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패턴인식
- 오일석 저
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- 2008년 08월 20일
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ISBN: 9788970859040
496쪽
188 x 257 (㎜)
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- 판매지수 : 279
- 주간 자연과학/공학: 87위
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책 소개
저자 소개
지은이 : 오일석
1992년부터 전북대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 1984년에 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업하고, 1992년에 KAIST 전산학과에서 박사학위를 받았다. 한국정보과학회 SA(소프트웨어와 응용) 논문지와 한국콘텐츠학회 논문지의 편집위원장을 지냈다. 주요 연구 분야는 기계 학습과 컴퓨터 비전, 패턴인식이다. 저서로는 『IT CookBook, 컴퓨터 비전』(한빛아카데미, 2014년, 대한민국학술원 2015년 우수학술도서), 『패턴인식』(교보문고, 2008년, 문화체육관광부 2009년 우수학술도서), 『C 프로그래밍과 스타일링』(교보문고, 2009년), 『컴퓨터 스토리』(교보문고, 2011년), 번역서로는 『앱인벤터2』(한빛아카데미, 2015년)가 있다.
목차
1장 소개
1.1 왜 패턴 인식인가?
1.2 어떻게 인식하나?
1.3 시스템 설계
1.4 수학
1.5 자원
2장 베이시언 결정 이론
2.1 확률과 통계
2.2 베이시언 분류기
2.3 분별 함수
2.4 정규 분포에서 베이시언 분류기
2.5 베이시언 분류의 특성
2.6 기각 처리
3장 확률 분포 추정
3.1 히스토그램 추정
3.2 최대 우도
3.3 비모수적 방법
3.4 혼합 모델
4장 신경망
4.1 소개
4.2 퍼셉트론
4.3 다층 퍼셉트론
5장 SVM
5.1 발상
5.2 선형 SVM
5.3 비선형 SVM
5.4 구현
5.5 SVM의 특성
6장 질적 분류
6.1 결정 트리
6.2 CART, ID3, 그리고 C4.5
6.3 스트링 인식기
7장 순차 데이터의 인식
7.1 순차 데이터
7.2 마코프 모델
7.3 은닉 마코프 모델로의 발전
7.4 알고리즘
7.5 부연 설명
8장 특징 추출
8.1 특징 생성의 틀
8.2 영역에서 특징 추출
8.3 변환을 이용한 특징
8.4 시계열 신호에서의 특징 추출
8.5 주성분 분석
8.6 Fisher의 선형 분별
8.7 실용적 관점
9장 특징 선택
9.1 특징의 분별력
9.2 특징 선택 문제의 이해
9.3 전역 탐색 알고리즘
9.4 순차 탐색 알고리즘
9.5 통계적 탐색 연산을 가진 알고리즘
10장 군집화
10.1 정의
10.2 거리와 유사도
10.3 군집화 알고리즘의 분류
10.4 계층 군집화
10.5 분할 군집화
10.5.1 순차 알고리즘
10.6 신경망
10.7 통계적 탐색
11장 최적화 알고리즘
11.1 패턴 인식의 최적화 문제와 풀이
11.2 미분을 이용한 방법
11.3 시뮬레이티드 어닐링
11.4 유전 알고리즘
11.5 메타 휴리스틱
12장 혼성 모델
12.1 알고리즘의 성능 특성
12.2 재 샘플링에 의한 성능 평가
12.3 혼성 모델의 발상
12.4 앙상블 생성
12.5 앙상블 결합
12.6 앙상블 선택
12.7 알고리즘을 바라보는 관점
부록A 정보 이론
부록B 인터넷 자원
B.1 일반
B.2 포털
B.3 강의 자료
B.4 소프트웨어
B.5 데이터베이스
1.1 왜 패턴 인식인가?
1.2 어떻게 인식하나?
1.3 시스템 설계
1.4 수학
1.5 자원
2장 베이시언 결정 이론
2.1 확률과 통계
2.2 베이시언 분류기
2.3 분별 함수
2.4 정규 분포에서 베이시언 분류기
2.5 베이시언 분류의 특성
2.6 기각 처리
3장 확률 분포 추정
3.1 히스토그램 추정
3.2 최대 우도
3.3 비모수적 방법
3.4 혼합 모델
4장 신경망
4.1 소개
4.2 퍼셉트론
4.3 다층 퍼셉트론
5장 SVM
5.1 발상
5.2 선형 SVM
5.3 비선형 SVM
5.4 구현
5.5 SVM의 특성
6장 질적 분류
6.1 결정 트리
6.2 CART, ID3, 그리고 C4.5
6.3 스트링 인식기
7장 순차 데이터의 인식
7.1 순차 데이터
7.2 마코프 모델
7.3 은닉 마코프 모델로의 발전
7.4 알고리즘
7.5 부연 설명
8장 특징 추출
8.1 특징 생성의 틀
8.2 영역에서 특징 추출
8.3 변환을 이용한 특징
8.4 시계열 신호에서의 특징 추출
8.5 주성분 분석
8.6 Fisher의 선형 분별
8.7 실용적 관점
9장 특징 선택
9.1 특징의 분별력
9.2 특징 선택 문제의 이해
9.3 전역 탐색 알고리즘
9.4 순차 탐색 알고리즘
9.5 통계적 탐색 연산을 가진 알고리즘
10장 군집화
10.1 정의
10.2 거리와 유사도
10.3 군집화 알고리즘의 분류
10.4 계층 군집화
10.5 분할 군집화
10.5.1 순차 알고리즘
10.6 신경망
10.7 통계적 탐색
11장 최적화 알고리즘
11.1 패턴 인식의 최적화 문제와 풀이
11.2 미분을 이용한 방법
11.3 시뮬레이티드 어닐링
11.4 유전 알고리즘
11.5 메타 휴리스틱
12장 혼성 모델
12.1 알고리즘의 성능 특성
12.2 재 샘플링에 의한 성능 평가
12.3 혼성 모델의 발상
12.4 앙상블 생성
12.5 앙상블 결합
12.6 앙상블 선택
12.7 알고리즘을 바라보는 관점
부록A 정보 이론
부록B 인터넷 자원
B.1 일반
B.2 포털
B.3 강의 자료
B.4 소프트웨어
B.5 데이터베이스
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