统计模式识别是一个异常活跃的学习和研究领域，近些年来取得了许多新进展。很多新的应用都需要健壮而有效的模式识别技术。统计决策与估计被盾做是模式识别研究的基本部分。 统计模式识别（第二版）做了全面的修订，加入了大量的新方法和新技术，以及新的参考文献。本书对统计模式识别这个领域做了全面的介绍——包括工程学、统计学、计算机科学以及社会科学等内容。本书覆盖了许多应用领域，如数据库的设计、神经网络以及决策支持系统等。 本书主要特点： 对模式识别做了完备的介绍； 每种方法的论述都附有实例说明； 涵盖了贝叶斯方法、神经网络、支持向量机以及非监督分类； 每小节的结束部分都阐述了所提及方法的应用，并介绍了讲一步的理论进展； 附有相异度、参数估计、线性数和概率论等背景知识； 附有各
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