模式分类 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

☆☆☆☆☆

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

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

具体描述

《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

《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。

作者简介

目录信息

出版者的话
专家指导委员会
译者序
前言
第1章绪论
1.1 机器感知
1.2 一个例子
1.3 模式识别系统
1.4 设计循环
1.5 学习和适应
1.6 本章小结
全书各章概要
文献和历史评述
参考文献
第2章贝叶斯决策论
2.1 引言
2.2 贝叶斯决策论——连续特征
2.3 最小误差率分类
2.4 分类器、判别函数及判定面
2.5 正态密度
2.6 正态分布的判别函数
2.7 误差概率和误差积分
2.8 正态密度的误差上界
2.9 贝叶斯决策论——离散特征
2.10 丢失特征和噪声特征
2.11 贝叶斯置信网
2.12 复合贝叶斯决策论及上下文
本章小结
文献和历史评述
习题
上机练习
参考文献
第3章最大似然估计和贝叶斯参数估计
第4章非参数技术
第5章线性判别函数
第6章多层神经网络
第7章随机方法
第8章非度量方法
第9章独立于算法的机器学习
第10章无监督学习和聚类
附录A 数学基础
参考文献
索引
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

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...

☆☆☆☆☆

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...

☆☆☆☆☆

我只能说我没有勇气读完，数学底子实在是太差了，而且这本书的错误实在是太多了，建议看的时候一定要对着勘误看，要不然很坑的！还有就是中文版的貌似翻译的不大好，但是英文版的巨厚。我只能说我没有勇气读完，数学底子实在是太差了，而且这本书的错误实在是太多了，建议看的...

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

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。

☆☆☆☆☆

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。

☆☆☆☆☆

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。

☆☆☆☆☆

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。

☆☆☆☆☆

《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。

☆☆☆☆☆

费了好久的劲啊

☆☆☆☆☆

是本好书，可惜看得不认真。

☆☆☆☆☆

没学过的看不明白，学懂了的又懒得看，所以最适合我这种学过跟没学过似的的（当年的感想）

☆☆☆☆☆

是本好书，可惜看得不认真。

☆☆☆☆☆

扫过