另一本好书是： - Theodoridis 和 Koutroumbas 的模式识别

它是关于模式识别背景下的分类器、特征和聚类的。

它包含您想要的所有数学内容，并通过参考论文、书籍等来支持所有内容。它没有练习，因此您需要查看其他地方。

另请参阅有关此问题的StackOverflow 问题。

Theodoridis 和 Koutroumbas 的 Pattern Recognition（上面建议）有一本配套的 Matlab 书，其中有很多 Matlab 练习，并与主要教科书一起使用。查看一下>> 模式识别简介：一种 Matlab 方法

最受欢迎的选择似乎是

• 机器学习：墨菲的概率视角
• Duda 等人的模式分类
• Hastie 等人的统计学习要素。斯坦福大学免费提供。
• 海量数据集的挖掘，斯坦福大学免费提供。
• 贝叶斯推理和机器学习，在线免费提供。
• 从数据中学习。阿布-穆斯塔法。它带有加州理工学院的视频讲座

也值得注意

• Mackay 的信息理论、推理和学习算法，免费。
• van der Heijden 的分类、参数估计和状态估计。
• 计算机视觉：模型、学习和推理，Prince
• Koller 的概率图形模型 。在 Coursera 上有一个随附的课程。