模式识别（第三版）/新编信息控制与系统系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张学工 著

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 统计学习
• 信息控制
• 系统工程
• 模式分类
• 特征提取
• 算法
• 理论基础

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302225003

版次：3

商品编码：11554968

包装：平装

丛书名： 新编信息控制与系统系列教材

开本：16开

出版时间：2010-08-01

用纸：胶版纸

页数：237

正文语种：中文

内容简介

　　《模式识别（第三版）/新编信息控制与系统系列教材》是清华大学自动化系国家精品课程“模式识别基础”的教材，是在《模式识别》第一版和第二版基础上重写而成的。
　　《模式识别（第三版）/新编信息控制与系统系列教材》系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等，并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、Boosting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性，并覆盖部分当前研究前沿。
　　《模式识别（第三版）/新编信息控制与系统系列教材》可以作为高等院校自动化、计算机等相关专业高年级本科生和研究生学习模式识别的教材，也可以供计算机信息处理、生物信息学、数据挖掘、统计等各领域中从事模式识别相关工作的广大科技人员和高校师生参考。

作者简介

　　张学工，1994年于清华大学模式识别与智能系统专业获工学博士学位，现任清华大学自动化系教授。主要从事机器学习的理论、方法与应用研究和生物信息学研究。

目录

第1章 概论
1.1 模式与模式识别
1.2 模式识别的主要方法
1.3 监督模式识别与非监督模式识别
1.4 模式识别系统举例
1.5 模式识别系统的典型构成
1.6 本书的主要内容

第2章 统计决策方法
2.1 引言：一个简单的例子
2.2 最小错误率贝叶斯决策
2.3 最小风险贝叶斯决策
2.4 两类错误率、Neyman�睵earson决策与ROC曲线
2.5 正态分布时的统计决策
2.5.1 正态分布及其性质回顾
2.5.2 正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策
2.6 错误率的计算
2.6.1 正态分布且各类协方差矩阵相等情况下错误率的计算
2.6.2 高维独立随机变量时错误率的估计
2.7 离散概率模型下的统计决策举例
2.8 小结与讨论

第3章 概率密度函数的估计
3.1 引言
3.2 最大似然估计
3.2.1 最大似然估计的基本原理
3.2.2 最大似然估计的求解
3.2.3 正态分布下的最大似然估计
3.3 贝叶斯估计与贝叶斯学习
3.3.1 贝叶斯估计
3.3.2 贝叶斯学习
3.3.3 正态分布时的贝叶斯估计
3.3.4 其他分布的情况
3.4 概率密度估计的非参数方法
3.4.1 非参数估计的基本原理与直方图方法
3.4.2 kN近邻估计方法
3.4.3 Parzen窗法
3.5 讨论

第4章 线性分类器
4.1 引言
4.2 线性判别函数的基本概念
4.3 Fisher线性判别分析
4.4 感知器
4.5 最小平方误差判别
4.6 最优分类超平面与线性支持向量机
4.6.1 最优分类超平面
4.6.2 大间隔与推广能力
4.6.3 线性不可分情况
4.7 多类线性分类器
4.7.1 多个两类分类器的组合
4.7.2 多类线性判别函数
4.8 小结与讨论

第5章 非线性分类器
5.1 引言
5.2 分段线性判别函数
5.2.1 分段线性距离分类器
5.2.2 一般的分段线性判别函数
5.3 二次判别函数
5.4 多层感知器神经网络
5.4.1 神经元与感知器
5.4.2 用多个感知器实现非线性分类
5.4.3 采用反向传播算法的多层感知器
5.4.4 多层感知器网络用于模式识别
5.4.5 神经网络结构的选择
5.4.6 前馈神经网络与传统模式识别方法的关系
5.4.7 人工神经网络的一般知识
5.5 支持向量机
5.5.1 广义线性判别函数
5.5.2 核函数变换与支持向量机
5.5.3 支持向量机应用举例
5.5.4 支持向量机的实现算法
5.5.5 多类支持向量机
5.5.6 用于函数拟合的支持向量机
5.6 核函数机器
5.6.1 大间隔机器与核函数机器
5.6.2 核Fisher判别
5.7 小结与讨论

第6章 其他分类方法
6.1 近邻法
6.1.1 最近邻法
6.1.2 k-近邻法
6.1.3 近邻法的快速算法
6.1.4 剪辑近邻法
6.1.5 压缩近邻法
6.2 决策树与随机森林
6.2.1 非数值特征
6.2.2 决策树
6.2.3 过学习与决策树的剪枝
6.2.4 随机森林
6.3 罗杰斯特回归
6.4 Boosting方法
6.5 讨论

第7章 特征选择
7.1 引言
7.2 特征的评价准则
7.2.1 基于类内类间距离的可分性判据
7.2.2 基于概率分布的可分性判据
7.2.3 基于熵的可分性判据
7.2.4 利用统计检验作为可分性判据
7.3 特征选择的最优算法
7.4 特征选择的次优算法
7.5 特征选择的遗传算法
7.6 以分类性能为准则的特征选择方法
7.7 讨论

第8章 特征提取
8.1 引言
8.2 基于类别可分性判据的特征提取
8.3 主成分分析方法
8.4 Karhunen-Loève变换
8.4.1 K-L变换的基本原理
8.4.2 用于监督模式识别的K-L变换
8.5 K-L变换在人脸识别中的应用举例
8.6 高维数据的低维显示
8.7 多维尺度法
8.7.1 MDS的基本概念
8.7.2 古典尺度法
8.7.3 度量型MDS
8.7.4 非度量型MDS
8.7.5 MDS在模式识别中的应用
8.8 非线性变换方法简介
8.8.1 核主成分分析（KPCA）
8.8.2 IsoMap方法和LLE方法
8.9 讨论

第9章 非监督模式识别
9.1 引言
9.2 基于模型的方法
9.3 混合模型的估计
9.3.1 非监督最大似然估计
9.3.2 正态分布情况下的非监督参数估计
9.4 动态聚类算法
9.4.1 C均值算法
9.4.2 ISODATA方法
9.4.3 基于样本与核的相似性度量的动态聚类算法
9.5 模糊聚类方法
9.5.1 模糊集的基本知识
9.5.2 模糊C均值算法
9.5.3 改进的模糊C均值算法
9.6 分级聚类方法
9.7 自组织映射神经网络
9.7.1 SOM网络结构
9.7.2 SOM学习算法和自组织特性
9.7.3 SOM用于模式识别
9.8 讨论

第10章 模式识别系统的评价
10.1 监督模式识别方法的错误率估计
10.1.1 训练错误率
10.1.2 测试错误率
10.1.3 交叉验证
10.1.4 自举法与.632估计
10.2 有限样本下错误率的区间估计问题
10.2.1 问题的提出
10.2.2 用扰动重采样估计SVM错误率的置信区间
10.3 特征提取与选择对分类器性能估计的影响
10.4 从分类的显著性推断特征与类别的关系
10.5 非监督模式识别系统性能的评价
10.6 讨论
索引
参考文献

模式识别（第三版）/新编信息控制与系统系列教材 内容简介 本书作为“新编信息控制与系统系列教材”的重要组成部分，旨在系统性地介绍模式识别的基本理论、核心方法与实际应用。全书以清晰的逻辑结构，循序渐进地引导读者从基础概念深入到前沿技术，力求为从事相关领域研究、开发与应用的专业人士提供一份全面而实用的参考。 核心理论与基本概念： 本书开篇即详细阐述了模式识别的本质——如何让机器理解和区分不同的模式。我们将从根本上探讨模式、特征、分类器等核心概念，并通过直观的例子加以说明。识别任务的数学基础，如统计学、概率论在模式识别中的作用，也将被深入剖析。读者将了解到，模式识别并非神秘的黑魔法，而是建立在一系列严谨的数学模型和算法之上。 经典与现代识别方法： 本书系统地梳理了多种经典的模式识别方法。我们将详细介绍基于统计学习的决策理论方法，包括贝叶斯分类器、最大似然估计等，这些方法是理解许多现代算法的基石。此外，判别函数方法，如感知机、支持向量机（SVM）及其核技巧，也将得到深入的讲解，帮助读者理解它们如何在复杂的决策边界上进行分类。 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在模式识别领域取得了突破性进展。本书紧跟时代步伐，将重点介绍基于神经网络的识别方法，包括多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其在图像、语音、文本等数据上的成功应用。读者将学习到如何设计、训练和优化这些深度模型，以解决大规模、高维度的数据识别问题。 特征提取与选择： 优良的特征是模式识别成功的关键。本书将 devote considerable attention to 这一重要环节。我们将介绍多种特征提取技术，从手工设计特征（如SIFT、HOG等在图像处理中的应用）到自动学习特征（深度学习的核心优势）。同时，特征选择和降维技术，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，也将被详细讲解，帮助读者理解如何从高维数据中提取最有效的信息，减少计算复杂度，提高识别精度。 聚类分析与无监督学习： 模式识别不仅限于有监督分类，无监督学习，尤其是聚类分析，在发现数据内在结构、数据探索等方面扮演着重要角色。本书将深入探讨各类聚类算法，包括划分式聚类（如K-Means）、层次式聚类、基于密度的聚类（如DBSCAN）等。读者将理解不同聚类方法的优缺点及其适用场景。 性能评估与优化： 任何识别系统的有效性都离不开严谨的性能评估。本书将系统介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并讲解如何对分类器进行交叉验证以获得更可靠的性能估计。此外，关于模型过拟合与欠拟合的诊断和处理方法，以及正则化、集成学习等模型优化技术，也将得到详尽阐述。 实际应用与案例分析： 理论与实践相结合是本书的一大特色。本书将在各个章节中穿插丰富的实际应用案例，涵盖图像识别（人脸识别、物体检测）、语音识别（语音指令、语音助手）、文本分类（垃圾邮件过滤、情感分析）、生物信息学（基因序列分析）、医疗诊断等多个领域。通过这些案例，读者可以更直观地理解模式识别技术在解决现实世界问题中的强大能力，并从中获得工程实现的思路。 面向读者： 本书面向的对象广泛，包括但不限于： 计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业的本科生和研究生。 从事模式识别、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域研究的科研人员。 致力于将模式识别技术应用于实际产品开发和系统优化的工程师。 对智能系统和数据分析感兴趣的行业从业者。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 掌握模式识别的基本理论和核心概念。 理解和应用经典的统计学习和判别函数方法。 熟悉深度学习在模式识别中的基本原理和常用模型。 掌握特征提取、选择和降维的基本方法。 了解无监督学习（聚类）的基本思想和常用算法。 掌握评估和优化模式识别系统性能的方法。 初步具备将模式识别技术应用于实际问题的能力。 本书力求在内容的深度与广度之间取得平衡，既包含扎实的理论基础，又不乏前沿的技术进展，旨在为读者构建一个坚实的模式识别知识体系，为他们在相关领域的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的严谨性和系统性印象深刻。作者在内容组织上，遵循了科学研究的一般规律，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的模型和算法。每个章节都像是一个独立的知识模块，但又相互关联，形成了一个完整的知识体系。我尤其欣赏书中对概念的定义非常精确，对公式的推导也非常详细。在阅读过程中，我很少遇到含糊不清或者模棱两可的表述。例如，在讲解概率论和统计学基础时，作者就非常细致地解释了各种概率分布的性质和应用。然后，在引入贝叶斯定理时，它会详细推导公式，并解释其在模式识别中的重要作用。这种严谨的风格，让我在学习过程中能够建立起扎实的基础，不会留下任何知识盲点。而且，书中对各种算法的比较也非常全面，不仅指出了它们的相同之处，更重要的是，它详细阐述了它们之间的差异，以及各自的适用范围。这让我能够更清晰地认识到不同算法的优劣，从而在实际应用中做出更明智的选择。总的来说，这本书是一本非常适合作为专业教材的著作，它能够帮助读者构建一个全面而深入的模式识别知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在算法领域摸爬滚打多年的工程师，看过不少关于模式识别的书籍。然而，这本书依然给我带来了新的启发。作者在讲解过程中，并没有仅仅停留在对算法的描述，而是深入探讨了算法背后的思想和哲学。例如，在讲解生成模型和判别模型时，作者并没有简单地给出它们的数学定义，而是从不同的角度阐述了它们之间的根本区别，以及它们各自的优势和劣势。这种深入的分析，让我对这些模型有了更深刻的理解。而且，书中还对一些前沿的研究方向进行了介绍，比如迁移学习、联邦学习等。这些内容让我对模式识别的未来发展有了更清晰的认识。我尤其欣赏书中对“黑箱模型”的探讨，作者并没有回避深度学习的“黑箱”问题，而是积极探讨如何提高模型的可解释性。这种对技术局限性的反思和探索，让我觉得这本书非常有深度。总的来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一份对模式识别领域深入思考的总结。它能够帮助读者在掌握基本技能的同时，也能对该领域有更宏观和深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对模式识别的应用场景非常感兴趣的读者，这本书在这方面满足了我的需求。它不仅仅停留在理论层面，更是将各种模式识别技术与实际应用紧密结合。书中提供了丰富的案例研究，涵盖了图像识别、语音识别、自然语言处理、医疗诊断等多个领域。我尤其对书中关于“垃圾邮件过滤”和“人脸识别”的章节印象深刻。作者详细分析了这些应用场景中遇到的具体问题，并介绍了如何利用各种模式识别算法来解决这些问题。例如，在讲解人脸识别时，它会介绍Eigenfaces、Fisherfaces等经典方法，并解释它们是如何从图像中提取特征并进行匹配的。而且，书中还讨论了深度学习在这些领域所带来的巨大变革，比如通过CNN实现高精度的人脸识别。这些案例分析不仅仅是简单的介绍，作者还会深入探讨算法的优缺点，以及在实际应用中需要注意的细节。这让我不仅学到了理论知识，更重要的是，它让我看到了模式识别技术是如何改变我们的生活的。这本书的实用性非常强，对于希望将模式识别技术应用于实际项目中的工程师和开发者来说，这本书绝对是一本宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些关于模式识别的书，但大多都停留在理论层面，要么就是过于晦涩难懂，要么就是缺乏实际的应用指导。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它在理论深度和实践指导之间找到了一个绝佳的平衡点。书中不仅仅罗列了各种算法，更重要的是，它花了很大力气去讲解这些算法的优缺点、适用场景以及它们之间的联系。例如，在讲到贝叶斯分类器的时候，它会详细分析贝叶斯公式的由来，以及朴素贝叶斯分类器是如何在实际应用中简化计算的。然后，在介绍K近邻算法时，它又会对比K近邻和贝叶斯分类器的区别，并解释为什么在某些情况下K近邻会比贝叶斯分类器表现更好。最让我惊喜的是，书中还提供了很多与实际问题相结合的案例分析，比如垃圾邮件的分类、人脸识别的应用等，这些案例不仅丰富了内容，更重要的是，它让我看到了模式识别技术在现实世界中的强大力量。作者并没有回避这些算法的局限性，反而积极地探讨如何改进它们，比如在讲到过拟合问题时，它就详细介绍了正则化等技术。这本书的逻辑非常清晰，从基本概念到复杂模型，层层递进，让读者能够逐步建立起完整的知识体系。我个人觉得，对于想要在模式识别领域有所建树的工程师和研究人员来说，这本书绝对是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直觉得模式识别是个比较偏向于数学和统计的学科，我对这类书籍通常是敬而远之的。然而，这本书却成功地吸引了我，并让我重新审视了这个领域。作者在处理抽象概念时，表现出了非凡的智慧。他并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从一个直观的比喻或者一个简单的例子入手，让你先对问题的本质有一个大概的了解，然后再逐步引入数学工具。例如，在讲解聚类算法时，书中没有上来就讲K-means的迭代公式，而是先用生活中的例子，比如如何给商店里的商品分组，来引出聚类的概念，然后再解释K-means是如何通过计算样本点到簇中心的距离来完成分组的。这种“先易后难，由浅入深”的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让像我这样的初学者也能轻松地理解复杂的算法。而且，书中还穿插了一些历史背景和发展脉络的介绍，让我对模式识别这个学科的形成和演变有了更深的认识。这不仅仅是一本技术书籍，它更像是一次知识的探索之旅。我尤其欣赏书中对不同算法的比较分析，比如它会详细对比K-means和层次聚类的优缺点，以及它们各自适合的应用场景。这本书的价值在于，它不仅传授知识，更重要的是，它培养了读者独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式简直是为我量身定制的。我一直是个对概念理解非常看重的人，只看公式很难让我真正领会。这本书在这方面做得非常出色。作者在引入每一个算法时，都会先用通俗易懂的语言来解释其核心思想，然后再给出数学推导。而且，书中还穿插了大量的类比和比喻，帮助读者将抽象的数学概念与生活中的事物联系起来。比如，在讲解降维算法PCA（主成分分析）时，作者并没有直接给出协方差矩阵和特征值分解，而是先用一个形象的比喻，比如将一个三维物体投影到二维平面上，并尽量保留其主要特征，来帮助读者理解PCA的目标。这种讲解方式，让原本枯燥的数学公式变得生动有趣，也让复杂的概念变得容易理解。此外，书中还提供了很多可视化图例，用图形的方式直观地展示了算法的运行过程，这对于加深理解非常有帮助。我记得在学习决策树算法时，书中就用了一系列图示来展示如何根据属性的不同取值来构建树，这让我对决策树的生成过程有了非常清晰的认识。这本书的作者显然深谙教育之道，能够站在读者的角度思考，并用最有效的方式来传递知识。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它的“接地气”。很多模式识别的书籍，尤其是比较老的版本，内容可能有些陈旧，或者过于理论化，与当前的实际应用脱节。但这本书，虽然名为“第三版”，却紧跟时代潮流，引入了许多最新的技术和研究进展。它在讲解传统算法的同时，也对深度学习在模式识别中的应用进行了深入的探讨。例如，在介绍图像识别章节时，它不仅详细讲解了卷积神经网络（CNN）的原理，还列举了ResNet、Inception等经典的CNN模型，并解释了它们是如何在ImageNet等大型数据集上取得突破性进展的。更让我印象深刻的是，书中在讨论监督学习、无监督学习、半监督学习等概念时，都结合了最新的研究成果和实际应用案例，让读者能够感受到模式识别技术的蓬勃发展。而且，这本书的作者在内容的组织上也下了很大功夫，结构清晰，逻辑严谨，每一个章节的过渡都很自然，让读者在阅读过程中不易迷失方向。我尤其喜欢它在每个章节后面都提供了一些思考题和习题，这对于巩固学习效果非常有帮助。总而言之，这本书是一本非常适合作为学习和参考的书籍，它能够帮助读者快速掌握模式识别的核心技术，并了解该领域的最新动态。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界，虽然我之前对模式识别这个领域了解不多，但读完这本书，感觉自己像是打开了一个新世界的大门。书中对各种模式识别算法的讲解，从基础的线性分类器，到复杂的神经网络和深度学习，都循序渐进，讲解得非常透彻。我尤其喜欢它在介绍算法时，不仅给出了数学公式，还详细解释了背后的原理和直观的理解方式，这对我这个非数学专业出身的读者来说，简直是福音。比如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者花了大量篇幅解释核函数的概念，以及它如何将低维数据映射到高维空间，从而实现线性可分。书中还通过大量的图示和例子，让抽象的概念变得生动具体。我记得有一个关于图像识别的例子，用到了SVM，让我一下子就明白了SVM是如何在高维空间中找到最优分类超平面的。而且，这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，代码示例也都很规范，可以直接拿来运行。总的来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走进模式识别的殿堂。我非常推荐给所有对人工智能、机器学习、数据科学感兴趣的初学者，以及希望深入理解模式识别算法的从业者。它提供了一个扎实的基础，也为进一步的学习提供了广阔的空间。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不仅仅要有扎实的理论基础，更要有清晰易懂的语言和丰富的示例。这本书恰恰满足了这些要求。作者在语言表达上，力求简洁明了，避免使用过于生僻的术语。即使是涉及到复杂的数学概念，也能够用通俗易懂的语言进行解释。而且，书中穿插了大量的代码示例，这些代码不仅能够帮助读者理解算法的实现细节，更重要的是，它们能够让读者亲自动手实践，从而加深对算法的理解。我尤其喜欢书中提供的Python代码片段，这些代码都经过了精心设计，易于阅读和修改。例如，在讲解K-means聚类时，书中就提供了一段完整的Python代码，演示了如何对一组二维数据进行聚类，并用图示展示了聚类结果。这种“理论与实践相结合”的学习方式，让我觉得学起来非常高效。而且，书中还鼓励读者去修改和扩展这些代码，从而探索不同的算法变种和应用。总而言之，这本书是一本非常实用且易于上手的模式识别教材，它能够帮助读者快速掌握核心技术，并具备解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式非常具有启发性，它鼓励读者主动思考，而不是被动接受。作者在介绍算法时，常常会提出一些问题，引导读者去思考算法背后的逻辑和原理。例如，在讲解决策树算法时，书中可能会问“我们应该根据哪个属性来分裂节点？”，然后才给出信息增益等判据。这种提问式的讲解方式，能够极大地激发读者的学习兴趣，并促使读者主动去探索答案。而且，书中还提供了一些开放性的讨论，比如对于某些算法的局限性，作者并没有给出绝对的定论，而是鼓励读者去思考如何改进。这让我觉得，这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种研究的思维方式。我尤其喜欢书中对一些“灰色地带”的探讨，比如在特征选择时，并没有一种最优的方法，而是需要根据具体问题来权衡。这种客观和理性的分析，让我对模式识别有了更深刻的理解。这本书的作者显然对如何引导学习有着深刻的理解，它能够让读者在不知不觉中，提升自己的分析和解决问题的能力。

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还不错。。。。

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不错的书籍

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经典

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很清楚

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老师推荐的教材，但是这是第三版。

评分☆☆☆☆☆

书不错，不过就是书脊那压断了，京东配送时应该注意这个问题，买过好几次书，都是有些破损

评分☆☆☆☆☆

书质量没得说，京东快递的速度也没得说，没有见过更快的

评分☆☆☆☆☆

课程教材，还可以吧。