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内容简介：本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、原理实现和典型工程应用。全书共10章。第1章介绍模式识别的基础知识；第2章介绍贝叶斯决策理论；第3章介绍概率密度函数的参数估计；第4章介绍非参数判别分类方法；第5章介绍聚类分析；第6章介绍特征提取与选择；第7章介绍模糊模式识别；第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；第9章介绍典型深度学习模型及应用；第10章介绍模式识别的工程应用。每章的内容安排从问题背景引入，系统讲述基本原理、方法和实践应用(通过Python软件编程)。