matlab技术应用于模式识别与智能计算

利用MATLAB技术探索模式识别与智能计算的奥秘（第二版） 本书深入浅出地讲解了模式识别与智能计算的核心原理和算法，并通过MATLAB工具进行实战演练。读者将学习到： 模式识别基础: 包括特征提取、特征选择、分类器设计等关键概念。 经典模式识别方法: 如贝叶斯决策、K近邻算法、支持向量机等。 智能计算方法: 如人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。 MATLAB实战: 通过丰富的案例和代码，掌握算法实现和应用。 第二版在内容和结构上进行了全面升级，新增了深度学习、强化学习等前沿技术，并提供了更详尽的代码解析和实践指导，帮助读者更好地理解和应用模式识别与智能计算技术。

介绍了模式识别与智能计算Matlab技术实现所需的软件安装步骤，详细说明了随书光盘中的相关软件内容。

这是一本关于数据挖掘和模式识别经典教材的英文版，出版自CMU。

MATLAB中的模式识别技术是一项重要的信息处理工具，广泛应用于各种领域。康叶在其相关研究中详细探讨了这一技术的应用前景。

模式识别与机器学习是一本经典的数据挖掘书籍，涵盖了广泛的主题和技术。它深入探讨了模式识别和机器学习在不同领域中的应用，是研究人员和学生的重要参考资料。

函数invest_risk(Xtest)接受一个矩阵Xtest作为输入，其中每列包含一个与样本相关的特征向量。函数输出是一个包含每个样本预测类标签的向量。在使用此分类器之前，确保对训练数据执行了必要的预处理，并在测试数据上执行相同的预处理步骤。这种方法在投资风险管理中具有重要应用。

该软件提供了常用的聚类分析方法，用户安装后可直接对图像进行测试。通过MATLAB平台，用户能够方便地应用各种聚类分析算法，探索不同的模式识别任务，提升图像处理和数据分析的效果。

机器学习领域必读经典，Bishop巨著，英文电子版，高清版本。

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。