现代模式识别（第2版）（研究生教学用书） [Modern Pattern Recognition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙即祥 著

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 统计学习
• 图像处理
• 数据挖掘
• 模式分析
• 计算机视觉
• 深度学习
• 理论基础

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040205879

版次：2

商品编码：11392116

包装：平装

外文名称：Modern Pattern Recognition

开本：16开

出版时间：2008-10-01

用纸：胶版纸

页数：713

正文语种：中文

编辑推荐

　　《现代模式识别（第2版）（研究生教学用书）》可供电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术及其他领域的有关专业和研究方向的研究生、本科高年级学生作为关于信息分析、检测、识别的教材或教学参考书，也可以供相关专业的科研人员参考。

内容简介

　　《现代模式识别（第2版）（研究生教学用书）》系统深入地论述了各类经典的模式识别的理论与方法，同时还较全面地反映了本学科的新近科技成果。书中讨论的主流模式识别技术有：统计模式识别、模糊模式识别、神经网络技术、人工智能方法、子空间模式识别及结构模式识别等。
　　《现代模式识别（第2版）（研究生教学用书）》共17章。第一章为引论；第二章至第七章介绍统计模式识别，包括：聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、统计决策中的学习与错误率估计、最近邻法和特征提取与选择；第八章为模糊模式识别方法；第九章介绍神经网络技术；第十章信息融合主要论述识别与决策中的有关融合技术；第十一章为结构模式识别；第十二章智能化方法侧重讨论不确定推理；第十三章阐述决策树；第十四章论述支持矢量机；第十五章讨论隐马尔可夫模型识别方法；第十六章为子空问模式识别方法；第十七章介绍小风险设计。

目录

第一章 绪论
1.1 概述
1.2 特征矢量和特征空间
1.3 随机矢量的描述
1.4 正态分布
参考文献

第二章 聚类分析
2.1 聚类分析的概念
2.2 模式相似性测度
2.3 类的定义与类间距离
2.4 准则函数
2.5 聚类的算法
文献简评 应用简介
习题
上机练习
参考文献

第三章 判别域代数界面方程法
3.1 用判别域界面方程分类的概念
3.2 线性判别函数
3.3 判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间
3.4 Fisher线性判别
3.5 线性可分条件下判别函数的权矢量算法
3.6 一般情况下的判别函数权矢量算法
3.7 线性规划方法
3.8 线性二分能力
3.9 广义线性判别函数
3.10 二次判别函数
3.11 分段线性判别函数
3.12 位势函数分类法
3.13 支持矢量机简介
3.14 最小最大概率机
文献简评 应用简介
习题
上机练习
参考文献

第四章 统计判决
4.1 最小误判概率准则判决
4.2 最小损失准则判决
4.3 最小最大损失准则
4.4 N—P（Neyman—Pearson）判决
4.5 序贯判决（SPRD）
4.6 Fisher准则判决
4.7 特征数据缺损或被噪声污染下的Bayes判决
4.8 批对象的复合判决
文献简评 应用简介
习题
上机练习
参考文献

第五章 统计决策中的学习与错误率估计
5.1 统计推断概述
5.2 参数估计
5.3 Bayes学习
5.4 概密的窗函数估计法
5.5 有限项正交函数级数逼近法
5.6 用位势函数法逼近Bayes判决函数
5.7 随机逼近方法求类的后验概率
5.8 统计决策准则下线性判决函数的训练生成
5.9 错误率估计
5.10 基于平均损失估计的学习及最小误判概率的估计
5.11 无监督估计（盲估计）
5.12 期望最大化算法
5.13 集成学习
文献简评 应用简介
习题
上机练习
参考文献

第六章 最近邻法
6.1 基本的最近邻法
6.2 剪辑最近邻法
6.3 引入拒绝决策的最近邻法
6.4 最近邻法中的最佳距离及其实际计算
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第七章 特征提取与选择
7.1 概述
7.2 类别可分性判据
7.3 基于可分性判据进行变换的特征提取与选择
7.4 最佳鉴别矢量的提取
7.5 离散K—L变换及其在特征提取与选择中的应用
7.6 独立成分分析
7.7 基于决策界的特征提取
7.8 特征选择中的直接挑选法
7.9 多维尺度分析
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第八章 模糊模式识别
8.1 引言
8.2 普通集合与模糊集合
8.3 普通集合上的关系及有关知识
8.4 模糊关系与模糊变换
8.5 模糊度和特征提取与选择
8.6 模糊识别的基本方法
8.7 基于模糊相似矩阵的分类方法
8.8 模糊C—均值聚类算法
8.9 最大树法模式识别
8.10 几何图形的模糊识别
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第九章 神经网络在模式识别中的应用
9.1 人工神经网络的基本知识
9.2 前向型人工神经网络
9.3 BP网的性能和学习改进
9.4 Hopfield网络
9.5 随机神经网络
9.6 自适应共振理论神经网络
9.7 自组织特征映射神经网络
9.8 模糊神经网络
9.9 概率神经网络
9.10 RCE神经网络
文献简评 应用简介
习题
上机练习
参考文献

第十章 信息融合
10.1 概述
10.2 融合技术层次性及融合系统功能模块和结构
10.3 关于信息融合的熵理论
10.4 观测不相关的分布式最小损失准则下的检测与决策融合
10.5 观测相关的决策融合
10.6 N—P准则下的决策融合
10.7 分布式检测决策融合全局最优概述及某些约束条件下最优解
10.8 D—S证据理论的融合算法
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第十一章 结构模式识别
11.1 结构模式识别概述
11.2 形式语言
11.3 高维文法与随机文法
11.4 模式的描述
11.5 句法分析
11.6 文法推断
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第十二章 智能化方法
12.1 人工智能
12.2 专家系统
12.3 知识的表示
12.4 智能推理技术
12.5 不确定性推理
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第十三章 树分类器
13.1 树分类器原理
13.2 树分类器的设计原则
13.3 树分类器的关键技术
13.4 决策树生成算法
文献简评 应用简介
习题
上机练习
参考文献

第十四章 支持矢量机
14.1 最优化的分析方法原理
14.2 最优分类界面
14.3 广义最优分类界面
14.4 最优界面与广义最优界面分类性能的统计特性
14.5 支持矢量机（SVM）
14.6 基于Adaboost的SVM组合
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第十五章 基于隐马尔可夫模型识别方法
15.1 一阶马尔可夫模型（MM）
15.2 一阶隐马尔可夫模型（HMM）
15.3 可见序列概率估计
15.4 隐状态估计
15.5 模型参数估计
15.6 隐马尔可夫模型方法模式识别
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第十六章 子空间模式识别方法
16.1 概述
16.2 子空间投影
16.3 子空间判别法
16.4 线性回归模型法
16.5 正交子空间法
16.6 Kohonen学习子空间法
16.7 子空间的平均学习法
文献简评 应用简介
习题
参考文献

第十七章 机器统计学习理论
17.1 机器统计学习理论概述
17.2 经验风险最小化设计
17.3 经验风险最小化原则的一致性条件
17.4 最优指示函数判决风险的界
17.5 训练序列的长度和识别率估计精度的关系
17.6 结构风险最小化
文献简评 应用简介
习题
参考文献

《图像处理与计算机视觉基础》 本书旨在为读者提供一套系统且深入的图像处理与计算机视觉知识体系，覆盖了从基本概念到高级算法的广泛内容。本书理论严谨，实例丰富，力求让读者在掌握核心原理的同时，也能理解其在实际应用中的落地方式。 第一部分：图像处理基础 本部分将深入探讨图像处理的基本理论与核心技术，为后续的计算机视觉学习奠定坚实基础。 数字图像基础： 详细介绍数字图像的形成、表示方法（如灰度图像、彩色图像、二值图像），以及图像的采样与量化过程。读者将理解像素、分辨率、颜色模型（RGB, HSV, CMYK等）等基本概念，并掌握图像在数字空间中的基本数学描述。 图像增强： 重点讲解提升图像视觉质量和便于后续分析的各种技术。我们将从空间域增强和频率域增强两个维度展开。空间域方法包括点运算（如灰度变换、直方图均衡化）和邻域运算（如平滑滤波——均值滤波、高斯滤波，锐化滤波——Sobel算子、Laplacian算子）。频率域方法则侧重于对图像的傅里叶变换进行操作，如低通滤波、高通滤波、巴特沃斯滤波等，以达到平滑或增强边缘的目的。 图像复原： 探讨如何消除或减弱图像在获取过程中产生的失真，如噪声和模糊。我们将分析各种噪声的类型（高斯噪声、椒盐噪声等）及其统计特性，并介绍相应的去噪滤波器（中值滤波、高斯滤波、维纳滤波等）。针对模糊问题，将讲解点扩展函数（PSF）的概念，并介绍逆滤波、维纳滤波等解模糊技术。 图像分割： 这是图像分析的关键步骤，旨在将图像划分为若干具有意义的区域或对象。本书将介绍多种分割方法，包括阈值分割（全局阈值、局部阈值、Otsu方法）、边缘检测（Canny算子、Sobel算子、Roberts算子）、区域生长法、分水岭算法以及基于图论的分割方法。 形态学处理： 介绍基于图像形状的分析和处理技术，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、击中不击中变换等。这些操作在去除噪声、连接断裂的物体、分离粘连的物体以及提取物体骨架等方面具有重要作用。 第二部分：计算机视觉核心技术 本部分将聚焦于计算机视觉领域的核心问题，介绍如何让计算机“看懂”图像，并从中提取有用的信息。 特征提取与描述： 探讨如何从图像中提取具有代表性的特征，并进行描述。我们将详细介绍经典的特征点检测器和描述符，如Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）以及ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。理解这些特征的尺度不变性、旋转不变性以及仿射不变性是理解后续匹配和识别的关键。 图像匹配与配准： 介绍如何找到图像之间相似的区域或将不同图像对齐。我们将讲解基于特征点匹配的方法，如暴力匹配、KNN匹配以及FLANN（快速近似最近邻搜索）等。此外，还将涉及基于区域的方法，如互相关匹配，并介绍图像配准的变换模型（如仿射变换、单应性变换）和求解方法（如RANSAC）。 目标检测： 讲解如何在图像中定位并识别出特定的对象。我们将介绍从传统的基于滑动窗口和分类器的方法（如Haar特征+Adaboost）到现代基于深度学习的方法（如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等）的演进过程，并深入剖析其工作原理和优缺点。 目标跟踪： 探讨如何在连续的视频帧中跟踪特定对象的位置。我们将分析各种跟踪算法，包括基于相关滤波的方法（如KCF、DCF）、基于深度学习的方法（如SiamFC、MDNet）以及基于卡尔曼滤波和粒子滤波的方法。 立体视觉与三维重建： 介绍如何从两个或多个不同视角的图像恢复场景的三维信息。我们将深入讲解相机的几何模型、对极几何、本质矩阵、基础矩阵的概念，以及视差计算（如块匹配、分层块匹配）和多视图立体（MVS）方法。 图像分类： 讲解如何为图像分配一个预定义的类别标签。本书将从传统的基于手工设计特征的分类方法（如SVM+HOG）过渡到当前主流的深度学习方法，包括卷积神经网络（CNN）的架构设计（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）及其在图像分类任务中的应用。 图像生成与风格迁移： 探索如何创建新的图像或改变现有图像的风格。我们将介绍生成对抗网络（GANs）的基本原理及其在图像生成、超分辨率、图像修复等方面的应用，并讲解神经网络风格迁移的技术。 第三部分：应用实例与前沿展望 本部分将通过具体的应用案例，展示图像处理与计算机视觉技术在现实世界中的强大威力，并对该领域未来的发展趋势进行展望。 人脸识别与检测： 介绍人脸识别的技术细节，包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和匹配。 自动驾驶中的视觉感知： 探讨计算机视觉在自动驾驶中的关键作用，如车道线检测、交通标志识别、行人检测、障碍物识别等。 医学影像分析： 展示计算机视觉技术在医学影像（如X光、CT、MRI）的辅助诊断、病灶检测、分割等方面的应用。 增强现实与虚拟现实： 介绍计算机视觉如何为AR/VR技术提供场景理解、物体跟踪和SLAM（同步定位与地图构建）能力。 深度学习框架与工具： 简要介绍主流的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）以及相关的计算机视觉库（如OpenCV），帮助读者掌握实践工具。 未来发展趋势： 展望计算机视觉在Transformer模型、自监督学习、生成模型、可解释性AI等前沿方向的发展。 本书适合高等院校计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业的本科生、研究生作为教材，也可作为从事图像处理、计算机视觉及相关领域研究与开发的技术人员的参考书。通过本书的学习，读者将能够深入理解图像处理与计算机视觉的理论精髓，并具备运用相关技术解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，首先映入眼帘的是沉稳而富有科技感的深蓝色调，搭配上金色的“现代模式识别”几个大字，散发出一种严谨而前沿的气息。当我第一次捧起它时，厚实的纸张和清晰的排版就给我留下了深刻的好印象，这对于一本研究生教学用书来说至关重要。我之前接触过一些模式识别的书籍，但很多在内容组织上显得有些散乱，要么过于偏重理论，要么过于强调算法的实现细节，而忽略了它们背后的思想和发展脉络。这本书在这一点上做得非常出色，它并没有简单地罗列各种算法，而是试图构建一个清晰的知识体系，从模式识别的基本概念、模型出发，逐步深入到各种经典和现代的识别方法。我尤其欣赏的是它在介绍每个模型或算法时，都会首先阐述其产生的背景、解决的问题以及核心思想，然后再进行数学上的推导和解释。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地降低了理解的门槛，让我能够更好地把握各个技术点的精髓，而不是仅仅停留在表面。此外，书中大量的图示和实例也起到了画龙点睛的作用，将抽象的数学公式和算法流程可视化，使得原本可能枯燥的内容变得生动起来。例如，在介绍聚类算法时，书中不仅给出了K-means等经典算法的推导，还配有二维、三维数据点的聚类效果图，直观地展示了不同参数设置对结果的影响。在学习支持向量机（SVM）时，书中详细解释了核函数的概念及其作用，并通过高维空间的映射示意图，帮助读者理解SVM如何在高维空间中找到最优的分类超平面。这种多角度、多层次的讲解方式，对于我这样一个正在深入学习模式识别领域的研究生来说，无疑是巨大的帮助。书中的语言风格也比较严谨，但并不晦涩，很多地方采用了“先铺垫，后深入”的叙述方式，为读者循序渐进地理解复杂的概念打下了基础。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，我仿佛置身于一个由精妙算法构建而成的数学王国。它并非仅仅是一本介绍技术细节的书籍，更像是一部关于如何“看懂”数据，并从中提取有用信息的“艺术指南”。我尤其赞赏书中对“模型”一词的深入解读。在作者的笔下，“模型”不再是冰冷的数学公式，而是对现实世界某种现象或规律的抽象和概括。从简单的线性模型，到复杂的深度学习模型，书中都详细阐述了它们是如何从数据中学习，以及它们各自的优势和局限性。我非常喜欢书中对“贝叶斯模型”的详尽讲解，它不仅介绍了贝叶斯定理在模式识别中的应用，还将其扩展到了概率图模型，如贝叶斯网络。这让我能够理解，如何在不确定性的环境下进行推理和决策。同时，书中对“生成模型”与“判别模型”的区分和比较，也让我对不同建模思想有了更清晰的认识。在图像识别方面，书中对各种特征提取方法的介绍，从SIFT到CNN，都充满了启发性。特别是对卷积神经网络的讲解，它不仅介绍了网络的结构，还深入分析了卷积层、池化层、激活函数的原理，以及它们在图像特征学习中的作用。此外，书中还涉及了一些前沿的深度学习技术，如注意力机制、生成对抗网络（GANs）等，虽然篇幅不多，但足以让我窥探到模式识别领域的未来发展方向。这种兼具深度和广度的内容安排，让我能够在一个相对较短的时间内，对模式识别的核心技术有一个全面的了解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直接的感受，就是它的“条理清晰”和“逻辑严谨”。作为一本研究生教学用书，它在知识的组织和呈现上，做到了近乎完美的程度。我之前在学习模式识别的过程中，经常会遇到一些概念上的混淆，例如“监督学习”和“无监督学习”的区别，以及“分类”和“回归”的界限。这本书在开篇就花了大量的篇幅来对这些基本概念进行界定和阐述，并且通过生动的例子来加以说明，让我能够建立起一个清晰的知识框架。我特别欣赏书中对“概率模型”的详尽讲解。从基本的概率论知识，到最大似然估计、最大后验估计，再到贝叶斯网络，书中都进行了由浅入深的阐述。它不仅介绍了这些模型的基本原理，还详细阐述了它们在模式识别中的应用。例如，在讲解高斯混合模型（GMM）时，书中不仅给出了EM算法的推导过程，还讨论了GMM在聚类和密度估计方面的应用。这让我对概率模型在处理不确定性数据时的强大能力有了深刻的认识。此外，书中对“统计学习理论”的介绍，也让我受益匪浅。它不仅介绍了VC维、结构风险最小化等核心概念，还解释了这些理论是如何指导我们构建高性能的分类器。这本书的这种“严谨而不失灵动”的教学风格，让我能够更加自信地深入探索模式识别的各个领域。它不仅仅是一本教材，更是一本能够引领我走向更深层次理解的“导航图”。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我最深刻的感受，是它对“理解”的极致追求。市面上很多模式识别的书籍，往往会直接抛出大量的公式和算法，让人感觉像是被信息洪流淹没，很难真正理解其内在的逻辑。而这本书，从一开始就注重建立读者对概念的清晰认知。它并没有急于介绍复杂的算法，而是先花了相当篇幅来解释“模式”、“特征”、“分类”等基本概念的含义，并且通过生动的例子来加以说明。例如，在介绍“特征”时，书中不仅仅给出了各种特征提取方法的定义，还深入探讨了特征的“表征能力”和“判别能力”，以及如何衡量一个特征的好坏。这让我意识到，特征工程并不是简单的技术操作，而是一种对数据本质的洞察和理解。同样，在讲解各种分类模型时，书中也强调了它们背后的思想和哲学。例如，在介绍贝叶斯分类器时，它不仅仅是告诉我们如何计算后验概率，更重要的是让我们理解贝叶斯定理是如何在不确定性下进行推理的。在介绍决策树时，书中则强调了其“分而治之”的思想，以及如何通过信息增益等指标来选择最优的划分特征。这种深入的讲解方式，让我不仅仅是“记住”了算法，而是真正“理解”了算法。而且，书中在解释复杂的数学概念时，也常常会借助直观的几何解释或类比，这极大地降低了理解的难度。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，书中用二维平面上的“间隔最大化”来形象地说明SVM的目标，这比单纯的数学推导更容易让人接受。这本书的这种“求真务实”的学习导向，对于激发我的学习兴趣和培养我的独立思考能力，起到了非常重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导着我探索模式识别的奥秘。我之前接触过一些模式识别的书，感觉它们要么是枯燥的公式堆砌，要么是零散的算法介绍，很难形成一个完整的知识体系。而这本书，从整体结构上就展现出了其科学性和系统性。它首先勾勒出了模式识别的整体框架，然后逐个深入讲解其中的关键模块。我特别喜欢它在介绍每个算法时，都会先回顾相关的理论基础，然后再进行具体的推导和讲解。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，书中首先回顾了线性分类器和二次规划的基本概念，然后再引入核技巧，解释了SVM如何在高维空间中进行非线性分类。这种“温故知新”的方式，让我能够更好地理解新知识，并且巩固了之前学到的内容。书中对数学推导的严谨性也让我印象深刻，很多公式的推导都非常详细，并且标注了每一步的含义，这对于我这样数学基础不是非常扎实的学习者来说，是极大的福音。而且，书中并没有止步于数学推导，还会结合实际应用场景来解释算法的意义和价值。例如，在讲解聚类算法时，书中不仅仅介绍了K-means、DBSCAN等经典算法，还讨论了它们在文本挖掘、图像分割等领域的应用，这让我能够更直观地感受到模式识别的实际价值。此外，书中还对算法的复杂度、收敛性等问题进行了分析，这对于我们进行算法优化和性能评估非常重要。总而言之，这本书不仅内容丰富，而且教学方法也非常科学，能够帮助我建立起对模式识别领域一个扎实而全面的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发，在于它让我看到了模式识别技术背后所蕴含的“智慧”与“逻辑”。我之前接触的模式识别书籍，往往更侧重于介绍算法的“如何工作”，而这本书则更侧重于解释“为何如此工作”。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，对于我这样的研究生来说，尤为重要。书中对“信息论”在模式识别中的应用，给我留下了深刻的印象。例如，在讲解决策树时，作者详细阐述了信息熵、信息增益等概念，以及它们是如何指导决策树进行最优特征选择的。这让我看到了模式识别与其他数学分支之间的紧密联系。同样，在讲解降维方法时，书中也介绍了PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）的数学原理，并且解释了它们在保留数据主要信息和提高分类性能方面的作用。我尤其欣赏书中对“非参数模型”的讲解，例如K近邻算法（KNN），它虽然简单，但其背后蕴含的“近朱者赤，近墨者黑”的直觉思想，以及其在处理高维稀疏数据时的局限性，都得到了深入的探讨。书中还对各种算法的“泛化能力”进行了详细的讨论，并介绍了模型过拟合和欠拟合的现象，以及如何通过正则化、早停等技术来提高模型的泛化能力。这些内容对于我们进行实际的建模和评估至关重要。此外，书中对“集成学习”方法的介绍，如Bagging和Boosting，也让我看到了如何通过组合多个弱学习器来构建一个强大的分类器，这为我打开了新的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在知识的迷宫里，给我点亮了一盏明灯。我之前学习模式识别，经常会遇到一些概念性的困惑，比如“模型”、“特征”、“分类器”这些词，虽然知道它们的意思，但总感觉抓不住核心。这本书在开篇就花了大量篇幅来系统地阐述模式识别的学科体系和基本概念，从“模式”的定义，到“识别”的过程，再到“模型”的构建，层层递进，逻辑清晰。它并没有急于介绍各种具体的算法，而是先让我们对整个领域有一个宏观的认识，这对于建立正确的学习框架非常有帮助。我特别欣赏书中对“特征工程”的重视，很多时候，我们往往过于关注算法本身，而忽略了特征的重要性。这本书则强调了“好的特征是成功的一半”，并且详细介绍了各种特征提取方法，包括手工设计的特征和基于学习的特征。在手工特征方面，书中对纹理、形状、颜色等不同类型特征的提取方法都进行了详细的讲解。在学习特征方面，书中则介绍了PCA、LDA等降维方法，以及一些更具现代意义的表示学习方法。它还引导我们思考，如何根据问题的特点来设计或选择合适的特征。这让我意识到，模式识别不仅仅是算法的堆砌，更是一种对数据内在规律的深刻理解和挖掘。此外，书中对贝叶斯理论的讲解也非常透彻，它不仅仅是作为一种分类方法，更是贯穿于整个模式识别理论的基础。从最大似然估计到最大后验估计，再到贝叶斯网络，书中都进行了清晰的阐述。这让我对概率统计在模式识别中的核心地位有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最成功的地方在于它能够兼顾理论的深度与实践的广度。作为一本研究生教学用书，它在理论深度上做到了令人信服，无论是对统计学习理论的阐述，还是对概率图模型的介绍，都显得游刃有余。我尤其欣赏书中对“模型选择”和“模型评估”的详细论述。在实际的模式识别问题中，我们往往会面临多种模型的选择，以及如何客观地评估模型的性能。这本书为我们提供了系统性的方法和指导，例如，在模型选择方面，它讨论了过拟合和欠拟合的问题，并介绍了正则化、交叉验证等技术。在模型评估方面，它详细介绍了各种评价指标（如准确率、召回率、F1值等）的含义和适用场景，以及如何进行统计显著性检验。这些内容对于我们进行科学研究和工程实践都至关重要。同时，这本书在实践性方面也毫不逊色。书中列举了大量的应用案例，涵盖了语音识别、文本分类、医学影像分析等多个领域。这些案例的介绍，不仅让枯燥的理论变得生动有趣，也为我们提供了将所学知识应用于实际问题的思路和方法。例如，在讲解隐马尔可夫模型（HMM）时，书中不仅详细阐述了其基本原理，还将其应用于语音识别中的声学模型构建，让我们能够直观地理解HMM在实际问题中的作用。此外，书中还穿插了一些算法实现的伪代码，虽然不是完整的代码，但足以帮助我们理解算法的实现逻辑，并且可以作为我们自己编程时的参考。这种理论与实践相结合的教学方式，对于培养具备解决实际问题能力的模式识别人才至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的震撼，远不止是知识本身的广度和深度，更在于它所传递的那种对科学探索精神的敬畏。在翻阅的过程中，我时常会停下来，去思考那些算法背后所蕴含的智慧，以及它们是如何在解决现实世界中的复杂问题时发挥作用的。作者并没有止步于对现有技术的简单介绍，而是巧妙地将历史的演进和未来的发展趋势融入其中，让我能够站在巨人的肩膀上，看得更远。我特别喜欢书中对“模型”这个概念的深入探讨，它不仅仅是指数学模型，更是指我们如何抽象、概括和理解现实世界中的模式。从早期的统计学习模型，到后来的概率图模型，再到如今深度学习中的神经网络模型，这本书都进行了详实的梳理和分析，并揭示了它们之间的内在联系和演变逻辑。这种宏观的视角，让我在微观的算法学习之外，能够建立起对整个模式识别领域更加系统和完整的认知。而且，书中对于算法的优缺点、适用范围以及存在局限性的分析也非常到位，这对于我们科研人员来说，是非常宝贵的指导。它能够帮助我们避免盲目地套用某些算法，而是能够根据具体的问题和数据特点，做出更明智的技术选择。我印象深刻的是，在讲解贝叶斯分类器时，作者不仅详细推导了其数学原理，还深入分析了“特征独立性假设”在实际应用中的挑战，并引导读者思考如何克服这些限制。这种批判性的思维方式，对于培养研究生的独立思考能力至关重要。书中还涉及了一些前沿的研究方向，虽然篇幅不多，但足以激发我的研究兴趣，让我对未来可能的研究课题有了初步的构想。总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本激发思考、引领方向的启蒙之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对图像识别领域特别感兴趣的学生，在找寻相关资料时，偶然发现了这本书。虽然它的书名是“现代模式识别”，但其中关于图像识别的部分，内容之详实、讲解之深入，远超我的预期。作者在介绍图像预处理、特征提取、分类器设计等各个环节，都给出了非常全面和细致的阐述。例如，在特征提取方面，书中不仅详细介绍了SIFT、SURF、HOG等经典的局部特征描述子，还阐述了它们的设计思想和数学原理。更令我惊喜的是，书中还对这些特征的优缺点进行了深入的对比分析，并给出了在不同应用场景下的适用建议。对于我们做图像识别的研究生来说，如何选择合适的特征直接关系到最终的识别效果，因此，这部分内容对我而言具有极高的参考价值。在分类器设计方面，书中对SVM、Adaboost、神经网络等多种分类器进行了详细的讲解，并且重点突出了它们在图像识别任务中的应用。例如，在介绍卷积神经网络（CNN）时，书中不仅给出了其基本结构和工作原理，还通过一些经典的CNN模型（如LeNet、AlexNet）的实例，展示了如何构建和训练用于图像分类的深度学习模型。而且，书中还对CNN的各种改进技术（如残差连接、注意力机制等）进行了概述，让我对深度学习在图像识别领域的最新进展有了初步的了解。除了理论讲解，书中还穿插了不少代码示例和伪代码，虽然不是完整的可执行代码，但足以帮助我们理解算法的实现细节，并且能够作为我们自己编程实现时的参考。读完这本书，我感觉自己对图像识别的理解提升了一个层次，也更有信心去 tackling 更复杂的图像识别问题了。

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厚厚的一本书，700来页，还没看，随便翻了下，讲解的比较细，好书。

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书挺详细的，不过要数学功底很厚的人才看的懂

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p

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有点难，闲时翻一翻，值得买

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书挺详细的，不过要数学功底很厚的人才看的懂

评分☆☆☆☆☆

书很好，内容充实，经典教材，慢慢研读

评分☆☆☆☆☆

还没看还没看