Pattern recognition

作者：  张学工编著

出版社：清华大学出版社,2010

简介：　　 本书是清华大学自动化系国家精品课程“模式识别基础”的教材，是 　　在《模式识别》第一版和第二版基础上重写而成的。本教材系统地讨论了 　　模式识别的基本概念和代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理 　　论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特 　　征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合 　　密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等，并在相应章节包括了人工神 　　经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、Boosting方法 　　、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统 　　性和实用性，并覆盖部分当前研究前沿。 　　 本书可以作为高等院校自动化、计算机等相关专业高年级本科生和研 　　究生学习模式识别的教材，也可以供计算机信息处理、生物信息学、数据 　　挖掘、统计等各领域中从事模式识别相关工作的广大科技人员和高校师生 　　参考。