模式识别 算法及实现方法

本书主要介绍模式识别的基本概念与算法，全书分为11章，内容包括：模式识别概述、模式的表示、最近邻分类器、贝叶斯分类器、隐式马尔科夫模型、决策树、支持向量机、组合分类器、聚类方法等。我们希望本书有助于读者更好地理解模式识别技术以及该技术对各个领域的重要作用。本书包含了大量的工作实例，安排了适量的练习，提供了丰富的延伸阅读材料。希望每一位读者都能从中受益。本书适用于本学科的本科生和研究生及本领域的研究者。