本书全面阐述了模式识别的基础理论、*方法以及各种应用。讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的*算法，提供了*的分类器和鲁棒回归的核方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。

模式识别第四版课后习题答案

将第九章特征选择内容进行概括，制作成授课ppt，方便老师同学们进行授课

本pdf是模式识别第四版（Sergios Theodoridis）的配套答案，包括各章节的习题详细答案以及要点总结，笔记详尽，讲解透彻。 介绍：Notes and Solutions for: Pattern Recognition by Sergios Theodoridis and Konstantinos Koutroumbas

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模式识别的经典教材，从有监督和无监督两个方面比较详细的介绍了当今主流的模式识别算法。

模式识别第四版（Pattern Recognition Fourth Edition） Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas著