模式识别基础：贝叶斯决策与线性判别分析

"模式识别(清华版)边肇祺，一本经典的模式识别教材，适合用于教学，由知名学者边肇祺编写。" 本书是模式识别领域的权威教材，旨在深入浅出地介绍模式识别的基本概念、理论与应用。作者边肇祺在书中详细探讨了这一领域的核心内容。 首先，第一章“绪论”对模式识别和模式的概念进行了阐述，指出模式识别是通过分析和比较数据来确定其所属类别的一门科学。模式识别系统包括数据获取、特征提取、模式分类和决策等多个组成部分。此外，本章还讨论了一些关于模式识别的基本问题，如识别的准确性、效率以及系统的构建方法。 第二章“贝叶斯决策理论”引入了决策理论的基础，包括引言、几种常用的决策规则，如最小风险决策、最大后验概率决策等。接着，本章讲解了在正态分布假设下的统计决策，并讨论了分类器的错误率问题，帮助读者理解如何评估分类器的性能。 第三章“概率密度函数的估计”深入介绍了参数估计的技术，包括监督和非监督学习中的参数估计方法，特别是针对正态分布的参数估计。此外，还探讨了非参数估计，如KDE（Kernel Density Estimation）等方法，以及如何估计分类器的错误率。 第四章“线性判别函数”以Fisher线性判别为例，讨论了线性判别分析在模式识别中的应用，这是一种将高维数据映射到低维空间以实现有效分类的统计方法。 书中的每一章都配有习题，以帮助读者巩固所学知识并提高实践能力。这些章节内容丰富，涵盖了模式识别的理论基础和实用技术，对于理解和应用模式识别有极大的帮助，是学习和研究模式识别的宝贵资料。