Пер. с англ. — Москва: Наука, 1971. — 256 с.
В книге в простой и доступной для широкого круга читателей форме
излагается применение последовательных методов теории
статистических решений и теории оценок к задачам распознавания
образов и обучения машин. Книга снабжена большим числом примеров.
Математические приложения и относительно простой математический
аппарат делают книгу доступной лицам, обладающим математической
подготовкой в объеме втуза.
Введение.
Отбор и упорядочение признаков.
Прямая процедура для конечной последовательной классификации, использующая модифицированный последовательный критерий отношения вероятностей.
Обратная процедура конечного последовательного распознавания с помощью динамического программирования.
Непараметрическая процедура последовательной классификации образов.
Байесово обучение в системах последовательного распознавания образов.
Обучение в системах последовательного распознавания на основе стохастической аппроксимации.
Отбор и упорядочение признаков.
Прямая процедура для конечной последовательной классификации, использующая модифицированный последовательный критерий отношения вероятностей.
Обратная процедура конечного последовательного распознавания с помощью динамического программирования.
Непараметрическая процедура последовательной классификации образов.
Байесово обучение в системах последовательного распознавания образов.
Обучение в системах последовательного распознавания на основе стохастической аппроксимации.