模式识别：塞尔吉奥斯·西奥多里迪斯与康斯坦丁诺斯·库特鲁姆巴斯合著

"模式识别是计算机科学和人工智能领域的一个关键分支，主要关注从数据中识别出有用模式或结构。《模式识别》是由Sergios Theodoridis和Konstantinos Koutroumbas合作编写的第二版学术专著，该书详细探讨了这一主题。两位作者分别来自希腊雅典大学的信息与电信学院和雅典国家天文台的空间应用与遥感研究所，具有深厚的理论背景和实践经验。本书由Elsevier Academic Press出版，旨在为读者提供关于模式识别的全面而深入的了解。" 《模式识别》第二版涵盖了模式识别的基础理论、方法和技术，包括统计模式识别、机器学习、神经网络、支持向量机、图像处理和模式分类等多个方面。作者在书中深入浅出地阐述了模式识别的基本概念，例如特征提取、模型选择、训练与验证过程，以及如何利用这些工具解决实际问题。此外，书中还讨论了模式识别在众多领域的应用，如生物信息学、语音识别、图像分析、自然语言处理等。 在统计模式识别部分，读者可以了解到概率模型，如高斯混合模型和贝叶斯分类器，以及它们在数据建模中的作用。机器学习章节则涉及监督学习和无监督学习算法，如决策树、随机森林、K近邻法（KNN）和聚类算法等。神经网络部分则介绍了前馈网络、自编码器和深度学习模型，特别是它们在模式识别中的最新进展。 支持向量机（SVM）章节是另一大重点，详细解释了核函数、软间隔和结构风险最小化等概念，展示了SVM在小样本和高维空间中的优势。图像处理章节涵盖了图像预处理、特征提取和图像分类技术，这对于视觉模式识别至关重要。最后，书中通过实例和案例研究来巩固理论知识，使读者能够将所学应用于实际项目。 《模式识别》第二版是模式识别领域的一本权威参考书，它不仅适合于研究生和研究人员，也对那些希望深入理解数据驱动的决策和预测模型的工程师及专业人士非常有帮助。通过阅读本书，读者将获得对模式识别理论与实践的全面理解，并能掌握解决复杂模式识别问题的关键技能。