模式识别(第四版)：深入浅出的机器学习理论

"模式识别 (第四版)" 是一本由作者基于过去20年在电气与电子工程、计算机工程、计算机科学、信息学等不同领域的研究生课程教学经验编写的书籍。这本书旨在为具有基本微积分、线性代数基础和概率理论基础知识的学生提供一个自包含的学习资源。书中附有四个附录，涵盖了如概率与统计以及约束优化等数学工具。该书适合作为高级本科和研究生的教材，可用于一学期或两学期的课程，并且适合自学和专业人士作为参考书使用。 本书的主要内容围绕模式识别这一主题展开，深入讲解了如何识别和分析各种模式，包括图像、声音和其他复杂数据中的模式。书中可能涵盖了机器学习、深度学习、特征提取、分类算法、神经网络、决策理论等相关概念和技术。作者特别提到，本书的编写还考虑到了参与模式识别项目的研究人员和工程师的需求，因此书中包含的案例研究和实践应用可能会对这个群体特别有帮助。 此外，该书由Academic Press（Elsevier的一个印记）出版，并强调所有权利保留，未经许可，任何部分不得以任何形式复制或传播。对于需要复制或引用书中的内容，读者需先获得出版社的书面许可。图书的版权信息显示，此书遵循了国际标准书号（ISBN）的规定，并已向美国国会图书馆和英国图书馆提交了目录记录申请。 "模式识别 (第四版)" 是一本面向高级学习者和专业人员的权威教材，它不仅提供了深入的理论知识，还强调了实践应用，是学习和研究模式识别领域的重要参考资料。