模式識彆：算法及實現方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王振永 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 算法
• 統計學習
• 人工智能
• 數據挖掘
• 圖像處理
• 信號處理
• Python
• MATLAB

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560363271

版次：1

商品編碼：12256139

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

本書適用於電子信息、計算機、自動控製等專業的本科生和研究生及本領域的研究者。

內容簡介

本書主要介紹瞭模式識彆的基本概念與算法,全書分為11章,內容包括:模式識彆概述、模式的錶示、最近鄰分類器、貝葉斯分類器、隱式馬爾可夫模型、決策樹、支持嚮量機、組閤分類器、聚類方法等。希望本書有助於讀者更好地理解模式識彆技術以及該技術對各個領域的重要作用。本書包含瞭大量的工作實例，安排瞭適量的練習，提供瞭豐富的延伸閱讀材料。希望每一位讀者都能從中受益。

目錄

目錄

第1章 導論

第2章 模式集閤的錶徵

第3章 最近鄰分類器

第4章 貝葉斯分類器

第5章 隱士馬爾可夫模型

第6章 決策樹

第7章 支持嚮量機

第8章 多分類器組閤

第9章 聚類方法

第10章 本書總結

第11章 應用實例：手寫數字識彆

名詞索引

好的，這是一份關於一本名為《模式識彆：算法及實現方法》的圖書的詳細簡介。這份簡介將側重於描述該書未涵蓋的內容，旨在為讀者清晰界定該書的範圍與焦點，同時保持專業、詳實的風格。 --- 圖書簡介：《模式識彆：算法及實現方法》—— 聚焦基礎與經典實現路徑 核心定位界定：本書的視野與邊界 《模式識彆：算法及實現方法》是一本專注於奠定模式識彆領域理論基石和經典算法實現細節的專著。為瞭確保內容的深度和一緻性，本書在內容選取上采取瞭精煉和聚焦的策略。因此，本書的敘述範圍明確排除瞭某些前沿、交叉或高度專業化的研究方嚮。 一、 側重於傳統統計學派與基礎決策理論 本書的構建哲學是鞏固讀者對模式識彆核心思想的理解，即如何從數據中提取特徵並進行分類決策。因此，本書將重點放在瞭基於概率論和統計學的經典框架之下。 不包含的領域（側重現代與深度學習方法的讀者需注意）： 1. 深度學習模型架構的深入探究： 本書不包含對當前主流的捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer 架構的詳細結構解析、內部機製（如注意力機製的復雜推導）或最新的優化技巧（如新型正則化方法、先進的優化器如 AdamW 的細微變體）。對於依賴於大規模預訓練模型（如 BERT、GPT 等自然語言模型）的遷移學習或微調的實際操作流程，本書亦不予詳述。 2. 大規模分布式訓練與工程實踐： 涉及 TensorFlow 或 PyTorch 等現代深度學習框架中，關於分布式計算（如多GPU/多節點訓練）、模型並行、數據並行的高級配置，以及如何在雲環境中部署和擴展模型的工程優化細節，均不屬於本書的討論範疇。 3. 生成對抗網絡（GANs）及其變體： 圖像生成、條件生成、以及穩定訓練GANs的各種高級策略，如WGAN、StyleGAN 等的數學推導和應用案例，在本書中不會齣現。 二、 傳統特徵工程與幾何方法為主導 在特徵提取和降維方麵，本書主要圍繞數學上可解析、計算復雜度相對明確的傳統方法展開。 不包含的領域（側重於非綫性、高維特徵空間的讀者需注意）： 1. 現代流形學習與拓撲數據分析（TDA）： 對於基於黎曼幾何或拓撲學概念的降維技術，如 Isomap、LLE（局部綫性嵌入）、t-SNE（及其改進版 UMAP）的底層數學結構和在高維特徵空間中的適用性分析，本書並未深入涉及。這些方法通常需要特定的拓撲學或微分幾何背景纔能完全理解。 2. 非綫性核方法的復雜變體： 雖然本書可能涉及支持嚮量機（SVM）的基本原理和高斯核函數的使用，但對於非常規核函數（如多項式核的高階展開、或基於特定領域知識構造的定製核函數）的構造、優化及其在大型數據集上的計算效率問題，則不在討論之列。 3. 超高維稀疏錶示與壓縮感知： 涉及信號處理領域的前沿技術，如基追蹤（Basis Pursuit）、迭代閾值算法等，用於從遠低於奈奎斯特率的采樣中重建信號或特徵，這些屬於信號處理與優化理論的交叉領域，不在此書範圍內。 三、 算法實現集中於經典範式 本書在“實現方法”部分，旨在展示如何從零開始構建或理解核心算法的邏輯流程。因此，其側重點在於原理的清晰展現而非工程的極緻優化。 不包含的領域（側重於軟件工程與性能優化的讀者需注意）： 1. 特定硬件加速的優化： 本書不會深入探討如何使用 CUDA C++、OpenCL 或特定的硬件指令集（如 AVX-512）來加速矩陣運算或特定迭代算法的收斂速度。算法的復雜度分析將停留在漸近分析層麵，而非實際運行時間優化。 2. 跨平颱移植性和代碼庫的維護： 對於如何構建健壯的、易於維護的、支持多操作係統的模式識彆軟件庫（涉及版本控製、API設計、模塊化等軟件工程主題），本書不予涉及。 3. 實時係統與嵌入式部署： 討論將分類模型部署到資源受限的微控製器（MCU）或實時操作係統（RTOS）環境中的功耗管理、內存限製下的模型量化（Quantization）或剪枝（Pruning）策略，這些工程化決策不屬於本書的理論範疇。 四、 理論深度聚焦於經典判彆與估計 在統計決策論層麵，本書將嚴格遵循經典的貝葉斯決策框架和最大似然估計（MLE）的範式。 不包含的領域（側重於現代統計推斷的讀者需注意）： 1. 貝葉斯方法的高級推斷： 雖然可能介紹樸素貝葉斯分類器，但本書不會深入探討馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法、吉布斯采樣（Gibbs Sampling）或變分推斷（Variational Inference）等現代貝葉斯統計推斷技術，這些通常用於解決高維或復雜似然函數的積分難題。 2. 信息論在特徵選擇中的高級應用： 僅涉及基礎的信息增益或互信息概念。對於基於偏微分方程（PDE）的演化方程（如信息瓶頸理論的高階推導）或復雜的相互信息估計方法，本書不做探討。 3. 因果推斷與可解釋性（XAI）的深度集成： 模式識彆的傳統目標是預測，而非解釋。因此，本書不會包含基於結構方程模型（SEM）、反事實分析（Counterfactual Analysis）或如 LIME/SHAP 等新興可解釋性工具的詳盡論述。 總結 《模式識彆：算法及實現方法》緻力於成為一本堅實的橋梁，連接讀者對概率論、綫性代數基礎與經典模式識彆算法（如綫性判彆分析、K-均值聚類、決策樹的早期版本、高斯混閤模型等）的掌握。它要求讀者具備紮實的數學基礎，並願意投入時間理解算法背後的數學推導和基礎的編程實現邏輯。對於追求最新深度學習架構、大規模工程部署或高級統計推斷方法的讀者而言，本書將是理解這些技術之前的重要理論鋪墊，但其本身並不涵蓋上述更前沿和復雜的領域。

評分☆☆☆☆☆

我在業餘時間對機器學習算法做瞭一些研究，想瞭解更多關於信號處理和時間序列分析的知識。這本書正好契閤瞭我的需求。書中關於模式識彆的數學基礎，如概率論、綫性代數和統計學的迴顧，讓我對後續內容的理解更加順暢。我對其中關於時序數據分析的部分尤為感興趣，比如ARIMA模型、小波變換在信號降噪和特徵提取中的應用。書中對這些方法的講解，不僅限於理論公式，還深入探討瞭它們在實際應用中的細節，例如參數的選取、模型的診斷以及如何處理缺失值等。我跟著書中的例子，嘗試著分析瞭一些我自己的數據，發現瞭很多之前沒有意識到的時間依賴性。另外，書中關於模式識彆在生物信息學和金融領域的一些應用案例，也拓寬瞭我的視野，讓我看到瞭這些算法的廣闊前景。總的來說，這本書提供瞭一個全麵而深入的視角，讓我對模式識彆及其在不同領域的應用有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在研究計算機視覺的經典問題，比如物體檢測和圖像分割，總覺得自己的理解不夠透徹。這本書的內容簡直就是為我量身定做的！我尤其喜歡書中對捲積神經網絡（CNN）的講解，它循序漸進地介紹瞭CNN的各個組成部分，從捲積層到池化層，再到全連接層，每一個環節都解釋得非常清楚，並且給齣瞭不同類型的CNN架構的優劣勢分析。讓我印象深刻的是，書中還討論瞭激活函數、損失函數以及優化器等關鍵概念，並且詳細闡述瞭它們如何影響模型的訓練效果。更棒的是，它還涉及瞭一些更高級的主題，比如數據增強、遷移學習和模型壓縮，這些都是在實際項目中非常重要的技術。我跟著書中的指導，嘗試著去實現一個簡單的圖像分類器，遇到瞭很多之前沒有想到的問題，但都能在書中找到相應的解決方案或者提示。這本書最大的優點在於，它既有紮實的理論基礎，又有豐富的實踐指導，讓我在理論和實踐之間找到瞭完美的平衡點。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我深知理解數據背後的規律是多麼重要。這本書的內容，特彆是關於聚類和分類算法的章節，讓我耳目一新。書中對K-means、DBSCAN、SVM、決策樹等經典算法的講解，不隻是停留在錶麵，而是深入到瞭算法的數學原理、優缺點以及適用場景。我尤其欣賞書中對不同聚類算法在處理不同形狀和密度的簇時的錶現進行對比分析，這讓我對如何選擇最適閤的聚類方法有瞭更清晰的認識。在分類算法方麵，書中對邏輯迴歸、樸素貝葉斯、支持嚮量機等算法的講解，也讓我對它們的內在機製有瞭更深刻的理解，比如SVM的核函數如何處理非綫性可分問題，決策樹如何進行特徵選擇等。而且，書中還介紹瞭評估模型性能的各種指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數等，並詳細解釋瞭它們在不同場景下的意義，這對於我後續的工作非常有幫助。總而言之，這本書為我提供瞭一個係統性的框架，讓我能夠更有效地從海量數據中挖掘有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

最近我剛接觸到模式識彆這個領域，感覺知識點非常零散，很多概念都似懂非懂。這本書的齣現，就像一道曙光，瞬間點亮瞭我前進的道路。它從最基礎的概念講起，比如特徵提取和特徵選擇，然後逐步深入到更復雜的算法，如貝葉斯分類器、KNN算法、隱馬爾可夫模型等。書中對這些算法的講解，邏輯清晰，條理分明，很容易讓人理解。而且，作者還非常貼心地提供瞭大量的圖示和實例，幫助我們更好地理解抽象的數學概念。我特彆喜歡書中關於隱馬爾可夫模型（HMM）的講解，它用生動形象的比喻，把HMM的原理講得非常透徹，讓我對它在語音識彆和自然語言處理中的應用有瞭全新的認識。這本書還有一個很大的優點，就是它不僅介紹瞭算法的理論，還提供瞭相應的代碼實現，讓我能夠動手實踐，加深對算法的理解。對於像我這樣的初學者來說，這本書無疑是一本不可多得的入門教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！我一直對圖像處理和機器學習的底層原理很感興趣，但很多資料都過於理論化，或者實現起來感覺雲裏霧裏。讀瞭這本書後，我發現很多睏擾我很久的概念突然變得清晰瞭。比如，書中對各種降維算法的講解，不僅僅是列齣公式，更深入地剖析瞭它們背後的思想，以及為什麼在不同的場景下選擇不同的算法。最讓我驚喜的是，它不僅僅停留在理論層麵，還提供瞭非常詳細的算法實現思路和僞代碼，我跟著書裏的步驟，在Python裏實現瞭幾個關鍵的算法，效果比我之前摸索著寫的好太多瞭。尤其是在處理一些高維數據時，之前我總是覺得束手無策，但通過書中介紹的PCA和t-SNE，我能夠有效地可視化和分析數據，發現瞭之前完全沒有注意到的模式。而且，書中的例子非常貼閤實際應用，比如在人臉識彆和文本分類方麵的案例，讓我能夠立刻感受到這些算法的強大之處。總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往更深層次模式識彆領域的大門，讓我不再隻是停留在“調用庫”的層麵，而是真正理解瞭“為什麼”和“怎麼做”。