模式识别（第四版）
编辑推荐
适读人群 ：本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。 本书在完美地合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。
内容简介
本书全面阐述了模式识别的基础理论、*新方法以及各种应用。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、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的*新算法，提供了*新的分类器和鲁棒回归的核方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。
作者简介
Sergios Theodoridis：希腊雅典大学物理学学士、英国伯明翰大学信号处理与通信硕士和博士。希腊雅典大学信息与通信系教授，其4篇论文获IEEE神经网络会刊卓越论文奖，IET和IEEE高级会士。 Konstantinos Koutroumbas：希腊佩特雷大学计算机学士、英国伦敦大学计算机硕士、希腊雅典大学计算机博士。希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院研究员，国际知名专家。 李晶皎：东北大学信息学院教授，博士生导师。一直从事教学和科研工作，主要研究方向为模式识别、语音信号处理、计算机系统结构、嵌入式系统等。
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