模式分類//計算機科學叢書(原書第2版) pdf epub mobi txt 電子書下載 2026

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☆☆☆☆☆

迪達著

圖書標籤:

模式識彆
機器學習
統計學習
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店鋪：文軒網旗艦店

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111121480

商品編碼：1027080746

齣版時間：2003-09-01

具體描述

作者:迪達著作定價:59 齣版社:機械工業齣版社齣版日期:2003年09月01日頁數:530 裝幀:平裝 ISBN:9787111121480 ●齣版者的話
●專傢指導委員會
●譯者序
●前言
●第1章緒論
●1.1 機器感知
●1.2 一個例子
●1.3 模式識彆係統
●1.4 設計循環
●1.5 學習和適應
●1.6 本章小結
●全書各章概要
●文獻和曆史評述
●參考文獻
●第2章貝葉斯決策論齣版者的話
●專傢指導委員會
●譯者序
●前言
●第1章緒論
●1.1 機器感知
●部分目錄

內容簡介

本書的**版《模式分類與場景分析》齣版於1973年，是模式識彆和場景分析領域奠基性的經麯名著。在第2版中，除瞭保留瞭**版的關於統計模式識彆和結構模式識彆的主要內容以外，讀者將會發現新增瞭許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經網絡、機器學習、數據挖掘、進化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統計學習理論和支持嚮量機等。作者還為未來25年的模式識彆的發展指明瞭方嚮。書中包含許多實例，各種不同方法的對比，豐富的圖錶，以及大量的課後習題和計算機練習。

《模式分類（原書第2版）》是一部關於模式識彆領域經典著作的精煉介紹。本書深入淺齣地探討瞭模式識彆這一核心概念，並將其在計算機科學領域的廣泛應用進行瞭係統性的梳理。核心概念與理論基石：模式識彆，顧名思義，是指從數據中識彆齣有意義的模式、規律或類彆。這門學科的核心在於如何讓計算機“理解”和“區分”事物。從最簡單的圖像分割，到復雜的語音識彆，再到高深的生物醫學數據分析，模式識彆無處不在。本書在開篇就為讀者構建起堅實的理論基礎。什麼是模式？作者首先界定瞭“模式”這一概念的內涵和外延。模式可以是一個物體的形狀、一種聲音的頻譜、一段文字的風格，甚至是復雜的基因序列。關鍵在於，模式是具有可辨識性的，可以通過一定的特徵來描述。模式識彆的挑戰：識彆過程中麵臨的挑戰多種多樣，包括數據的不確定性、噪聲的乾擾、特徵的選擇與提取、以及識彆算法的魯棒性等。本書詳細分析瞭這些挑戰，並為應對它們提供瞭理論指導。監督學習與無監督學習：模式識彆的兩大主要範式——監督學習和無監督學習——在本書中得到瞭深入的闡述。監督學習依賴於帶有標簽的訓練數據，即已知每個樣本所屬的類彆。算法通過學習這些樣本的特徵與類彆的對應關係，從而對未知樣本進行分類。例如，訓練機器識彆貓和狗的圖片，需要提供大量標記為“貓”或“狗”的圖片。無監督學習則在沒有預先標簽的情況下進行，算法需要自行發現數據中的內在結構和模式，如聚類（將相似的樣本分組）或降維（減少數據維度以簡化分析）。例如，將客戶根據購買行為自動分成不同的群體。特徵工程：識彆的準確性很大程度上取決於所選取的特徵。本書探討瞭特徵的定義、提取和選擇的重要性。好的特徵能夠清晰地區分不同類彆的模式，並對噪聲具有一定的魯棒性。從原始數據中提煉齣有意義的特徵，是模式識彆過程中的關鍵一步。決策理論：在分類問題中，如何基於已提取的特徵做齣最優決策是核心。本書詳述瞭各種決策理論，包括貝葉斯分類器，它基於概率論的思想，計算樣本屬於各個類彆的後驗概率，並選擇概率最大的類彆。這需要對類條件概率和先驗概率有清晰的認識。關鍵算法與模型：本書的核心內容在於介紹和分析瞭各種經典的模式識彆算法和模型，為讀者提供瞭實現模式識彆的工具箱。概率模型：最大似然估計 (ML) 和最大後驗估計 (MAP)：這兩種方法是參數估計的重要工具，用於從數據中推斷齣模型的參數，進而構建分類器。貝葉斯分類器：如前所述，基於貝葉斯定理，提供瞭一種優雅且理論嚴謹的分類框架。高斯混閤模型 (GMM)： GMM 能夠描述復雜的數據分布，常用於聚類和密度估計，其對數據的建模能力非常強大。隱馬爾可夫模型 (HMM)： HMM 在序列數據分析中扮演著至關重要的角色，廣泛應用於語音識彆、自然語言處理等領域，用於建模具有潛在狀態的序列。判彆模型：感知器 (Perceptron) 和支持嚮量機 (SVM)：感知器是最早的綫性分類器之一，而 SVM 則通過尋找最優的超平麵來最大化類間間隔，在處理高維數據和非綫性問題上錶現齣色。SVM 的核技巧更是其強大的體現，能夠將數據映射到更高維度的空間，從而實現綫性可分。決策樹：決策樹是一種直觀易懂的分類器，通過一係列的判斷規則將數據劃分到不同的類彆，其可解釋性強。 k-近鄰算法 (k-NN)： k-NN 是一種非參數的懶惰學習算法，它根據樣本的“鄰居”來決定其類彆，簡單有效。神經網絡與深度學習基礎：雖然本書側重於經典模式識彆，但也為讀者鋪墊瞭神經網絡的基礎。多層感知器 (MLP)： MLP 是神經網絡的基本結構，通過多層神經元之間的連接學習復雜的非綫性映射。反嚮傳播算法：這是訓練多層神經網絡的核心算法，通過計算損失函數關於權重的梯度並進行迭代更新。模式識彆的應用領域：本書不僅深入理論，還通過大量的實例展現瞭模式識彆在各個領域的強大應用能力。圖像處理與計算機視覺：圖像分割：將圖像劃分為不同的區域，識彆齣前景和背景，或者不同的物體。目標識彆與檢測：在圖像中定位並識彆齣特定對象，如人臉、車輛、文字等。光學字符識彆 (OCR)：將掃描的文檔圖像中的文字轉換為可編輯的文本。語音與自然語言處理：語音識彆：將人類語音轉換為文本。文本分類：將文本按照預定義的類彆進行劃分，如新聞分類、垃圾郵件檢測。情感分析：判斷文本中所錶達的情感傾嚮，如積極、消極或中性。生物信息學：基因序列分析：識彆基因的功能區域，預測蛋白質結構。醫學圖像分析：輔助醫生診斷疾病，如識彆腫瘤、分析X光片。其他領域：金融欺詐檢測：識彆異常交易模式，預防金融欺詐。工業自動化：用於産品質量檢測、機器人導航等。遙感圖像分析：分析衛星圖像，監測土地利用變化、災害評估等。實踐與進階：本書強調理論與實踐相結閤，鼓勵讀者通過動手實踐來加深理解。算法的權衡：不同的算法各有優缺點，適用於不同的問題。本書會引導讀者思考如何在準確性、計算效率、模型復雜度以及可解釋性之間做齣權衡。數據集的重要性：訓練數據的質量和數量對識彆模型的性能至關重要。本書會提及如何選擇和處理數據集。評估指標：如何客觀地評估一個模式識彆係統的性能是關鍵。本書會介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數等。模型選擇與調優：針對具體問題，選擇閤適的模型並對其參數進行調優，以獲得最佳的識彆效果。從經典走嚮現代：雖然本書聚焦於經典的模式識彆方法，但其所提供的紮實理論基礎，對於理解和掌握現代深度學習等更高級的技術至關重要。許多現代方法的根源都可以追溯到本書所闡述的基本原理。總結：《模式分類（原書第2版）》以其嚴謹的學術風格，全麵而深入地介紹瞭模式識彆的理論、算法和應用。它不僅是計算機科學領域專業人士的必備參考書，也是對希望深入瞭解人工智能、機器學習和數據科學的讀者而言，一本不可或缺的入門與進階指南。通過研讀此書，讀者能夠構建起對模式識彆的深刻認識，並為其在未來復雜技術問題上的研究與實踐奠定堅實的基礎。它提供瞭一個清晰的框架，讓你理解如何讓計算機“看見”模式，“聽見”聲音，“理解”數據，從而賦予機器智慧。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

購買這本書的初衷，是希望能夠係統地梳理自己在模式識彆領域的一些知識盲點。之前零散地接觸過一些算法，但總覺得不成體係，缺乏一個宏觀的視角。而這本書，恰恰滿足瞭我的這個需求。它以一種極其係統和全麵的方式，闡述瞭模式分類的方方麵麵。從最根本的統計決策理論，到各種經典的分類器（如貝葉斯分類器、支持嚮量機、決策樹），再到無監督學習中的聚類算法，以及特徵選擇和降維等關鍵技術，幾乎涵蓋瞭模式分類的整個生命周期。我特彆喜歡作者在講解過程中對數學原理的嚴謹闡述，盡管有時會感到一些吃力，但這種紮實的理論基礎，是理解和掌握這些算法的關鍵。同時，書中也提供瞭大量的僞代碼和算法描述，方便讀者將理論轉化為實踐。而且，作為“原書第2版”，它在內容上確實比之前的版本有瞭顯著的提升，引入瞭一些新的模型和方法，這對於保持知識的先進性非常有幫助。這本書的價值，不僅僅在於它提供瞭大量的知識點，更在於它培養瞭讀者解決模式分類問題的思維方式和方法論。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀計算機視覺方嚮研究生的學生，而這本書，無疑是我這段學習旅程中不可或缺的“良師益友”。在碩士研究過程中，很多核心的算法和理論都需要深入理解，而這本書就提供瞭非常紮實的理論支撐。它並沒有止步於介紹各種算法的“黑箱”操作，而是深入挖掘瞭其背後的數學原理和統計學基礎。例如，在講解最大似然估計和貝葉斯定理時，作者的闡述清晰而透徹，為理解後續的各種概率模型打下瞭堅實的基礎。而對於諸如高斯混閤模型、隱馬爾可夫模型等復雜的統計模型，書中也給予瞭詳盡的解釋，並且通過圖示和具體的例子，幫助我們理解它們的適用場景和優缺點。作為“原書第2版”，它在內容上與時俱進，引入瞭一些在近幾年深度學習興起後，仍然具有重要參考價值的傳統模式識彆方法，並且在一定程度上探討瞭它們與深度學習模型的結閤。雖然書中涉及的數學推導不少，但對於研究生而言，這恰恰是提升理論功底的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我第一次看到這本書的封麵和目錄時，確實被它的學術氣息所“嚇到”瞭。計算機科學的叢書，原書第2版，這幾個詞組閤在一起，就足以讓許多初學者望而卻步。但好奇心驅使我打開瞭它，結果卻是一場意料之外的“發現之旅”。這本書的編排邏輯非常清晰，每一章都承接上一章的內容，循序漸進地將讀者帶入模式分類的復雜世界。讓我印象深刻的是，作者在講解理論的同時，並沒有忽略實際應用。書中穿插瞭大量的例子，從圖像識彆到語音信號處理，從文本分析到生物信息學，展示瞭模式分類技術在不同領域的強大生命力。這些例子不僅豐富瞭內容，也讓抽象的理論變得更加生動和可感。更難得的是，作者在“原書第2版”中，對一些過時的算法進行瞭更新，並加入瞭近年來新興的技術和研究成果，這使得這本書在理論深度和時效性上都達到瞭一個很高的水準。雖然我還在學習的初級階段，但這本書已經為我打下瞭堅實的理論基礎，讓我對未來深入研究模式識彆和機器學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我書架上已經躺瞭一段時間瞭，每次翻開，總能被其厚重感和深邃的理論所震撼。作者在“模式分類”這個宏大的主題下，構建瞭一個極其嚴謹且詳盡的知識體係。最初吸引我的是它所承諾的“原書第2版”，這暗示著內容的更新和優化，對於計算機科學這個日新月異的領域來說，這一點至關重要。讀下去之後，我發現這本書並非是一本簡單的技術手冊，而更像是一本通往模式識彆深層原理的學術聖經。它從最基礎的概率論和統計學概念講起，逐步深入到各種分類器、聚類算法、特徵提取方法，乃至更復雜的機器學習模型。每個章節都像是一次精密的解剖，將復雜的算法模型拆解成易於理解的組成部分，並輔以大量的數學推導和圖示，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然。雖然過程中會遇到一些挑戰，比如某些復雜的公式推導需要反復琢磨，但我相信，一旦剋服這些難關，收獲將是巨大的。這本書不僅僅是關於“分類”，它更是關於如何理解數據、如何從數據中提取有意義的信息、如何構建智能係統的一套完整思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，在我看來，是對“模式分類”這個領域的一次深度挖掘和係統梳理。它以計算機科學的視角，為我們呈現瞭一個完整而精妙的模式分類理論體係。從一開始的概率密度估計，到各種有監督和無監督的學習方法，再到性能評估和模型選擇，作者層層遞進，條理清晰。尤其讓我印象深刻的是，書中對一些經典的算法，例如支持嚮量機（SVM）的推導，講解得非常到位，不僅僅給齣瞭公式，還闡述瞭其幾何意義和背後的優化思想，這對於深刻理解算法的內在機製至關重要。而“原書第2版”的更新，也使得這本書的內容更加豐富，加入瞭近年來在學術界和工業界備受關注的一些新方法和新理論，這對於希望緊跟技術前沿的讀者來說，無疑是極大的福音。雖然全書的理論性和數學性較強，但其詳盡的闡述和嚴謹的邏輯，絕對能夠幫助讀者建立起一套紮實的模式分類知識體係，為解決實際問題打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

書很好～給快遞小哥點贊，大冷天配送，應該加薪。

評分☆☆☆☆☆

書是全新的，很不錯

評分☆☆☆☆☆

正版書，學習模式識彆經典用書，適閤一直保留！

評分☆☆☆☆☆

還不錯，挺好的，一字沒看

評分☆☆☆☆☆

紙張質量很好，價格便宜～

評分☆☆☆☆☆

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