具體描述
本書是清華大學自動化係教材，主要討論統計模式識彆理論和方法，第一版包括貝葉斯決策理論、綫性和非綫性判彆函數、近鄰規則、經驗風險最小化、特徵提取和選擇，以及聚類分析，等等。多數章後附有習題，適閤於數學和自學。
第二版在第一版基礎上進行瞭較多的修訂和補充，增加瞭關於人工神經網絡、模糊模式識彆、模擬退火和遺傳算法，以及統計學習理論和支持嚮量機等內容，還介紹瞭模式識彆在人臉識彆、說話人語音識彆及字符識彆等中的應用實例。
著者簡介
圖書目錄
第2章 貝葉斯決策理論
第3章 概率密度函數的估計
第4章 綫性判彆函數
第5章 非綫性判彆函數
第6章 近鄰法
第7章 經驗風險最小化和有序風險最小方法
第8章 特徵的選擇與提取
第9章 基於K-L展開式的特徵提取
第10章 非監督學習方法
第11章 人工神經網絡
第12章 模糊模式識彆方法
第13章 統計學習理論和支持嚮量機
第14章 模式識彆在語音信號數字處理中的應用舉例
第15章 印刷體漢字識彆中的特徵提取
· · · · · · (收起)
讀後感
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...
評分边老先生科研实力不凡，但写书实在不敢恭维，这本书既不适合作为教材也不适合自学，我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练，有些地方又过于繁琐，堆砌公式。除了第一章值得看看外，其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样，其他部分的内容...
評分边老先生科研实力不凡，但写书实在不敢恭维，这本书既不适合作为教材也不适合自学，我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练，有些地方又过于繁琐，堆砌公式。除了第一章值得看看外，其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样，其他部分的内容...
評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...
評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。...
用戶評價
課程教材
评分很久以前讀過前八章，黃顔色封麵的那個版本。感覺這本書還不錯，需要一點隨機過程和綫性代數的知識，不是很簡單但也不是很難，適閤研究生初次選修模式識彆理論。
评分課程教材
评分很好的入門書，隻是理論部分有些艱深。
评分學瞭個皮毛！
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