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内容简介：
本书主要介绍了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、*近邻分类器、贝叶斯分类器、隐式马尔可夫模型、决策树、支持向量机、组合分类器、聚类方法等。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。
书籍目录：
目录
第1章
导论
第2章
模式集合的表征
第3章
近邻分类器
第4章
贝叶斯分类器
第5章
隐士马尔可夫模型
第6章
决策树
第7章
支持向量机
第8章
多分类器组合
第9章
聚类方法
第10章
本书总结
第11章
应用实例：手写数字识别
名词索引
作者介绍：
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出版社信息：
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其它内容：
编辑推荐
本书适用于电子信息、计算机、自动控制等专业的本科生和研究生及本领域的研究者。
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书籍真实打分
故事情节：5分
人物塑造：9分
主题深度：3分
文字风格：5分
语言运用：8分
文笔流畅：5分
思想传递：7分
知识深度：5分
知识广度：9分
实用性：6分
章节划分：7分
结构布局：7分
新颖与独特：5分
情感共鸣：3分
引人入胜：7分
现实相关：7分
沉浸感：3分
事实准确性：6分
文化贡献：7分