模式分类（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 迪达 等 著，李宏东 等 译

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 统计学习
• 模式分类
• 人工智能
• 数据挖掘
• 算法
• PRML
• 监督学习
• 分类算法

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111121480

版次：1

商品编码：10057422

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2003-09-01

用纸：胶版纸

页数：530

编辑推荐

　　

　　《模式分类》（原书第2版）已被卡内基-梅隆、哈佛、斯坦福、剑桥等120多所大学采用为教材。本书作为流行和经典的教材和专业参考书，主要面向电子工程、计算机科学、数学和统计学、媒体处理、模式识别、计算机视觉、人工智能和认知科学等领域的研究生和相关领域的科技人员。开发和研究模式识别系统的实践者，无论其应用涉及语音识别、字符识别、图像处理还是信号分析，常会遇到需要从大量令人迷惑的技术中做出选择的难题。这本教材及专业参考书，为你准备了充足的资料和信息，供你选择最适合的技术。作为一本在过去几十年内模式识别领域经典著作的新版，这一版本更新并扩充了原作，重点介绍模式分类及该领域近年来的巨大进展。

内容简介

　　《模式分类》（原书第2版）的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

作者简介

　　Richard O.Duda于麻省理工学院获得电气工程博士学位，是加州San Jose州立大学电气工程系名誉教授。他是美国人工智能学会会士、IEEE会士。

　　Peter E.Hart是加州Ricoh lnnovations公司的创始人、总裁和CEO，同时还是理光公司的高级副总裁，在此之前曾任理光加州研究中心的高级副总裁。他是美国人工智能学会会士、IEEE会士，曾获IEEE信息论协50周年论文奖。

内页插图

精彩书评

　　开发和研究模式识别系统的实践者，无论其应用涉及语音识别、字符识别、图像处理还是信号分析，常会遇到需要从大量令人迷惑的技术中做出选择的难题。这本独特的教材及专业参考书，为你准备了充足的资料和信息，供你选择最适合的技术。作为一本在过去几十年内模式识别领域经典著作的新版，这一版本更新并扩充了原作，重点介绍模式分类及该领域近年来的巨大进展。本书已被卡内基-梅隆、哈佛、斯坦福、剑桥等120多所大学采用为教材。本书作为流行和经典的教材和专业参考书，主要面向电子工程、计算机科学、数学和统计学、媒体处理、模式识别、计算机视觉、人工智能和认知科学等领域的研究生和相关领域的科技人员。

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章 绪论
1.1 机器感知
1.2 一个例子
1.3 模式识别系统
1.3.1 传感器
1.3.2 分割和组织
1.3.3 特征提取
1.3.4 分类器
1.3.5 后处理
1.4 设计循环
1.4.1 数据采集
1.4.2 特征选择
1.4.3 模型选择
1.4.4 训练
1.4.5 评价
1.4.6 计算复杂度
1.5 学习和适应
1.5.1 有监督学习
1.5.2 无监督学习
1.5.3 强化学习
1.6 本章小结
全书各章概要
文献和历史评述
参考文献

第2章 贝叶斯决策论
2.1 引言
2.2 贝叶斯决策论——连续特征
2.3 最小误差率分类
2.3.1 极小化极大准则
2.3.2 Neyman-Pearson准则
2.4 分类器、判别函数及判定面
2.4.1 多类情况
2.4.2 两类情况
2.5 正态密度
2.5.1 单变量密度函数
2.5.2 多元密度函数
2.6 正态分布的判别函数
2.6.1 情况1：∑iδI
2.6.2 情况2：∑i=∑
2.6.3 情况3：∑=任意
2.7 误差概率和误差积分
2.8 正态密度的误差上界
2.8.1 Chernoff界
2.8.2 Bhattacharyya界
2.8.3 信号检测理论和操作特性
2.9 贝叶斯决策论——离散特征
2.9.1 独立的二值特征
2.1 0丢失特征和噪声特征
2.1 0.1 丢失特征
2.1 0.2 噪声特征
2.1 1贝叶斯置信网
2.1 2复合贝叶斯决策论及上下文
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献

第3章 最大似然估计和贝叶斯参数估计
3.1 引言
3.2 最大似然估计
3.2.1 基本原理
3.2.2 高斯情况：u未知
3.2.3 高斯情况：u和∑均未知
3.2.4 估计的偏差
3.3 贝叶斯估计
3.3.1 类条件密度
3.3.2 参数的分布
3.4 贝叶斯参数估计：高斯情况
3.4.1 单变量情况：P(U|D)
3.4.2 单变量情况：P(z|D)
3.4.3 多变量情况
3.5 贝叶斯参数估计：一般理论
3.5.1 最大似然方法和贝叶斯方法何时有区别
3.5.2 无信息先验和不变性
3.5.3 吉布斯算法
3.6 充分统计量
3.7 维数问题
3.7.1 精度、维数和训练集的大
3.7.2 计算复杂度
3.7.3 过拟合
3.8 成分分析和判别函数
3.8.1 主成分分析
3.8.2 Fisher线性判别分析
3.8.3 多重判别分析
3.9 期望最大化算法
3.10 隐马尔可夫模型
3.10.1 一阶马尔可夫模型
3.10.2 一阶隐马尔可夫模型
3.10.3 隐马尔可夫模型的计算
3.10.4 估值问题
3.10.5 解码问题
3.10.6 学习问题
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献

第4章 非参数技术
4.1 引言
4.2 概率密度的估计
4.3 Parzen窗方法
4.3.1 均值的收敛性
4.3.2 方差的收敛性
4.3.3 举例说明
4.3.4 分类的例子
4.3.5 概率神经网络
4.3.6 窗函数的选取
4.4 Kπ近邻估计
4.4.1 Kπ近邻估计和Parzen窗估计
4.4.2 后验概率的估计
4.5 最近邻规则
4.5.1 最近邻规则的收敛性
4.5.2 最近邻规则的误差率
4.5.3 误差界
4.5.4 K-近邻规则
4.5.5 K-近邻规则的计算复杂度
4.6 距离度量和最近邻分类
4.6.1 度量的性质
4.6.2 切空间距离
4.7 模糊分类
4.8 RCE网络
4.9 级数展开逼近
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献

第5章 线性判别函数
5.1 引言
5.2 线性判别函数和判定面
5.2.1 两类情况
5.2.2 多类的情况
5.3 广义线性判别函数
5.4 两类线性可分的情况
5.4.1 几何解释和术语
5.4.2 梯度下降算法
5.5 感知器准则函数最小化
5.5.1 感知器准则函数
5.5.2 单个样本校正的收敛性证明
5.5.3 一些直接的推广
5.6 松弛算法
5.6.1 下降算法
5.6.2 收敛性证明
5.7 不可分的情况
5.8 最小平方误差方法
5.8.1 最小平方误差及伪逆
5.8.2 与Fisher线性判别的关系
5.8.3 最优判别的渐近逼近
5.8.4 Widrow-Hoff算法或最小均方算法
5.8.5 随机逼近法
5.9 Ho-Kashyap算法
5.9.1 下降算法
5.9.2 收敛性证明
5.9.3 不可分的情况
5.9.4 一些相关的算法
5.10 线性规划算法
5.10.1 线性规划
5.10.2 线性可分情况
5.10.3 极小化感知器准则函数
5.11 支持向量机
5.12 推广到多类问题
5.12.1 Kesler构造法
5.12.2 固定增量规则的收敛性
5.12.3 MSE算法的推广
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
……

第7章 随机方法
第8章 非度量方法
第9章 独立于算法的机器学习
第10章 无监督学习和聚类
附录A 数学基础
参考文献
索引

前言/序言

《模式分类（原书第2版）》：深入探索模式识别的理论基石与前沿应用 这是一本旨在全面梳理和深入剖析模式识别领域核心理论、算法与应用的学术专著。它不仅是初学者踏入这一引人入胜的学科的理想入门读物，更是经验丰富的研究者和工程师们在复杂问题中寻求创新解决方案的宝贵参考。全书以严谨的数学框架为基础，辅以丰富的实例，力求为读者构建一个关于模式识别的系统化、体系化的知识图谱。 本书特色与价值 理论深度与广度的完美融合： 本书并未停留在对常用算法的简单介绍，而是深入挖掘了模式识别背后深刻的统计学、概率论、信息论以及优化理论基础。读者将能够理解各种方法的原理、假设以及其适用范围，从而在面对不同问题时，能够做出更明智的算法选择。同时，本书涵盖了从经典的贝叶斯分类器到现代的深度学习模型，几乎囊括了模式识别领域发展的各个重要阶段和关键技术。 循序渐进的知识体系： 从最基础的模式识别概念、数据预处理，到特征提取、降维，再到各类分类器、聚类方法，以及模型评估与优化，本书的章节安排清晰，逻辑递进。这种结构设计能够帮助读者逐步建立起对模式识别全貌的认知，避免在学习过程中感到迷失。对于初学者而言，本书的引导性将是巨大的财富；对于有一定基础的读者，则能帮助梳理和深化理解。 前沿技术的引入与解读： 随着人工智能的飞速发展，深度学习已成为模式识别领域不可或缺的强大工具。本书紧跟时代步伐，对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等主流深度学习模型在模式识别任务中的应用进行了详实的介绍和分析。这使得本书在保留经典方法精髓的同时，也具备了面向未来的前瞻性。 严谨的数学推导与直观的图示结合： 模式识别的许多关键概念和算法离不开数学的支撑。本书提供了必要的数学推导，确保读者理解理论的严谨性。同时，为了便于理解，书中大量运用了图示、示意图和流程图，将抽象的数学概念和复杂的算法流程形象化，极大地降低了阅读的门槛，提高了学习效率。 丰富的案例分析与应用场景： 理论的价值最终体现在实践中。本书通过大量的实际应用案例，展示了模式识别技术在图像识别、语音识别、文本分析、生物信息学、金融风控等众多领域的成功应用。这些案例不仅帮助读者理解算法的实际效用，也为读者提供了解决现实世界问题的思路和启发。 核心内容概览 第一部分：模式识别基础 模式识别导论： 什么是模式？什么是模式识别？它的发展历程、基本任务（如分类、回归、聚类、识别）以及与其他相关学科（如机器学习、计算机视觉、信号处理）的关系。本部分将为读者建立起对模式识别学科的基本认知框架。 数据预处理与表示： 真实世界的数据往往是嘈杂、不完整且格式不一的。本部分将介绍数据清洗、噪声去除、数据插补、归一化、标准化等关键的预处理技术。同时，也将探讨如何将原始数据转换为适合算法处理的数值表示，包括向量化、编码等方法。 统计模式识别基础： 这一部分是本书的基石。将详细介绍概率论、统计学在模式识别中的核心作用，包括条件概率、贝叶斯定理、先验概率与后验概率、似然函数等。重点将放在贝叶斯分类器的原理推导和应用，包括最大似然估计、最小风险贝叶斯分类器等。读者将理解如何基于概率模型进行决策。 第二部分：特征工程与降维 特征提取： 好的特征是模式识别成功的关键。本部分将介绍各种从原始数据中提取有意义特征的方法，例如图像中的边缘、角点、纹理特征，语音中的MFCC（梅尔频率倒谱系数），文本中的TF-IDF（词频-逆文档频率）等。 特征选择： 在提取大量特征后，并非所有特征都对分类任务有益，有些甚至可能引入噪声。本部分将讨论如何通过过滤法、包裹法、嵌入法等技术，选择最具有判别能力的特征子集，以提高模型性能和效率。 降维技术： 高维数据存在“维度灾难”问题，容易导致模型过拟合且计算量增大。本部分将深入讲解主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）等经典和现代的降维算法，理解它们如何通过线性或非线性的变换，将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的重要信息。 第三部分：分类器与模型 线性分类器： 如感知机、支持向量机（SVM）（包括核方法），它们将数据线性可分或通过核技巧实现非线性可分，是理解许多更复杂模型的基础。 概率模型分类器： 除了贝叶斯分类器，还将介绍朴素贝叶斯分类器，以及如何处理连续和离散特征。 决策树与集成学习： 决策树以其直观性和可解释性，以及随机森林、梯度提升（如AdaBoost, XGBoost）等强大的集成学习方法，能够显著提升分类性能，将是本部分的重点。 神经网络基础： 从最简单的多层感知机（MLP）开始，介绍激活函数、反向传播算法，理解神经网络的学习机制。 卷积神经网络（CNN）： 专门针对图像和网格结构数据的强大模型。本书将详细介绍卷积层、池化层、全连接层等核心组成部分，以及其在图像识别、目标检测等任务中的应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 适用于序列数据，如文本和语音。将深入剖析RNN处理序列信息的机制，以及LSTM如何解决长期依赖问题。 生成模型： 高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM），以及生成对抗网络（GAN）等，它们能够学习数据的潜在分布，用于生成新的数据样本，或进行无监督的学习。 第四部分：聚类与无监督学习 聚类基本概念： 什么是聚类？它在无监督学习中的重要性。 划分聚类法： 如K-Means算法，理解其迭代优化过程以及优缺点。 层次聚类法： 包括凝聚型和分裂型层次聚类，介绍树状图（Dendrogram）的构建和解读。 基于密度的聚类法： 如DBSCAN，能够发现任意形状的簇。 模型基聚类法： 如高斯混合模型（GMM），它在聚类任务中也扮演着重要角色。 第五部分：模型评估与优化 性能度量： 对于分类任务，将详细介绍准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC值等评价指标。对于聚类任务，也将介绍轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数等。 交叉验证： K折交叉验证、留一法等，理解其如何用于更可靠地评估模型泛化能力。 正则化技术： L1、L2正则化，Dropout等，用于防止模型过拟合，提高泛化能力。 超参数调优： 网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，寻找最优的模型超参数组合。 第六部分：高级主题与前沿应用 实例分割与目标检测： 基于深度学习的先进模型，如Faster R-CNN, YOLO, Mask R-CNN等。 自然语言处理中的模式识别： 文本分类、情感分析、机器翻译、信息抽取等。 语音识别与合成： 从声学模型到语言模型，再到端到端的深度学习方法。 生物信息学中的模式识别： DNA序列分析、蛋白质结构预测等。 异常检测与欺诈识别： 了解如何识别偏离正常模式的数据点。 多模态模式识别： 结合不同类型的数据（如图像+文本）进行识别。 《模式分类（原书第2版）》是一本内容全面、理论扎实、兼顾经典与前沿的教科书。它将引导读者掌握模式识别的核心原理和技术，并具备将这些知识应用于解决复杂实际问题的能力，为投身于人工智能、数据科学、计算机科学等相关领域的研究与开发工作奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于一个初涉模式识别领域的研究者来说，《模式分类（原书第2版》简直是一座宝藏。我尤其欣赏作者在讲解每种算法时，都会回顾其理论基础，并与其他算法进行对比分析。比如，在介绍感知机模型时，作者会将其与线性判别分析联系起来，阐述它们之间的异同，这使得我对各种分类器有了更宏观的认识。书中对于统计学习理论的阐述，特别是关于偏差-方差权衡的概念，让我明白了模型复杂度与泛化能力之间的微妙关系。此外，书中还涉及了一些前沿的研究方向，例如集成学习方法，如Adaboost和Bagging，这些内容为我提供了很多新的研究思路和灵感。虽然全书的篇幅不小，但内容充实，知识密度很高，需要投入大量的时间和精力去学习。不过，我相信这本书会成为我未来研究道路上不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

拿到《模式分类（原书第2版》这本书，我最期待的是它能在人工智能日益普及的今天，提供一些更深层次的洞见。这本书确实没有让我失望。它不仅仅是罗列了各种算法，而是深入探讨了这些算法背后的统计学和概率论原理，让我明白“为什么”这些算法能够工作。我对书中关于聚类分析的讨论印象特别深刻，作者详细阐述了K-means、层次聚类等方法的优缺点，以及如何选择合适的距离度量和停止准则。这些细节上的考量，在很多“速成”的教程中是很难看到的。此外，书中关于误差度量和模型评估的部分，也非常实用，教会我如何客观地评价一个分类器的性能，避免陷入过拟合的陷阱。尽管有些章节需要反复阅读和思考，但每一次的深入都让我对模式分类有了更深刻的理解，也让我对如何构建鲁棒的机器学习系统有了更清晰的思路。这本书就像一位经验丰富的导师，引导我一步步走向更高级的认知。

评分☆☆☆☆☆

《模式分类（原书第2版》这本书，给我的感觉就是“厚重”和“全面”。它就像一本百科全书，涵盖了模式识别领域几乎所有的核心概念和经典算法。我特别喜欢书中对概率密度估计方法的详细讲解，从直方图到核密度估计，作者都给出了清晰的数学推导和直观的几何解释。这对于我理解分类器如何处理未见过的数据至关重要。另外，书中关于决策树的章节，也让我受益匪浅，特别是对剪枝策略的讨论，以及如何处理类别不平衡的问题，这些都是在实际应用中经常会遇到的难题。尽管这本书的数学背景要求较高，但作者的讲解方式非常注重逻辑性和条理性，能够引导读者逐步理解复杂的概念。它不是那种可以快速浏览的书，而是需要静下心来，一个字一个字地去品味，去消化。我相信，掌握了这本书的内容，在模式识别领域，至少在理论层面，你会拥有非常扎实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上赫然印着“模式分类（原书第2版）”，光是这名字就带着一股子学术的庄重和沉甸甸的知识感。翻开第一页，扑面而来的是严谨的逻辑和深邃的理论，仿佛一下子就被带入了一个由数学公式和统计模型构建的奇妙世界。我尤其喜欢其中关于贝叶斯决策理论的章节，作者深入浅出地讲解了如何根据已知信息和概率推断来做出最优决策，这对于我理解很多实际应用场景，比如医疗诊断、金融风控等方面都大有裨益。书中大量的图表和案例分析，让原本抽象的概念变得鲜活起来，能够清晰地看到理论是如何落地到实践的。虽然有些地方的数学推导确实需要花费不少时间去消化，但每当克服一个难点，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。这本书不仅仅是知识的堆砌，更像是一次思维的训练，它教会我如何去分析问题，如何去建立模型，如何去量化不确定性，这对于我将来在相关领域的研究和工作有着极其重要的指导意义。它不是一本轻松的读物，需要投入耐心和精力，但回报是丰厚的。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，第一次捧起《模式分类（原书第2版）》时，我抱着一种试试看的心态，毕竟“模式分类”这个词本身就有些让人望而生畏。然而，随着阅读的深入，我逐渐被书中巧妙的组织结构和作者清晰的论述所吸引。作者并没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是循序渐进地从最基础的概念讲起，比如如何定义“模式”，如何度量“相似性”。特别是关于特征提取的章节，让我对如何从原始数据中提取出有意义的信息有了全新的认识。书中对各种降维技术，如PCA和LDA的介绍，不仅讲解了原理，还给出了直观的图示，这极大地帮助我理解了如何在高维空间中找到数据的本质。另外，对于一些经典分类算法，例如支持向量机（SVM）和神经网络的讲解，也比我之前看过的任何资料都要详尽和透彻，特别是对核方法的解释，简直是醍醐灌顶。总而言之，这本书为我构建了一个扎实的模式识别理论基础，让我能够更自信地去探索和理解这个快速发展的领域。

评分☆☆☆☆☆

书中154页有个窟窿。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

研一随便看一看吧。。。

评分☆☆☆☆☆

东西不错 包装太差 拿到的时候，包装袋都烂了 书被压过 全是褶皱

评分☆☆☆☆☆

书不错 价格小贵 反正实验室买的 京东快哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

大爱这本书，研究生上模式识别教材，但拿到正在看，逻辑很清晰，入门必备

评分☆☆☆☆☆

书质量还可以，章节安排合理

评分☆☆☆☆☆

质量很好，家人喜欢，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

办公室一个同事推荐的，读一读拓展自己的专业技术

评分☆☆☆☆☆

可以，我觉得不错