模式識別

《模式識別(第3版)》是清華大學自動化系國家精品課程“模式識別基礎”的教材，是在《模式識別》第一版和第二版基礎上重寫而成的。本教材系統(tǒng)地討論了模式識別的基本概念和代表性方法，包括監(jiān)督模式識別中的貝葉斯決策理論、概率密度函數(shù)的估計、線性判別函數(shù)、非線性判別函數(shù)、近鄰法、特征選擇與提取的典型方法以及非監(jiān)督模式識別中的基于模型的方法、混合密度估計、動態(tài)聚類方法、分級聚類方法等，并在相應章節(jié)包括了人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、決策樹與隨機森林、羅杰斯特回歸、B00sting方法、模糊模式識別等較新進入模式識別領(lǐng)域的內(nèi)容。整體內(nèi)容安排力求系統(tǒng)性和實用性，并覆蓋部分當前研究前沿。

《模式識別(第3版)》可以作為高等院校自動化、計算機等相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生學習模式識別的教材，也可以供計算機信息處理、生物信息學、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計等各領(lǐng)域中從事模式識別相關(guān)工作的廣大...

《模式識別(第3版)》是清華大學自動化系國家精品課程“模式識別基礎”的教材，是在《模式識別》第一版和第二版基礎上重寫而成的。本教材系統(tǒng)地討論了模式識別的基本概念和代表性方法，包括監(jiān)督模式識別中的貝葉斯決策理論、概率密度函數(shù)的估計、線性判別函數(shù)、非線性判別函數(shù)、近鄰法、特征選擇與提取的典型方法以及非監(jiān)督模式識別中的基于模型的方法、混合密度估計、動態(tài)聚類方法、分級聚類方法等，并在相應章節(jié)包括了人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、決策樹與隨機森林、羅杰斯特回歸、B00sting方法、模糊模式識別等較新進入模式識別領(lǐng)域的內(nèi)容。整體內(nèi)容安排力求系統(tǒng)性和實用性，并覆蓋部分當前研究前沿。

《模式識別(第3版)》可以作為高等院校自動化、計算機等相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生學習模式識別的教材，也可以供計算機信息處理、生物信息學、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計等各領(lǐng)域中從事模式識別相關(guān)工作的廣大科技人員和高校師生參考。

張學工

1994年于清華大學模式識別與智能系統(tǒng)專業(yè)獲工學博士學位，現(xiàn)任清華大學自動化系教授。主要從事機器學習的理論、方法與應用研究和生物信息學研究。