文的分类，包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。

　　不仅介绍了聚类算法的最新发展，而且还介绍了一些经典方法，诸如模糊。基因、退火等算法技术。

　　各种应用，包括图像分析。字符识别，医学诊断。语音识别以及信道均衡。

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书籍介绍

本书的主要特点：

　　最新的特征生成技术，包括基于小波。小波包，分形的特征，还阐述了独立分量分析。

　　新增了关子支持向量机，变形模板匹配的章节，以及关于约束优化的附录。

　　特征选择技术。

　　线性以及非线性分类器的设计，包括贝叶斯分类器、多层感知器，决策树和RBF网络。

　　独立于上下文的分类，包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。

　　不仅介绍了聚类算法的最新发展，而且还介绍了一些经典方法，诸如模糊。基因、退火等算法技术。

　　各种应用，包括图像分析。字符识别，医学诊断。语音识别以及信道均衡。