模式识别第四版 - Theodoridis & Koutroumbas

"模式识别第四版，作者Theodoridis与Koutroumbas，是一部英文原版教材，由学术出版社Academic Press（Elsevier的一部分）出版。本书关注模式识别这一主题，适合相关领域的学习者和研究者使用。" 《模式识别》是模式识别领域的经典教材，已更新至第四版。由Theodoridis和Koutroumbas两位专家撰写，它全面覆盖了模式识别的基础理论、方法和技术。模式识别是一门研究如何使计算机系统理解和分类数据的学科，广泛应用于图像处理、语音识别、生物信息学、机器学习等多个领域。 该书详细介绍了模式识别的基本概念，如概率模型、统计决策理论、特征选择和提取、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器以及深度学习等核心内容。每一章都可能包含理论讲解、实例分析和习题，旨在帮助读者深入理解并掌握模式识别的原理和实践技巧。 在统计模式识别部分，书中可能涵盖了高斯混合模型、马尔可夫随机场和隐马尔可夫模型等。这些模型在处理连续或离散数据时非常有效，常用于图像分割和语音识别。此外，书中还会涉及特征工程的重要性，包括如何选择和构造最能反映数据本质的特征。 神经网络章节可能包括前馈网络、自编码器、卷积神经网络和递归神经网络等，这些网络在模式识别中扮演着重要角色，尤其是在图像识别和自然语言处理方面。支持向量机（SVM）作为一种非线性分类器，其理论和应用也会有详尽的讨论。 在机器学习和深度学习的章节中，读者可以了解到深度信念网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等先进模型，这些都是当前模式识别领域的热点。同时，书中可能还涵盖了正则化、超参数调优和集成学习等提高模型性能的方法。 版权信息提示，本书受法律保护，未经许可，不得复制或传播。读者可以通过Elsevier出版社获取授权，也可以在其官网上完成版权申请。该书的国际标准书号（ISBN）为978-1-59749-272-0，这便于图书馆和其他机构进行索引和订购。 《模式识别第四版》是模式识别领域的一部权威教材，适合大学高年级学生、研究生以及从事相关研究和开发的专业人士阅读。通过深入学习，读者不仅可以理解模式识别的基本原理，还能掌握实际应用中的关键技术和策略。