●第1章貝葉斯決策1
●1.1知識要點1
●1.2實驗指導7
●1.2.1基於最小錯誤率的貝葉斯決策7
●1.2.2最小風險判決規則12
●1.2.3優選似然比判決規則16
●1.2.4Neyman-Pearsen判決21
●第2章參數估計25
●2.1知識要點25
●2.2實驗指導30
●2.2.1優選似然估計30
●2.2.2貝葉斯估計33
●2.2.3Parzen窗36
●2.2.4Nk近鄰估計法38
●第3章非參數判別分類法41
●3.1知識要點41
●3.2實驗指導44
●3.2.1兩分法44
●3.2.2兩分法的設計47
●3.2.3沒有不確定區域的兩分法52
●部分目錄

本書是《模式識別及Matlab實現》主教材的配套實驗與指導，根據主教材各章內容，相應給出了實驗的具體步驟和程序代碼，包括：貝葉斯決策，概率密度函數的參數估計，非參數判別分類方法，聚類分析，特征提取與選擇，模糊模式識別，神經網絡在模式識別中的應用，模式識別的工程應用等。

郭志強 主編