模式识别基础：边肇祺著经典教程

"模式识别是计算机科学和人工智能领域的一个核心课题，主要研究如何让机器理解和辨识各种数据模式。《模式识别》是由边肇祺编著的，清华大学出版社出版的一本经典教材。这本书深入浅出地介绍了模式识别的基础理论和方法，对相关领域的学者和学生具有很高的参考价值。 书中首先在第一章‘绪论’中阐述了模式识别的基本概念，明确了模式和模式识别的意义。模式识别涉及到对数据的分析和理解，旨在通过分析数据的特征来区分不同的类别或模式。此外，书中还讨论了模式识别系统的基本构成，包括输入、处理和输出等组成部分，以及系统在实际应用中可能遇到的问题。 第二章‘贝叶斯决策理论’介绍了决策理论的基础，这是模式识别中的重要工具。贝叶斯决策理论基于概率模型，提供了一种处理不确定性的方法。书中详细讲解了几种常用的决策规则，如最小风险决策、最大后验概率决策等，并探讨了在正态分布假设下的统计决策问题。此外，还涉及了分类器错误率的问题，这对于评估和优化分类器性能至关重要。 第三章‘概率密度函数的估计’深入到参数估计的领域，这是理解数据分布的关键。书中涵盖了参数估计的基本概念，如最大似然估计和贝叶斯估计，并专门讨论了正态分布的监督和非监督参数估计。非参数估计则用于当总体分布未知时的情况，书中也介绍了这一方法在分类器错误率估计中的应用。 第四章‘线性判别函数’关注于线性分类技术，特别是Fisher线性判别，这是一种有效的分类方法，通过寻找最佳的超平面将不同类别的样本分开。Fisher线性判别法以其高效性和易于实现的特点，在模式识别中有广泛应用。 这些章节的习题设计有助于读者巩固所学知识，通过实践加深理解。全书内容安排由浅入深，逐步引导读者掌握模式识别的基本原理和实用技术。 《模式识别》是一本全面介绍模式识别理论和实践的书籍，对于学习和研究模式识别的读者来说，它提供了丰富的理论基础和实际案例，是一份不可或缺的学习资料。"