“本书的第1版是模式识别领域的莫基性著作。而今，Stork博士又从近年这一领域的最新成果中精选出重要的内容.对模式识别领域的发展作出新的总结.并指明了对未来30年至关重要的问题。本书风格简明易读，新增的图表使得许多统计和数学题材非常生动，最终以完美与和谐的形式，引导读者深入各种新的主题。”
一Sargur NSrihari博士纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系教授开发和研究模式识别系统的实践者，无论其应用涉及语音识别、字符识别、图像处理还是信号分析，常会遇到需要从大量令人迷惑的技术中做出选择的难题。这本独一无二的教材及专业参考书，为你准备了充足的资料和信息，供你选择最适合的技术。作为一本在过去几十年内模式识别领域经典著作的新版.这一版本更新并扩充了原作，重点介绍模式分类及该领域近年来的巨大进展。本书已被卡内基-梅隆、哈佛、斯坦福、剑桥等120多所大学采用为教材。
本书的特点：
·清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法，包括神经网络、随机方法、遗传算法以及机器学习理论
·提供350多幅高质量的双色图表，用于突出各种概念
·收入大量实用的例题
采用伪代码形式的模式识别算法
。扩充了对正文有关键意义的习题和计算机练习
。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术·每章后面附有文献历史评述以及重要的参考文献
·附录补充了必要的数学基础知识

Richard O.Duda于麻省理工学院获得电气工程博士学位，是加州SanJoso州简立大学电气工程系名誉教授。他是美国人工智能学会会士、IEEE会士。
Peter E.Hart 是加州Ricoh lmovations公司的创始人。总裁和CEO.同时还是理光公司的高级副总裁，在此之前曾任理光加州研究中心的高级副总裁。他是美国人工智能学会会士.IEEE会士，曾获IEE信息论协会50周年论文奖。
Duda G.Stork 于马里兰大学获得博士学位，现任加Ricoh lmovaiom公司的首席科学家.同时也是斯坦福大学电气工程与计算机科学客座教授。

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模式分类  （原书第2版）_11125728.pdf