内容简介
《模式分类》是一本经典的机器学习与模式识别教材，由模式识别领域的权威专家编写。本书系统介绍了模式分类的基本概念、理论方法和应用技术。
主要内容包括：贝叶斯决策理论、参数估计、非参数方法、线性判别函数、神经网络、支持向量机、无监督学习与聚类等。书中包含大量实例和习题，适合作为高年级本科生和研究生的教材。
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