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出版者:机械工业出版社

作者:Richard O. Duda

出品人:

页数:530

译者:李宏东

出版时间:2003-9

价格:59.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111121480

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

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《模式识别》 本书并非一本探讨图案、形状或视觉识别的入门读物，也非深入研究艺术设计中的视觉元素。它更侧重于从数据中提取规律、进行分类和识别的数学与计算方法。 内容概述： 本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实用的工具集，用于处理和分析来自各种来源的数据，并从中识别出有意义的模式，进而对未知数据进行分类。我们将系统地介绍一系列在模式识别领域中至关重要的概念和技术。 核心主题包括： 1. 引言与基础概念： 模式识别的定义与应用： 我们将首先明确什么是模式识别，它与机器学习、人工智能、统计学和信号处理的关系。本书的应用场景将贯穿始终，涵盖图像识别、语音识别、文本分类、生物信息学、医学诊断、金融欺诈检测等广泛领域。 数据表示与特征提取： 如何将原始数据转化为计算机能够理解和处理的格式是关键。我们将讨论不同类型的数据（如数值型、类别型、文本型、图像等）的表示方法，并重点介绍特征提取技术，包括特征选择、特征构建以及各种降维技术（如主成分分析 PCA、线性判别分析 LDA）的作用。 2. 统计模式识别： 概率基础与贝叶斯理论： 概率论是统计模式识别的基石。我们将回顾必要的概率概念，并深入讲解贝叶斯定理，这是构建许多分类器的核心。 决策理论： 在具有不确定性的情况下，如何做出最优的分类决策？我们将介绍最小化错误率、最小化风险以及最小化贝叶斯风险等决策准则。 参数估计： 了解数据的统计模型（如高斯分布）的参数如何通过训练数据来估计，是实现准确分类的前提。我们将讨论最大似然估计 (MLE) 和最大后验估计 (MAP) 等方法。 线性分类器： 介绍如感知器、支持向量机 (SVM) 等经典的线性分类模型，以及它们在线性可分和不可分情况下的原理和应用。 3. 机器学习方法： 监督学习算法： k-近邻 (k-NN)： 一种直观且易于实现的非参数分类方法。 决策树： 如何通过一系列规则将数据划分到不同的类别。 集成学习： 组合多个弱学习器以获得更强的整体性能，如随机森林 (Random Forest) 和 AdaBoost。 无监督学习算法： 聚类分析： 如何将数据分组，而无需预先知道类别标签。我们将介绍 K-Means、层次聚类等算法。 密度估计： 估计数据点的概率密度函数。 神经网络与深度学习入门： 介绍神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机 (MLP)，以及其在模式识别中的应用。对于更复杂的模式，我们将初步探讨深度学习模型的潜力。 4. 模型评估与优化： 性能度量： 如何量化分类器的性能？我们将讨论准确率、精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线等指标。 交叉验证： 如何有效地利用有限的数据集来评估模型，避免过拟合。 正则化： 防止模型在训练数据上表现过好而在新数据上表现不佳的技术。 5. 模式识别中的特定技术（选讲）： 隐马尔可夫模型 (HMM)： 在序列模式识别（如语音识别）中扮演重要角色。 分类中的特征工程： 更深入地探讨如何设计和构建有效的特征。 学习目标： 通过学习本书，您将能够： 理解模式识别的基本原理和核心概念。 掌握多种统计和机器学习算法，并了解它们的适用场景。 能够选择合适的特征提取和降维技术。 能够独立地构建、训练和评估模式分类器。 为进一步深入学习更高级的机器学习和人工智能技术打下坚实基础。 本书内容严谨，理论与实践相结合，力求使读者在掌握理论知识的同时，也能获得解决实际问题的能力。

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本书固然经典，但也并不是完美无缺的。首先，它并不适合入门，最好在对模式识别领域有了一定的理解之后再通读这本书，相信会使自己的认识得到提升。其次，作者有的时候可能过分吝惜文字，这增加了读者理解上的困难，尤其是一些本来就比较深入难以理解的地方。最后一点，这本书...  

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这书经典没得说 不过一定先对照勘误把错的地方改一下啊~ 虽然改完了还是能发现错误。。。 我对照着各种errata看了很久 发现这个版本是美国第3次印刷的版本 对应的errata地址是： http://www.rii.ricoh.com/~stork/ErrataPrintings3and4.ps 09.4.21： 越看就越觉得还有不少错...  

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《模式分类》这本书带给我的，是一种对“规律”的敬畏和对“理解”的渴望。它让我意识到，我们生活在一个充满模式的世界里，无论是自然界的周期性现象，还是人类社会的发展规律，抑或是数据洪流中的潜在联系，都遵循着某种不可忽视的模式。而这本书，则为我们提供了一种系统地去发现、去理解、去利用这些模式的理论框架和实践方法。我特别欣赏书中关于“特征工程”的论述，它让我明白，如何从原始数据中提取出对分类任务至关重要的信息，是多么关键的一步。这不仅仅是技术上的操作，更是一种对事物本质的洞察。就像一位艺术家，需要从纷繁的色彩中提炼出最能表达情感的色调一样，模式分类也需要从海量数据中找出最能区分不同类别的“特征”。读完这本书，我感觉自己看待问题的角度发生了微妙的改变，我开始更加关注事物之间的关联和差异，更加倾向于从整体和全局的角度去分析问题，而不是仅仅停留在表面的现象。

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这本书的书名叫做《模式分类》，当我拿到它的时候，我首先被它沉甸甸的分量所吸引，仿佛里面蕴藏着无穷的知识宝藏。书的封面设计简洁而富有哲学意味，那交织缠绕的线条，恰似我们日常生活中无处不在的模式，而如何去理解、去识别、去驾驭它们，便是这本书所要探讨的核心。我迫不及待地翻开了第一页，被其中精妙的比喻和深入浅出的讲解所折服。作者似乎是一位经验丰富的向导，他带领我在浩瀚的数据海洋中穿梭，指引我辨识那些隐藏在杂乱无章表象下的规律。那些看似复杂抽象的算法，在作者的笔下变得生动形象，仿佛一个个鲜活的生命，在我的脑海中跳跃。我仿佛看到了那些在生活中随处可见的现象，比如天气预报如何预测风云变幻，比如智能手机如何识别我的指纹，比如垃圾邮件过滤器如何将骚扰信息拒之门外，这些我们习以为常的便利背后，都离不开“模式分类”的身影。这本书不仅仅是枯燥的理论堆砌，更像是一次智慧的启迪，它让我重新审视这个世界，发现原来万事万物都遵循着某种内在的秩序，而掌握了识别这些秩序的方法，我们就能更好地理解和改造世界。

评分☆☆☆☆☆

这部《模式分类》的书籍，在我看来，是理解现代信息社会运行机制的一把金钥匙。它以一种非常直观且易于理解的方式，揭示了那些支撑我们日常技术运作的底层逻辑。书中对各种分类算法的介绍，从基础的逻辑回归到复杂的支持向量机，再到深度学习中的神经网络，其讲解的深度和广度都令人印象深刻。我尤其喜欢书中关于“决策树”的讲解，那种层层递进的判断过程，仿佛是在一步步地剥离问题的复杂性，最终抵达问题的核心。这种清晰的思路，不仅有助于理解算法本身，更能启发我们在解决实际问题时，如何构建清晰的逻辑框架。而且，书中还讨论了评估分类模型性能的各种指标，以及如何避免过拟合等关键问题，这些都是在实际应用中不可或缺的知识。阅读这本书，让我感觉自己不再是被动地使用智能产品，而是能够更深入地理解它们是如何工作的，甚至是有能力去参与到这些智能系统的构建和优化之中。

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读完《模式分类》这本书，我深切地感受到了一种前所未有的思维升华。它不仅仅是一本介绍技术概念的书籍，更像是一扇通往更深层次理解世界的大门。书中提到的那些关于如何从海量信息中提取有价值信息、如何建立模型来预测未来趋势的探讨，让我对日常生活中的许多现象产生了全新的认识。例如，书中对“分类”这一概念的解析，从最基础的二分类问题，逐步深入到多分类、概率模型以及更复杂的集成方法，每一步都循序渐进，逻辑严谨，让我能够清晰地把握其精髓。我开始思考，我们每天接触到的新闻报道、广告推送，甚至人与人之间的交流，是否都蕴含着某种被精心设计的“模式”，而这本书恰好提供了一套分析这些模式的“工具箱”。更重要的是，它教会了我一种思考问题的方式，一种用系统性、数据驱动的眼光去观察和分析事物的方法。那些曾经模糊不清的疑问，在这本书的引导下，逐渐变得清晰起来，仿佛拨云见日，看到了隐藏在表象之下的本质。

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这本书的叙述风格非常独特，它不像某些学术著作那样枯燥乏味，反而充满了文学色彩。作者巧妙地将一些原本可能令人望而生畏的数学概念，通过生动的比喻和引人入胜的故事串联起来，让读者在不知不觉中掌握了复杂的理论。比如，在讲解“聚类”算法时，作者将它比作一位善于观察的侦探，如何将一群形迹可疑的人归类，找出他们之间的共同点和差异。这种形象化的描述，极大地降低了理解门槛，让即使是初学者也能迅速进入状态。而且，书中并非仅仅停留在理论层面，还穿插了许多实际应用的案例，从图像识别到语音识别，再到推荐系统，这些鲜活的例子让我看到了“模式分类”在现实世界中的巨大价值和广泛应用。我常常在阅读过程中，不自觉地将书中所学到的知识与我身边的生活联系起来，开始思考，我的手机是如何识别我的面孔的？为什么我会在网上看到那些我感兴趣的商品广告？这本书让我感觉，我不再是一个被动的信息接受者，而是有能力去理解信息背后的运作机制。

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编译原理作为模式分类的一个分支。周志华《机器学习》从这里抄了不少！离散数据三种处理：一，有序的条件下成为连续，二，向量化，三，利用结构化和规则。

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有经验的人不屑于看，初学者看不懂。懂的部分不用看，不懂的部分无论如何也看不懂。这些是美国很多计算机教科书的通病。这本书也没有例外。

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费了好久的劲啊

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有经验的人不屑于看，初学者看不懂。懂的部分不用看，不懂的部分无论如何也看不懂。这些是美国很多计算机教科书的通病。这本书也没有例外。