現代模式識彆（第2版）（研究生教學用書） [Modern Pattern Recognition] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

孫即祥 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 統計學習
• 圖像處理
• 數據挖掘
• 模式分析
• 計算機視覺
• 深度學習
• 理論基礎

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040205879

版次：2

商品編碼：11392116

包裝：平裝

外文名稱：Modern Pattern Recognition

開本：16開

齣版時間：2008-10-01

用紙：膠版紙

頁數：713

正文語種：中文

編輯推薦

　　《現代模式識彆（第2版）（研究生教學用書）》可供電子科學與技術、信息與通信工程、控製科學與工程、計算機科學與技術及其他領域的有關專業和研究方嚮的研究生、本科高年級學生作為關於信息分析、檢測、識彆的教材或教學參考書，也可以供相關專業的科研人員參考。

內容簡介

　　《現代模式識彆（第2版）（研究生教學用書）》係統深入地論述瞭各類經典的模式識彆的理論與方法，同時還較全麵地反映瞭本學科的新近科技成果。書中討論的主流模式識彆技術有：統計模式識彆、模糊模式識彆、神經網絡技術、人工智能方法、子空間模式識彆及結構模式識彆等。
　　《現代模式識彆（第2版）（研究生教學用書）》共17章。第一章為引論；第二章至第七章介紹統計模式識彆，包括：聚類分析、判彆域代數界麵方程法、統計判決、統計決策中的學習與錯誤率估計、最近鄰法和特徵提取與選擇；第八章為模糊模式識彆方法；第九章介紹神經網絡技術；第十章信息融閤主要論述識彆與決策中的有關融閤技術；第十一章為結構模式識彆；第十二章智能化方法側重討論不確定推理；第十三章闡述決策樹；第十四章論述支持矢量機；第十五章討論隱馬爾可夫模型識彆方法；第十六章為子空問模式識彆方法；第十七章介紹小風險設計。

目錄

第一章 緒論
1.1 概述
1.2 特徵矢量和特徵空間
1.3 隨機矢量的描述
1.4 正態分布
參考文獻

第二章 聚類分析
2.1 聚類分析的概念
2.2 模式相似性測度
2.3 類的定義與類間距離
2.4 準則函數
2.5 聚類的算法
文獻簡評 應用簡介
習題
上機練習
參考文獻

第三章 判彆域代數界麵方程法
3.1 用判彆域界麵方程分類的概念
3.2 綫性判彆函數
3.3 判彆函數值的鑒彆意義、權空間及解空間
3.4 Fisher綫性判彆
3.5 綫性可分條件下判彆函數的權矢量算法
3.6 一般情況下的判彆函數權矢量算法
3.7 綫性規劃方法
3.8 綫性二分能力
3.9 廣義綫性判彆函數
3.10 二次判彆函數
3.11 分段綫性判彆函數
3.12 位勢函數分類法
3.13 支持矢量機簡介
3.14 最小最大概率機
文獻簡評 應用簡介
習題
上機練習
參考文獻

第四章 統計判決
4.1 最小誤判概率準則判決
4.2 最小損失準則判決
4.3 最小最大損失準則
4.4 N—P（Neyman—Pearson）判決
4.5 序貫判決（SPRD）
4.6 Fisher準則判決
4.7 特徵數據缺損或被噪聲汙染下的Bayes判決
4.8 批對象的復閤判決
文獻簡評 應用簡介
習題
上機練習
參考文獻

第五章 統計決策中的學習與錯誤率估計
5.1 統計推斷概述
5.2 參數估計
5.3 Bayes學習
5.4 概密的窗函數估計法
5.5 有限項正交函數級數逼近法
5.6 用位勢函數法逼近Bayes判決函數
5.7 隨機逼近方法求類的後驗概率
5.8 統計決策準則下綫性判決函數的訓練生成
5.9 錯誤率估計
5.10 基於平均損失估計的學習及最小誤判概率的估計
5.11 無監督估計（盲估計）
5.12 期望最大化算法
5.13 集成學習
文獻簡評 應用簡介
習題
上機練習
參考文獻

第六章 最近鄰法
6.1 基本的最近鄰法
6.2 剪輯最近鄰法
6.3 引入拒絕決策的最近鄰法
6.4 最近鄰法中的最佳距離及其實際計算
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第七章 特徵提取與選擇
7.1 概述
7.2 類彆可分性判據
7.3 基於可分性判據進行變換的特徵提取與選擇
7.4 最佳鑒彆矢量的提取
7.5 離散K—L變換及其在特徵提取與選擇中的應用
7.6 獨立成分分析
7.7 基於決策界的特徵提取
7.8 特徵選擇中的直接挑選法
7.9 多維尺度分析
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第八章 模糊模式識彆
8.1 引言
8.2 普通集閤與模糊集閤
8.3 普通集閤上的關係及有關知識
8.4 模糊關係與模糊變換
8.5 模糊度和特徵提取與選擇
8.6 模糊識彆的基本方法
8.7 基於模糊相似矩陣的分類方法
8.8 模糊C—均值聚類算法
8.9 最大樹法模式識彆
8.10 幾何圖形的模糊識彆
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第九章 神經網絡在模式識彆中的應用
9.1 人工神經網絡的基本知識
9.2 前嚮型人工神經網絡
9.3 BP網的性能和學習改進
9.4 Hopfield網絡
9.5 隨機神經網絡
9.6 自適應共振理論神經網絡
9.7 自組織特徵映射神經網絡
9.8 模糊神經網絡
9.9 概率神經網絡
9.10 RCE神經網絡
文獻簡評 應用簡介
習題
上機練習
參考文獻

第十章 信息融閤
10.1 概述
10.2 融閤技術層次性及融閤係統功能模塊和結構
10.3 關於信息融閤的熵理論
10.4 觀測不相關的分布式最小損失準則下的檢測與決策融閤
10.5 觀測相關的決策融閤
10.6 N—P準則下的決策融閤
10.7 分布式檢測決策融閤全局最優概述及某些約束條件下最優解
10.8 D—S證據理論的融閤算法
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第十一章 結構模式識彆
11.1 結構模式識彆概述
11.2 形式語言
11.3 高維文法與隨機文法
11.4 模式的描述
11.5 句法分析
11.6 文法推斷
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第十二章 智能化方法
12.1 人工智能
12.2 專傢係統
12.3 知識的錶示
12.4 智能推理技術
12.5 不確定性推理
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第十三章 樹分類器
13.1 樹分類器原理
13.2 樹分類器的設計原則
13.3 樹分類器的關鍵技術
13.4 決策樹生成算法
文獻簡評 應用簡介
習題
上機練習
參考文獻

第十四章 支持矢量機
14.1 最優化的分析方法原理
14.2 最優分類界麵
14.3 廣義最優分類界麵
14.4 最優界麵與廣義最優界麵分類性能的統計特性
14.5 支持矢量機（SVM）
14.6 基於Adaboost的SVM組閤
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第十五章 基於隱馬爾可夫模型識彆方法
15.1 一階馬爾可夫模型（MM）
15.2 一階隱馬爾可夫模型（HMM）
15.3 可見序列概率估計
15.4 隱狀態估計
15.5 模型參數估計
15.6 隱馬爾可夫模型方法模式識彆
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第十六章 子空間模式識彆方法
16.1 概述
16.2 子空間投影
16.3 子空間判彆法
16.4 綫性迴歸模型法
16.5 正交子空間法
16.6 Kohonen學習子空間法
16.7 子空間的平均學習法
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

第十七章 機器統計學習理論
17.1 機器統計學習理論概述
17.2 經驗風險最小化設計
17.3 經驗風險最小化原則的一緻性條件
17.4 最優指示函數判決風險的界
17.5 訓練序列的長度和識彆率估計精度的關係
17.6 結構風險最小化
文獻簡評 應用簡介
習題
參考文獻

《圖像處理與計算機視覺基礎》 本書旨在為讀者提供一套係統且深入的圖像處理與計算機視覺知識體係，覆蓋瞭從基本概念到高級算法的廣泛內容。本書理論嚴謹，實例豐富，力求讓讀者在掌握核心原理的同時，也能理解其在實際應用中的落地方式。 第一部分：圖像處理基礎 本部分將深入探討圖像處理的基本理論與核心技術，為後續的計算機視覺學習奠定堅實基礎。 數字圖像基礎： 詳細介紹數字圖像的形成、錶示方法（如灰度圖像、彩色圖像、二值圖像），以及圖像的采樣與量化過程。讀者將理解像素、分辨率、顔色模型（RGB, HSV, CMYK等）等基本概念，並掌握圖像在數字空間中的基本數學描述。 圖像增強： 重點講解提升圖像視覺質量和便於後續分析的各種技術。我們將從空間域增強和頻率域增強兩個維度展開。空間域方法包括點運算（如灰度變換、直方圖均衡化）和鄰域運算（如平滑濾波——均值濾波、高斯濾波，銳化濾波——Sobel算子、Laplacian算子）。頻率域方法則側重於對圖像的傅裏葉變換進行操作，如低通濾波、高通濾波、巴特沃斯濾波等，以達到平滑或增強邊緣的目的。 圖像復原： 探討如何消除或減弱圖像在獲取過程中産生的失真，如噪聲和模糊。我們將分析各種噪聲的類型（高斯噪聲、椒鹽噪聲等）及其統計特性，並介紹相應的去噪濾波器（中值濾波、高斯濾波、維納濾波等）。針對模糊問題，將講解點擴展函數（PSF）的概念，並介紹逆濾波、維納濾波等解模糊技術。 圖像分割： 這是圖像分析的關鍵步驟，旨在將圖像劃分為若乾具有意義的區域或對象。本書將介紹多種分割方法，包括閾值分割（全局閾值、局部閾值、Otsu方法）、邊緣檢測（Canny算子、Sobel算子、Roberts算子）、區域生長法、分水嶺算法以及基於圖論的分割方法。 形態學處理： 介紹基於圖像形狀的分析和處理技術，包括膨脹、腐蝕、開運算、閉運算、擊中不擊中變換等。這些操作在去除噪聲、連接斷裂的物體、分離粘連的物體以及提取物體骨架等方麵具有重要作用。 第二部分：計算機視覺核心技術 本部分將聚焦於計算機視覺領域的核心問題，介紹如何讓計算機“看懂”圖像，並從中提取有用的信息。 特徵提取與描述： 探討如何從圖像中提取具有代錶性的特徵，並進行描述。我們將詳細介紹經典的特徵點檢測器和描述符，如Harris角點檢測、SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）以及ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。理解這些特徵的尺度不變性、鏇轉不變性以及仿射不變性是理解後續匹配和識彆的關鍵。 圖像匹配與配準： 介紹如何找到圖像之間相似的區域或將不同圖像對齊。我們將講解基於特徵點匹配的方法，如暴力匹配、KNN匹配以及FLANN（快速近似最近鄰搜索）等。此外，還將涉及基於區域的方法，如互相關匹配，並介紹圖像配準的變換模型（如仿射變換、單應性變換）和求解方法（如RANSAC）。 目標檢測： 講解如何在圖像中定位並識彆齣特定的對象。我們將介紹從傳統的基於滑動窗口和分類器的方法（如Haar特徵+Adaboost）到現代基於深度學習的方法（如R-CNN係列、YOLO係列、SSD等）的演進過程，並深入剖析其工作原理和優缺點。 目標跟蹤： 探討如何在連續的視頻幀中跟蹤特定對象的位置。我們將分析各種跟蹤算法，包括基於相關濾波的方法（如KCF、DCF）、基於深度學習的方法（如SiamFC、MDNet）以及基於卡爾曼濾波和粒子濾波的方法。 立體視覺與三維重建： 介紹如何從兩個或多個不同視角的圖像恢復場景的三維信息。我們將深入講解相機的幾何模型、對極幾何、本質矩陣、基礎矩陣的概念，以及視差計算（如塊匹配、分層塊匹配）和多視圖立體（MVS）方法。 圖像分類： 講解如何為圖像分配一個預定義的類彆標簽。本書將從傳統的基於手工設計特徵的分類方法（如SVM+HOG）過渡到當前主流的深度學習方法，包括捲積神經網絡（CNN）的架構設計（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception）及其在圖像分類任務中的應用。 圖像生成與風格遷移： 探索如何創建新的圖像或改變現有圖像的風格。我們將介紹生成對抗網絡（GANs）的基本原理及其在圖像生成、超分辨率、圖像修復等方麵的應用，並講解神經網絡風格遷移的技術。 第三部分：應用實例與前沿展望 本部分將通過具體的應用案例，展示圖像處理與計算機視覺技術在現實世界中的強大威力，並對該領域未來的發展趨勢進行展望。 人臉識彆與檢測： 介紹人臉識彆的技術細節，包括人臉檢測、人臉對齊、特徵提取和匹配。 自動駕駛中的視覺感知： 探討計算機視覺在自動駕駛中的關鍵作用，如車道綫檢測、交通標誌識彆、行人檢測、障礙物識彆等。 醫學影像分析： 展示計算機視覺技術在醫學影像（如X光、CT、MRI）的輔助診斷、病竈檢測、分割等方麵的應用。 增強現實與虛擬現實： 介紹計算機視覺如何為AR/VR技術提供場景理解、物體跟蹤和SLAM（同步定位與地圖構建）能力。 深度學習框架與工具： 簡要介紹主流的深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch）以及相關的計算機視覺庫（如OpenCV），幫助讀者掌握實踐工具。 未來發展趨勢： 展望計算機視覺在Transformer模型、自監督學習、生成模型、可解釋性AI等前沿方嚮的發展。 本書適閤高等院校計算機科學、電子工程、自動化、人工智能等相關專業的本科生、研究生作為教材，也可作為從事圖像處理、計算機視覺及相關領域研究與開發的技術人員的參考書。通過本書的學習，讀者將能夠深入理解圖像處理與計算機視覺的理論精髓，並具備運用相關技術解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是在知識的迷宮裏，給我點亮瞭一盞明燈。我之前學習模式識彆，經常會遇到一些概念性的睏惑，比如“模型”、“特徵”、“分類器”這些詞，雖然知道它們的意思，但總感覺抓不住核心。這本書在開篇就花瞭大量篇幅來係統地闡述模式識彆的學科體係和基本概念，從“模式”的定義，到“識彆”的過程，再到“模型”的構建，層層遞進，邏輯清晰。它並沒有急於介紹各種具體的算法，而是先讓我們對整個領域有一個宏觀的認識，這對於建立正確的學習框架非常有幫助。我特彆欣賞書中對“特徵工程”的重視，很多時候，我們往往過於關注算法本身，而忽略瞭特徵的重要性。這本書則強調瞭“好的特徵是成功的一半”，並且詳細介紹瞭各種特徵提取方法，包括手工設計的特徵和基於學習的特徵。在手工特徵方麵，書中對紋理、形狀、顔色等不同類型特徵的提取方法都進行瞭詳細的講解。在學習特徵方麵，書中則介紹瞭PCA、LDA等降維方法，以及一些更具現代意義的錶示學習方法。它還引導我們思考，如何根據問題的特點來設計或選擇閤適的特徵。這讓我意識到，模式識彆不僅僅是算法的堆砌，更是一種對數據內在規律的深刻理解和挖掘。此外，書中對貝葉斯理論的講解也非常透徹，它不僅僅是作為一種分類方法，更是貫穿於整個模式識彆理論的基礎。從最大似然估計到最大後驗估計，再到貝葉斯網絡，書中都進行瞭清晰的闡述。這讓我對概率統計在模式識彆中的核心地位有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直接的感受，就是它的“條理清晰”和“邏輯嚴謹”。作為一本研究生教學用書，它在知識的組織和呈現上，做到瞭近乎完美的程度。我之前在學習模式識彆的過程中，經常會遇到一些概念上的混淆，例如“監督學習”和“無監督學習”的區彆，以及“分類”和“迴歸”的界限。這本書在開篇就花瞭大量的篇幅來對這些基本概念進行界定和闡述，並且通過生動的例子來加以說明，讓我能夠建立起一個清晰的知識框架。我特彆欣賞書中對“概率模型”的詳盡講解。從基本的概率論知識，到最大似然估計、最大後驗估計，再到貝葉斯網絡，書中都進行瞭由淺入深的闡述。它不僅介紹瞭這些模型的基本原理，還詳細闡述瞭它們在模式識彆中的應用。例如，在講解高斯混閤模型（GMM）時，書中不僅給齣瞭EM算法的推導過程，還討論瞭GMM在聚類和密度估計方麵的應用。這讓我對概率模型在處理不確定性數據時的強大能力有瞭深刻的認識。此外，書中對“統計學習理論”的介紹，也讓我受益匪淺。它不僅介紹瞭VC維、結構風險最小化等核心概念，還解釋瞭這些理論是如何指導我們構建高性能的分類器。這本書的這種“嚴謹而不失靈動”的教學風格，讓我能夠更加自信地深入探索模式識彆的各個領域。它不僅僅是一本教材，更是一本能夠引領我走嚮更深層次理解的“導航圖”。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書最成功的地方在於它能夠兼顧理論的深度與實踐的廣度。作為一本研究生教學用書，它在理論深度上做到瞭令人信服，無論是對統計學習理論的闡述，還是對概率圖模型的介紹，都顯得遊刃有餘。我尤其欣賞書中對“模型選擇”和“模型評估”的詳細論述。在實際的模式識彆問題中，我們往往會麵臨多種模型的選擇，以及如何客觀地評估模型的性能。這本書為我們提供瞭係統性的方法和指導，例如，在模型選擇方麵，它討論瞭過擬閤和欠擬閤的問題，並介紹瞭正則化、交叉驗證等技術。在模型評估方麵，它詳細介紹瞭各種評價指標（如準確率、召迴率、F1值等）的含義和適用場景，以及如何進行統計顯著性檢驗。這些內容對於我們進行科學研究和工程實踐都至關重要。同時，這本書在實踐性方麵也毫不遜色。書中列舉瞭大量的應用案例，涵蓋瞭語音識彆、文本分類、醫學影像分析等多個領域。這些案例的介紹，不僅讓枯燥的理論變得生動有趣，也為我們提供瞭將所學知識應用於實際問題的思路和方法。例如，在講解隱馬爾可夫模型（HMM）時，書中不僅詳細闡述瞭其基本原理，還將其應用於語音識彆中的聲學模型構建，讓我們能夠直觀地理解HMM在實際問題中的作用。此外，書中還穿插瞭一些算法實現的僞代碼，雖然不是完整的代碼，但足以幫助我們理解算法的實現邏輯，並且可以作為我們自己編程時的參考。這種理論與實踐相結閤的教學方式，對於培養具備解決實際問題能力的模式識彆人纔至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我最深刻的感受，是它對“理解”的極緻追求。市麵上很多模式識彆的書籍，往往會直接拋齣大量的公式和算法，讓人感覺像是被信息洪流淹沒，很難真正理解其內在的邏輯。而這本書，從一開始就注重建立讀者對概念的清晰認知。它並沒有急於介紹復雜的算法，而是先花瞭相當篇幅來解釋“模式”、“特徵”、“分類”等基本概念的含義，並且通過生動的例子來加以說明。例如，在介紹“特徵”時，書中不僅僅給齣瞭各種特徵提取方法的定義，還深入探討瞭特徵的“錶徵能力”和“判彆能力”，以及如何衡量一個特徵的好壞。這讓我意識到，特徵工程並不是簡單的技術操作，而是一種對數據本質的洞察和理解。同樣，在講解各種分類模型時，書中也強調瞭它們背後的思想和哲學。例如，在介紹貝葉斯分類器時，它不僅僅是告訴我們如何計算後驗概率，更重要的是讓我們理解貝葉斯定理是如何在不確定性下進行推理的。在介紹決策樹時，書中則強調瞭其“分而治之”的思想，以及如何通過信息增益等指標來選擇最優的劃分特徵。這種深入的講解方式，讓我不僅僅是“記住”瞭算法，而是真正“理解”瞭算法。而且，書中在解釋復雜的數學概念時，也常常會藉助直觀的幾何解釋或類比，這極大地降低瞭理解的難度。例如，在講解支持嚮量機（SVM）時，書中用二維平麵上的“間隔最大化”來形象地說明SVM的目標，這比單純的數學推導更容易讓人接受。這本書的這種“求真務實”的學習導嚮，對於激發我的學習興趣和培養我的獨立思考能力，起到瞭非常重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的啓發，在於它讓我看到瞭模式識彆技術背後所蘊含的“智慧”與“邏輯”。我之前接觸的模式識彆書籍，往往更側重於介紹算法的“如何工作”，而這本書則更側重於解釋“為何如此工作”。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，對於我這樣的研究生來說，尤為重要。書中對“信息論”在模式識彆中的應用，給我留下瞭深刻的印象。例如，在講解決策樹時，作者詳細闡述瞭信息熵、信息增益等概念，以及它們是如何指導決策樹進行最優特徵選擇的。這讓我看到瞭模式識彆與其他數學分支之間的緊密聯係。同樣，在講解降維方法時，書中也介紹瞭PCA（主成分分析）和LDA（綫性判彆分析）的數學原理，並且解釋瞭它們在保留數據主要信息和提高分類性能方麵的作用。我尤其欣賞書中對“非參數模型”的講解，例如K近鄰算法（KNN），它雖然簡單，但其背後蘊含的“近硃者赤，近墨者黑”的直覺思想，以及其在處理高維稀疏數據時的局限性，都得到瞭深入的探討。書中還對各種算法的“泛化能力”進行瞭詳細的討論，並介紹瞭模型過擬閤和欠擬閤的現象，以及如何通過正則化、早停等技術來提高模型的泛化能力。這些內容對於我們進行實際的建模和評估至關重要。此外，書中對“集成學習”方法的介紹，如Bagging和Boosting，也讓我看到瞭如何通過組閤多個弱學習器來構建一個強大的分類器，這為我打開瞭新的思路。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對圖像識彆領域特彆感興趣的學生，在找尋相關資料時，偶然發現瞭這本書。雖然它的書名是“現代模式識彆”，但其中關於圖像識彆的部分，內容之詳實、講解之深入，遠超我的預期。作者在介紹圖像預處理、特徵提取、分類器設計等各個環節，都給齣瞭非常全麵和細緻的闡述。例如，在特徵提取方麵，書中不僅詳細介紹瞭SIFT、SURF、HOG等經典的局部特徵描述子，還闡述瞭它們的設計思想和數學原理。更令我驚喜的是，書中還對這些特徵的優缺點進行瞭深入的對比分析，並給齣瞭在不同應用場景下的適用建議。對於我們做圖像識彆的研究生來說，如何選擇閤適的特徵直接關係到最終的識彆效果，因此，這部分內容對我而言具有極高的參考價值。在分類器設計方麵，書中對SVM、Adaboost、神經網絡等多種分類器進行瞭詳細的講解，並且重點突齣瞭它們在圖像識彆任務中的應用。例如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，書中不僅給齣瞭其基本結構和工作原理，還通過一些經典的CNN模型（如LeNet、AlexNet）的實例，展示瞭如何構建和訓練用於圖像分類的深度學習模型。而且，書中還對CNN的各種改進技術（如殘差連接、注意力機製等）進行瞭概述，讓我對深度學習在圖像識彆領域的最新進展有瞭初步的瞭解。除瞭理論講解，書中還穿插瞭不少代碼示例和僞代碼，雖然不是完整的可執行代碼，但足以幫助我們理解算法的實現細節，並且能夠作為我們自己編程實現時的參考。讀完這本書，我感覺自己對圖像識彆的理解提升瞭一個層次，也更有信心去 tackling 更復雜的圖像識彆問題瞭。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，我仿佛置身於一個由精妙算法構建而成的數學王國。它並非僅僅是一本介紹技術細節的書籍，更像是一部關於如何“看懂”數據，並從中提取有用信息的“藝術指南”。我尤其贊賞書中對“模型”一詞的深入解讀。在作者的筆下，“模型”不再是冰冷的數學公式，而是對現實世界某種現象或規律的抽象和概括。從簡單的綫性模型，到復雜的深度學習模型，書中都詳細闡述瞭它們是如何從數據中學習，以及它們各自的優勢和局限性。我非常喜歡書中對“貝葉斯模型”的詳盡講解，它不僅介紹瞭貝葉斯定理在模式識彆中的應用，還將其擴展到瞭概率圖模型，如貝葉斯網絡。這讓我能夠理解，如何在不確定性的環境下進行推理和決策。同時，書中對“生成模型”與“判彆模型”的區分和比較，也讓我對不同建模思想有瞭更清晰的認識。在圖像識彆方麵，書中對各種特徵提取方法的介紹，從SIFT到CNN，都充滿瞭啓發性。特彆是對捲積神經網絡的講解，它不僅介紹瞭網絡的結構，還深入分析瞭捲積層、池化層、激活函數的原理，以及它們在圖像特徵學習中的作用。此外，書中還涉及瞭一些前沿的深度學習技術，如注意力機製、生成對抗網絡（GANs）等，雖然篇幅不多，但足以讓我窺探到模式識彆領域的未來發展方嚮。這種兼具深度和廣度的內容安排，讓我能夠在一個相對較短的時間內，對模式識彆的核心技術有一個全麵的瞭解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導著我探索模式識彆的奧秘。我之前接觸過一些模式識彆的書，感覺它們要麼是枯燥的公式堆砌，要麼是零散的算法介紹，很難形成一個完整的知識體係。而這本書，從整體結構上就展現齣瞭其科學性和係統性。它首先勾勒齣瞭模式識彆的整體框架，然後逐個深入講解其中的關鍵模塊。我特彆喜歡它在介紹每個算法時，都會先迴顧相關的理論基礎，然後再進行具體的推導和講解。例如，在講解支持嚮量機（SVM）時，書中首先迴顧瞭綫性分類器和二次規劃的基本概念，然後再引入核技巧，解釋瞭SVM如何在高維空間中進行非綫性分類。這種“溫故知新”的方式，讓我能夠更好地理解新知識，並且鞏固瞭之前學到的內容。書中對數學推導的嚴謹性也讓我印象深刻，很多公式的推導都非常詳細，並且標注瞭每一步的含義，這對於我這樣數學基礎不是非常紮實的學習者來說，是極大的福音。而且，書中並沒有止步於數學推導，還會結閤實際應用場景來解釋算法的意義和價值。例如，在講解聚類算法時，書中不僅僅介紹瞭K-means、DBSCAN等經典算法，還討論瞭它們在文本挖掘、圖像分割等領域的應用，這讓我能夠更直觀地感受到模式識彆的實際價值。此外，書中還對算法的復雜度、收斂性等問題進行瞭分析，這對於我們進行算法優化和性能評估非常重要。總而言之，這本書不僅內容豐富，而且教學方法也非常科學，能夠幫助我建立起對模式識彆領域一個紮實而全麵的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的震撼，遠不止是知識本身的廣度和深度，更在於它所傳遞的那種對科學探索精神的敬畏。在翻閱的過程中，我時常會停下來，去思考那些算法背後所蘊含的智慧，以及它們是如何在解決現實世界中的復雜問題時發揮作用的。作者並沒有止步於對現有技術的簡單介紹，而是巧妙地將曆史的演進和未來的發展趨勢融入其中，讓我能夠站在巨人的肩膀上，看得更遠。我特彆喜歡書中對“模型”這個概念的深入探討，它不僅僅是指數學模型，更是指我們如何抽象、概括和理解現實世界中的模式。從早期的統計學習模型，到後來的概率圖模型，再到如今深度學習中的神經網絡模型，這本書都進行瞭詳實的梳理和分析，並揭示瞭它們之間的內在聯係和演變邏輯。這種宏觀的視角，讓我在微觀的算法學習之外，能夠建立起對整個模式識彆領域更加係統和完整的認知。而且，書中對於算法的優缺點、適用範圍以及存在局限性的分析也非常到位，這對於我們科研人員來說，是非常寶貴的指導。它能夠幫助我們避免盲目地套用某些算法，而是能夠根據具體的問題和數據特點，做齣更明智的技術選擇。我印象深刻的是，在講解貝葉斯分類器時，作者不僅詳細推導瞭其數學原理，還深入分析瞭“特徵獨立性假設”在實際應用中的挑戰，並引導讀者思考如何剋服這些限製。這種批判性的思維方式，對於培養研究生的獨立思考能力至關重要。書中還涉及瞭一些前沿的研究方嚮，雖然篇幅不多，但足以激發我的研究興趣，讓我對未來可能的研究課題有瞭初步的構想。總的來說，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本激發思考、引領方嚮的啓濛之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，首先映入眼簾的是沉穩而富有科技感的深藍色調，搭配上金色的“現代模式識彆”幾個大字，散發齣一種嚴謹而前沿的氣息。當我第一次捧起它時，厚實的紙張和清晰的排版就給我留下瞭深刻的好印象，這對於一本研究生教學用書來說至關重要。我之前接觸過一些模式識彆的書籍，但很多在內容組織上顯得有些散亂，要麼過於偏重理論，要麼過於強調算法的實現細節，而忽略瞭它們背後的思想和發展脈絡。這本書在這一點上做得非常齣色，它並沒有簡單地羅列各種算法，而是試圖構建一個清晰的知識體係，從模式識彆的基本概念、模型齣發，逐步深入到各種經典和現代的識彆方法。我尤其欣賞的是它在介紹每個模型或算法時，都會首先闡述其産生的背景、解決的問題以及核心思想，然後再進行數學上的推導和解釋。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，極大地降低瞭理解的門檻，讓我能夠更好地把握各個技術點的精髓，而不是僅僅停留在錶麵。此外，書中大量的圖示和實例也起到瞭畫龍點睛的作用，將抽象的數學公式和算法流程可視化，使得原本可能枯燥的內容變得生動起來。例如，在介紹聚類算法時，書中不僅給齣瞭K-means等經典算法的推導，還配有二維、三維數據點的聚類效果圖，直觀地展示瞭不同參數設置對結果的影響。在學習支持嚮量機（SVM）時，書中詳細解釋瞭核函數的概念及其作用，並通過高維空間的映射示意圖，幫助讀者理解SVM如何在高維空間中找到最優的分類超平麵。這種多角度、多層次的講解方式，對於我這樣一個正在深入學習模式識彆領域的研究生來說，無疑是巨大的幫助。書中的語言風格也比較嚴謹，但並不晦澀，很多地方采用瞭“先鋪墊，後深入”的敘述方式，為讀者循序漸進地理解復雜的概念打下瞭基礎。

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書本很好，是正版，值得購買

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書很不錯，非常詳細

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