简介
本书是清华大学自动化系教材，主要讨论统计模式识别理论和方法，第一版包括贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择，以及聚类分析，等等。多数章后附有习题，适合于数学和自学。 第二版在第一版基础上进行了较多的修订和补充，增加了关于人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法，以及统计学习理论和支持向量机等内容，还介绍了模式识别在人脸识别、说话人语音识别及字符识别等中的应用实例。
编辑推荐
本书除了可作为高等院校自动化、计算机等专业研究生和高年级学生的模式识别教材外，也可供计算机信息处理、自动控制、地球物理、生物信息等领域中从事模式识别工作的广大科技人员和高校师生参考。
更多出版物信息
- 出版： 2000-01-01
- 更新： 2024-07-16
- 书号：9787302010593
- 中图：TP.2144
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术
