本书是在第一版的基础上，由两位有十余年教学经验的资深专家完成的。全书共分16章，主要讲述了特征选择和特征生成，具体有小波、分形和独立成分分析；线性和非线性分类器，具体有贝叶斯分类、多层感知器、决策树和RBF网络；上下文相关分类，具体有动态规划和隐马尔可夫模型技术；新增章节有支持向量机、可变模式匹配和附录的约束最优化等，且包含图像分析、文字识别、医学诊断、语音识别等应用。此外，每章均附有习题。
具体描述
读后感
其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
评分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
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用户评价
这本书作为入门比较好，讲得比较全，特别是在学校那个很棒的老师讲解下。估计翻译不太好，没有老师讲解看起来还是有点痛苦的。
评分这本书作为入门比较好，讲得比较全，特别是在学校那个很棒的老师讲解下。估计翻译不太好，没有老师讲解看起来还是有点痛苦的。
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