焦李成、尚荣华、刘芳、杨淑媛、侯彪等著的《稀疏学习分类与识别(精)》对近年来稀疏学习、分类与识别领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从稀疏学习、分类与识别三个方面展开介绍，主要内容包含如下几个方面：以学习数据的有效表示为主题，通过挖掘数据本身固有的结构，如几何结构、稀疏与低秩结构等信息来更有效地学习数据的表示；从经典的压缩感知理论框架出发，讨论压缩感知的基本理论、方法和应用的发展概况，并侧重介绍基于过完备字典的结构化压缩感知；上述方法在图像解译中的应用。
本书可为计算机科学、信息科学、人工智能、自动化技术等领域及交叉领域中从事量子计算、进化算法、机器学习及相关应用研究的技术人员提供参考，也可作为相关专业研究生和高年级本科生教材。
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