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。
具体描述
读后感
我是计算机科学研究生。在学习《模式识别》课程时用的是第二版。但是所作研究超出了其中的知识。在参考各种书籍后，发现第三版是比较出色的。不但介绍了最新的模式识别技术，而且文笔中还有一种鼓励采用新技术的影子。同时，第三版的讲解也比第二版详细许多，例子也鲜活许多。...
评分我是计算机科学研究生。在学习《模式识别》课程时用的是第二版。但是所作研究超出了其中的知识。在参考各种书籍后，发现第三版是比较出色的。不但介绍了最新的模式识别技术，而且文笔中还有一种鼓励采用新技术的影子。同时，第三版的讲解也比第二版详细许多，例子也鲜活许多。...
评分磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...
评分我是计算机科学研究生。在学习《模式识别》课程时用的是第二版。但是所作研究超出了其中的知识。在参考各种书籍后，发现第三版是比较出色的。不但介绍了最新的模式识别技术，而且文笔中还有一种鼓励采用新技术的影子。同时，第三版的讲解也比第二版详细许多，例子也鲜活许多。...
评分磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...
用户评价
研究生时候的课本啦，内容还是很经典的。
评分哗……哔……祖师爷保佑我啊，看得懂
评分很经典的教材！~
评分一般
评分一般
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有