统计模式识别基础(第二版)

"Introduction to statistical pattern recognition 2nd" 《统计模式识别》第二版是一本经典的教科书，专注于统计模式识别和线性判别分析，其影响力持久且内容至今仍处于研究前沿。这本书广泛涵盖了模式识别领域的问题，既应用于工程问题，如字符识别和波形分析，也适用于生物学和心理学中的大脑建模。统计决策和估计是本书的主要主题，被认为是模式识别研究的基础。 第二版进行了全面修订，适合用作初级模式识别课程的教材，同时也可作为该领域的从业者参考书。每章都包含计算机项目和练习，旨在增强读者的实践能力和理论理解。本书隶属于"计算机科学与科学计算"系列，由WERNERRHEINBOLDT编辑，作者Keinosuke Fukunaga是普渡大学电气工程学院的教授。 统计模式识别是数据分析和机器学习领域的一个关键分支，它涉及到从数据中提取有用信息并建立模型来分类或预测未来的模式。线性判别分析（LDA）是一种常用的技术，用于高维数据的降维和分类，它通过找到最佳的线性超平面来最大化类间距离，同时最小化类内距离。 本书会介绍基本的统计概念，如概率分布、假设检验、最大似然估计等，这些都是进行模式识别的前提。同时，它还会深入讲解监督学习方法，如朴素贝叶斯分类、决策树、支持向量机等。此外，无监督学习技术，如聚类算法（K-means、层次聚类），也会有所涉及，这些在未标记数据的分析中非常重要。 在计算机项目部分，读者将有机会实际操作这些理论，应用到真实数据集上，从而加深对统计模式识别的理解。练习题则帮助巩固理论知识，提高解决问题的能力。 《统计模式识别》第二版是学习这一领域的宝贵资源，无论是初学者还是经验丰富的研究人员，都能从中受益。它结合了理论深度和实践经验，使得读者能够掌握如何运用统计方法解决实际模式识别问题。