具体描述
本书是关于智能模式识别方法研究的专著，全书涉及面较广，内容新颖。
全书认真总结了作者及所在的研究集体多年的科研成果和国内外最新的研究资料，反映了当前智能模式识别领域的研究水平。
全书理论联系实际，使读者能很快地将智能模式识别方法应用到实践中。全书共分9 章，内容包括：模式识别基本理论，主要人工智能方法及其在特征选择与提取、模式分类、一类分类方法等方面的应用，最后介绍了智能模式识别方法在多个相关领域中的应用情况。
本书对从事模式识别、人工智能技术、数据挖掘、智能管理等方面研究的科技人员具有重要的参考价值，也可以作为高等院校自动化、计算机等专业研究生和高年级本科生“模式识别”课程的教材或主要参考书。
作者简介
目录信息
读后感
这本书不一定值得购买，但很值得看一看。作者在本书中确实大体上“反映了当前智能模式识别领域的研究水平”。
评分这本书不一定值得购买，但很值得看一看。作者在本书中确实大体上“反映了当前智能模式识别领域的研究水平”。
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用户评价
这本书就像一位循循善诱的导师，引导我一步步走进模式识别的殿堂。我最欣赏作者的逻辑清晰和条理分明。他并没有将各种复杂的算法杂糅在一起，而是将其按照一定的逻辑顺序进行组织，使得读者能够循序渐进地掌握知识。我尤其喜欢书中对“特征工程”的重视，作者认为，一个好的特征工程是构建高性能模型的关键。他详细介绍了各种特征提取和选择的技术，并结合实例说明了如何通过对原始数据的巧妙处理，来提升模型的识别精度。例如，在处理文本数据时，作者讲解了如何使用词袋模型、TF-IDF等方法将文本转化为向量表示，以及如何进行词语的过滤和归一化。在讲解分类算法时，作者还特别强调了模型评估的重要性，详细介绍了精度、召回率、F1值等评价指标，并分析了不同指标在不同场景下的适用性。这种注重实操和评估的讲解方式，让我对模式识别的理解不再停留在理论层面，而是能够将其真正运用到实际问题中。我感觉自己就像一位正在学习建造复杂机械的学徒，通过这本书，我不仅学会了如何操作各种工具，更理解了它们背后的原理和设计思想。
评分这本书给我带来的，是一种深刻的认知升级。作者以其深邃的思考和广博的知识，将模式识别领域中最具挑战性的概念，如同一幅幅精美的画作，呈现在我眼前。我被书中对各种监督学习算法的详尽剖析所吸引。作者在讲解每一种算法时，都不仅仅是停留在其数学公式，而是深入挖掘其背后的思想和直观意义。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者通过对最大间隔超平面的比喻，让我能够直观地理解其工作原理。更让我惊喜的是，书中还对各种非线性分类器进行了深入的探讨，比如核函数的使用，这为我理解更复杂的模型打下了基础。我尤其欣赏作者在书中强调的“泛化能力”的重要性，他通过对过拟合和欠拟合现象的详细分析，让我明白了如何构建一个既能准确识别训练数据，又能很好地泛化到新数据的模型。书中还提供了一些关于模型选择和调参的实用建议，这对于我日后在实际项目中应用这些技术非常有帮助。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是能够主动地去思考，去分析，去构建。
评分这本书简直是一场令人眼花缭乱的智力探险！我翻开第一页，就被作者那宏大的视角和精妙的逻辑所吸引，仿佛置身于一个由数据和算法构筑的奇幻王国。书中的每一章都如同一次精心设计的闯关游戏，从最基础的模式识别概念出发，层层递进，逐步揭示出那些隐藏在海量信息背后的深刻规律。作者并没有止步于理论的陈述，而是巧妙地穿插了大量的实例分析，这些案例的选择既贴合实际应用，又充满了趣味性，让我这个非科班出身的读者也能够轻松理解那些高深的算法原理。比如，在讨论图像识别的那一部分，作者通过对猫狗分类的生动讲解，清晰地阐述了特征提取、分类器训练等关键步骤，让我第一次真正体会到计算机是如何“看懂”世界的。更让我惊叹的是，作者在解释复杂算法时，总能找到最恰当的比喻和类比，将抽象的概念变得具体可感，比如将决策树比作一系列的“是/否”提问，将支持向量机比作在数据点之间寻找最佳“分隔线”，这些通俗易懂的解释，无疑是为我这样的初学者打下坚实基础的基石。而且，作者的语言风格也十分迷人，既有学者的严谨，又不失沟通者的热情，读起来毫不费力，反而有一种被引导、被启发的愉悦感。我常常在读完一章后，会停下来反复回味，思考书中提出的观点，并尝试将这些知识运用到自己的思考中，感觉自己的认知边界正在被不断拓展。这本书不仅仅是一本关于技术书籍，它更像是一次思维的体操，让我学会如何用一种全新的、更具洞察力的方式去审视我们周围的世界，去发现那些被我们忽略的美丽模式。
评分这本书给我带来的惊喜，远超我的预期。我一直对人工智能和数据分析领域抱有浓厚的兴趣，但苦于找不到一本能够真正引导我入门的教材。而这本书，无疑填补了我的这一空白。作者的写作风格非常独特，他能够将抽象的数学概念和复杂的算法，用一种极其清晰、富有条理的方式呈现出来。整本书的结构设计非常合理，从基础概念的铺垫，到各种主流模式识别方法的详细介绍，再到实际应用的案例分析，环环相扣，循序渐进。我特别欣赏作者在讲解每一种算法时，都会先从其背后的核心思想出发，用通俗易懂的语言解释其工作原理，然后再深入到技术细节。比如，在讲解K-Means聚类算法时，作者并没有直接给出迭代公式，而是先通过一个简单的场景，说明如何将相似的数据点聚集在一起，再逐步引入质心更新等概念。这种深入浅出的讲解方式，让我能够深刻理解算法的本质，而不仅仅是记住它的步骤。此外，书中对于不同算法的优缺点和适用场景的分析也非常到位，这为我选择和应用合适的模型提供了重要的参考。我经常在阅读过程中，会停下来思考作者提出的问题，并在脑海中进行模拟，这种主动的学习方式，让我对知识的掌握更加牢固。总而言之，这是一本让我受益匪浅的书籍，它不仅传授了知识，更激发了我对人工智能领域的更深层思考。
评分这本书给我的感觉，就像是在一位经验丰富的向导的带领下，穿越一片迷雾重重的智慧森林。作者以其独特的叙述方式，将原本可能晦涩难懂的模式识别概念，变得生动有趣，引人入胜。我被书中对各种聚类算法的介绍深深吸引。作者并没有仅仅罗列K-Means等算法，而是着重于解释聚类背后的思想，以及如何通过不同的聚类方法来发现数据中的潜在结构。例如，作者通过对不同数据集的分析，展示了层次聚类和DBSCAN等算法在处理不同形状和密度的簇时的优势。更令我惊喜的是，书中还涉及了降维技术，作者详细介绍了主成分分析（PCA）和t-SNE等方法，并阐述了它们在可视化和特征提取中的重要作用。我尤其喜欢作者在书中提出的“数据可视化”的重要性，他认为，通过直观的图表，我们可以更好地理解数据的分布和模式。读完这本书，我感觉自己不再是对数据感到茫然，而是能够用一种更具洞察力的方式去审视和分析数据。
评分这本书带给我的，是一种前所未有的知识冲击和思维启迪。作者以其深厚的功底和独特的视角，将模式识别领域中最具代表性的算法和思想，如同一幅壮丽的画卷般展现在我面前。我被书中对各种统计学习方法，如逻辑回归、朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型等的细致讲解所折服。作者并没有仅仅停留在算法的数学推导，而是着重于解释这些算法的直观含义和背后的统计学原理。例如，在讲解隐马尔可夫模型（HMM）时，作者通过一个简单的天气预测例子，形象地解释了状态转移和观测概率的概念，让我能够轻松理解HMM在序列数据分析中的强大威力。更令我惊喜的是，书中还涉及了无监督学习的领域，比如聚类和降维，作者详细介绍了K-Means、DBSCAN等聚类算法，以及主成分分析（PCA）等降维方法，并阐述了它们在数据探索和可视化中的重要作用。我常常在阅读过程中，会停下来思考这些方法在现实生活中的应用，比如如何利用聚类算法发现潜在的客户群体，或者如何用PCA来减少高维数据的复杂度。这本书让我明白，模式识别不仅仅是关于预测和分类，更是一门关于如何从数据中提取信息、发现规律的艺术。
评分这本书就像一盏明灯，照亮了我对未知领域的探索之路。初读时，我本以为会面对堆砌如山的专业术语和晦涩难懂的公式，但事实证明，我的担忧是多余的。作者以其卓越的教学能力，将原本可能枯燥乏味的理论知识，转化成了一段段引人入胜的叙述。他并没有直接抛出复杂的数学模型，而是循序渐进地引导读者进入核心思想，通过对实际问题的剖析，逐步引出相关的模式识别方法。例如，在探讨文本分析的章节，作者并没有一开始就讲解自然语言处理的各种算法，而是先从垃圾邮件过滤这个贴近生活的例子入手，让我们体会到文本分类的实际需求，然后才缓缓介绍TF-IDF、词袋模型等基础概念，并最终引向更复杂的深度学习模型。这种“由表及里，由浅入深”的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我能够在理解基本原理的基础上，逐步掌握更高级的技术。而且，作者在书中引入的各种算法，都配有清晰的逻辑梳理和直观的图示，帮助我理解算法的内在机制，而不是仅仅停留在记忆公式的层面。我尤其喜欢作者对“特征工程”的阐述，他强调了如何从原始数据中提取出对模型有用的信息，并给出了多种实用的技巧，这对我日后处理实际数据非常有启发。读这本书的过程，就像在一位经验丰富的向导的带领下，穿越一片迷雾重重的森林，最终抵达豁然开朗的智慧山巅。我不再感到迷茫，而是充满了对数据世界的好奇与探索的勇气。
评分这本书给我的感觉，就像是在一位经验丰富的手工艺人那里学习技艺。作者在讲解各种模式识别方法时，并没有简单地给出理论框架，而是将它们比作一件件精密的工具，详细地展示了它们如何被制造、如何被使用，以及在不同的场景下会产生怎样的效果。我被书中那种严谨而又充满探索精神的写作风格深深吸引。他对于机器学习中的“偏差-方差权衡”、“过拟合与欠拟合”等核心概念的解释，简直是教科书级别的清晰。例如，在讨论决策树算法时，作者通过分析不同剪枝策略如何影响模型的泛化能力，让我深刻理解了在模型复杂度和性能之间的取舍。而且，书中对于神经网络和深度学习的介绍，更是让我大开眼界。作者并没有止步于介绍多层感知机的结构，而是深入探讨了反向传播算法的原理，并详细解释了卷积神经网络（CNN）在图像识别中的强大之处，比如如何通过卷积层和池化层有效地提取图像特征。我尤其喜欢作者在书中提出的“模型解释性”的重要性，这让我意识到，在追求模型性能的同时，我们也需要理解模型是如何做出决策的，这对于在关键领域应用人工智能至关重要。读完这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是能够主动地去思考、去分析、去构建。
评分这本书给我带来的，是一种前所未有的知识震撼和思维的飞跃。作者以其非凡的才华和渊博的学识，将模式识别领域中最具代表性的算法和思想，如同最精美的艺术品一般，呈现在我的眼前。我被书中对各种分类算法的深入剖析所深深折服。作者并没有仅仅停留在算法的数学公式，而是深入挖掘其背后的直观意义和统计学原理。例如，在讲解朴素贝叶斯分类器时，作者通过简单的概率推导，让我能够轻松理解其工作原理，以及在文本分类等领域的强大应用。更令我惊喜的是，书中还对各种集成学习方法进行了详尽的介绍，比如随机森林和梯度提升树，作者详细解释了它们如何通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的模型。我尤其欣赏作者在书中强调的“特征选择”的重要性，他认为，选择对模型有用的特征，能够显著提升模型的性能和效率。读完这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是能够主动地去思考、去分析、去构建。
评分翻阅这本书，仿佛开启了一扇通往智能世界的大门。作者的文字如同涓涓细流，却蕴含着强大的力量，一点点渗透进我的思维，让我对模式识别这个概念有了全新的认识。我过去对这个领域总是停留在一些模糊的概念层面，但这本书，却用一种极其详尽而又不失生动的方式，为我勾勒出了一个清晰的蓝图。书中对于各种模式识别技术，从经典的统计学习方法到前沿的深度学习模型，都进行了深入浅出的阐述。作者并没有简单地罗列算法，而是将每一种算法都置于其发展脉络和应用场景中进行介绍，让我能够理解它们是如何应运而生，又如何解决实际问题的。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者不仅详细解释了核技巧和最大间隔原理，还生动地描绘了如何在高维空间中寻找最优超平面，这种可视化和形象化的讲解，让我对SVM的理解不再停留在公式的表面。而且，书中还包含了一些关于数据预处理和特征选择的宝贵经验，这些内容虽然看似基础，但对于实际应用来说至关重要，让我意识到构建一个有效的模式识别系统，不仅仅是选择一个算法那么简单。我常常在阅读过程中，被作者的洞察力所折服，他能够精准地把握住问题的核心，并给出独到的见解。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次关于智能系统构建的哲学思考，让我对未来的技术发展充满了期待。
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