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《模式识别》（吴建鑫） 本书是模式识别领域的入门教材，系统阐述了模式识别的基础知识、主要模型及热门应用，并给出了近年来本领域一些新的成果和观点.。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供相关领域研究人员和工程技术人员参考。全书共15章，分为五部分：第一部分（第1~4章）介绍了模式识别的基础知识；第二部分（第5~6章）介绍了与领域知识无关的特征提取；第三部分（第7~10章）介绍了分类器与其他工具；第四部分（第11~12章）介绍了如何处理变化多端的数据；第五部分（第13~15章）介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络。本书可作为
作品简介
本书是模式识别领域的入门教材，系统阐述了模式识别的基础知识、主要模型及热门应用，并给出了近年来本领域一些新的成果和观点.。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供相关领域研究人员和工程技术人员参考。全书共15章，分为五部分：第一部分（第1~4章）介绍了模式识别的基础知识；第二部分（第5~6章）介绍了与领域知识无关的特征提取；第三部分（第7~10章）介绍了分类器与其他工具；第四部分（第11~12章）介绍了如何处理变化多端的数据；第五部分（第13~15章）介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供相关领域研究人员和工程技术人员参考。
内容简介
本书是模式识别领域的入门教材，系统阐述了模式识别的基础知识、主要模型及热门应用，并给出了近年来本领域一些新的成果和观点.。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供相关领域研究人员和工程技术人员参考。全书共15章，分为五部分：第一部分（第1~4章）介绍了模式识别的基础知识；第二部分（第5~6章）介绍了与领域知识无关的特征提取；第三部分（第7~10章）介绍了分类器与其他工具；第四部分（第11~12章）介绍了如何处理变化多端的数据；第五部分（第13~15章）介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供相关领域研究人员和工程技术人员参考。
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