人工智能之模式識別（簡體書）

本書是一本全面介紹模式識別領域相關知識的教材，為讀者提供模式識別技術的基本概念、算法體系和歷史發展脈絡，從基本模型和底層原理出發深入探討各種模式識別方法的核心機制與應用策略。本書內容首先介紹了人工智能的概念內涵，以及模式識別與人工智能、機器學習的相互關係，然後詳細闡述了模式識別的一系列基本概念，分析了模式識別問題的解決思路，建立了完整的模式識別系統。書中針對線性分類器、貝葉斯分類器、最近鄰分類器、組合分類器、數據聚類、模糊模式識別、神經網絡模式識別和結構模式識別等各類算法進行了詳細講解，構建了完整的算法體系，並探討了特徵工程、統計學習理論等模式識別和機器學習中的基礎性問題。本書強化了模式識別技術的實踐應用，通過典型算法案例的分析和實現來幫助讀者更加深入地理解所學內容，增強實踐能力。本書主要面向高等院校計算機、自動化、大數據、信息電子等人工智能相關本科專業的學生用作學習模式識別課程的教材，也可供相關學科領域的研究生、科研人員、工程技術人員和社會學習者作為學習、研究和工程實踐的參考。本書配有電子課件、教學大綱、習題答案、教學視頻及源代碼等教學資源，選用本書作教材的教師，請登錄www.cmpedu.com註冊後下載。