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《统计模式识别》（第二版） 英文原版书

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简介：
《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。

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  • 《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。
     
  • 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。
     
  • 《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。
     
  • 模式识别（Pattern Recognition）(英文版·第四版) 作者:Sergios Theodoridis
    优质
    《Pattern Recognition》是由Sergios Theodoridis编著的经典教材，全面介绍了模式识别和机器学习领域的理论与技术。本书涵盖了统计模式分类、聚类、支持向量机等内容，并提供大量实例和应用案例。英文第四版更新了最新研究成果和技术进展。 《模式识别》（Pattern Recognition）第四版是由Sergios Theodoridis编著的一本英文书籍。这本书详细介绍了模式识别领域的理论与实践知识，是相关领域学习者的宝贵资源。
     
  • 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(第3版)
    优质
    《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。
     
  • 统计学习基础（英文版·第二版）
    优质
    《统计学习基础（英文版·第二版）》全面介绍了统计学习的核心概念与方法，包括回归、分类及模型选择等内容，是相关领域的经典教材。 《统计学习的基础》是统计学领域的一本权威著作，在经过多年的应用与研究后获得了广泛的认可。该书全面介绍了从监督学习到非监督学习的各种统计方法，并强调了对概念的理解而非复杂的数学推导，对于数据挖掘、机器学习以及生物信息学等领域的研究人员同样具有重要价值。 书中还探讨了统计学与其他领域如数据挖掘、机器学习和生物信息学之间的联系与区别。这些学科虽然用词不同，但共享着许多基础理论框架，帮助读者更好地理解各种算法和技术背后的原理。 随着大数据时代的到来，计算能力和信息技术的进步产生了海量的数据资源，涉及医学、生物学、金融等多个行业。这催生了新的统计工具以及数据挖掘和机器学习等新兴领域的发展需求。 书中介绍了多种重要的学习方法，包括神经网络、支持向量机、分类树及Boosting算法，并首次全面讨论了后者。新版本中还增加了图形模型、随机森林、集成方法等多种新颖主题如最小角回归和Lasso路径算法的介绍。 本书作者之一Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 是斯坦福大学统计学教授，他们在广义加性模型及RS-PLUS软件环境方面做出了重要贡献。Hastie还发明了主曲线与曲面方法；而Robert Tibshirani提出了Lasso方法，并参与开发了自助法技术。 Jerome Friedman 则是多种数据挖掘工具的共同开发者，包括CART（分类和回归树）、MARS（多元自适应回归样条）等。这些算法被广泛应用于预测与分类任务中。 此外，《统计学习的基础》还讨论了处理“宽数据”时的方法论问题，涵盖多测试及假发现率等内容，在生物信息学领域尤为实用。 书中强调理论知识的实际应用价值，并通过丰富的实例和色彩插图来增强理解力。三位作者——Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman ——凭借他们各自的研究成果对统计学及相关领域的进步做出了重要贡献，使得本书成为学习这些学科不可或缺的参考书目之一。 综上所述，《统计学习的基础》不仅为读者提供了坚实的理论基础，也通过丰富的实例和最新研究成果展示了其在机器学习及其他相关领域中的广泛应用。