本书全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法以及各种应用。模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域有图像分析、光学字符识别、信道均衡、语言识别和音频分类等。本书在完美地结合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、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，增加了大数据集和高维数据相关的最新算法，这些算法适用于Web挖掘和生物信息等应用；提供了最新的分类器和鲁棒回归的核方法；分类器组合技术，包括Boosting方法。新增一些热点问题，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，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。
本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信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。
Serclios Theodoridis于1973年在雅典大学获得物理学学士学位，又分别于1975和1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。自1995年，他是希腊雅典大学信息与通信系教授。他有4篇论文获得IEEE的神经网络会刊的卓越论文奖，他是IET和IEEE高级会员。
Konstatinos Koutroumbas，1989年毕业于希腊佩特雷大学的计算机工程与信息学院，1990年在英国伦敦大学获得计算机科学硕士学位，1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年任职于希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院，是国际知名的专家。
- 本书系统阐述模式识别基础理论与最新方法，涵盖贝叶斯分类、线性与非线性分类器设计、特征生成与选取、聚类算法及半监督学习等核心内容，构建了完整的知识体系。
- 内容紧跟技术发展，新增大数据集处理、高维数据算法、核方法、分类器组合技术如Boosting，以及非线性降维、鲁棒回归等前沿热点，适用于Web挖掘和生物信息等领域。
- 每章均配备习题与MATLAB编程练习，并提供多种求解方法示例，旨在帮助读者通过实际编程操作加深理解，提升解决复杂模式识别问题的工程实践能力。
- 高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业的研究生及高年级本科生，可作为模式识别、机器学习、人工智能等课程的核心教材使用。
- 从事计算机信息处理、自动控制、数据挖掘、生物信息学等相关领域的工程技术人员，可作为深入理解算法原理与应用的权威参考书。
- 对统计模式识别、分类算法、聚类分析有深入研究需求的科研人员，需具备扎实的数学基础，能够接受严谨的理论推导与复杂的算法实现。
- 本书中文译本存在大量翻译错误，尤其是数学公式和专业术语部分，极易导致理解偏差。强烈建议读者对照英文原版阅读，或直接阅读原版以避免误导。
- 书中公式列举多但推导少，部分数学细节可能存在错误。读者需结合参考文献自行查证严谨证明，切勿盲目信任书中推导过程，需具备独立批判性思维。
- 内容涵盖面广且理论深度大，初学者易感吃力。建议先掌握基础线性代数与概率论，利用书中MATLAB代码辅助理解，切勿因翻译问题放弃，应坚持研读原版。
- 读者普遍认为本书内容全面、框架严谨，涵盖了从经典贝叶斯到现代机器学习的广泛算法，是模式识别领域极具价值的工具书，适合查阅与深入学习。
- 中文译本质量受到广泛批评，存在大量机器翻译痕迹、术语错误及公式混淆问题。多位读者指出翻译严重阻碍理解，甚至产生误导，强烈不推荐依赖中文版。
- 尽管部分算法属于浅层学习范畴，但书中关于特征选择、聚类及分类器组合的深入讲解仍具重要参考价值。读者需警惕翻译陷阱，坚持使用原版以获取正确知识。
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
- "A general principle adopted by most of these techniques is the decomposition of the problem into smaller problems that are easier to handle. For each smaller problem, a single node is employed. Its parameters are determined either iteratively using appropriate learning algorithms. From the way these"
- "The other direction we will follow to design a multilayer perceptron is to fix the architecture and compute its synaptic parameters so as to minimize an appropriate cost function of its output. This method not only overcomes the drawback of the resulting large networks of the previous section but al"
- "A popluar family of continuous differentiable functions, which approximate the step function, is the family of sigmoid functions. A typical representative is the logistic function: f(x) = \frac{1}{1+exp(-ax)} All these functions are also known as squashing functions since their output is limited in "
- "From the moment we move away from the step function, all we have said before about mapping the input vectors onto the vertices of a unit hyper-cube is no longer valid. It is now the cost function that takes on the burden for correct classification."
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