本书系统地介绍统计模式识别的理论和技术，并讨论机器学习领域的诸多问题和相关算法，反映模式识别理论和技术的最新研究进展。其中，大部分识别和分类问题取材于工程学、统计学、计算机科学和社会学等领域的相关应用，并配有应用研究实例。与前版相比，充实或新增了关于估计概率密度的贝叶斯方法、估计概率密度的新的非参数方法、新的分类模型、谱聚类问题、分类规则的归纳法、复杂网络等方面的介绍。

网友对统计模式识别（第三版）的评论

书本印刷清晰，包括正文，各种公式。翻译很用心，一点也不生硬，比起坑爹范明的翻译好多了。很满意的一次购书！

仅从翻译质量来说，给五颗星。

需要深入理解，区别于一般的模式识别

高深的书，真能学到很多知识！

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