导读： 本书综合考虑了有监督和无监督模式识别的经典的以及当前的理论和实践，为专业技术人员和高校学生建立起了完整的基本知识体系。本书由模式识别领域内的两位顶级专家合著，从工程角度全面阐述了模式识别的应用，内容包括贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性...
本书综合考虑了有监督和无监督模式识别的经典的以及当前的理论和实践，为专业技术人员和高校学生建立起了完整的基本知识体系。本书由模式识别领域内的两位顶级专家合著，从工程角度全面阐述了模式识别的应用，内容包括贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器 (包含神经网络和支持向量机) 、动态编程和用于顺序数据的隐马尔科夫模型、特征生成 (包含小波、主成分分析、独立成分分析和分形分析) 、特征选择技术、来自学习理论的基本概念、聚类概念和算法等。
本书是享誉世界的名著，内容既全面又相对独立，既有基础知识的介绍，又有本领域研究现状的介绍，还有对未来发展的展望，是本领域最全面的参考书，被世界众多高校选用为教材。本书可作为高等院校计算机、电子、通信、自动化等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。
