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本书是清华大学自动化系教材,主要讨论统计模式识别理论和方法,第一版包括贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择,以及聚类分析,等等。多数章后附有习题,适合于数学和自学。
第二版在第一版基础上进行了较多的修订和补充,增加了关于人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机等内容,还介绍了模式识别在人脸识别、说话人语音识别及字符识别等中的应用实例。
张学工
1994年于清华大学模式识别与智能系统专业获工学博士学位,现任清华大学自动化系教授。主要从事机器学习的理论、方法与应用研究和生物信息学研究。
内容上少了些近期的重要工作
很久以前读过前八章,黄颜色封面的那个版本。感觉这本书还不错,需要一点随机过程和线性代数的知识,不是很简单但也不是很难,适合研究生初次选修模式识别理论。
没看完,这本书有些地方说的不是很好,比较偏模式识别。
哗……哔……祖师爷保佑我啊,看得懂
一般
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订阅关于模式识别的评论: feed: rss 2.0
0 有用 doubling 2008-11-12 21:20:39
内容上少了些近期的重要工作
0 有用 看看书谈谈爱 2014-06-19 15:49:40
很久以前读过前八章,黄颜色封面的那个版本。感觉这本书还不错,需要一点随机过程和线性代数的知识,不是很简单但也不是很难,适合研究生初次选修模式识别理论。
0 有用 dylan_fan 2014-03-29 13:56:29
没看完,这本书有些地方说的不是很好,比较偏模式识别。
0 有用 no one 2012-02-24 23:38:51
哗……哔……祖师爷保佑我啊,看得懂
0 有用 hugh 2010-09-22 22:12:04
一般