模式识别第四版：深度学习与大数据分析

"模式识别 第四版" 是一本深入探讨模式识别基础理论、方法和应用的书籍，由Elsevier出版。书中涵盖了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性与非线性分类器设计、特征工程、特征选择技术、学习理论、聚类概念与算法等核心主题。与第三版相比，第四版增加了对处理大数据集和高维数据的算法，如核方法在分类器和鲁棒回归中的应用，并涉及非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类以及聚类组合技术等最新研究热点。每章都配有习题和MATLAB编程练习，以帮助读者实践和巩固理论知识。此外，官方支持网站还提供习题解答，以增强读者的实践经验。 本书的特色在于其详尽的内容和实践导向，不仅涵盖了模式识别的基本概念，还与时俱进地介绍了当前研究领域的前沿技术。对于贝叶斯分类和贝叶斯网络，读者将了解到如何利用概率模型进行决策和推理。线性和非线性分类器设计部分，读者将学习如何构建和优化分类器以适应不同的数据分布。特征生成和特征选择技术有助于降低数据复杂度，提高识别性能。学习理论部分则探讨了理论上的最优学习策略和性能界限。 新引入的大数据集和高维数据处理算法，如核方法，是针对现代数据分析挑战的解决方案。非线性降维技术如主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)的扩展，可以帮助在高维空间中找到关键特征。非负矩阵因数分解(NMF)则常用于数据表示和挖掘潜在结构。关联性反馈是推荐系统中的关键技术，用于提升用户体验。鲁棒回归考虑了数据中的异常值，使得模型更具稳健性。半监督学习在有限标记数据的情况下也能进行有效学习。谱聚类利用数据的相似性关系构造图谱，进而进行聚类，而聚类组合技术则能结合多种聚类结果，提高聚类的稳定性和准确性。 本书的习题和MATLAB实现为读者提供了动手实践的机会，通过解决实际问题来深化理解。在线提供的习题解答进一步强化了学习体验，使读者能够自我检查和提高。 "模式识别 第四版" 是一本全面且深入的教材，适合于计算机科学、统计学、机器学习和数据科学等相关专业的学生和研究人员，同时也可作为相关行业从业者的重要参考书。