具体描述
本书是在第一版的基础上，由两位有十余年教学经验的资深专家完成的。全书共分16章，主要讲述了特征选择和特征生成，具体有小波、分形和独立成分分析；线性和非线性分类器，具体有贝叶斯分类、多层感知器、决策树和RBF网络；上下文相关分类，具体有动态规划和隐马尔可夫模型技术；新增章节有支持向量机、可变模式匹配和附录的约束最优化等，且包含图像分析、文字识别、医学诊断、语音识别等应用。此外，每章均附有习题。
作者简介
目录信息
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读后感
其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
评分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
评分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
评分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
评分其实这部书是我们的研究生教材，感觉不是很好，也可能是翻译水平不好，毕竟没有读过原著，但总的来说，感觉有些章节写的比较泛，没有论述清楚，让人摸不着头脑。
用户评价
拿到《模式识别》这本书，我脑海中首先浮现的便是那些复杂的数学公式和算法流程，但我也深知，这些是通往理解的必经之路。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一种“思考模式”。也就是说，它是否能教会我如何像一个模式识别的专家一样去思考问题？例如，面对一个全新的、未知的场景，我应该如何着手去识别其中的模式？需要关注哪些关键的“特征”？如何进行有效的“降维”和“聚类”？我更期待的是，书中能够分享一些作者在实际研究和项目中所遇到的挑战，以及他们是如何克服这些挑战的。这些“实战经验”，往往比纯粹的理论知识更能激发我的学习兴趣，也更能让我感受到知识的温度。我想知道，在构建一个模式识别系统时，有哪些是容易被忽视的细节，但却可能对最终结果产生至关重要的影响。此外，我还对书中是否会涉及一些关于“鲁棒性”和“泛化能力”的讨论非常感兴趣。毕竟，一个好的模式识别模型，不仅要在训练数据上表现出色，更要在未见过的新数据上同样表现良好。这本书的篇幅看起来相当可观，这让我感到非常高兴，因为这意味着有足够的内容供我深入挖掘和学习。我希望它能成为我个人知识体系中一个重要的组成部分，帮助我更好地理解人工智能的底层原理，为我打开一个全新的认知维度。
评分终于拿到这本《模式识别》了，心里充满了期待。我希望这本书能够为我揭示人工智能领域那些“看懂”和“理解”的奥秘。我非常关注书中关于“监督学习”与“无监督学习”的对比和联系。它们各自的特点是什么？在实际应用中，我们应该如何根据问题的性质来选择合适的学习范式？我希望书中能通过一些典型的例子，帮助我建立起清晰的认识。此外，我还对书中关于“特征选择”和“特征构建”的讨论非常感兴趣。如何从原始数据中挑选出最有效的特征，或者如何创造出新的、更有用的特征，是模式识别成功的关键。我希望书中能提供一些系统性的方法和技巧，指导我如何在实际操作中进行有效的特征工程。这本书的装帧设计简洁而富有学术气息，这让我对书中内容的严谨性和深度充满了信心。我期待它能够成为我理解人工智能核心技术的重要参考书籍，为我未来的学习和研究提供源源不断的动力和启示，让我能够更深入地洞察数据中的模式。
评分拿到《模式识别》这本书，我的心情既激动又充满了一丝求知若渴的紧迫感。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入探索模式识别的广阔天地。我尤其想了解的是，书中是否会探讨模式识别在不同领域的应用，例如医疗诊断、金融风控、自动驾驶等，并且详细剖析在这些具体场景下，模式识别是如何发挥作用的。我希望能够看到一些具体的案例研究，通过这些案例，来理解理论知识如何转化为实际的解决方案。此外，我也对书中关于“模型评估”和“性能度量”的部分非常感兴趣。如何科学地评估一个模式识别模型的优劣？有哪些常用的评估指标，例如准确率、召回率、F1分数等？这些指标的意义是什么，又应该如何根据实际问题选择合适的指标？我希望书中能够提供一些实用的指导，帮助我构建合理的评估体系。这本书的篇幅适中，但内容密度很高，这预示着它蕴含着丰富的知识。我期待它能够成为我学习和研究模式识别的宝贵财富，为我提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，让我能够更好地理解人工智能背后的强大力量，并为我未来的学习和职业发展指明方向。
评分我怀揣着极大的热情，终于捧起了这本《模式识别》。在我眼中，它不应仅仅是一份技术的清单，更应是一条探索未知世界的地图。我非常希望书中能够详细介绍各种“特征工程”的方法，特别是如何从原始数据中提取出对分类或聚类任务有意义的特征。例如，在处理文本数据时，词袋模型、TF-IDF、词嵌入等技术是如何工作的？在处理图像数据时，SIFT、HOG等特征提取器又扮演着怎样的角色？我希望书中能提供一些实际操作的指导，让我在实际应用中能够有章可循。此外，我对书中关于“无监督学习”的介绍也充满期待。聚类算法、降维技术等，在数据探索和特征发现方面扮演着至关重要的角色。我希望书中能够深入讲解K-means、层次聚类、PCA、t-SNE等算法的原理，以及它们在实际问题中的应用。这本书的篇幅让我看到了其内容的丰富性，我期待它能为我提供一个全面而深入的学习体验，让我能够更好地理解数据背后的规律，从而在未来的工作中能够更加游刃有余地解决实际问题，这本厚重的书籍，相信能给我带来丰厚的知识回报。
评分这本书的到来，对于我来说，更像是一次对知识边界的探索。我一直相信，理解事物的本质，是解决问题的关键。《模式识别》这个书名，就好像一把钥匙，预示着它将带领我们深入到那些隐藏在现象背后的规律和结构之中。我更关注的是，书中是否会探讨不同模式识别方法的优缺点，以及它们各自适用于哪些特定的问题场景。例如，在图像识别领域，有哪些经典的算法，它们是如何一步步演进的？在自然语言处理方面，模式识别又扮演着怎样的角色？我希望书中能给我一些历史性的视角，了解这些技术是如何从最初的设想发展到今天的成熟应用的。同时，我也想知道，这本书是否会涉及一些关于“模型选择”和“参数调优”的策略。毕竟，在实际应用中，选择一个合适的模型并将其优化到最佳状态，往往比单纯理解算法原理更具挑战性。我期待书中能提供一些实用的技巧和经验，帮助我避免一些常见的误区。这本书的作者，我相信一定是一位在模式识别领域有着深厚造诣的专家，我期待他的思想能够通过文字的力量，传达给我，让我能够站在巨人的肩膀上，看得更远。我对于人工智能在各个行业的应用前景一直非常看好，而模式识别作为其中的基石，其重要性不言而喻。我希望通过阅读这本书，能够更加清晰地认识到模式识别在现代科技发展中的地位和作用，从而更好地为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
评分《模式识别》这本书的到来，对我而言，是一次期待已久的知识盛宴。我希望这本书能带我领略模式识别的魅力，并深入理解其背后的逻辑。我尤其关注书中是否会涉及“决策边界”的概念，以及不同的分类算法是如何构建和优化决策边界的。例如，线性分类器、多层感知机等，它们是如何通过调整模型参数来找到最佳的决策边界的？我希望书中能提供清晰的图示和数学推导，帮助我理解这些过程。同时，我也对书中关于“模型选择”和“交叉验证”的策略非常感兴趣。在面对海量的数据和众多的模型选项时，如何做出最明智的选择？交叉验证是如何帮助我们评估模型的泛化能力，避免过拟合的？我希望书中能够提供一些实用的技巧和经验，帮助我更好地进行模型选择和评估。这本书的作者，我相信一定是在模式识别领域有着丰富的实践经验，我期待他的思想能够通过文字的力量，清晰地传达给我，让我能够站在巨人的肩膀上，看得更远，并为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。
评分终于拿到这本《模式识别》了，心里真是既期待又有些忐忑。我一直对人工智能的底层逻辑，特别是那些让机器能够“看懂”世界的技术充满了好奇。以前接触过一些浅显的人工智能科普，但总觉得隔靴搔痒，缺少深入的理解。这次选择这本《模式识别》，是因为它的名字直接点出了核心，让我觉得它应该能揭示一些更本质的东西。我希望这本书不仅仅是介绍一些算法的堆砌，更希望能探讨模式识别背后的思想脉络，例如，它如何与人类的学习和认知过程产生关联？书中是否会涉及一些关于“特征提取”和“分类”的哲学思考？我特别关注的是，作者是如何将那些抽象的数学概念，比如概率论、统计学、线性代数，转化为可理解的模式识别框架的。有没有一些生动的案例，能够将这些理论与现实世界中的应用场景紧密结合起来？我希望书中不仅有理论深度，更有实践的指导性。例如，如果书中能提供一些实际操作的思路，哪怕是伪代码或者算法流程图，都会对我理解和学习有巨大的帮助。我个人对数据科学领域一直很感兴趣，而模式识别无疑是这个领域里非常关键的一环。我期待它能为我打开一扇通往更广阔的数据世界的大门，让我能够更好地理解和驾驭海量数据中隐藏的规律。这本书的装帧和排版也给我留下了很好的第一印象，印刷清晰，纸张也比较厚实，捧在手里很有质感，这让我对阅读体验本身也充满了期待。我希望它能够成为我书架上的一本常读常新的经典之作，当我遇到新的问题时，能够随时翻阅，从中获得启示。
评分《模式识别》这本书的到来，在我看来，是一次对未知世界的探索之旅。我希望这本书不仅仅是介绍算法，更能教给我一种“发现模式”的思维方式。我特别关注书中是否会深入讲解“聚类分析”的各种方法，例如层次聚类、划分聚类、密度聚类等，以及它们在数据探索、异常检测、客户细分等领域的应用。我希望能够理解，不同的聚类算法是如何工作的，它们各自的优缺点是什么，以及在实际应用中应该如何选择合适的算法。同时，我也对书中关于“分类”算法的介绍充满期待。是否会涵盖诸如逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等经典算法，并深入讲解它们的数学原理、算法流程以及在不同场景下的应用？我希望作者能够用清晰易懂的语言，配合图示和实例，将这些复杂的概念讲解透彻，让我能够真正理解它们是如何工作的。这本书的篇幅可观，内容丰富，这让我对它能够提供的深度学习体验充满期待，并相信它能帮助我更好地理解数据驱动的智能世界。
评分《模式识别》这本书的到来，在我看来，更像是一次思想的启蒙。我希望它不仅仅是教授我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”。我关注的重点在于，书中是否会深入探讨模式识别背后的数学原理，例如概率论、统计学、信息论等，并且清晰地展示这些数学概念是如何支撑起各种模式识别算法的。我希望能理解，为什么我们需要用到这些数学工具，它们在模式识别过程中扮演着怎样的角色。同时，我也对书中关于“贝叶斯分类器”、“最近邻分类器”等经典算法的讲解充满期待。是否会从最基础的原理出发，层层递进，直到让我能够清晰地理解它们的推导过程和内在逻辑？我希望书中能提供一些直观的解释和类比，帮助我消化这些抽象的数学概念。此外，我还希望书中能够涉及一些关于“模型复杂度”和“过拟合/欠拟合”的讨论。在构建模式识别模型时，如何找到模型复杂度与数据复杂度的最佳平衡点，避免模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现糟糕的情况？这本书的封面设计简洁而专业，这让我对书中内容的严谨性和深度充满了信心。我期待它能够成为我理解人工智能核心技术的一块重要基石，为我打开一扇通往更深层次智能世界的大门。
评分《模式识别》这本书，对我而言，不仅仅是一本关于技术书籍，更是一次关于“理解”的深度对话。我渴望在这本书中找到答案，关于“什么是模式？”，“我们如何识别它？”，“机器又如何模拟这个过程？”。我特别关注书中是否会详细阐述各种特征提取技术，从基础的统计特征到更复杂的深度学习特征。我想知道，针对不同类型的数据（例如图像、文本、时间序列），有哪些最优的特征提取方法，以及它们背后的原理是什么。同时，我也对书中关于分类器和聚类算法的介绍充满了期待。是否会涵盖诸如支持向量机、决策树、K-means、DBSCAN等经典算法？并且，是否会深入讲解这些算法的工作原理、优缺点以及适用场景？我希望作者能够用清晰易懂的语言，配合图示和实例，将这些复杂的概念讲解透彻，让我能够真正理解它们是如何工作的。我希望这本书不仅仅是知识的传递，更能激发我的思考。我希望在阅读过程中，能够不断地将书中的知识与我已有的认知进行对比和融合，从而构建出自己对模式识别的深刻理解。我期待这本书能够为我提供一个系统性的学习框架，让我能够从宏观到微观，全面地掌握模式识别的核心知识。我相信，通过这本书的学习，我能够更自信地面对与模式识别相关的挑战，并在未来的学习和工作中取得更大的进步。
评分这本书作为入门比较好，讲得比较全，特别是在学校那个很棒的老师讲解下。估计翻译不太好，没有老师讲解看起来还是有点痛苦的。
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评分这本书作为入门比较好，讲得比较全，特别是在学校那个很棒的老师讲解下。估计翻译不太好，没有老师讲解看起来还是有点痛苦的。
评分这本书作为入门比较好，讲得比较全，特别是在学校那个很棒的老师讲解下。估计翻译不太好，没有老师讲解看起来还是有点痛苦的。
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