模式分類（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 迪達 等 著，李宏東 等 譯

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 統計學習
• 模式分類
• 人工智能
• 數據挖掘
• 算法
• PRML
• 監督學習
• 分類算法

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111121480

版次：1

商品編碼：10057422

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2003-09-01

用紙：膠版紙

頁數：530

編輯推薦

　　

　　《模式分類》（原書第2版）已被卡內基-梅隆、哈佛、斯坦福、劍橋等120多所大學采用為教材。本書作為流行和經典的教材和專業參考書，主要麵嚮電子工程、計算機科學、數學和統計學、媒體處理、模式識彆、計算機視覺、人工智能和認知科學等領域的研究生和相關領域的科技人員。開發和研究模式識彆係統的實踐者，無論其應用涉及語音識彆、字符識彆、圖像處理還是信號分析，常會遇到需要從大量令人迷惑的技術中做齣選擇的難題。這本教材及專業參考書，為你準備瞭充足的資料和信息，供你選擇最適閤的技術。作為一本在過去幾十年內模式識彆領域經典著作的新版，這一版本更新並擴充瞭原作，重點介紹模式分類及該領域近年來的巨大進展。

內容簡介

　　《模式分類》（原書第2版）的第1版《模式分類與場景分析》齣版於1973年，是模式識彆和場景分析領域奠基性的經麯名著。在第2版中，除瞭保留瞭第1版的關於統計模式識彆和結構模式識彆的主要內容以外，讀者將會發現新增瞭許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經網絡、機器學習、數據挖掘、進化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統計學習理論和支持嚮量機等。作者還為未來25年的模式識彆的發展指明瞭方嚮。書中包含許多實例，各種不同方法的對比，豐富的圖錶，以及大量的課後習題和計算機練習。

作者簡介

　　Richard O.Duda於麻省理工學院獲得電氣工程博士學位，是加州San Jose州立大學電氣工程係名譽教授。他是美國人工智能學會會士、IEEE會士。

　　Peter E.Hart是加州Ricoh lnnovations公司的創始人、總裁和CEO，同時還是理光公司的高級副總裁，在此之前曾任理光加州研究中心的高級副總裁。他是美國人工智能學會會士、IEEE會士，曾獲IEEE信息論協50周年論文奬。

內頁插圖

精彩書評

　　開發和研究模式識彆係統的實踐者，無論其應用涉及語音識彆、字符識彆、圖像處理還是信號分析，常會遇到需要從大量令人迷惑的技術中做齣選擇的難題。這本獨特的教材及專業參考書，為你準備瞭充足的資料和信息，供你選擇最適閤的技術。作為一本在過去幾十年內模式識彆領域經典著作的新版，這一版本更新並擴充瞭原作，重點介紹模式分類及該領域近年來的巨大進展。本書已被卡內基-梅隆、哈佛、斯坦福、劍橋等120多所大學采用為教材。本書作為流行和經典的教材和專業參考書，主要麵嚮電子工程、計算機科學、數學和統計學、媒體處理、模式識彆、計算機視覺、人工智能和認知科學等領域的研究生和相關領域的科技人員。

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
第1章 緒論
1.1 機器感知
1.2 一個例子
1.3 模式識彆係統
1.3.1 傳感器
1.3.2 分割和組織
1.3.3 特徵提取
1.3.4 分類器
1.3.5 後處理
1.4 設計循環
1.4.1 數據采集
1.4.2 特徵選擇
1.4.3 模型選擇
1.4.4 訓練
1.4.5 評價
1.4.6 計算復雜度
1.5 學習和適應
1.5.1 有監督學習
1.5.2 無監督學習
1.5.3 強化學習
1.6 本章小結
全書各章概要
文獻和曆史評述
參考文獻

第2章 貝葉斯決策論
2.1 引言
2.2 貝葉斯決策論——連續特徵
2.3 最小誤差率分類
2.3.1 極小化極大準則
2.3.2 Neyman-Pearson準則
2.4 分類器、判彆函數及判定麵
2.4.1 多類情況
2.4.2 兩類情況
2.5 正態密度
2.5.1 單變量密度函數
2.5.2 多元密度函數
2.6 正態分布的判彆函數
2.6.1 情況1：∑iδI
2.6.2 情況2：∑i=∑
2.6.3 情況3：∑=任意
2.7 誤差概率和誤差積分
2.8 正態密度的誤差上界
2.8.1 Chernoff界
2.8.2 Bhattacharyya界
2.8.3 信號檢測理論和操作特性
2.9 貝葉斯決策論——離散特徵
2.9.1 獨立的二值特徵
2.1 0丟失特徵和噪聲特徵
2.1 0.1 丟失特徵
2.1 0.2 噪聲特徵
2.1 1貝葉斯置信網
2.1 2復閤貝葉斯決策論及上下文
本章小結
文獻和曆史評述
習題
上機練習
參考文獻

第3章 最大似然估計和貝葉斯參數估計
3.1 引言
3.2 最大似然估計
3.2.1 基本原理
3.2.2 高斯情況：u未知
3.2.3 高斯情況：u和∑均未知
3.2.4 估計的偏差
3.3 貝葉斯估計
3.3.1 類條件密度
3.3.2 參數的分布
3.4 貝葉斯參數估計：高斯情況
3.4.1 單變量情況：P(U|D)
3.4.2 單變量情況：P(z|D)
3.4.3 多變量情況
3.5 貝葉斯參數估計：一般理論
3.5.1 最大似然方法和貝葉斯方法何時有區彆
3.5.2 無信息先驗和不變性
3.5.3 吉布斯算法
3.6 充分統計量
3.7 維數問題
3.7.1 精度、維數和訓練集的大
3.7.2 計算復雜度
3.7.3 過擬閤
3.8 成分分析和判彆函數
3.8.1 主成分分析
3.8.2 Fisher綫性判彆分析
3.8.3 多重判彆分析
3.9 期望最大化算法
3.10 隱馬爾可夫模型
3.10.1 一階馬爾可夫模型
3.10.2 一階隱馬爾可夫模型
3.10.3 隱馬爾可夫模型的計算
3.10.4 估值問題
3.10.5 解碼問題
3.10.6 學習問題
本章小結
文獻和曆史評述
習題
上機練習
參考文獻

第4章 非參數技術
4.1 引言
4.2 概率密度的估計
4.3 Parzen窗方法
4.3.1 均值的收斂性
4.3.2 方差的收斂性
4.3.3 舉例說明
4.3.4 分類的例子
4.3.5 概率神經網絡
4.3.6 窗函數的選取
4.4 Kπ近鄰估計
4.4.1 Kπ近鄰估計和Parzen窗估計
4.4.2 後驗概率的估計
4.5 最近鄰規則
4.5.1 最近鄰規則的收斂性
4.5.2 最近鄰規則的誤差率
4.5.3 誤差界
4.5.4 K-近鄰規則
4.5.5 K-近鄰規則的計算復雜度
4.6 距離度量和最近鄰分類
4.6.1 度量的性質
4.6.2 切空間距離
4.7 模糊分類
4.8 RCE網絡
4.9 級數展開逼近
本章小結
文獻和曆史評述
習題
上機練習
參考文獻

第5章 綫性判彆函數
5.1 引言
5.2 綫性判彆函數和判定麵
5.2.1 兩類情況
5.2.2 多類的情況
5.3 廣義綫性判彆函數
5.4 兩類綫性可分的情況
5.4.1 幾何解釋和術語
5.4.2 梯度下降算法
5.5 感知器準則函數最小化
5.5.1 感知器準則函數
5.5.2 單個樣本校正的收斂性證明
5.5.3 一些直接的推廣
5.6 鬆弛算法
5.6.1 下降算法
5.6.2 收斂性證明
5.7 不可分的情況
5.8 最小平方誤差方法
5.8.1 最小平方誤差及僞逆
5.8.2 與Fisher綫性判彆的關係
5.8.3 最優判彆的漸近逼近
5.8.4 Widrow-Hoff算法或最小均方算法
5.8.5 隨機逼近法
5.9 Ho-Kashyap算法
5.9.1 下降算法
5.9.2 收斂性證明
5.9.3 不可分的情況
5.9.4 一些相關的算法
5.10 綫性規劃算法
5.10.1 綫性規劃
5.10.2 綫性可分情況
5.10.3 極小化感知器準則函數
5.11 支持嚮量機
5.12 推廣到多類問題
5.12.1 Kesler構造法
5.12.2 固定增量規則的收斂性
5.12.3 MSE算法的推廣
本章小結
文獻和曆史評述
習題
上機練習
參考文獻
……

第7章 隨機方法
第8章 非度量方法
第9章 獨立於算法的機器學習
第10章 無監督學習和聚類
附錄A 數學基礎
參考文獻
索引

前言/序言

《模式分類（原書第2版）》：深入探索模式識彆的理論基石與前沿應用 這是一本旨在全麵梳理和深入剖析模式識彆領域核心理論、算法與應用的學術專著。它不僅是初學者踏入這一引人入勝的學科的理想入門讀物，更是經驗豐富的研究者和工程師們在復雜問題中尋求創新解決方案的寶貴參考。全書以嚴謹的數學框架為基礎，輔以豐富的實例，力求為讀者構建一個關於模式識彆的係統化、體係化的知識圖譜。 本書特色與價值 理論深度與廣度的完美融閤： 本書並未停留在對常用算法的簡單介紹，而是深入挖掘瞭模式識彆背後深刻的統計學、概率論、信息論以及優化理論基礎。讀者將能夠理解各種方法的原理、假設以及其適用範圍，從而在麵對不同問題時，能夠做齣更明智的算法選擇。同時，本書涵蓋瞭從經典的貝葉斯分類器到現代的深度學習模型，幾乎囊括瞭模式識彆領域發展的各個重要階段和關鍵技術。 循序漸進的知識體係： 從最基礎的模式識彆概念、數據預處理，到特徵提取、降維，再到各類分類器、聚類方法，以及模型評估與優化，本書的章節安排清晰，邏輯遞進。這種結構設計能夠幫助讀者逐步建立起對模式識彆全貌的認知，避免在學習過程中感到迷失。對於初學者而言，本書的引導性將是巨大的財富；對於有一定基礎的讀者，則能幫助梳理和深化理解。 前沿技術的引入與解讀： 隨著人工智能的飛速發展，深度學習已成為模式識彆領域不可或缺的強大工具。本書緊跟時代步伐，對捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、生成對抗網絡（GAN）等主流深度學習模型在模式識彆任務中的應用進行瞭詳實的介紹和分析。這使得本書在保留經典方法精髓的同時，也具備瞭麵嚮未來的前瞻性。 嚴謹的數學推導與直觀的圖示結閤： 模式識彆的許多關鍵概念和算法離不開數學的支撐。本書提供瞭必要的數學推導，確保讀者理解理論的嚴謹性。同時，為瞭便於理解，書中大量運用瞭圖示、示意圖和流程圖，將抽象的數學概念和復雜的算法流程形象化，極大地降低瞭閱讀的門檻，提高瞭學習效率。 豐富的案例分析與應用場景： 理論的價值最終體現在實踐中。本書通過大量的實際應用案例，展示瞭模式識彆技術在圖像識彆、語音識彆、文本分析、生物信息學、金融風控等眾多領域的成功應用。這些案例不僅幫助讀者理解算法的實際效用，也為讀者提供瞭解決現實世界問題的思路和啓發。 核心內容概覽 第一部分：模式識彆基礎 模式識彆導論： 什麼是模式？什麼是模式識彆？它的發展曆程、基本任務（如分類、迴歸、聚類、識彆）以及與其他相關學科（如機器學習、計算機視覺、信號處理）的關係。本部分將為讀者建立起對模式識彆學科的基本認知框架。 數據預處理與錶示： 真實世界的數據往往是嘈雜、不完整且格式不一的。本部分將介紹數據清洗、噪聲去除、數據插補、歸一化、標準化等關鍵的預處理技術。同時，也將探討如何將原始數據轉換為適閤算法處理的數值錶示，包括嚮量化、編碼等方法。 統計模式識彆基礎： 這一部分是本書的基石。將詳細介紹概率論、統計學在模式識彆中的核心作用，包括條件概率、貝葉斯定理、先驗概率與後驗概率、似然函數等。重點將放在貝葉斯分類器的原理推導和應用，包括最大似然估計、最小風險貝葉斯分類器等。讀者將理解如何基於概率模型進行決策。 第二部分：特徵工程與降維 特徵提取： 好的特徵是模式識彆成功的關鍵。本部分將介紹各種從原始數據中提取有意義特徵的方法，例如圖像中的邊緣、角點、紋理特徵，語音中的MFCC（梅爾頻率倒譜係數），文本中的TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）等。 特徵選擇： 在提取大量特徵後，並非所有特徵都對分類任務有益，有些甚至可能引入噪聲。本部分將討論如何通過過濾法、包裹法、嵌入法等技術，選擇最具有判彆能力的特徵子集，以提高模型性能和效率。 降維技術： 高維數據存在“維度災難”問題，容易導緻模型過擬閤且計算量增大。本部分將深入講解主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）、t-SNE（t-分布隨機鄰域嵌入）等經典和現代的降維算法，理解它們如何通過綫性或非綫性的變換，將高維數據映射到低維空間，同時盡可能保留數據的重要信息。 第三部分：分類器與模型 綫性分類器： 如感知機、支持嚮量機（SVM）（包括核方法），它們將數據綫性可分或通過核技巧實現非綫性可分，是理解許多更復雜模型的基礎。 概率模型分類器： 除瞭貝葉斯分類器，還將介紹樸素貝葉斯分類器，以及如何處理連續和離散特徵。 決策樹與集成學習： 決策樹以其直觀性和可解釋性，以及隨機森林、梯度提升（如AdaBoost, XGBoost）等強大的集成學習方法，能夠顯著提升分類性能，將是本部分的重點。 神經網絡基礎： 從最簡單的多層感知機（MLP）開始，介紹激活函數、反嚮傳播算法，理解神經網絡的學習機製。 捲積神經網絡（CNN）： 專門針對圖像和網格結構數據的強大模型。本書將詳細介紹捲積層、池化層、全連接層等核心組成部分，以及其在圖像識彆、目標檢測等任務中的應用。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 適用於序列數據，如文本和語音。將深入剖析RNN處理序列信息的機製，以及LSTM如何解決長期依賴問題。 生成模型： 高斯混閤模型（GMM）、隱馬爾可夫模型（HMM），以及生成對抗網絡（GAN）等，它們能夠學習數據的潛在分布，用於生成新的數據樣本，或進行無監督的學習。 第四部分：聚類與無監督學習 聚類基本概念： 什麼是聚類？它在無監督學習中的重要性。 劃分聚類法： 如K-Means算法，理解其迭代優化過程以及優缺點。 層次聚類法： 包括凝聚型和分裂型層次聚類，介紹樹狀圖（Dendrogram）的構建和解讀。 基於密度的聚類法： 如DBSCAN，能夠發現任意形狀的簇。 模型基聚類法： 如高斯混閤模型（GMM），它在聚類任務中也扮演著重要角色。 第五部分：模型評估與優化 性能度量： 對於分類任務，將詳細介紹準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC麯綫、AUC值等評價指標。對於聚類任務，也將介紹輪廓係數（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指數等。 交叉驗證： K摺交叉驗證、留一法等，理解其如何用於更可靠地評估模型泛化能力。 正則化技術： L1、L2正則化，Dropout等，用於防止模型過擬閤，提高泛化能力。 超參數調優： 網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等方法，尋找最優的模型超參數組閤。 第六部分：高級主題與前沿應用 實例分割與目標檢測： 基於深度學習的先進模型，如Faster R-CNN, YOLO, Mask R-CNN等。 自然語言處理中的模式識彆： 文本分類、情感分析、機器翻譯、信息抽取等。 語音識彆與閤成： 從聲學模型到語言模型，再到端到端的深度學習方法。 生物信息學中的模式識彆： DNA序列分析、蛋白質結構預測等。 異常檢測與欺詐識彆： 瞭解如何識彆偏離正常模式的數據點。 多模態模式識彆： 結閤不同類型的數據（如圖像+文本）進行識彆。 《模式分類（原書第2版）》是一本內容全麵、理論紮實、兼顧經典與前沿的教科書。它將引導讀者掌握模式識彆的核心原理和技術，並具備將這些知識應用於解決復雜實際問題的能力，為投身於人工智能、數據科學、計算機科學等相關領域的研究與開發工作奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，第一次捧起《模式分類（原書第2版）》時，我抱著一種試試看的心態，畢竟“模式分類”這個詞本身就有些讓人望而生畏。然而，隨著閱讀的深入，我逐漸被書中巧妙的組織結構和作者清晰的論述所吸引。作者並沒有一開始就堆砌復雜的數學公式，而是循序漸進地從最基礎的概念講起，比如如何定義“模式”，如何度量“相似性”。特彆是關於特徵提取的章節，讓我對如何從原始數據中提取齣有意義的信息有瞭全新的認識。書中對各種降維技術，如PCA和LDA的介紹，不僅講解瞭原理，還給齣瞭直觀的圖示，這極大地幫助我理解瞭如何在高維空間中找到數據的本質。另外，對於一些經典分類算法，例如支持嚮量機（SVM）和神經網絡的講解，也比我之前看過的任何資料都要詳盡和透徹，特彆是對核方法的解釋，簡直是醍醐灌頂。總而言之，這本書為我構建瞭一個紮實的模式識彆理論基礎，讓我能夠更自信地去探索和理解這個快速發展的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵上赫然印著“模式分類（原書第2版）”，光是這名字就帶著一股子學術的莊重和沉甸甸的知識感。翻開第一頁，撲麵而來的是嚴謹的邏輯和深邃的理論，仿佛一下子就被帶入瞭一個由數學公式和統計模型構建的奇妙世界。我尤其喜歡其中關於貝葉斯決策理論的章節，作者深入淺齣地講解瞭如何根據已知信息和概率推斷來做齣最優決策，這對於我理解很多實際應用場景，比如醫療診斷、金融風控等方麵都大有裨益。書中大量的圖錶和案例分析，讓原本抽象的概念變得鮮活起來，能夠清晰地看到理論是如何落地到實踐的。雖然有些地方的數學推導確實需要花費不少時間去消化，但每當剋服一個難點，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。這本書不僅僅是知識的堆砌，更像是一次思維的訓練，它教會我如何去分析問題，如何去建立模型，如何去量化不確定性，這對於我將來在相關領域的研究和工作有著極其重要的指導意義。它不是一本輕鬆的讀物，需要投入耐心和精力，但迴報是豐厚的。

評分☆☆☆☆☆

《模式分類（原書第2版》這本書，給我的感覺就是“厚重”和“全麵”。它就像一本百科全書，涵蓋瞭模式識彆領域幾乎所有的核心概念和經典算法。我特彆喜歡書中對概率密度估計方法的詳細講解，從直方圖到核密度估計，作者都給齣瞭清晰的數學推導和直觀的幾何解釋。這對於我理解分類器如何處理未見過的數據至關重要。另外，書中關於決策樹的章節，也讓我受益匪淺，特彆是對剪枝策略的討論，以及如何處理類彆不平衡的問題，這些都是在實際應用中經常會遇到的難題。盡管這本書的數學背景要求較高，但作者的講解方式非常注重邏輯性和條理性，能夠引導讀者逐步理解復雜的概念。它不是那種可以快速瀏覽的書，而是需要靜下心來，一個字一個字地去品味，去消化。我相信，掌握瞭這本書的內容，在模式識彆領域，至少在理論層麵，你會擁有非常紮實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

對於一個初涉模式識彆領域的研究者來說，《模式分類（原書第2版》簡直是一座寶藏。我尤其欣賞作者在講解每種算法時，都會迴顧其理論基礎，並與其他算法進行對比分析。比如，在介紹感知機模型時，作者會將其與綫性判彆分析聯係起來，闡述它們之間的異同，這使得我對各種分類器有瞭更宏觀的認識。書中對於統計學習理論的闡述，特彆是關於偏差-方差權衡的概念，讓我明白瞭模型復雜度與泛化能力之間的微妙關係。此外，書中還涉及瞭一些前沿的研究方嚮，例如集成學習方法，如Adaboost和Bagging，這些內容為我提供瞭很多新的研究思路和靈感。雖然全書的篇幅不小，但內容充實，知識密度很高，需要投入大量的時間和精力去學習。不過，我相信這本書會成為我未來研究道路上不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

拿到《模式分類（原書第2版》這本書，我最期待的是它能在人工智能日益普及的今天，提供一些更深層次的洞見。這本書確實沒有讓我失望。它不僅僅是羅列瞭各種算法，而是深入探討瞭這些算法背後的統計學和概率論原理，讓我明白“為什麼”這些算法能夠工作。我對書中關於聚類分析的討論印象特彆深刻，作者詳細闡述瞭K-means、層次聚類等方法的優缺點，以及如何選擇閤適的距離度量和停止準則。這些細節上的考量，在很多“速成”的教程中是很難看到的。此外，書中關於誤差度量和模型評估的部分，也非常實用，教會我如何客觀地評價一個分類器的性能，避免陷入過擬閤的陷阱。盡管有些章節需要反復閱讀和思考，但每一次的深入都讓我對模式分類有瞭更深刻的理解，也讓我對如何構建魯棒的機器學習係統有瞭更清晰的思路。這本書就像一位經驗豐富的導師，引導我一步步走嚮更高級的認知。

評分☆☆☆☆☆

“我很快發現，人這一主體在被置入生産關係和錶意關係的同時，同樣被置入非常復雜的權力關係中。但我們還沒有研究權力關係的器具。我們隻得求助法律模式來思考權力。”

評分☆☆☆☆☆

日常屯書，日常屯書，日常屯書

評分☆☆☆☆☆

不錯，全新的。機器學習模式識彆入門，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

沒趕上活動，悲劇瞭！價格再優惠點就更好瞭！

評分☆☆☆☆☆

整體挺整潔的，就是書側邊那裏很不乾淨，看瞭不舒服，影響心情；

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的書，還在看，再說~

評分☆☆☆☆☆

此用戶未及時填寫評價內容，係統默認好評！

評分☆☆☆☆☆

發展性

評分☆☆☆☆☆

大數據必須學習書籍，很好！