模式识别第四版：机器学习与数据挖掘探索

"模式识别第四版" 本书"模式识别第四版"是关于人工智能领域核心主题的一本专业著作，涵盖了模式识别、机器学习和数据挖掘的关键概念和技术。这三者是现代信息技术发展的基石，特别是在大数据分析、人工智能应用和智能系统开发中扮演着至关重要的角色。 模式识别是理解和解释数据的核心过程，它涉及到对数据中的模式和规律的自动检测。在书中，可能详细讲解了模式识别的基本理论，包括特征提取、分类器设计、统计建模以及图像和语音识别等实际应用。作者可能会讨论各种模式识别算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络和贝叶斯分类等，并探讨它们的优缺点和适用场景。 机器学习是模式识别的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下通过经验学习。书中可能深入探讨了监督学习、无监督学习和强化学习等主要类型，以及相关的算法，例如线性回归、逻辑回归、随机森林、深度学习等。同时，可能会涉及如何处理缺失数据、过拟合和欠拟合问题，以及模型评估和选择的策略。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，它与模式识别和机器学习紧密相关。书中的数据挖掘部分可能涵盖预处理技术，如数据清洗、数据集成和数据转换，以及数据挖掘方法，如关联规则学习、聚类分析和序列模式挖掘。此外，可能会讨论数据挖掘在市场分析、社交网络分析和预测模型构建等方面的应用。 本书可能还包括实际案例研究，展示如何将这些理论应用于解决真实世界的问题。作者可能会提供实用的代码示例，帮助读者理解如何在Python、R或其他编程语言中实现这些算法。此外，书中的练习和项目可能鼓励读者自己动手实践，进一步巩固理论知识。 最后，版权信息提示，本书由Elsevier出版，所有版权受法律保护，未经许可，不得复制或传播。对于学术和商业用途的版权查询，读者可以联系出版社获取授权。该书的ISBN号为978-1-59749-272-0，便于图书馆和个体读者进行订购和引用。 "模式识别第四版"是一本全面介绍模式识别、机器学习和数据挖掘的权威教材，适合于大学计算机科学和工程专业的学生，以及对这些领域感兴趣的科研人员和从业人员。通过阅读本书，读者将能够掌握这些领域的基本原理和实用技能，为应对复杂的数据分析挑战打下坚实基础。