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模式识别(第3版)

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简介：
《模式识别》（第3版）深入浅出地介绍了模式识别和机器学习的基本理论与方法，涵盖统计模式分类、聚类分析等内容。 《模式识别》（第三版）由Sergios Theodoridis编写，作者来自希腊。

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  • 模式识别(第3版)
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    《模式识别》（第3版）深入浅出地介绍了模式识别和机器学习的基本理论与方法，涵盖统计模式分类、聚类分析等内容。 《模式识别》（第三版）由Sergios Theodoridis编写，作者来自希腊。
     
  • 模式识别（第四版）
    优质
    《模式识别》(第四版)系统介绍了模式识别领域的基本理论、方法及应用技术，涵盖统计模式分类、聚类分析、学习算法等核心内容。 《模式识别》第四版是由Theodoridis和Koutroumbas合著的一本经典教材，全面介绍了模式识别领域的理论与实践知识。书中涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容，并通过实例帮助读者深入理解各个知识点的应用场景和技术细节。 该书自出版以来就受到了学术界和工业界的广泛关注，在机器学习、计算机视觉以及信号处理等领域具有很高的参考价值。作者不仅详细解释了模式识别中的各种算法，还讨论了它们在实际问题解决中的应用方法与技巧。 本书适合于希望深入了解模式识别领域的研究人员及工程师阅读使用，并且也可以作为高等院校相关课程的教学用书。
     
  • 模式识别（第四版）
    优质
    《模式识别》(第四版)是经典教材，系统地介绍了模式识别与机器学习的基础理论和方法，内容涵盖统计决策、聚类、特征选择等关键技术。 本书全面阐述了模式识别的基础理论、方法及应用。书中讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成与选取技术、学习理论的基本概念以及聚类的概念与算法。相较于前一版，新版增加了处理大数据集和高维数据的新算法，并引入核方法来实现更先进的分类器及鲁棒回归。此外，书中还新增了一些热点问题的讨论，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联反馈、半监督学习、谱聚类以及聚类组合技术等。每章均包含习题与练习，并提供用MATLAB解决问题的方法；同时作者在网站上提供了部分习题的答案以帮助读者积累实践经验。
     
  • 模式识别PDF第二版
    优质
    《模式识别》第二版是一本深入探讨模式识别理论与技术的经典教材，涵盖了统计模式分类、聚类分析及学习算法等核心内容。 这本书讲解了模式识别的基础知识，内容详尽且易于理解，尽管技术略显陈旧，但它仍然是学习新技术的重要基石，因此非常值得学习。
     
  • 模式识别（第四版）_tixijiegou_
    优质
    《模式识别》(第四版)深入浅出地介绍了模式识别和机器学习的基础理论与方法，内容涵盖统计决策理论、监督与非监督学习等，适用于计算机视觉、语音识别等领域研究。 这段文字的内容是关于帮助软件开发的相关信息。
     
  • 《清华版模式识别》第二版与第三版
    优质
    《清华版模式识别》第二版和第三版是由清华大学出版社出版的经典教材，深入浅出地介绍了模式识别的基本理论、方法和技术。 《模式识别》第二版的作者是张学工和边肇祺，第三版则由张学工单独完成。这本书探讨了模式识别的基本概念及代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取等技术；同时涵盖了非监督模式识别和人工神经网络，并介绍了支持向量机的相关内容。
     
  • 《Pattern Recognition 模式识别》第四版.pdf
    优质
    《模式识别》(第四版)深入浅出地介绍了模式识别与机器学习的基本理论和技术。本书不仅涵盖经典的统计模式分类方法，还涉及深度学习等现代技术，适用于计算机视觉、语音识别等多个领域。 《模式识别》第四版是一本经典英文原版教材。
     
  • 边肇祺著《模式识别》第二版
    优质
    《模式识别》第二版由边肇祺撰写，全面系统地介绍了模式识别的基本理论与方法，内容涵盖统计模式识别、句法模式识别等，并增加了神经网络和支持向量机等内容。 边肇祺的《模式识别》第二版需要使用超星阅读器。
     
  • 《模式识别》（第二版），作者：孙即祥
    优质
    《模式识别》(第二版)由孙即祥编著，全面介绍了模式识别的基本理论与技术，包括统计模式识别、句法模式识别及人工神经网络等方法，并结合实际应用进行深入阐述。 现代模式识别涉及详细且全面的内容，让我们一起学习并共同进步。
     
  • 《统计模式识别》（第二版） 英文原版书
    优质
    《统计模式识别》(第二版)是一部经典的英文教材，系统介绍了基于概率模型的模式分类理论与方法，涵盖贝叶斯决策、参数和非参数估计等内容。 《统计模式识别》（第二版）是一本基于统计方法的模式识别领域的经典教材。该书深入浅出地介绍了如何使用概率模型来进行分类、聚类以及数据降维等任务，涵盖了从基础理论到高级技术的各种主题。书中不仅提供了大量的实例和算法实现细节，并且还讨论了当前的研究趋势和发展方向，为读者提供了一个全面而系统的知识框架。 本书适合于对模式识别及其应用感兴趣的研究生、科研人员及工程技术人员阅读使用。无论是初学者还是具有一定背景的专业人士，都能从中受益匪浅。