模式识别（第2版）- 希腊 THEODORIDIS, S

"Pattern Recognition (2nd ed.) 是一本由希腊学者THEODORIDIS, S 和 KONSTANTILOS KOUTROUMBAS 合著的经典著作，主要关注模式识别这一领域。这本书是第二版，由ACADEMIC PRESS 出版，并属于ELSEVIER出版社。书中详细探讨了模式识别的理论和应用，适用于学术研究和专业学习。" 《模式识别》第二版是模式识别领域的权威参考书籍，由塞吉奥斯·西奥多里迪斯（Sergios Theodoridis）和康斯坦丁诺斯·库特鲁姆巴斯（Konstantinos Koutrombas）合作撰写。两位作者分别来自希腊雅典大学的信息学与电信学院以及雅典国家天文台的空间应用与遥感研究所，他们在该领域具有深厚的学术背景和实践经验。 本书深入讲解了模式识别的基础理论，包括统计学习、特征提取、分类算法、神经网络、支持向量机、模糊逻辑等多个核心主题。这些内容对于理解如何从数据中识别模式，进而进行预测和决策至关重要。作者们通过实例分析和实际应用，帮助读者掌握理论知识的同时，也提供了将理论应用于实际问题的指导。 在统计学习部分，书中可能涵盖了贝叶斯分类、最大似然估计、最小二乘法等统计方法，这些方法是模式识别的基础。在特征提取方面，可能会讨论如何从原始数据中提取有意义的表示，以便于后续的分析。此外，书中也会详细介绍各种分类算法，如决策树、K近邻法（KNN）、朴素贝叶斯等，以及近年来非常流行的深度学习模型。 在机器学习部分，特别是神经网络章节，作者会介绍人工神经网络的基本结构、训练过程以及反向传播算法。支持向量机（SVM）作为监督学习的重要工具，也会被详细阐述，包括核函数的选择和优化问题。模糊逻辑部分则可能涉及模糊集理论及其在不精确或不确定数据处理中的应用。 本书还可能涵盖模式识别的最新发展，如深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的重要应用。同时，书中会强调如何评估和比较不同识别模型的性能，以及如何处理过拟合和欠拟合等问题。 《模式识别》第二版是一本全面而深入的教材，适合对模式识别感兴趣的学者、研究人员和工程师阅读。它不仅提供了丰富的理论知识，而且强调了实践应用，是该领域不可或缺的参考资料。