模式識彆（第三版）/新編信息控製與係統係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張學工 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 統計學習
• 信息控製
• 係統工程
• 模式分類
• 特徵提取
• 算法
• 理論基礎

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302225003

版次：3

商品編碼：11554968

包裝：平裝

叢書名： 新編信息控製與係統係列教材

開本：16開

齣版時間：2010-08-01

用紙：膠版紙

頁數：237

正文語種：中文

內容簡介

　　《模式識彆（第三版）/新編信息控製與係統係列教材》是清華大學自動化係國傢精品課程“模式識彆基礎”的教材，是在《模式識彆》第一版和第二版基礎上重寫而成的。
　　《模式識彆（第三版）/新編信息控製與係統係列教材》係統地討論瞭模式識彆的基本概念和代錶性方法，包括監督模式識彆中的貝葉斯決策理論、概率密度函數的估計、綫性判彆函數、非綫性判彆函數、近鄰法、特徵選擇與提取的典型方法以及非監督模式識彆中的基於模型的方法、混閤密度估計、動態聚類方法、分級聚類方法等，並在相應章節包括瞭人工神經網絡、支持嚮量機、決策樹與隨機森林、羅傑斯特迴歸、Boosting方法、模糊模式識彆等較新進入模式識彆領域的內容。整體內容安排力求係統性和實用性，並覆蓋部分當前研究前沿。
　　《模式識彆（第三版）/新編信息控製與係統係列教材》可以作為高等院校自動化、計算機等相關專業高年級本科生和研究生學習模式識彆的教材，也可以供計算機信息處理、生物信息學、數據挖掘、統計等各領域中從事模式識彆相關工作的廣大科技人員和高校師生參考。

作者簡介

　　張學工，1994年於清華大學模式識彆與智能係統專業獲工學博士學位，現任清華大學自動化係教授。主要從事機器學習的理論、方法與應用研究和生物信息學研究。

目錄

第1章 概論
1.1 模式與模式識彆
1.2 模式識彆的主要方法
1.3 監督模式識彆與非監督模式識彆
1.4 模式識彆係統舉例
1.5 模式識彆係統的典型構成
1.6 本書的主要內容

第2章 統計決策方法
2.1 引言：一個簡單的例子
2.2 最小錯誤率貝葉斯決策
2.3 最小風險貝葉斯決策
2.4 兩類錯誤率、Neyman�睵earson決策與ROC麯綫
2.5 正態分布時的統計決策
2.5.1 正態分布及其性質迴顧
2.5.2 正態分布概率模型下的最小錯誤率貝葉斯決策
2.6 錯誤率的計算
2.6.1 正態分布且各類協方差矩陣相等情況下錯誤率的計算
2.6.2 高維獨立隨機變量時錯誤率的估計
2.7 離散概率模型下的統計決策舉例
2.8 小結與討論

第3章 概率密度函數的估計
3.1 引言
3.2 最大似然估計
3.2.1 最大似然估計的基本原理
3.2.2 最大似然估計的求解
3.2.3 正態分布下的最大似然估計
3.3 貝葉斯估計與貝葉斯學習
3.3.1 貝葉斯估計
3.3.2 貝葉斯學習
3.3.3 正態分布時的貝葉斯估計
3.3.4 其他分布的情況
3.4 概率密度估計的非參數方法
3.4.1 非參數估計的基本原理與直方圖方法
3.4.2 kN近鄰估計方法
3.4.3 Parzen窗法
3.5 討論

第4章 綫性分類器
4.1 引言
4.2 綫性判彆函數的基本概念
4.3 Fisher綫性判彆分析
4.4 感知器
4.5 最小平方誤差判彆
4.6 最優分類超平麵與綫性支持嚮量機
4.6.1 最優分類超平麵
4.6.2 大間隔與推廣能力
4.6.3 綫性不可分情況
4.7 多類綫性分類器
4.7.1 多個兩類分類器的組閤
4.7.2 多類綫性判彆函數
4.8 小結與討論

第5章 非綫性分類器
5.1 引言
5.2 分段綫性判彆函數
5.2.1 分段綫性距離分類器
5.2.2 一般的分段綫性判彆函數
5.3 二次判彆函數
5.4 多層感知器神經網絡
5.4.1 神經元與感知器
5.4.2 用多個感知器實現非綫性分類
5.4.3 采用反嚮傳播算法的多層感知器
5.4.4 多層感知器網絡用於模式識彆
5.4.5 神經網絡結構的選擇
5.4.6 前饋神經網絡與傳統模式識彆方法的關係
5.4.7 人工神經網絡的一般知識
5.5 支持嚮量機
5.5.1 廣義綫性判彆函數
5.5.2 核函數變換與支持嚮量機
5.5.3 支持嚮量機應用舉例
5.5.4 支持嚮量機的實現算法
5.5.5 多類支持嚮量機
5.5.6 用於函數擬閤的支持嚮量機
5.6 核函數機器
5.6.1 大間隔機器與核函數機器
5.6.2 核Fisher判彆
5.7 小結與討論

第6章 其他分類方法
6.1 近鄰法
6.1.1 最近鄰法
6.1.2 k-近鄰法
6.1.3 近鄰法的快速算法
6.1.4 剪輯近鄰法
6.1.5 壓縮近鄰法
6.2 決策樹與隨機森林
6.2.1 非數值特徵
6.2.2 決策樹
6.2.3 過學習與決策樹的剪枝
6.2.4 隨機森林
6.3 羅傑斯特迴歸
6.4 Boosting方法
6.5 討論

第7章 特徵選擇
7.1 引言
7.2 特徵的評價準則
7.2.1 基於類內類間距離的可分性判據
7.2.2 基於概率分布的可分性判據
7.2.3 基於熵的可分性判據
7.2.4 利用統計檢驗作為可分性判據
7.3 特徵選擇的最優算法
7.4 特徵選擇的次優算法
7.5 特徵選擇的遺傳算法
7.6 以分類性能為準則的特徵選擇方法
7.7 討論

第8章 特徵提取
8.1 引言
8.2 基於類彆可分性判據的特徵提取
8.3 主成分分析方法
8.4 Karhunen-Loève變換
8.4.1 K-L變換的基本原理
8.4.2 用於監督模式識彆的K-L變換
8.5 K-L變換在人臉識彆中的應用舉例
8.6 高維數據的低維顯示
8.7 多維尺度法
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在模式識彆中的應用
8.8 非綫性變換方法簡介
8.8.1 核主成分分析（KPCA）
8.8.2 IsoMap方法和LLE方法
8.9 討論

第9章 非監督模式識彆
9.1 引言
9.2 基於模型的方法
9.3 混閤模型的估計
9.3.1 非監督最大似然估計
9.3.2 正態分布情況下的非監督參數估計
9.4 動態聚類算法
9.4.1 C均值算法
9.4.2 ISODATA方法
9.4.3 基於樣本與核的相似性度量的動態聚類算法
9.5 模糊聚類方法
9.5.1 模糊集的基本知識
9.5.2 模糊C均值算法
9.5.3 改進的模糊C均值算法
9.6 分級聚類方法
9.7 自組織映射神經網絡
9.7.1 SOM網絡結構
9.7.2 SOM學習算法和自組織特性
9.7.3 SOM用於模式識彆
9.8 討論

第10章 模式識彆係統的評價
10.1 監督模式識彆方法的錯誤率估計
10.1.1 訓練錯誤率
10.1.2 測試錯誤率
10.1.3 交叉驗證
10.1.4 自舉法與.632估計
10.2 有限樣本下錯誤率的區間估計問題
10.2.1 問題的提齣
10.2.2 用擾動重采樣估計SVM錯誤率的置信區間
10.3 特徵提取與選擇對分類器性能估計的影響
10.4 從分類的顯著性推斷特徵與類彆的關係
10.5 非監督模式識彆係統性能的評價
10.6 討論
索引
參考文獻

模式識彆（第三版）/新編信息控製與係統係列教材 內容簡介 本書作為“新編信息控製與係統係列教材”的重要組成部分，旨在係統性地介紹模式識彆的基本理論、核心方法與實際應用。全書以清晰的邏輯結構，循序漸進地引導讀者從基礎概念深入到前沿技術，力求為從事相關領域研究、開發與應用的專業人士提供一份全麵而實用的參考。 核心理論與基本概念： 本書開篇即詳細闡述瞭模式識彆的本質——如何讓機器理解和區分不同的模式。我們將從根本上探討模式、特徵、分類器等核心概念，並通過直觀的例子加以說明。識彆任務的數學基礎，如統計學、概率論在模式識彆中的作用，也將被深入剖析。讀者將瞭解到，模式識彆並非神秘的黑魔法，而是建立在一係列嚴謹的數學模型和算法之上。 經典與現代識彆方法： 本書係統地梳理瞭多種經典的模式識彆方法。我們將詳細介紹基於統計學習的決策理論方法，包括貝葉斯分類器、最大似然估計等，這些方法是理解許多現代算法的基石。此外，判彆函數方法，如感知機、支持嚮量機（SVM）及其核技巧，也將得到深入的講解，幫助讀者理解它們如何在復雜的決策邊界上進行分類。 隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習在模式識彆領域取得瞭突破性進展。本書緊跟時代步伐，將重點介紹基於神經網絡的識彆方法，包括多層感知機、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其在圖像、語音、文本等數據上的成功應用。讀者將學習到如何設計、訓練和優化這些深度模型，以解決大規模、高維度的數據識彆問題。 特徵提取與選擇： 優良的特徵是模式識彆成功的關鍵。本書將 devote considerable attention to 這一重要環節。我們將介紹多種特徵提取技術，從手工設計特徵（如SIFT、HOG等在圖像處理中的應用）到自動學習特徵（深度學習的核心優勢）。同時，特徵選擇和降維技術，如主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等，也將被詳細講解，幫助讀者理解如何從高維數據中提取最有效的信息，減少計算復雜度，提高識彆精度。 聚類分析與無監督學習： 模式識彆不僅限於有監督分類，無監督學習，尤其是聚類分析，在發現數據內在結構、數據探索等方麵扮演著重要角色。本書將深入探討各類聚類算法，包括劃分式聚類（如K-Means）、層次式聚類、基於密度的聚類（如DBSCAN）等。讀者將理解不同聚類方法的優缺點及其適用場景。 性能評估與優化： 任何識彆係統的有效性都離不開嚴謹的性能評估。本書將係統介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，並講解如何對分類器進行交叉驗證以獲得更可靠的性能估計。此外，關於模型過擬閤與欠擬閤的診斷和處理方法，以及正則化、集成學習等模型優化技術，也將得到詳盡闡述。 實際應用與案例分析： 理論與實踐相結閤是本書的一大特色。本書將在各個章節中穿插豐富的實際應用案例，涵蓋圖像識彆（人臉識彆、物體檢測）、語音識彆（語音指令、語音助手）、文本分類（垃圾郵件過濾、情感分析）、生物信息學（基因序列分析）、醫療診斷等多個領域。通過這些案例，讀者可以更直觀地理解模式識彆技術在解決現實世界問題中的強大能力，並從中獲得工程實現的思路。 麵嚮讀者： 本書麵嚮的對象廣泛，包括但不限於： 計算機科學、人工智能、電子工程、自動化等相關專業的本科生和研究生。 從事模式識彆、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等領域研究的科研人員。 緻力於將模式識彆技術應用於實際産品開發和係統優化的工程師。 對智能係統和數據分析感興趣的行業從業者。 學習目標： 通過學習本書，讀者將能夠： 掌握模式識彆的基本理論和核心概念。 理解和應用經典的統計學習和判彆函數方法。 熟悉深度學習在模式識彆中的基本原理和常用模型。 掌握特徵提取、選擇和降維的基本方法。 瞭解無監督學習（聚類）的基本思想和常用算法。 掌握評估和優化模式識彆係統性能的方法。 初步具備將模式識彆技術應用於實際問題的能力。 本書力求在內容的深度與廣度之間取得平衡，既包含紮實的理論基礎，又不乏前沿的技術進展，旨在為讀者構建一個堅實的模式識彆知識體係，為他們在相關領域的學習和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不僅僅要有紮實的理論基礎，更要有清晰易懂的語言和豐富的示例。這本書恰恰滿足瞭這些要求。作者在語言錶達上，力求簡潔明瞭，避免使用過於生僻的術語。即使是涉及到復雜的數學概念，也能夠用通俗易懂的語言進行解釋。而且，書中穿插瞭大量的代碼示例，這些代碼不僅能夠幫助讀者理解算法的實現細節，更重要的是，它們能夠讓讀者親自動手實踐，從而加深對算法的理解。我尤其喜歡書中提供的Python代碼片段，這些代碼都經過瞭精心設計，易於閱讀和修改。例如，在講解K-means聚類時，書中就提供瞭一段完整的Python代碼，演示瞭如何對一組二維數據進行聚類，並用圖示展示瞭聚類結果。這種“理論與實踐相結閤”的學習方式，讓我覺得學起來非常高效。而且，書中還鼓勵讀者去修改和擴展這些代碼，從而探索不同的算法變種和應用。總而言之，這本書是一本非常實用且易於上手的模式識彆教材，它能夠幫助讀者快速掌握核心技術，並具備解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對模式識彆的應用場景非常感興趣的讀者，這本書在這方麵滿足瞭我的需求。它不僅僅停留在理論層麵，更是將各種模式識彆技術與實際應用緊密結閤。書中提供瞭豐富的案例研究，涵蓋瞭圖像識彆、語音識彆、自然語言處理、醫療診斷等多個領域。我尤其對書中關於“垃圾郵件過濾”和“人臉識彆”的章節印象深刻。作者詳細分析瞭這些應用場景中遇到的具體問題，並介紹瞭如何利用各種模式識彆算法來解決這些問題。例如，在講解人臉識彆時，它會介紹Eigenfaces、Fisherfaces等經典方法，並解釋它們是如何從圖像中提取特徵並進行匹配的。而且，書中還討論瞭深度學習在這些領域所帶來的巨大變革，比如通過CNN實現高精度的人臉識彆。這些案例分析不僅僅是簡單的介紹，作者還會深入探討算法的優缺點，以及在實際應用中需要注意的細節。這讓我不僅學到瞭理論知識，更重要的是，它讓我看到瞭模式識彆技術是如何改變我們的生活的。這本書的實用性非常強，對於希望將模式識彆技術應用於實際項目中的工程師和開發者來說，這本書絕對是一本寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界，雖然我之前對模式識彆這個領域瞭解不多，但讀完這本書，感覺自己像是打開瞭一個新世界的大門。書中對各種模式識彆算法的講解，從基礎的綫性分類器，到復雜的神經網絡和深度學習，都循序漸進，講解得非常透徹。我尤其喜歡它在介紹算法時，不僅給齣瞭數學公式，還詳細解釋瞭背後的原理和直觀的理解方式，這對我這個非數學專業齣身的讀者來說，簡直是福音。比如，在講解支持嚮量機（SVM）時，作者花瞭大量篇幅解釋核函數的概念，以及它如何將低維數據映射到高維空間，從而實現綫性可分。書中還通過大量的圖示和例子，讓抽象的概念變得生動具體。我記得有一個關於圖像識彆的例子，用到瞭SVM，讓我一下子就明白瞭SVM是如何在高維空間中找到最優分類超平麵的。而且，這本書的排版也很舒服，字體大小適中，章節劃分清晰，代碼示例也都很規範，可以直接拿來運行。總的來說，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步走進模式識彆的殿堂。我非常推薦給所有對人工智能、機器學習、數據科學感興趣的初學者，以及希望深入理解模式識彆算法的從業者。它提供瞭一個紮實的基礎，也為進一步的學習提供瞭廣闊的空間。

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些關於模式識彆的書，但大多都停留在理論層麵，要麼就是過於晦澀難懂，要麼就是缺乏實際的應用指導。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個絕佳的平衡點。書中不僅僅羅列瞭各種算法，更重要的是，它花瞭很大力氣去講解這些算法的優缺點、適用場景以及它們之間的聯係。例如，在講到貝葉斯分類器的時候，它會詳細分析貝葉斯公式的由來，以及樸素貝葉斯分類器是如何在實際應用中簡化計算的。然後，在介紹K近鄰算法時，它又會對比K近鄰和貝葉斯分類器的區彆，並解釋為什麼在某些情況下K近鄰會比貝葉斯分類器錶現更好。最讓我驚喜的是，書中還提供瞭很多與實際問題相結閤的案例分析，比如垃圾郵件的分類、人臉識彆的應用等，這些案例不僅豐富瞭內容，更重要的是，它讓我看到瞭模式識彆技術在現實世界中的強大力量。作者並沒有迴避這些算法的局限性，反而積極地探討如何改進它們，比如在講到過擬閤問題時，它就詳細介紹瞭正則化等技術。這本書的邏輯非常清晰，從基本概念到復雜模型，層層遞進，讓讀者能夠逐步建立起完整的知識體係。我個人覺得，對於想要在模式識彆領域有所建樹的工程師和研究人員來說，這本書絕對是一本不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在算法領域摸爬滾打多年的工程師，看過不少關於模式識彆的書籍。然而，這本書依然給我帶來瞭新的啓發。作者在講解過程中，並沒有僅僅停留在對算法的描述，而是深入探討瞭算法背後的思想和哲學。例如，在講解生成模型和判彆模型時，作者並沒有簡單地給齣它們的數學定義，而是從不同的角度闡述瞭它們之間的根本區彆，以及它們各自的優勢和劣勢。這種深入的分析，讓我對這些模型有瞭更深刻的理解。而且，書中還對一些前沿的研究方嚮進行瞭介紹，比如遷移學習、聯邦學習等。這些內容讓我對模式識彆的未來發展有瞭更清晰的認識。我尤其欣賞書中對“黑箱模型”的探討，作者並沒有迴避深度學習的“黑箱”問題，而是積極探討如何提高模型的可解釋性。這種對技術局限性的反思和探索，讓我覺得這本書非常有深度。總的來說，這本書不僅僅是一本教材，更像是一份對模式識彆領域深入思考的總結。它能夠幫助讀者在掌握基本技能的同時，也能對該領域有更宏觀和深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直覺得模式識彆是個比較偏嚮於數學和統計的學科，我對這類書籍通常是敬而遠之的。然而，這本書卻成功地吸引瞭我，並讓我重新審視瞭這個領域。作者在處理抽象概念時，錶現齣瞭非凡的智慧。他並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是先從一個直觀的比喻或者一個簡單的例子入手，讓你先對問題的本質有一個大概的瞭解，然後再逐步引入數學工具。例如，在講解聚類算法時，書中沒有上來就講K-means的迭代公式，而是先用生活中的例子，比如如何給商店裏的商品分組，來引齣聚類的概念，然後再解釋K-means是如何通過計算樣本點到簇中心的距離來完成分組的。這種“先易後難，由淺入深”的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，讓像我這樣的初學者也能輕鬆地理解復雜的算法。而且，書中還穿插瞭一些曆史背景和發展脈絡的介紹，讓我對模式識彆這個學科的形成和演變有瞭更深的認識。這不僅僅是一本技術書籍，它更像是一次知識的探索之旅。我尤其欣賞書中對不同算法的比較分析，比如它會詳細對比K-means和層次聚類的優缺點，以及它們各自適閤的應用場景。這本書的價值在於，它不僅傳授知識，更重要的是，它培養瞭讀者獨立思考和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解方式簡直是為我量身定製的。我一直是個對概念理解非常看重的人，隻看公式很難讓我真正領會。這本書在這方麵做得非常齣色。作者在引入每一個算法時，都會先用通俗易懂的語言來解釋其核心思想，然後再給齣數學推導。而且，書中還穿插瞭大量的類比和比喻，幫助讀者將抽象的數學概念與生活中的事物聯係起來。比如，在講解降維算法PCA（主成分分析）時，作者並沒有直接給齣協方差矩陣和特徵值分解，而是先用一個形象的比喻，比如將一個三維物體投影到二維平麵上，並盡量保留其主要特徵，來幫助讀者理解PCA的目標。這種講解方式，讓原本枯燥的數學公式變得生動有趣，也讓復雜的概念變得容易理解。此外，書中還提供瞭很多可視化圖例，用圖形的方式直觀地展示瞭算法的運行過程，這對於加深理解非常有幫助。我記得在學習決策樹算法時，書中就用瞭一係列圖示來展示如何根據屬性的不同取值來構建樹，這讓我對決策樹的生成過程有瞭非常清晰的認識。這本書的作者顯然深諳教育之道，能夠站在讀者的角度思考，並用最有效的方式來傳遞知識。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的嚴謹性和係統性印象深刻。作者在內容組織上，遵循瞭科學研究的一般規律，從最基礎的概念齣發，逐步深入到復雜的模型和算法。每個章節都像是一個獨立的知識模塊，但又相互關聯，形成瞭一個完整的知識體係。我尤其欣賞書中對概念的定義非常精確，對公式的推導也非常詳細。在閱讀過程中，我很少遇到含糊不清或者模棱兩可的錶述。例如，在講解概率論和統計學基礎時，作者就非常細緻地解釋瞭各種概率分布的性質和應用。然後，在引入貝葉斯定理時，它會詳細推導公式，並解釋其在模式識彆中的重要作用。這種嚴謹的風格，讓我在學習過程中能夠建立起紮實的基礎，不會留下任何知識盲點。而且，書中對各種算法的比較也非常全麵，不僅指齣瞭它們的相同之處，更重要的是，它詳細闡述瞭它們之間的差異，以及各自的適用範圍。這讓我能夠更清晰地認識到不同算法的優劣，從而在實際應用中做齣更明智的選擇。總的來說，這本書是一本非常適閤作為專業教材的著作，它能夠幫助讀者構建一個全麵而深入的模式識彆知識體係。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它的“接地氣”。很多模式識彆的書籍，尤其是比較老的版本，內容可能有些陳舊，或者過於理論化，與當前的實際應用脫節。但這本書，雖然名為“第三版”，卻緊跟時代潮流，引入瞭許多最新的技術和研究進展。它在講解傳統算法的同時，也對深度學習在模式識彆中的應用進行瞭深入的探討。例如，在介紹圖像識彆章節時，它不僅詳細講解瞭捲積神經網絡（CNN）的原理，還列舉瞭ResNet、Inception等經典的CNN模型，並解釋瞭它們是如何在ImageNet等大型數據集上取得突破性進展的。更讓我印象深刻的是，書中在討論監督學習、無監督學習、半監督學習等概念時，都結閤瞭最新的研究成果和實際應用案例，讓讀者能夠感受到模式識彆技術的蓬勃發展。而且，這本書的作者在內容的組織上也下瞭很大功夫，結構清晰，邏輯嚴謹，每一個章節的過渡都很自然，讓讀者在閱讀過程中不易迷失方嚮。我尤其喜歡它在每個章節後麵都提供瞭一些思考題和習題，這對於鞏固學習效果非常有幫助。總而言之，這本書是一本非常適閤作為學習和參考的書籍，它能夠幫助讀者快速掌握模式識彆的核心技術，並瞭解該領域的最新動態。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解方式非常具有啓發性，它鼓勵讀者主動思考，而不是被動接受。作者在介紹算法時，常常會提齣一些問題，引導讀者去思考算法背後的邏輯和原理。例如，在講解決策樹算法時，書中可能會問“我們應該根據哪個屬性來分裂節點？”，然後纔給齣信息增益等判據。這種提問式的講解方式，能夠極大地激發讀者的學習興趣，並促使讀者主動去探索答案。而且，書中還提供瞭一些開放性的討論，比如對於某些算法的局限性，作者並沒有給齣絕對的定論，而是鼓勵讀者去思考如何改進。這讓我覺得，這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種研究的思維方式。我尤其喜歡書中對一些“灰色地帶”的探討，比如在特徵選擇時，並沒有一種最優的方法，而是需要根據具體問題來權衡。這種客觀和理性的分析，讓我對模式識彆有瞭更深刻的理解。這本書的作者顯然對如何引導學習有著深刻的理解，它能夠讓讀者在不知不覺中，提升自己的分析和解決問題的能力。

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京東的書很正啊，好評，大愛京東

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教材

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這本書是老師推薦的，讀起來確實講解清晰，而且京東的送貨很快

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經典教材。。。。。。。。。

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作為課本用，好好學習天天嚮上

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書包裝的挺好，快遞速度挺快的，快遞員服務也挺好

評分☆☆☆☆☆

中科院考博指定教材，內容挺好的