经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版） [Statistical Pattern Recognition,Third Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] A.R.韦布（Andrew R.Webb），[英] K.D.科普西（Keith D.Copsey） 著，王萍 译

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 模式识别
• 统计学习
• 数据挖掘
• 经典译丛
• 理论基础
• 算法
• 模型
• 计算机科学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121250125

版次：3

商品编码：11642122

包装：平装

丛书名： 经典译丛·人工智能与智能系统

外文名称：Statistical Pattern Recognition,Third Edition

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：480

字数

编辑推荐

　　《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》近几年来统计模式识别方向，一本书国外著作。作者著名。

内容简介

　　《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》系统地介绍统计模式识别的理论和技术，并讨论机器学习领域的诸多问题和相关算法，反映模式识别理论和技术的研究进展。其中，大部分识别和分类问题取材于工程学、统计学、计算机科学和社会学等领域的相关应用，并配有应用研究实例。与前版相比，充实或新增了关于估计概率密度的贝叶斯方法、估计概率密度的新的非参数方法、新的分类模型、谱聚类问题、分类规则的归纳法、复杂网络等方面的介绍。
　　《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》注重基本概念、基本方法的讲述，启发性强，且应用实例丰富，适合作为大学高年级和研究生模式识别课程的教材，也适合作为从事模式识别研究和应用工作的相关技术人员的重要参考用书。

作者简介

　　　Andrew R. Webb和Keith D. Copsey，目前任职于英国Malvern的Mathematics and Data Analysis Consultancy公司，是机器学习方向的著名专家。

内页插图

目录

第1章 统计模式识别绪论
1.1 统计模式识别
1.1.1 引言
1.1.2 基本模型
1.2 解决模式识别问题的步骤
1.3 问题讨论
1.4 统计模式识别的方法
1.5 基本决策理论
1.5.1 最小错误贝叶斯决策规则
1.5.2 最小错误贝叶斯决策规则——拒绝分类
1.5.3 最小风险贝叶斯决策规则
1.5.4 最小风险贝叶斯决策规则——拒绝分类
1.5.5 Neyman-Pearson决策规则
1.5.6 最小最大决策
1.5.7 讨论
1.6 判别函数
1.6.1 引言
1.6.2 线性判别函数
1.6.3 分段线性判别函数
1.6.4 广义线性判别函数
1.6.5 小结
1.7 多重回归
1.8 本书梗概
1.9 提示及参考文献
习题

第2章 密度估计的参数法
2.1 引言
2.2 分布参数估计
2.2.1 估计法
2.2.2 预测法
2.3 高斯分类器
2.3.1 详述
2.3.2 高斯分类器插入估计的推导
2.3.3 应用研究举例
2.4 处理高斯分类器的奇异问题
2.4.1 引言
2.4.2 朴素贝叶斯
2.4.3 投影到子空间
2.4.4 线性判别函数
2.4.5 正则化判别分析
2.4.6 应用研究举例
2.4.7 拓展研究
2.4.8 小结
2.5 有限混合模型
2.5.1 引言
2.5.2 混合判别模型
2.5.3 正态混合模型的参数估计
2.5.4 正态混合模型协方差矩阵约束
2.5.5 混合模型分量的数量
2.5.6 期望最大化算法下的极大似然估计
2.5.7 应用研究举例
2.5.8 拓展研究
2.5.9 小结
2.6 应用研究
2.7 总结和讨论
2.8 建议
2.9 提示及参考文献
习题

第3章 密度估计的贝叶斯法
3.1 引言
3.1.1 基本原理
3.1.2 递归计算
3.1.3 比例性
3.2 解析解
3.2.1 共轭先验概率
3.2.2 方差已知的正态分布的均值估计
3.2.3 多元正态分布的均值及协方差矩阵估计
3.2.4 未知类先验概率的情形
3.2.5 小结
3.3 贝叶斯采样方案
3.3.1 引言
3.3.2 梗概
3.3.3 贝叶斯分类器的采样类型
3.3.4 拒绝采样
3.3.5 均匀比
……
第4章 密度估计的非参数法
第5章 线性判别分析
第6章 非线性判别分析——核与投影法
第7章 规则和决策树归纳法
第8章 组合方法
第9章 性能评价
第10章 特征选择与特征提取
第11章 聚类
第12章 复杂网络
第13章 其他论题
参考文献

前言/序言

《统计模式识别（第三版）》作为“经典译丛·人工智能与智能系统”系列的重要组成部分，旨在为读者提供一个系统、深入且前沿的统计模式识别理论与应用框架。本书专注于揭示机器学习背后至关重要的统计学原理，重点阐述如何利用数据驱动的方法来解决复杂的识别和分类问题。 本书的核心内容围绕着统计学在模式识别领域的应用展开，涵盖了从基础概念到高级技术的广泛议题。我们将从模式识别的基本定义出发，探讨模式的形成、描述以及识别的任务。随后，本书将深入讲解概率论和统计推断在模式识别中的基石作用。这包括对贝叶斯理论的详尽解析，如何利用先验知识和观测数据来更新信念，从而做出最优决策。我们还将详细介绍各种概率密度函数的估计方法，如最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计，以及它们在构建分类器中的应用。 本书的重点之一是各类统计分类器的构建与分析。我们将系统性地介绍线性分类器，包括感知器、支持向量机（SVM）等，并深入探讨其数学原理和几何意义。对于非线性分类问题，本书将详尽讲解核方法，特别是核函数的作用以及如何将其应用于SVM等模型，从而在高维空间中实现有效的分类。 此外，本书还将花大量篇幅介绍决策树及其集成学习方法。决策树作为一种直观且易于理解的模型，其构建过程、剪枝策略以及常见的算法（如ID3、C4.5、CART）都将得到细致的讲解。在此基础上，我们将进一步探讨更强大的集成学习技术，如Bagging（自助聚集）和Boosting（提升方法），特别是Adaboost和Gradient Boosting等算法，它们如何通过组合多个弱学习器来构建高精度的强分类器。 为了应对高维数据和特征选择的挑战，本书将深入探讨降维技术。主成分分析（PCA）作为一种经典的线性降维方法，其原理、计算方法以及在数据压缩和噪声去除中的应用将得到充分说明。此外，我们还将介绍判别分析（LDA）等方法，以及它们在特征提取和分类性能提升方面的作用。 对于聚类分析，本书将提供全面的统计视角。我们将介绍各种聚类算法，包括基于划分的方法（如K-Means）、基于层次的方法以及基于概率模型的方法（如高斯混合模型GMM）。对于GMM，本书将详细讲解其EM（期望最大化）算法的推导和应用，以及如何利用它来进行软聚类和密度估计。 在模型评估和选择方面，本书将提供严格的统计指导。我们将深入探讨过拟合和欠拟合问题，以及如何使用交叉验证、留一法等技术来公正地评估模型的泛化能力。此外，本书还将介绍各种性能评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值，并解释它们在不同应用场景下的意义。 本书还关注一些更高级的主题，如模型选择和正则化技术。我们将探讨如何使用信息准则（如AIC、BIC）来选择最优模型，以及正则化（如L1和L2正则化）如何在防止过拟合的同时提高模型的鲁棒性。 本书的特色在于其严谨的数学推导和丰富的实例分析。我们不仅会介绍各种统计模式识别算法的原理，还会通过具体的数学公式和逻辑步骤来展示其推导过程，确保读者能够深刻理解算法的内在机制。同时，书中将穿插大量实际应用案例，涵盖图像识别、语音识别、文本分类、生物信息学等多个领域，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 《统计模式识别（第三版）》适合于计算机科学、电子工程、统计学、数学以及相关交叉学科的研究生和高年级本科生。同时，对于从事人工智能、机器学习、数据科学等领域的专业人士，本书也将是不可或缺的参考资料，帮助他们深入理解统计模式识别的核心技术，并为开发更先进的智能系统奠定坚实的理论基础。本书将引导读者在海量数据中发现模式，做出智能决策，推动人工智能技术的不断发展。

评分☆☆☆☆☆

《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》这本书，就像是一扇通往人工智能殿堂的坚实大门，它以一种极具吸引力的方式，引导着我探索这个迷人的领域。我一直对人工智能的“学习”过程感到好奇，而这本书，则将这个过程的统计学本质展现得淋漓尽致。我最欣赏的是作者对数据建模的深入探讨，从最简单的概率模型到复杂的神经网络结构，书中都进行了细致的讲解。我印象深刻的是，在介绍各种分类算法时，作者总是会先从其统计学基础出发，解释为什么这种模型能够有效地识别模式。例如，在讲解逻辑回归时，作者详细阐述了其对数几率函数与概率模型之间的联系。此外，书中对损失函数和优化算法的讲解，也让我对模型的训练过程有了更深刻的理解。作者还特别强调了模型的泛化能力，以及如何通过正则化等技术来防止过拟合。对我而言，这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的培养，它教会我如何从统计学和概率的角度去分析和解决问题。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》的过程中，我常常被作者的洞察力所折服。这本书并非简单地堆砌算法，而是对统计模式识别这一领域进行了深刻的哲学思考和严谨的数学梳理。我最欣赏的是书中对“模式”的定义以及如何通过统计学的方法来量化和识别模式。作者在讲解各种分类和聚类算法时，始终不忘强调其背后的统计学原理。例如，在介绍高斯判别分析时，作者详细阐述了其假设条件以及在不同数据分布下的适用性。我印象深刻的是，书中还对各种降维技术进行了深入的探讨，例如t-SNE，它能够将高维数据映射到低维空间，并保留数据的局部结构，这对于数据可视化和模式发现至关重要。此外，作者还花了大量的篇幅讨论了模型的不确定性以及如何对其进行量化，这在很多实际应用场景中都非常重要。这本书让我明白，真正的模式识别，不仅仅是找到数据中的规律，更是理解这些规律背后的统计学意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能技术充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地、深入地讲解统计模式识别的教材。《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》这本书的出现，无疑满足了我这一迫切的需求。它的内容之详实，逻辑之严谨，是我在众多同类书籍中从未见过的。我特别欣赏书中对贝叶斯理论在模式识别中的核心地位的强调，并在此基础上，循序渐进地引入了各种概率模型和判别模型。作者在讲解过程中，非常注重数学推导的严谨性，每一个公式的出现都有其深刻的含义，并配以清晰的文字解释。这使得我在理解算法的同时，也能对其背后的统计学原理有深入的认识。书中对各种经典算法，如逻辑回归、感知机、多层感知机等的讲解，都力求全面，并分析了它们在不同场景下的优缺点。我尤其喜欢书中关于模型评估和模型选择的章节，作者详细介绍了各种评估指标，并提供了如何避免过拟合和欠拟合的有效策略。此外，书中还涉及到了无监督学习和半监督学习等前沿方向，让我对统计模式识别的未来发展有了更清晰的认识。总而言之，这本书是一部值得反复研读的经典之作，它为我今后的研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》真是一本让我大开眼界的好书！我一直对人工智能和机器学习领域充满了好奇，尤其是模式识别这个核心概念。当我拿到这本厚重的著作时，内心是既兴奋又有些许畏惧的，毕竟“第三版”意味着内容的深度和广度都非同小可。翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的叙述所吸引。书中对于统计模式识别的介绍，并非停留在概念的表面，而是深入到了其背后的数学原理和算法细节。我尤其欣赏它循序渐进的讲解方式，从最基础的概率论、统计学概念入手，逐步引申到各种复杂的分类、聚类、降维算法。每一个公式的推导都力求详尽，每一个算法的阐述都伴随着直观的图示和易懂的例子。对于我这样一个非数学专业背景的读者来说，这无疑是巨大的福音。书中对贝叶斯分类器、支持向量机、K近邻等经典方法的剖析，让我对这些曾经只存在于理论中的模型有了前所未有的理解。作者并没有回避这些方法中可能遇到的挑战和局限性，而是通过大量的案例研究，展示了如何在实际问题中灵活运用这些工具，以及如何进行模型评估和优化。读到后面，更是涉及到了深度学习在模式识别中的应用，这让我看到了人工智能领域最前沿的发展趋势。总的来说，这本书的专业性毋庸置疑，但更可贵的是它所具备的教学质量，让我能够扎实地掌握统计模式识别的理论基础，并为进一步深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在人工智能的浪潮中，《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》这本书给我留下了极其深刻的印象。它并非一本轻松读物的定位，而是对统计模式识别这一复杂领域进行了一次全面而深入的梳理。我一直认为，要真正理解人工智能，必须掌握其核心的数学和统计学基础，而这本书恰恰提供了这样一个平台。它从概率论的基础出发，逐步构建起整个统计模式识别的理论框架。我印象最深刻的是书中对各种分类器和聚类算法的剖析，作者并没有止步于简单的介绍，而是详细讲解了它们的设计思想、数学原理以及在不同数据集上的表现。例如，在讨论高斯混合模型时，作者通过EM算法的详细推导，让我清晰地理解了如何从数据中估计模型的参数。这本书的价值还在于其对实际应用的考量，作者通过大量的案例研究，展示了如何在真实世界的问题中应用这些理论知识。无论是图像识别、文本分类还是语音识别，书中都提供了相应的实例，并分析了其中遇到的挑战和解决方案。读完这本书，我感觉自己对模式识别的理解上升到了一个新的高度，不再仅仅是停留在表面，而是能够从统计学的角度去审视和分析问题。

评分☆☆☆☆☆

在我个人的学习和实践过程中，始终认为理解事物的“本质”至关重要。《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》这本书，正是做到了这一点。它没有简单地介绍各种人工智能算法的“用法”，而是深入挖掘了统计模式识别的“灵魂”。我至今仍清晰地记得，书中对贝叶斯统计思想在模式识别中的应用进行了极为精彩的阐述。作者通过大量的数学公式和图示，将概率密度函数、后验概率等抽象概念变得生动具体。我最喜欢的是它对各种决策规则的详细介绍，以及如何根据不同的成本函数来优化分类器的性能。此外，书中对降维技术，如主成分分析（PCA）和因子分析的讲解，也让我对如何处理高维数据有了全新的认识。作者在讲解这些技术时，不仅仅是描述算法步骤，更重要的是解释了其背后的统计学原理，以及它们在实际应用中的优势和局限。让我印象深刻的是，书中还涉及到了集成学习的思想，如何通过组合多个弱分类器来构建一个强大的强分类器，这给我带来了很多启发。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发深度思考的哲学著作。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次接触到《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》这本书时，我并没有抱太大的期望，以为它不过是市面上众多人工智能书籍的翻版。然而，事实证明我错了。这本书的独特之处在于其对统计模式识别的理解深度和广度。它不仅仅是罗列各种算法，更重要的是，它深入探讨了这些算法背后的统计学原理，以及它们在不同应用场景下的适用性。我最欣赏的是作者在讲解过程中所体现的严谨性和前瞻性。书中对经典算法的阐述，如决策树、随机森林、集成学习等，都力求详尽，同时又巧妙地融入了最新的研究进展。例如，在讨论支持向量机时，作者不仅详细介绍了核函数的原理，还对其在非线性分类中的优势进行了深入分析。更让我惊喜的是，书中还涉及到了生成模型和判别模型的区别与联系，以及在实际应用中如何根据具体任务进行选择。作者通过大量的图示和数学推导，将抽象的理论概念变得更加具体和易于理解。我尤其喜欢书中关于特征工程和降维方法的讨论，这对于提高模型性能至关重要。这本书不仅适合初学者入门，更适合有一定基础的研究者和从业者作为参考。它提供了一个坚实的理论基础，能够帮助读者理解人工智能模型是如何工作的，而不仅仅是停留在“黑箱”的层面。

评分☆☆☆☆☆

《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》这本书，如同一位经验丰富的导师，用严谨的语言和详实的案例，引领我逐步深入统计模式识别的殿堂。我一直认为，要真正掌握一门技术，就必须理解其“道”与“术”。这本书，恰恰是将“道”与“术”完美结合的典范。我最欣赏的是作者对各种统计学习理论的深入剖析，从参数估计到模型选择，从偏差-方差权衡到集成学习，书中都进行了详尽而富有启发性的阐述。我印象深刻的是，在讲解各种分类算法时，作者总是会先从其统计学基础出发，解释为什么这种模型能够有效地识别模式。例如，在介绍支持向量机时，作者详细阐述了其间隔最大化原理以及如何通过核函数来处理非线性问题。此外，书中对各种聚类算法的介绍，如层次聚类和谱聚类，也都让我受益匪浅。作者并没有止步于算法的介绍，而是积极引导读者思考算法的局限性和改进方向。总而言之，这本书不仅仅是知识的传递，更是一种对科学精神和探索精神的传承。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样渴望在人工智能领域深耕的工程师来说，简直就像是找到了一个宝藏。长期以来，我一直在为工作中遇到的海量数据和复杂的识别任务而头疼，尤其是如何从纷繁杂乱的数据中提取有用的模式，建立有效的预测模型。以往的学习经历，大多是零散的、碎片化的，缺乏系统性的理论支撑。而《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》恰恰弥补了这一遗憾。它构建了一个完整而严谨的统计模式识别知识体系，从理论的高度，系统地阐述了模式识别的核心思想、基本方法以及前沿技术。我特别喜欢书中对各种统计学习模型之间的比较和辨析，例如，它清晰地解释了线性模型和非线性模型在处理不同类型数据时的优势和劣势，以及如何在实际应用中根据数据的特性选择最合适的模型。书中对各种损失函数和优化算法的介绍，也让我对模型的训练过程有了更深刻的理解。此外，作者还花了大量的篇幅讨论了模型的可解释性问题，这对于我这种需要向非技术人员解释模型结果的人来说，简直是太有帮助了。书中提供的各种评估指标和验证方法，也帮助我学会了如何客观地评价模型的性能，并发现潜在的过拟合或欠拟合问题。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会“调参”的工程师，而是能够真正理解模型背后原理，并能根据实际需求进行创新性设计的技术专家。

评分☆☆☆☆☆

《经典译丛·人工智能与智能系统：统计模式识别（第三版）》这本书，对我来说，更像是一次思维的“洗礼”。长期以来，我总是习惯于将人工智能模型视为一个“黑箱”，使用现成的库函数，却缺乏对其内在机制的深入理解。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种抽丝剥茧的方式，将统计模式识别的复杂世界展现在我面前。我最欣赏的是它对统计学在人工智能中关键作用的强调。书中对概率分布、统计推断、信息论等基本概念的讲解，都极其到位，为理解后续更复杂的算法奠定了坚实的基础。我特别喜欢书中对各种分类算法的详尽阐述，从简单的线性分类器到复杂的非线性模型，作者都给出了清晰的数学推导和直观的解释。例如，在讲解支持向量机时，作者不仅介绍了其基本原理，还详细解释了核函数的作用以及如何通过核技巧将数据映射到高维空间。此外，书中对各种聚类算法的介绍，如K-means、DBSCAN等，也都让我受益匪浅。让我印象深刻的是，作者并没有回避这些算法的局限性，而是通过大量的实例，展示了如何在实际应用中解决这些问题。这本书让我明白，真正的智能，是建立在深刻的理解和严谨的数学基础之上的。

评分☆☆☆☆☆

不错啊，经典啊，好书，值得一读

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内容不错，感觉还是挺超值的

评分☆☆☆☆☆

张志华老师推荐过的书，还不错，学习下统计机器学习

评分☆☆☆☆☆

书角有些皱其余的都还好

评分☆☆☆☆☆

没塑封，书角有痕迹

评分☆☆☆☆☆

书是正版，一如既往的快！好评！

评分☆☆☆☆☆

这本书是绝对的经典，对理论，数学知识写的及其详实。

评分☆☆☆☆☆

书有点难，发过来的货角部折痕有点严重

评分☆☆☆☆☆

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