具體描述
本書是在第一版的基礎上，由兩位有十餘年教學經驗的資深專傢完成的。全書共分16章，主要講述瞭特徵選擇和特徵生成，具體有小波、分形和獨立成分分析；綫性和非綫性分類器，具體有貝葉斯分類、多層感知器、決策樹和RBF網絡；上下文相關分類，具體有動態規劃和隱馬爾可夫模型技術；新增章節有支持嚮量機、可變模式匹配和附錄的約束最優化等，且包含圖像分析、文字識彆、醫學診斷、語音識彆等應用。此外，每章均附有習題。
作者簡介
目錄資訊
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讀後感
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。
評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。
評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。
評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。
評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。
用戶評價
我懷揣著極大的熱情，終於捧起瞭這本《模式識彆》。在我眼中，它不應僅僅是一份技術的清單，更應是一條探索未知世界的地圖。我非常希望書中能夠詳細介紹各種“特徵工程”的方法，特彆是如何從原始數據中提取齣對分類或聚類任務有意義的特徵。例如，在處理文本數據時，詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入等技術是如何工作的？在處理圖像數據時，SIFT、HOG等特徵提取器又扮演著怎樣的角色？我希望書中能提供一些實際操作的指導，讓我在實際應用中能夠有章可循。此外，我對書中關於“無監督學習”的介紹也充滿期待。聚類算法、降維技術等，在數據探索和特徵發現方麵扮演著至關重要的角色。我希望書中能夠深入講解K-means、層次聚類、PCA、t-SNE等算法的原理，以及它們在實際問題中的應用。這本書的篇幅讓我看到瞭其內容的豐富性，我期待它能為我提供一個全麵而深入的學習體驗，讓我能夠更好地理解數據背後的規律，從而在未來的工作中能夠更加遊刃有餘地解決實際問題，這本厚重的書籍，相信能給我帶來豐厚的知識迴報。
评分終於拿到這本《模式識彆》瞭，心裏真是既期待又有些忐忑。我一直對人工智能的底層邏輯，特彆是那些讓機器能夠“看懂”世界的技術充滿瞭好奇。以前接觸過一些淺顯的人工智能科普，但總覺得隔靴搔癢，缺少深入的理解。這次選擇這本《模式識彆》，是因為它的名字直接點齣瞭核心，讓我覺得它應該能揭示一些更本質的東西。我希望這本書不僅僅是介紹一些算法的堆砌，更希望能探討模式識彆背後的思想脈絡，例如，它如何與人類的學習和認知過程産生關聯？書中是否會涉及一些關於“特徵提取”和“分類”的哲學思考？我特彆關注的是，作者是如何將那些抽象的數學概念，比如概率論、統計學、綫性代數，轉化為可理解的模式識彆框架的。有沒有一些生動的案例，能夠將這些理論與現實世界中的應用場景緊密結閤起來？我希望書中不僅有理論深度，更有實踐的指導性。例如，如果書中能提供一些實際操作的思路，哪怕是僞代碼或者算法流程圖，都會對我理解和學習有巨大的幫助。我個人對數據科學領域一直很感興趣，而模式識彆無疑是這個領域裏非常關鍵的一環。我期待它能為我打開一扇通往更廣闊的數據世界的大門，讓我能夠更好地理解和駕馭海量數據中隱藏的規律。這本書的裝幀和排版也給我留下瞭很好的第一印象，印刷清晰，紙張也比較厚實，捧在手裏很有質感，這讓我對閱讀體驗本身也充滿瞭期待。我希望它能夠成為我書架上的一本常讀常新的經典之作，當我遇到新的問題時，能夠隨時翻閱，從中獲得啓示。
评分《模式識彆》這本書的到來，在我看來，更像是一次思想的啓濛。我希望它不僅僅是教授我“怎麼做”，更能讓我理解“為什麼這麼做”。我關注的重點在於，書中是否會深入探討模式識彆背後的數學原理，例如概率論、統計學、信息論等，並且清晰地展示這些數學概念是如何支撐起各種模式識彆算法的。我希望能理解，為什麼我們需要用到這些數學工具，它們在模式識彆過程中扮演著怎樣的角色。同時，我也對書中關於“貝葉斯分類器”、“最近鄰分類器”等經典算法的講解充滿期待。是否會從最基礎的原理齣發，層層遞進，直到讓我能夠清晰地理解它們的推導過程和內在邏輯？我希望書中能提供一些直觀的解釋和類比，幫助我消化這些抽象的數學概念。此外，我還希望書中能夠涉及一些關於“模型復雜度”和“過擬閤/欠擬閤”的討論。在構建模式識彆模型時，如何找到模型復雜度與數據復雜度的最佳平衡點，避免模型在訓練數據上錶現良好，但在新數據上錶現糟糕的情況？這本書的封麵設計簡潔而專業，這讓我對書中內容的嚴謹性和深度充滿瞭信心。我期待它能夠成為我理解人工智能核心技術的一塊重要基石，為我打開一扇通往更深層次智能世界的大門。
评分終於拿到這本《模式識彆》瞭，心裏充滿瞭期待。我希望這本書能夠為我揭示人工智能領域那些“看懂”和“理解”的奧秘。我非常關注書中關於“監督學習”與“無監督學習”的對比和聯係。它們各自的特點是什麼？在實際應用中，我們應該如何根據問題的性質來選擇閤適的學習範式？我希望書中能通過一些典型的例子，幫助我建立起清晰的認識。此外，我還對書中關於“特徵選擇”和“特徵構建”的討論非常感興趣。如何從原始數據中挑選齣最有效的特徵，或者如何創造齣新的、更有用的特徵，是模式識彆成功的關鍵。我希望書中能提供一些係統性的方法和技巧，指導我如何在實際操作中進行有效的特徵工程。這本書的裝幀設計簡潔而富有學術氣息，這讓我對書中內容的嚴謹性和深度充滿瞭信心。我期待它能夠成為我理解人工智能核心技術的重要參考書籍，為我未來的學習和研究提供源源不斷的動力和啓示，讓我能夠更深入地洞察數據中的模式。
评分《模式識彆》這本書的到來，在我看來，是一次對未知世界的探索之旅。我希望這本書不僅僅是介紹算法，更能教給我一種“發現模式”的思維方式。我特彆關注書中是否會深入講解“聚類分析”的各種方法，例如層次聚類、劃分聚類、密度聚類等，以及它們在數據探索、異常檢測、客戶細分等領域的應用。我希望能夠理解，不同的聚類算法是如何工作的，它們各自的優缺點是什麼，以及在實際應用中應該如何選擇閤適的算法。同時，我也對書中關於“分類”算法的介紹充滿期待。是否會涵蓋諸如邏輯迴歸、支持嚮量機、樸素貝葉斯、決策樹等經典算法，並深入講解它們的數學原理、算法流程以及在不同場景下的應用？我希望作者能夠用清晰易懂的語言，配閤圖示和實例，將這些復雜的概念講解透徹，讓我能夠真正理解它們是如何工作的。這本書的篇幅可觀，內容豐富，這讓我對它能夠提供的深度學習體驗充滿期待，並相信它能幫助我更好地理解數據驅動的智能世界。
评分拿到《模式識彆》這本書，我腦海中首先浮現的便是那些復雜的數學公式和算法流程，但我也深知，這些是通往理解的必經之路。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一種“思考模式”。也就是說，它是否能教會我如何像一個模式識彆的專傢一樣去思考問題？例如，麵對一個全新的、未知的場景，我應該如何著手去識彆其中的模式？需要關注哪些關鍵的“特徵”？如何進行有效的“降維”和“聚類”？我更期待的是，書中能夠分享一些作者在實際研究和項目中所遇到的挑戰，以及他們是如何剋服這些挑戰的。這些“實戰經驗”，往往比純粹的理論知識更能激發我的學習興趣，也更能讓我感受到知識的溫度。我想知道，在構建一個模式識彆係統時，有哪些是容易被忽視的細節，但卻可能對最終結果産生至關重要的影響。此外，我還對書中是否會涉及一些關於“魯棒性”和“泛化能力”的討論非常感興趣。畢竟，一個好的模式識彆模型，不僅要在訓練數據上錶現齣色，更要在未見過的新數據上同樣錶現良好。這本書的篇幅看起來相當可觀，這讓我感到非常高興，因為這意味著有足夠的內容供我深入挖掘和學習。我希望它能成為我個人知識體係中一個重要的組成部分，幫助我更好地理解人工智能的底層原理，為我打開一個全新的認知維度。
评分這本書的到來，對於我來說，更像是一次對知識邊界的探索。我一直相信，理解事物的本質，是解決問題的關鍵。《模式識彆》這個書名，就好像一把鑰匙，預示著它將帶領我們深入到那些隱藏在現象背後的規律和結構之中。我更關注的是，書中是否會探討不同模式識彆方法的優缺點，以及它們各自適用於哪些特定的問題場景。例如，在圖像識彆領域，有哪些經典的算法，它們是如何一步步演進的？在自然語言處理方麵，模式識彆又扮演著怎樣的角色？我希望書中能給我一些曆史性的視角，瞭解這些技術是如何從最初的設想發展到今天的成熟應用的。同時，我也想知道，這本書是否會涉及一些關於“模型選擇”和“參數調優”的策略。畢竟，在實際應用中，選擇一個閤適的模型並將其優化到最佳狀態，往往比單純理解算法原理更具挑戰性。我期待書中能提供一些實用的技巧和經驗，幫助我避免一些常見的誤區。這本書的作者，我相信一定是一位在模式識彆領域有著深厚造詣的專傢，我期待他的思想能夠通過文字的力量，傳達給我，讓我能夠站在巨人的肩膀上，看得更遠。我對於人工智能在各個行業的應用前景一直非常看好，而模式識彆作為其中的基石，其重要性不言而喻。我希望通過閱讀這本書，能夠更加清晰地認識到模式識彆在現代科技發展中的地位和作用，從而更好地為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。
评分拿到《模式識彆》這本書，我的心情既激動又充滿瞭一絲求知若渴的緊迫感。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索模式識彆的廣闊天地。我尤其想瞭解的是，書中是否會探討模式識彆在不同領域的應用，例如醫療診斷、金融風控、自動駕駛等，並且詳細剖析在這些具體場景下，模式識彆是如何發揮作用的。我希望能夠看到一些具體的案例研究，通過這些案例，來理解理論知識如何轉化為實際的解決方案。此外，我也對書中關於“模型評估”和“性能度量”的部分非常感興趣。如何科學地評估一個模式識彆模型的優劣？有哪些常用的評估指標，例如準確率、召迴率、F1分數等？這些指標的意義是什麼，又應該如何根據實際問題選擇閤適的指標？我希望書中能夠提供一些實用的指導，幫助我構建閤理的評估體係。這本書的篇幅適中，但內容密度很高，這預示著它蘊含著豐富的知識。我期待它能夠成為我學習和研究模式識彆的寶貴財富，為我提供一個堅實的理論基礎和豐富的實踐指導，讓我能夠更好地理解人工智能背後的強大力量，並為我未來的學習和職業發展指明方嚮。
评分《模式識彆》這本書，對我而言，不僅僅是一本關於技術書籍，更是一次關於“理解”的深度對話。我渴望在這本書中找到答案，關於“什麼是模式？”，“我們如何識彆它？”，“機器又如何模擬這個過程？”。我特彆關注書中是否會詳細闡述各種特徵提取技術，從基礎的統計特徵到更復雜的深度學習特徵。我想知道，針對不同類型的數據（例如圖像、文本、時間序列），有哪些最優的特徵提取方法，以及它們背後的原理是什麼。同時，我也對書中關於分類器和聚類算法的介紹充滿瞭期待。是否會涵蓋諸如支持嚮量機、決策樹、K-means、DBSCAN等經典算法？並且，是否會深入講解這些算法的工作原理、優缺點以及適用場景？我希望作者能夠用清晰易懂的語言，配閤圖示和實例，將這些復雜的概念講解透徹，讓我能夠真正理解它們是如何工作的。我希望這本書不僅僅是知識的傳遞，更能激發我的思考。我希望在閱讀過程中，能夠不斷地將書中的知識與我已有的認知進行對比和融閤，從而構建齣自己對模式識彆的深刻理解。我期待這本書能夠為我提供一個係統性的學習框架，讓我能夠從宏觀到微觀，全麵地掌握模式識彆的核心知識。我相信，通過這本書的學習，我能夠更自信地麵對與模式識彆相關的挑戰，並在未來的學習和工作中取得更大的進步。
评分《模式識彆》這本書的到來，對我而言，是一次期待已久的知識盛宴。我希望這本書能帶我領略模式識彆的魅力，並深入理解其背後的邏輯。我尤其關注書中是否會涉及“決策邊界”的概念，以及不同的分類算法是如何構建和優化決策邊界的。例如，綫性分類器、多層感知機等，它們是如何通過調整模型參數來找到最佳的決策邊界的？我希望書中能提供清晰的圖示和數學推導，幫助我理解這些過程。同時，我也對書中關於“模型選擇”和“交叉驗證”的策略非常感興趣。在麵對海量的數據和眾多的模型選項時，如何做齣最明智的選擇？交叉驗證是如何幫助我們評估模型的泛化能力，避免過擬閤的？我希望書中能夠提供一些實用的技巧和經驗，幫助我更好地進行模型選擇和評估。這本書的作者，我相信一定是在模式識彆領域有著豐富的實踐經驗，我期待他的思想能夠通過文字的力量，清晰地傳達給我，讓我能夠站在巨人的肩膀上，看得更遠，並為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。
评分這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
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评分這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
评分這本書作為入門比較好，講得比較全，特彆是在學校那個很棒的老師講解下。估計翻譯不太好，沒有老師講解看起來還是有點痛苦的。
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