Основы статистической теории распознавания образов. Лабораторный практикум

Учебное пособие. — Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2007. – 80 с. ISBN 978-5-7883-0589-9Пособие представляет собой сборник методических указаний к лабораторным работам по статистической теории распознавания образов, для каждой из которых приводятся описание теоретических основ, задание и список контрольных вопросов. Разделы теоретических основ содержат описания наиболее распространенных методов и алгоритмов статистической теории распознавания образов: методов оптимальной классификации (классификатор Байеса, минимаксный классификатор и классификатор Неймана-Пирсона), методов построения и настройки линейных классификаторов, методов автоматической классификации – кластеризации и таксономии.
Учебное пособие предназначено для студентов факультета информатики, обучающихся по специальности "Прикладная математика и информатика".Содержание
Моделирование экспериментальных данных для решения задач распознавания образов
Оптимальные стратегии теории статистического распознавания образов
Линейные классификаторы
Автоматическая классификация
Справочные сведения о системе математического программирования MathCad
Контрольные вопросы
Варианты заданий
Библиографический список