模式识别 第四版 资源下载
资源描述
本书《模式识别 第四版》全面阐述了模式识别的基础理论、方法以及各种应用。书中详细讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，本书增加了大数据集和高维数据相关的新算法，提供了新的分类器和鲁棒回归的核方法。此外，本书还新增了一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。
每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，并给出一些例题的多种求解方法。支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。
适用人群
本书适合计算机科学、人工智能、数据科学等相关领域的学生、研究人员以及工程师阅读。无论是初学者还是专业人士，都能从本书中获得宝贵的知识和实践经验。
如何使用
- 下载资源：点击下载按钮获取本书的电子版。
- 阅读学习：按照章节顺序阅读，理解模式识别的基本理论和方法。
- 实践练习：完成每章的习题与练习，使用MATLAB进行编程实践。
- 参考解答：访问支持网站获取习题解答，对照自己的答案进行学习。
注意事项
- 本书内容较为深入，建议读者具备一定的数学和编程基础。
- 在阅读过程中，建议结合实际问题进行思考和实践，以加深理解。
- 如有任何疑问或建议，欢迎在支持网站上留言交流。
希望本书能帮助你在模式识别领域取得更大的进步！