Что-то в духе распознавания рукописных символов в УЖЕ очищенном от шума векторном виде. Такое, чтобы после прочтения я мог сам состряпать нужные алгоритмы.
Требование «БЕЗ нейронок и ML» ключевое – чтобы я мог руками впилить в эти алгоритмы свои знания и быть на 100% уверенным в логике их работы, а не пердолиться с придумыванием обучающих данных и получить потом на выходе чёрный ящик, выдающий непредсказуемые результаты.
Т.е. нужны некие базовые до-ML-ные идеи. Например, попалось на глаза словечко «кластерный анализ» – похоже в тему, но где б найти с подходящей (но не избыточной) детализацией идеи и с примерами. И вот всё такое похожее надо.
Те книги, которые рекомендует гугл, – про сильно более навороченные вещи (e.g. мне не нужны цветные пиксельные картинки и построение 3D из 2D), и с непременным ML в том или ином виде. Разве что 1е издание Фукунага «Введение в статистическую теорию распознавания образов» – 1979 год, это по ощущениям ещё до-нейроночная эпоха, там может быть что-то подходящее.
А пишу в форум про нейронки, потому что тутошняя публика как раз может что-то знать на тему.
