《模式识别(第3版)》是清华大学自动化系国家精品课程“模式识别基础”的教材，是在《模式识别》第一版和第二版基础上重写而成的。本教材系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等，并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、B00sting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性，并覆盖部分当前研究前沿。
《模式识别(第3版)》可以作为高等院校自动化、计算机等相关专业高年级本科生和研究生学习模式识别的教材，也可以供计算机信息处理、生物信息学、数据挖掘、统计等各领域中从事模式识别相关工作的广大科技人员和高校师生参考。
具体描述
读后感
磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...
评分我是计算机科学研究生。在学习《模式识别》课程时用的是第二版。但是所作研究超出了其中的知识。在参考各种书籍后，发现第三版是比较出色的。不但介绍了最新的模式识别技术，而且文笔中还有一种鼓励采用新技术的影子。同时，第三版的讲解也比第二版详细许多，例子也鲜活许多。...
评分磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...
评分我是计算机科学研究生。在学习《模式识别》课程时用的是第二版。但是所作研究超出了其中的知识。在参考各种书籍后，发现第三版是比较出色的。不但介绍了最新的模式识别技术，而且文笔中还有一种鼓励采用新技术的影子。同时，第三版的讲解也比第二版详细许多，例子也鲜活许多。...
评分边老先生科研实力不凡，但写书实在不敢恭维，这本书既不适合作为教材也不适合自学，我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练，有些地方又过于繁琐，堆砌公式。除了第一章值得看看外，其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样，其他部分的内容...
用户评价
好教材。需要数理统计，最优化的基础，最好先学一门《机器学习》，再看这本书时，就会流畅许多。我对非监督学习的内容接触的少，所以本书最后50页，看得慢了许多。1.面面俱到，该讲的都讲了，提纲挈领不废话 。2.有实例介绍，多为作者自己的研究案例，讲得明白。 3.作者讲出了作者自己对模式识别的思考和想法，不是抄来抄去的拼凑。4.作者是中国人，语言通顺，比翻译版课本易读。
评分教材教材
评分讲得很浅，一般；值得赞赏的是每章的引言和小结写得还是不错的。内容没有其他教程那样丰富，结构也不是很完整，不过书中讨论的内容还是讲得较为详细的。
评分概括性比较强，可以算是针对初学者的一个总的介绍，里面也有不少作者的不少经验。
评分经典模式识别教材
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