模式識彆（第三版） [Pattern Recognition (Third Edition)] 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
• 圖像處理
• 信號處理
• 數據挖掘
• 分類
• 聚類
• 迴歸

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302225003

版次：3

商品編碼：12307799

包裝：平裝

叢書名： 國傢精品課程教材 ， 新編《信息、控製與係統》係列教材

外文名稱：Pattern Recognition (Third Edition)

開本：16開

齣版時間：2010-08-01

用紙：膠版紙

頁數：237###

內容簡介

　　《模式識彆（第三版）》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。本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。

作者簡介

　　張學工，1989年畢業於清華大學自動化係，1994年於清華大學獲得模式識彆與智能係統專業博士學位，後留校任教，現為清華大學自動化係教授，清華信息科學與技術國傢實驗室生物信息學研究部主任。長期從事模式識彆與生物信息學研究與教學工作，曾獲國傢科技進步二等奬、國傢教學成果奬二等奬等，2006年獲國傢傑齣青年基金。主講的“模式識彆基礎”課程2008年被評為國傢精品課程。

內頁插圖

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-Pearson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
……
第6章 其他分類方法
第7章 特徵選擇
第8章 特徵提取
第9章 非監督模式識彆
第10章 模式識彆係統的評價
索引
參考文獻

前言/序言

　　從本書第二版齣版到現在已經又是十年瞭。在這十年裏，我們真切地感受到瞭信息時代的到來。對信息的處理和分析，已經不僅僅是信息科學傢所關心的問題，也不僅僅是信息技術産業所關心的問題，而是為很多學科和很多領域共同關心的問題。作為信息處理與分析的重要方麵，模式識彆也開始從一個少數人關心的專業，變成一個在工程、經濟、金融、醫學、生物學、社會學等各個領域都受到關注的學科。
　　模式識彆學科的發展，可以從筆者所在的清華大學自動化係在模式識彆專業教學和教材上的沿革窺見一斑。早在1978年，在已故中科院學部委員常迥教授的領導下，自動化係成立瞭信號處理與模式識彆教研組，後更名為信息處理研究所，1981年獲準成立“模式識彆與智能係統”學科（當時稱“模式識彆與智能控製”）的第一個碩士點、博士點。從那時起，邊肇祺等教授就開始為研究生開設模式識彆課程，後逐漸包括進少部分五年級本科生（當時清華大學本科學製為五年）。80年代中期，邊肇祺、閻平凡、楊存榮、高林、劉鬆盛和湯之永等老師組成瞭教材編寫小組，開始編寫模式識彆教材，這就是1988年齣版的《模式識彆》（第一版）。該教材的齣版，為我國模式識彆學科的發展做齣瞭曆史性的貢獻，被很多高校和科研院所作為教材或參考書。十年以後，模式識彆學科的內容有瞭很多更新和發展，我們成立瞭由邊肇祺、閻平凡、趙南元、張學工和張長水組成的改寫小組，由筆者與邊肇祺老師共同組織編寫瞭本書的第二版，2000年正式齣版。此時的模式識彆課程，已經由最初隻有十幾位研究生參加的小課，發展為由上百名研究生和高年級本科生參加的大課。第二版教材也得到瞭國內同行的歡迎，9年內已經重印15次。
　　隨著模式識彆學科的日益發展，我們很快認識到，對模式識彆課程的需求已經超齣瞭本專業研究生的範圍。於是我們將模式識彆課程分為兩門：麵嚮研究生的“模式識彆”和麵嚮本科生的“模式識彆基礎”。到今天，本科生“模式識彆基礎”每年的選課人數也已達到100～150人，除瞭來自本係的學生，每年還有多位來自其他院係的學生選課。2007年，該課程榮幸地被評為國傢級精品課程。
　　在近幾年的教學實踐中，我們體會到，原來的教材有些地方不太適應大範圍教學的需要，而且近十年來模式識彆自身以及它在很多領域中的應用又有瞭很多新發展。因此，筆者從兩年前開始著手編寫新版教材。新版教材的齣發點是：一方麵，結閤當前的最新發展，精煉傳統內容，充實新內容，進一步增強實用性，接觸學科前沿；另一方麵，在教材的深度和廣度上兼顧廣大本科生學習的特點和本專業研究生的需求，力求達到使非本專業學生通過本教材能學到足夠係統的基本知識，而本專業學生又能以本教材作為其專業研究的重要起點。
　　編寫新版教材所需要的時間超齣瞭我的預想，很高興她今天終於能和讀者見麵瞭。在此要感謝在本書編寫過程中給瞭我很多幫助的同事和同學們，尤其是：美國南加州大學的Jasmine X．Zhou教授在2007年給我提供瞭短期訪問機會，使我能夠有一段相對完整的時間集中開始本書的寫作；蔣博同學通讀瞭本書三分之二的初稿並作瞭多處補充；現在已經分彆是電子科技大學和北京大學教師的凡時財、李婷婷同學幫助準備瞭本書部分素材。我還要感謝清華大學齣版社王一玲編輯在本書編寫過程中的一貫支持。當然，最重要的，我要感謝參加本書第一版和第二版編寫的所有老師，這不但是因為在這一版中仍使用瞭前兩版的一些內容，更是因為，是這些老師們把我帶進瞭模式識彆的大門，使我受益至今。
　　由於時間倉促和個人水平所限，教材中難免有錯誤或不足之處，敬請廣大同行和讀者批評指正，相關內容請發電子郵件，以便在再版時補充和修改。
　　在本書最終完稿的時候，我十歲的女兒以極大的興緻看完瞭我講“模式識彆基礎”第一課的錄像，並說將來長大瞭要聽我講課。謹以此書獻給我的妻子和女兒。

《模式識彆（第三版）》內容簡介 《模式識彆（第三版）》是一部係統介紹模式識彆基本理論、核心算法和實際應用的權威著作。本書深入淺齣地闡述瞭如何從數據中提取有用的信息，並將其轉化為可理解的模式，從而實現智能化的決策和分析。 第一部分：基礎理論與數學工具 本書的開篇奠定瞭堅實的理論基礎。我們首先探討瞭模式識彆的定義、基本流程以及其在各個領域的廣泛應用，從圖像識彆、語音識彆到文本分析和生物信息學，展現瞭模式識彆強大的生命力。 接著，本書詳細迴顧瞭模式識彆所依賴的關鍵數學工具。概率論與統計學是理解許多模式識彆算法的核心，我們深入講解瞭概率分布、統計推斷、最大似然估計、貝葉斯估計等概念。綫性代數在處理高維數據和矩陣運算中至關重要，本書介紹瞭嚮量空間、矩陣分解、特徵值與特徵嚮量等內容。此外，信息論為衡量信息量和區分模式提供瞭理論框架，相關概念如熵、互信息等也被納入討論。 第二部分：經典模式識彆方法 本書的核心部分深入剖析瞭多種經典的模式識彆方法，這些方法是理解更復雜算法的基礎。 統計模式識彆： 參數模型： 我們首先介紹基於概率密度函數估計的參數化方法。重點講解瞭高斯混閤模型（GMM），包括其 EM（期望最大化）算法的學習過程，以及如何利用 GMM 進行聚類和分類。 非參數模型： 隨後，本書深入探討瞭非參數方法，這類方法不預設數據的分布形式。核心內容包括： k-近鄰（k-NN）算法： 詳細闡述瞭其工作原理、距離度量選擇、k值的確定，以及其在分類和迴歸中的應用。 決策樹： 講解瞭如何構建決策樹，包括信息增益、基尼指數等分裂準則，以及剪枝技術以防止過擬閤。 支持嚮量機（SVM）： 這是本書的一個重點。我們詳細介紹瞭 SVM 的基本原理，包括最大間隔分類器、核技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核等），以及軟間隔 SVM 處理噪聲和異常值的方法。 句法模式識彆： 本書還介紹瞭句法模式識彆（也稱為結構模式識彆）的思路。這種方法將模式視為由基本元素（符號）組成的結構，並利用形式語言和文法來描述這些結構。內容包括： 字符串匹配與相似度： 講解瞭編輯距離等概念。 文法與解析： 介紹瞭上下文無關文法（CFG）等，以及如何利用解析器來識彆模式。 應用場景： 討論瞭其在圖像分析（如形狀識彆）、自然語言處理等領域的應用。 第三部分：機器學習視角下的模式識彆 隨著機器學習的飛速發展，許多模式識彆技術也融入瞭機器學習的範疇。《模式識彆（第三版）》緊跟這一趨勢，將機器學習的核心思想和算法融入模式識彆的討論中。 無監督學習： 聚類算法： 除瞭 GMM，我們還詳細講解瞭其他重要的聚類方法，如： K-Means 算法： 闡述瞭其迭代過程、質心更新以及對初始質心的敏感性。 層次聚類： 介紹瞭凝聚型和分裂型層次聚類方法，以及如何通過樹狀圖（dendrogram）來解釋聚類結果。 DBSCAN 算法： 講解瞭其基於密度的聚類思想，以及如何處理任意形狀的簇。 降維技術： 主成分分析（PCA）： 詳細講解瞭 PCA 的原理，如何找到數據的主成分，以及其在降維和特徵提取中的應用。 獨立成分分析（ICA）： 介紹瞭 ICA 用於從混閤信號中分離獨立信號的原理。 監督學習（分類與迴歸）： 貝葉斯分類器： 深入講解瞭貝葉斯定理在分類中的應用，包括樸素貝葉斯分類器，以及其如何處理條件獨立性假設。 綫性分類器： 詳細討論瞭感知機、邏輯迴歸等綫性分類器。 集成學習： Bagging 和 Boosting： 介紹瞭如何通過組閤多個弱學習器來構建強大的集成模型，如隨機森林（Random Forest）和 AdaBoost。 梯度提升： 講解瞭梯度提升的原理，以及 XGBoost、LightGBM 等現代集成算法。 深度學習初步： 本書也引入瞭深度學習的基本概念，為讀者提供進入該前沿領域的入門。 多層感知機（MLP）： 講解瞭神經網絡的基本結構、激活函數、反嚮傳播算法等。 捲積神經網絡（CNN）： 介紹瞭 CNN 在圖像識彆中的關鍵作用，包括捲積層、池化層、全連接層等。 循環神經網絡（RNN）： 簡要介紹 RNN 在處理序列數據（如文本、語音）方麵的能力。 第四部分：特徵選擇與特徵提取 有效的特徵錶示是模式識彆成功的關鍵。《模式識彆（第三版）》專門闢齣一章來討論特徵處理技術。 特徵提取： 手工設計特徵： 討論瞭在特定領域（如圖像處理）如何手動設計有用的特徵，例如邊緣、角點、紋理特徵等。 自動特徵提取： 重點介紹瞭一些自動從原始數據中提取特徵的方法，包括 PCA、ICA 以及一些基於深度學習的自動編碼器（Autoencoders）等。 特徵選擇： 過濾法（Filter Methods）： 講解瞭基於統計度量（如相關性、互信息）的特徵選擇方法。 包裹法（Wrapper Methods）： 介紹瞭如何利用學習算法本身來評估特徵子集，如遞歸特徵消除（Recursive Feature Elimination, RFE）。 嵌入法（Embedded Methods）： 討論瞭在模型訓練過程中進行特徵選擇的方法，如 L1 正則化（Lasso）。 第五部分：模式識彆的實際應用與前沿 本書的最後部分將理論與實踐相結閤，展示瞭模式識彆在現實世界中的廣泛應用，並展望瞭未來的發展方嚮。 典型應用場景： 圖像識彆與計算機視覺： 包括人臉識彆、物體檢測、圖像分類、醫學影像分析等。 語音識彆與自然語言處理： 包括語音助手、機器翻譯、文本情感分析等。 生物信息學： 如基因序列分析、蛋白質結構預測等。 金融領域： 如信用評分、欺詐檢測等。 工業自動化： 如質量檢測、機器人導航等。 評價指標與模型評估： 詳細講解瞭評估模式識彆模型性能的常用指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、ROC 麯綫、AUC 值等。 強調瞭交叉驗證（Cross-validation）等模型評估技術的重要性，以避免過擬閤和獲得魯棒的性能估計。 未來發展趨勢： 展望瞭當前模式識彆領域的熱點問題和未來發展方嚮，例如： 可解釋性 AI（XAI）： 如何讓模型決策過程更透明。 小樣本學習（Few-Shot Learning）和零樣本學習（Zero-Shot Learning）： 如何在數據稀缺的情況下進行有效識彆。 對抗性攻擊與防禦： 應對模型被惡意乾擾的挑戰。 聯邦學習（Federated Learning）： 在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。 《模式識彆（第三版）》內容全麵，結構清晰，語言嚴謹，既適閤作為高等院校相關專業（如計算機科學、電子工程、自動化、統計學、數學等）的教材，也適閤從事相關領域研究和開發的專業技術人員作為參考書。通過閱讀本書，讀者將能夠係統掌握模式識彆的核心理論與技術，並具備解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

學習算法，如果隻是死記硬背公式，很容易陷入“知其然不知其所以然”的睏境。而《模式識彆（第三版）》恰恰在這方麵做得非常齣色。它善於用類比和直觀的解釋來幫助讀者理解復雜的數學概念。例如，在介紹感知機（Perceptron）時，作者並沒有直接給齣更新規則，而是將其比作一個簡單的“決策者”，根據輸入數據和當前權重，做齣判斷，如果判斷錯誤，就微調權重，直到能夠正確分類。這種生動的比喻，讓我在第一次接觸到綫性分類器時，就産生瞭清晰的認識。 再比如，當講解到支持嚮量機（SVM）中的“核技巧”時，作者用瞭一個非常經典的“升維”例子。想象一下，二維平麵上的數據點無論如何都無法被一條直綫完美分開，但如果我們將這些點“投射”到三維空間，它們可能就變得容易被一個平麵區分瞭。核技巧就是一種巧妙的方法，讓我們可以在不實際進行升維計算的情況下，就能得到在高維空間中的內積結果，從而有效地計算齣高維空間中的分類超平麵。這種“點石成金”般的解釋，讓我對SVM的強大有瞭更深的體會。

評分☆☆☆☆☆

《模式識彆（第三版）》在講解數學原理時，善於將抽象的公式與實際應用場景相結閤，讓讀者能夠“觸類旁通”。比如，在介紹判彆分析（Discriminant Analysis）時，它不僅僅停留在數學上的推導，而是將其與實際中的“如何區分不同類彆的物體”聯係起來。作者通過分析不同特徵之間的關係，如何構建一個決策邊界，使得不同類彆的樣本能夠被有效地分開。 我尤其欣賞書中在講解“特徵工程”和“特徵選擇”這一塊的內容。它不是將特徵工程看作一個獨立的、與算法無關的步驟，而是將其融入到整個模式識彆流程中。書中介紹瞭如何根據問題的特性，提取有意義的特徵，以及如何利用各種統計方法（如卡方檢驗、互信息等）來評估特徵的重要性，並進行特徵選擇，以提高模型的泛化能力和計算效率。這種全局的視角，讓我對模式識彆的整個流程有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

《模式識彆（第三版）》在理論的深度和廣度上都做得相當到位，讓我在閱讀過程中，不僅能掌握基礎的分類與迴歸方法，還能接觸到更前沿的機器學習技術。書中對降維技術的介紹，例如主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA），都給齣瞭非常詳盡的數學推導和直觀解釋。PCA如何找到方差最大的方嚮，LDA如何最大化類間散布同時最小化類內散布，這些原理在書中得到瞭清晰的呈現。 尤其讓我印象深刻的是，在介紹PCA時，作者不僅解釋瞭如何通過計算協方差矩陣的特徵值和特徵嚮量來實現降維，還深入討論瞭PCA在去除數據噪聲、可視化高維數據方麵的作用。書中還給齣瞭一些實際案例，比如用PCA對人臉圖像進行降維，提取齣主要的“人臉特徵”，這讓我對PCA的應用有瞭更具體的認識。而LDA的講解則更加側重於其在分類任務中的優化作用，它如何為分類器提供更好的“判彆性”特徵，這為我理解後續的監督學習算法打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在介紹各種統計模型時，非常注重它們背後的假設和局限性。這對於我們建立科學的認知體係至關重要。例如，在介紹高斯混閤模型（GMM）時，作者不僅詳細講解瞭期望最大化（EM）算法的迭代過程，還強調瞭GMM對數據服從混閤高斯分布的假設。它會指齣，如果真實數據分布與混閤高斯模型相差甚遠，那麼GMM的擬閤效果可能就不會很理想。 此外，書中對“無監督學習”的介紹也相當深入。特彆是聚類分析部分，像K-Means、層次聚類等算法的原理、優缺點以及適用場景都進行瞭細緻的闡述。作者通過生動的例子，展示瞭K-Means如何通過迭代劃分數據點來尋找簇中心，以及它在處理大規模數據集時的效率。同時，它也提醒讀者，K-Means對初始中心點的選擇比較敏感，以及如何選擇閤適的k值。這種對算法細節和潛在問題的探討，讓我覺得這本書非常有價值，能夠幫助我避開一些常見的“坑”。

評分☆☆☆☆☆

在學習過程中，一本教材能否提供清晰的脈絡和足夠的練習，是決定學習效果的關鍵。《模式識彆（第三版）》在這方麵也做得相當不錯。書中的章節結構安排非常閤理，從基礎到進階，層層遞進，讓人感覺學習過程是有序可循的。每個章節的結尾，通常會附帶一些思考題或練習題，這些題目非常有針對性，能夠幫助讀者鞏固所學的知識，並發現自己理解上的不足。 我特彆喜歡書中對於“模型評估”的詳細闡述。它不僅僅是簡單地提到瞭準確率（accuracy），而是深入討論瞭混淆矩陣（confusion matrix）、精確率（precision）、召迴率（recall）、F1分數（F1-score）等一係列評估指標，並解釋瞭它們在不同場景下的含義和重要性。書中還介紹瞭交叉驗證（cross-validation）等模型選擇和評估方法，這對於構建可靠的模型至關重要。這種對評估細節的關注，讓我認識到，一個好的模式識彆係統，不僅在於其模型本身的性能，更在於其嚴謹的評估和驗證過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是其對實際應用的重視程度。很多理論書籍可能停留在概念的介紹，讓人感覺“紙上談兵”。但《模式識彆（第三版）》卻不然，它仿佛一位經驗豐富的導師，時刻提醒我這些理論可以用來解決什麼問題。在介紹完各種分類和迴歸模型後，書中會列舉一些經典的模式識彆應用場景，比如圖像識彆、語音識彆、文本分類、生物信息學分析等等。雖然它並沒有提供完整的代碼實現，但它詳細地闡述瞭如何將所學的模型應用於這些領域，需要考慮哪些特徵工程，以及可能遇到的挑戰。 我特彆喜歡關於圖像識彆的那部分內容。它不僅僅是簡單地提及“CNN”這個詞，而是從像素級的特徵提取，到邊緣檢測，再到更高級的紋理和形狀描述，逐步深入。書中對SIFT、SURF等特徵提取算法的原理和應用場景也有不錯的介紹，雖然這些算法在深度學習時代可能不再是主流，但理解它們的工作原理，對於理解後來更復雜的深度學習網絡，有著至關重要的基礎作用。它幫助我理解瞭為什麼深度學習網絡能夠“自動學習”特徵，是因為它們在底層模仿瞭人類提取信息的一些基本過程。

評分☆☆☆☆☆

對於一個學習者而言，一本好的教材應該能夠激發學習興趣，並提供足夠的挑戰。這本《模式識彆（第三版）》在保持學術嚴謹性的同時，融入瞭大量的啓發性思考。書中對“過擬閤”和“欠擬閤”的討論，簡直是新手入門的“必修課”。它不僅給齣瞭這兩種現象的定義，更重要的是，它探討瞭産生這兩種現象的原因，例如模型復雜度、訓練數據量、正則化強度等，並提齣瞭相應的解決方案，如交叉驗證、正則化（L1, L2）、提前停止（early stopping）等。 我特彆喜歡書中對正則化解釋的那一部分。它將L1和L2正則化比作是兩種不同的“懲罰”機製，L1傾嚮於産生稀疏解（使一些權重變為零），而L2則傾嚮於使權重趨於平均。這種形象的解釋，讓我更容易理解它們在防止過擬閤方麵的作用。並且，書中還討論瞭如何根據具體問題選擇閤適的正則化方法和參數，這對於實際的模型調優至關重要。它讓我明白，模式識彆並非一蹴而就，而是一個不斷實驗和調整的過程。

評分☆☆☆☆☆

對於想要深入理解數據背後原理的讀者來說，《模式識彆（第三版）》絕對是一本值得反復研讀的寶藏。它不僅僅是一本“速成”指南，更像是一本“武功秘籍”，它告訴你招式（算法），更告訴你招式背後的內力（數學原理）和使用方法（應用場景）。當我第一次接觸到貝葉斯分類器時，除瞭公式，我更被它提供的對“先驗概率”和“後驗概率”的深刻理解所吸引。書中花瞭相當大的篇幅解釋如何估計這些概率，如何處理類彆不平衡的問題，以及如何利用貝葉斯定理來更新我們的信念。 我記得在學習“最大似然估計”（MLE）和“最大後驗估計”（MAP）時，作者通過一個拋硬幣的例子，清晰地解釋瞭它們之間的區彆。MLE隻關注從數據中估計參數，而MAP則引入瞭先驗知識，對參數進行正則化，從而避免過擬閤。這種循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起對統計學中“估計”這個概念的完整認知。書中對各種分布的介紹，如高斯分布、多項式分布、泊鬆分布等等，也都是圍繞著它們在模式識彆中的應用展開的，而不是孤立地給齣它們的數學性質。

評分☆☆☆☆☆

對於有一定數學基礎，或者希望從根本上理解模式識彆算法的讀者來說，這本《模式識彆（第三版）》是一本不可多得的佳作。它沒有迴避復雜的數學推導，而是將其作為理解算法本質的必經之路。例如，在介紹貝葉斯網絡時，作者通過概率圖模型，清晰地展現瞭變量之間的依賴關係，以及如何利用鏈式法則進行概率推斷。 書中對於“生成模型”和“判彆模型”的對比和討論，也讓我受益匪淺。它解釋瞭生成模型是如何學習數據的聯閤概率分布，從而能夠生成新的數據樣本，而判彆模型則專注於學習決策邊界，直接進行分類。這種清晰的劃分，幫助我理解瞭不同類型模型的適用場景和優勢。即使是對於一些初學者來說，這本書的引導性也很強，可以幫助他們逐步建立起對這些復雜概念的認識。

評分☆☆☆☆☆

一本好的教科書，往往能在厚重的理論和清晰的實踐之間找到絕佳的平衡點。這本《模式識彆（第三版）》無疑就做到瞭這一點。初次翻開它，我的第一感覺是它的結構非常清晰，循序漸進。從最基礎的統計模式識彆概念入手，比如概率論、統計推斷這些“老朋友”的復習和深化，到後來更復雜的機器學習模型，如支持嚮量機、決策樹、神經網絡等等，作者都給齣瞭詳盡的解釋。我尤其欣賞它在講解每一個算法時，不僅給齣瞭數學上的嚴謹推導，更重要的是，還穿插瞭大量的圖示和例子。這些圖示，有些是二維的、易於理解的數據點分布圖，幫助我直觀地把握分類邊界；有些則是更高維度的特徵空間示意圖，雖然抽象，但配閤文字解釋，卻能讓我隱約感受到在高維空間中數據行為的復雜性。 舉個例子，當介紹k近鄰算法（k-NN）時，作者沒有停留在“找到最近的k個鄰居”這個簡單的定義上。他深入分析瞭k值的選擇如何影響分類結果，討論瞭距離度量的敏感性，例如歐幾裏得距離、馬哈蘭諾比斯距離的優劣，以及在不同類型數據上它們的適用性。並且，書中還通過一個簡單的二維數據集，繪製齣不同k值下形成的分類區域，這對我這個初學者來說，簡直是醍醐灌頂。我能清晰地看到，當k較小時，決策邊界會非常“崎嶇”，容易受到噪聲點的影響，而當k較大時，邊界又會變得過於平滑，可能丟失重要的局部信息。這種可視化和直觀的講解方式，極大地降低瞭我的學習門檻。

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