终于找到一本适合自学的模式识别与机器学习 教程书了！

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这本书之所以适合自学是因为这本书迭代过的第二版进行了针对性的更新，力求在理论与实践之间找到平衡，不仅更新了最新的方法，还提供了基于 Python 的应用实例。 作者是德克萨斯A\x26amp;amp;M大学电气与计算机工程系的教授，这本书就是源自作者在德克萨斯A\x26amp;amp;M大学 10年的研究生课程讲义，这些课程涵盖了模式识别、生物信息学和材料信息学。 PDF我帮大家下载好了，家划到图7、8添加小助手既可获取！（记得发送标题给小助手） 第一章是总体介绍，旨在激发读者对本书主题的兴趣。 第二章至第八章主要讨论分类问题。 第二章和第三章分别介绍了基于最优样本和一般样本的分类方法，是分类问题的基础章节。 第四至六章探讨了分类规则的三个主要类别：参数方法、非参数方法和函数逼近方法； 而第七章和第八章则分别讨论了分类问题的 ………………………………