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| 085 | ▼a 006.4 ▼2 DDCK | |
| 090 | ▼a 006.4 ▼b 2013 | |
| 245 | 0 0 | ▼a MATLAB 패턴 인식 / ▼d Sergios Theodoridis [외] ; ▼e 여영구 역 |
| 246 | 1 9 | ▼a Introduction to pattern recognition : ▼b a MATLAB approach |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 아진, ▼c 2013 | |
| 300 | ▼a v, 264 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 25 cm | |
| 500 | ▼a 공저자: Aggelos Pikrakis, Konstantinos Koutroumbas, Dionissi Cavouras | |
| 500 | ▼a 부록수록 | |
| 504 | ▼a 참고문헌(p.259)과 색인수록 | |
| 630 | 0 0 | ▼a MATLAB |
| 650 | 0 | ▼a Pattern recognition systems ▼x Mathematics |
| 650 | 0 | ▼a Numerical analysis |
| 700 | 1 | ▼a Theodoridis, Sergios, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a Pikrakis, Aggelos, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a Koutroumbas, Konstantinos, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a Cavouras, Dionisis, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 여영구, ▼e 역 |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.4 2013 | 등록번호 121224515 (22회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.4 2013 | 등록번호 121226002 (34회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 3 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실(5층)/ | 청구기호 006.4 2013 | 등록번호 151315640 (18회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.4 2013 | 등록번호 121224515 (22회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.4 2013 | 등록번호 121226002 (34회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실(5층)/ | 청구기호 006.4 2013 | 등록번호 151315640 (18회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
목차
목차 머리말 = ⅰ 목차 = ⅲ CHAPTER 1 Bayes 결정이론에 근거한 분류자 = 1 1.1 서론 = 1 1.2 Bayes 결정이론 = 2 1.3 가우스 확률밀도 함수 = 2 1.4 최소거리 분류자 = 7 1.5 혼합모델 = 13 1.6 기대-최대화 알고리듬 = 15 1.7 Parzen 윈도우 = 24 1.8 k-최근접 이웃 밀도 추정 = 26 1.9 소박(naive) Bayes 분류자 = 27 1.10 최근접 이웃 규칙 = 31 CHAPTER 2 비용함수 최적화에 근거한 분류자 = 35 2.1 서론 = 35 2.2 퍼셉트론 알고리듬 = 36 2.3 제곱오차 합 분류자 = 42 2.4 지지벡터 머신(SVM; Support Vector Machines): 선형인 경우 = 53 2.5 SVM: 비선형의 경우 = 62 2.6 커널 퍼셉트론 알고리듬 = 71 2.7 AdaBoost 알고리듬 = 78 2.8 다층 퍼셉트론 = 82 CHAPTER 3 데이터 변환: 속성 생성과 차원축소 = 95 3.1 서론 = 95 3.2 주성분 분석(PCA) = 95 3.3 특이값 분해방법 = 102 3.4 Fisher의 선형 판별식 분석 = 105 3.5 커널(kernel) PCA = 112 3.6 라플라시안 Eigenmap = 123 CHAPTER 4 속성의 선택 = 129 4.1 서론 = 129 4.2 돌출개(Outlier)의 제거 = 129 4.3 데이터의 정규화 = 131 4.4 가정의 테스트: t-테스트 = 134 4.5 리시버 조작 특성곡선 = 137 4.6 Fisher의 판별비 = 138 4.7 클래스 분리가능성 척도 = 142 4.8 속성 부분집합 선택 = 149 CHAPTER 5 템플레이트 매칭 = 165 5.1 서론 = 165 5.2 Edit 거리 = 165 5.3 실수들의 매칭 수열 = 167 5.4 연설인식에서의 동적시간 뒤틀림 = 172 CHAPTER 6 은닉 마르코프 모델 = 175 6.1 서론 = 175 6.2 모델링 = 175 6.3 인식과 훈련 = 176 CHAPTER 7 클러스터링 = 189 7.1 서론 = 189 7.2 기본 개념과 정의 = 189 7.3 클러스터링 알고리듬 = 191 7.4 순차적 알고리듬 = 192 7.5 비용함수 최적화 클러스터링 알고리듬 = 201 7.6 기타 클러스터링 알고리듬 = 226 7.7 계층적 클러스터링 알고리듬 = 240 부록 = 253 참고문헌 = 259 찾아보기 = 261