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发表于2024-11-16
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《模式识别(英文版)(第4版)》是享誉世界的名著,内容既全面又相对独立,既有基础知识的介绍,又有本领域研究现状的介绍,还有对未来发展的展望,是本领域最全面的参考书,被世界众多高校选用为教材。《模式识别(英文版)(第4版)》可作为高等院校计算机。电子、通信。自动化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。《模式识别(英文版)(第4版)》主要特点提供了大型数据集和高维数据的聚类算法以及网络挖掘和生物信息学应用的最新资料。涵盖了基于图像分析、光学字符识别,信道均衡,语音识别和音频分类的多种应用。呈现了解决分类和稳健回归问题的内核方法取得的最新成果。介绍了带有Boosting方法的分类器组合技术。提供更多处理过的实例和图例,加深读者对各种方法的了解。增加了关于热点话题的新的章节,包括非线性维数约减、非负矩阵分解、实用性反馈。稳健回归、半监督学习,谱聚类和聚类组合技术。
西奥多里德斯(Serclios Theodoridis),希腊雅典大学信息系教授。主要研究方向是自适应信号处理、通信与模式识别。他是欧洲并行结构及语言协会(PARLE-95)的主席和欧洲信号处理协会(EUSIPCO-98)的常务主席、《信号处理》杂志编委。
Konstatinos Koutroumbas,1989年毕业于希腊佩特雷大学的计算机工程与信息学院,1990年在英国伦敦大学获得计算机科学硕士学位,1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年任职于希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院,是国际知名的专家。
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我最早读的是第二版,这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法,这一点在模式识别教材中应该是独一无二的,比如Duda的书在这方面只留了一章,处理的也比较简单。另外,本书还有章节专门讲特征抽取、选择,以及模板匹配这些内容,也弥...
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评分阅读这本书籍的时候,才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本,好好学习数学吧。 建议:读此本书,要有强悍的数学知识网。(针对入门者) 针对自己情况,学习难点: - 许多数学知识(尤其是概率论方面的知识)欠缺,需要重新学习。 - 内容多,知识量大,要...
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