Introduction to Pattern Recognition

Sergios Theodoridis

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An accompanying manual to Theodoridis/Koutroumbas, Pattern Recognition, that includes Matlab code of the most common methods and algorithms in the book, together with a descriptive summary and solv

模式识别(第4版)(修订版)

Sergios Theodoridis

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模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域包括图像分析、光学字符识别、信道均衡、语言识别和语音分类等。本书全面介绍了模式识别的基础理论、**方法及各种应用，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选择技术、学习理论的基本概念及聚类的概念与算法，新增了与大数据集和高维数据相关的算法，详细论述了非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁

机器学习：贝叶斯和优化方法（英文版·原书第2版）

Sergios Theodoridis

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本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书

机器学习

Sergios Theodoridis

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本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中，经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等，新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系，各章内容

Machine Learning

Sergios Theodoridis

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作者简介 Sergios Theodoridis 希腊雅典大学信息系教授。主要研究方向是自适应信号处理、通信与模式识别。他是欧洲并行结构及语言协会（PARLE-95）的主席和欧洲信号处理协会（EUSIPCO-98）的常务主席、《信号处理》杂志编委。 Konstantinos Koutroumbas 1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自20