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寄语：
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内容简介：
本书旨在通过对机器学习主要原理和方法的介绍，并且结合作者多年来在视觉感知方面的研究成果，对于其他书籍未涉及的一些前沿研究进行补充阐述。本书面向有数学基础的模式识别专业的本科生和研究生，以及有志于钻研模式识别相关领域，包括机器学习和视觉感知等方向的读者，通过对于基础理论循序渐进、深入浅出的讲解，帮助读者更快速地掌握机器学习的基本方法，在此基础上每章的内容由易到难，读者可以根据自己的掌握程度以及兴趣，选择特定的方向进行更深入的学习。
书籍目录：
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作者介绍：
张宝昌，北京航空航天大学自动化学院副教授。北航自动化学院，主讲本科生核心专业课程“模式识别与机器学习”、本科生课程“现代控制导论”、研究生课程“机器学习理论与应用”、研究生学位课程“图像处理系列实验”等课程。主持一项本科生教改项目。
主要从事模式识别与智能系统相关理论研究与应用，先后三次访问GriffithUniversity，以及访问香港理工大学，香港中文大学，建立深入的合作关系。
出版社信息：
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书籍多样性：8分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：9分
使用便利性：7分
书籍清晰度：6分
书籍格式兼容性：7分
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书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：7分
主题深度：5分
文字风格：8分
语言运用：5分
文笔流畅：3分
思想传递：4分
知识深度：4分
知识广度：4分
实用性：7分
章节划分：3分
结构布局：5分
新颖与独特：3分
情感共鸣：9分
引人入胜：7分
现实相关：8分
沉浸感：7分
事实准确性：8分
文化贡献：9分