第一章 引言 1
1.1图形识别问题的表述 1
1.2章目提纲 4
第二章 随机矢量及其性质 10
2.1随机矢量及其分布 10
2.2分布的性质 20
2.3随机矢量的变换 27
2.4本征值及本征矢量的各种性质 37
标准数据 47
计算机程序设计 50
问题 50
第三章 假设检验 53
3.1简单假设检验 53
3.2假设检验中的错误概率 62
3.3错误概率的上界 72
3.4其他假设检验 80
3.5序贯假设检验 83
计算机程序设计问题 94
4.1Bayes线性分类器 97
第四章 线性分类器 97
4.2最小错误概率的线性鉴别函数 103
4.3最小均方误差的线性鉴别函数 109
4.4要求的输出和均方误差 116
4.5其他鉴别函数 120
计算机程序设计 130
问题 130
5.1非随机参数的估计 133
第五章 参数估计 133
5.2随机参数的估计 143
5.3区间估计 150
5.4错误概率的估计 158
附录 175
5.1C方法和留一个出来的方法之间偏倚的计算 175
计算机程序设计问题 179
第六章 密度函数的估计 181
6.1Parzen估计量 181
6.2k-最近邻方法 194
6.3直方图法 201
6.4用基础函数展开 204
计算机程序设计问题 213
第七章 逐次参数估计 215
7.1线性分类器的逐次调整 215
7.2随机近似 222
7.3逐次的Bayes估计 237
计算机程序设计问题 244
第八章 一个分布的特征选择和线性映射 246
8.1离散的Karhunen-Loève展开 247
8.2对于一个分布的其他准则 254
8.3随机过程的Karhunen-Loève展开 258
8.4本征值和本征矢量的估计 263
附录 263
8.1E｛（Ф？Ф？）2）的计算 273
附录8.2本征值-本征矢量的快速计算 275
计算机程序设计问题 279
第九章 多个分布的特征选择和线性映射 281
9.1类别可分离性的一般性质 282
9.2判别式分析 283
9.3Chernoff界限和Bhattacharyya距离 291
9.4分散度 307
计算机程序设计问题 313
第十章 非线性映射 316
10.1数据的固有维数 316
10.2用非线性映射增加可分离性 329
10.3两维显示 343
计算机程序设计 351
第十一章 集群 352
11.1关于集群的一种算法 353
11.2参数集群准则 358
11.3非参数集群准则 369
11.4另外一些集群方法 377
计算机程序设计 385
主要英汉名词对照表 386
参考文献 391