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。...
评分这本书以前只是选择性的看了几章，感觉写的还不错，思路很清晰，作者功底也很深厚。是国产模式识别书中的佼佼者。 最近开始系统学习这本书了，读了第一章就被深深的吸引住了。虽然是绪论，但很系统的介绍了模式识别的来龙去脉，以及应用场景。准备花一周时间好好读读，读完后...
评分这本书以前只是选择性的看了几章，感觉写的还不错，思路很清晰，作者功底也很深厚。是国产模式识别书中的佼佼者。 最近开始系统学习这本书了，读了第一章就被深深的吸引住了。虽然是绪论，但很系统的介绍了模式识别的来龙去脉，以及应用场景。准备花一周时间好好读读，读完后...
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。...
评分这本书以前只是选择性的看了几章，感觉写的还不错，思路很清晰，作者功底也很深厚。是国产模式识别书中的佼佼者。 最近开始系统学习这本书了，读了第一章就被深深的吸引住了。虽然是绪论，但很系统的介绍了模式识别的来龙去脉，以及应用场景。准备花一周时间好好读读，读完后...
用户评价
【重读】
评分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。
评分很好的入门书，只是理论部分有些艰深。
评分唯一亮点是中文的
评分课程教材
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