Machine learning and data mining in pattern recognition(英文原版进口) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Petra Perner .

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:520

装帧:

isbn号码:9783540423591

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• Machine Learning
• Data Mining
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence
• Computer Science
• Algorithms
• Statistical Modeling
• Predictive Analytics
• Data Analysis
• Imported Book

探索模式识别的未知领域：机器学习与数据挖掘的深度融合 在信息爆炸的时代，海量数据的价值日益凸显，而从中挖掘出有意义的模式和规律，更是驱动科学研究、技术创新乃至商业决策的核心动力。本书《Machine learning and data mining in pattern recognition》正是这样一本致力于深入探讨机器学习与数据挖掘如何在模式识别领域协同发力的权威著作。它并非简单地罗列算法，而是通过严谨的理论构建、精妙的算法阐释以及前沿的应用实例，为读者构建起一个关于如何从复杂数据中“看见”隐藏模式的宏大认知框架。 本书的核心在于其对“模式识别”这一概念的深刻理解和拓展。传统的模式识别往往局限于对已知类别或特定结构的识别，而本书则将目光投向了更广阔的疆域——如何通过学习和挖掘来自动发现并理解数据中潜在的、可能先前未知的模式。这种转变，正是机器学习和数据挖掘技术赋予模式识别的强大生命力。机器学习提供了“学习”的能力，让系统能够从数据中归纳出规律；而数据挖掘则提供了“挖掘”的手段，能够在大规模数据集中高效地发现有价值的信息。当这两者被巧妙地融合进模式识别的语境中，便解锁了解决一系列复杂问题的钥匙。 理论基石：严谨的数学与统计学视角 本书的开篇，便为读者打下了坚实的理论基础。它不会回避复杂的数学推导，而是以清晰、系统的逻辑，阐述了模式识别背后所需的关键数学和统计学原理。这包括但不限于： 概率论与统计推断： 理解数据的不确定性，建立概率模型，以及如何从样本数据推断总体特性，是任何模式识别任务的基石。本书会深入讲解贝叶斯理论、最大似然估计、最大后验估计等核心概念，并解释它们如何在分类、聚类等任务中发挥作用。 线性代数与几何： 数据往往可以被看作是高维空间中的点，向量、矩阵运算以及降维技术（如主成分分析PCA）在此场景下至关重要。本书会阐释如何利用线性代数工具来理解数据的结构，并进行有效的特征提取和表示。 信息论： 熵、互信息等概念在衡量数据的信息量、特征的区分度以及模型复杂度方面扮演着关键角色。本书会探讨这些概念如何帮助我们选择最优特征，设计更有效的学习模型。 微积分与优化理论： 几乎所有的机器学习模型都需要通过优化目标函数来学习参数。本书会深入介绍梯度下降、牛顿法等优化算法，并分析其在不同模型中的应用。 通过对这些理论基石的深入剖析，读者将不再仅仅停留在算法的“如何用”，而是能够理解“为何这样用”，从而为后续更复杂的学习和应用打下坚实基础。 核心算法：机器学习与数据挖掘的精妙融合 本书的主体内容，将围绕机器学习与数据挖掘在模式识别中的关键算法展开。这些算法被精心组织，从基础到进阶，从经典到前沿，力求全面覆盖。 监督学习与分类： 决策树与随机森林： 剖析其工作原理、剪枝策略以及集成学习的强大之处，如何处理非线性关系并提供可解释性。 支持向量机（SVM）： 深入理解核函数的作用，如何通过最大化间隔来实现鲁棒的分类，以及其在处理高维稀疏数据上的优势。 概率分类器（如朴素贝叶斯、逻辑回归）： 探讨它们基于概率模型的分类思想，以及在处理文本数据、信用评分等场景下的应用。 神经网络与深度学习基础： 介绍多层感知机、反向传播算法，以及卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等在图像、文本识别中的突破性进展。本书会着重阐释深度学习模型如何自动学习到层级化的特征表示，从而极大地提升了模式识别的精度。 无监督学习与聚类： K-Means及其变种： 从直观的角度理解聚类思想，探讨其对初始值敏感的问题以及如何通过EM算法等进行优化。 层次聚类： 介绍凝聚型和分裂型层次聚类，以及如何通过树状图（dendrogram）可视化聚类结构。 密度聚类（如DBSCAN）： 探讨其能够发现任意形状簇的优势，以及对噪声的鲁棒性。 降维与特征提取： 除了PCA，还会介绍独立成分分析（ICA）、t-SNE等技术，用于数据可视化和特征空间探索。 数据挖掘的视角： 关联规则挖掘： 详解Apriori算法，如何发现交易数据中的频繁项集和关联规则，在零售、电商等领域的应用。 异常检测： 探讨如何识别数据中的离群点，包括基于统计、基于距离、基于密度以及基于模型的方法，在欺诈检测、网络入侵等领域的关键作用。 序列模式挖掘： 介绍如何从时间序列数据中发现有意义的模式，在用户行为分析、生物信息学等领域的重要性。 本书不仅仅是列举算法，更侧重于解释算法背后的核心思想、数学原理、优缺点，以及何时何地选择最合适的算法。它会通过伪代码、图示和大量的数学推导，帮助读者深入理解算法的运作机制。 前沿应用：贯穿机器学习与数据挖掘的实际场景 理论与算法最终需要落脚到实际应用。本书的另一大亮点在于其广泛而深入的应用案例分析。这些案例将生动地展示机器学习和数据挖掘技术如何解决现实世界中的模式识别挑战。 计算机视觉： 图像分类与识别： 从人脸识别、物体检测到场景理解，深度学习模型如何革新了图像识别的界限。 医学影像分析： 利用模式识别技术辅助疾病诊断，如肿瘤检测、病变区域分割。 自动驾驶： 场景感知、障碍物检测、车道线识别等关键技术。 自然语言处理（NLP）： 文本分类与情感分析： 如何理解文本的语义，判断文本的情感倾向。 机器翻译： 神经机器翻译模型的兴起，以及其背后复杂的模式学习机制。 信息提取与问答系统： 从非结构化文本中提取结构化信息，构建智能问答平台。 生物信息学： 基因序列分析： 识别基因模式、预测蛋白质结构。 药物发现： 利用模式识别技术加速新药的研发进程。 金融领域： 信用评分与风险评估： 识别高风险客户，预测违约概率。 欺诈检测： 实时识别交易中的异常行为，防止金融欺诈。 股票市场预测： 分析历史数据，发现市场波动模式，辅助投资决策。 推荐系统： 协同过滤与内容推荐： 如何根据用户历史行为或物品属性，推荐用户可能感兴趣的内容。 本书在介绍这些应用时，会追溯到具体的算法选择和数据预处理步骤，并讨论在实际部署中可能遇到的挑战，如数据不平衡、模型泛化能力、计算资源限制等。 学习与实践的指南 本书并非一本纯粹的理论教科书，它也肩负着引导读者进行实践的使命。 算法的权衡与选择： 在不同场景下，如何根据数据的特性、问题的需求以及计算资源的限制，选择最合适的算法。 模型评估与调优： 详细介绍各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等），以及交叉验证、网格搜索等超参数调优技术，确保模型的有效性和鲁棒性。 特征工程的重要性： 强调在应用机器学习和数据挖掘技术之前，精心设计和提取特征对于提升模型性能的关键作用。 可解释性与透明度： 在模式识别日益深入各行各业的今天，对模型决策过程的可解释性提出了更高要求。本书会探讨如何提升模型的可解释性，以及其在关键领域的意义。 总而言之，《Machine learning and data mining in pattern recognition》是一部里程碑式的著作，它以其深厚的理论根基、全面的算法覆盖、前沿的应用实例以及对实践的深入指导，为所有渴望深入理解和掌握模式识别技术的研究者、工程师和学生，提供了一条通往未知领域、发掘数据价值的清晰路径。它将帮助读者跨越理论与实践的鸿沟，在不断变化的科技浪潮中，成为驾驭海量数据、洞察隐藏模式的专家。

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