具体描述
《模式识别(英文版)(第4版)》是享誉世界的名著，内容既全面又相对独立，既有基础知识的介绍，又有本领域研究现状的介绍，还有对未来发展的展望，是本领域最全面的参考书，被世界众多高校选用为教材。《模式识别(英文版)(第4版)》可作为高等院校计算机。电子、通信。自动化等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。《模式识别(英文版)(第4版)》主要特点提供了大型数据集和高维数据的聚类算法以及网络挖掘和生物信息学应用的最新资料。涵盖了基于图像分析、光学字符识别，信道均衡，语音识别和音频分类的多种应用。呈现了解决分类和稳健回归问题的内核方法取得的最新成果。介绍了带有Boosting方法的分类器组合技术。提供更多处理过的实例和图例，加深读者对各种方法的了解。增加了关于热点话题的新的章节，包括非线性维数约减、非负矩阵分解、实用性反馈。稳健回归、半监督学习，谱聚类和聚类组合技术。
作者简介
西奥多里德斯(Serclios Theodoridis)，希腊雅典大学信息系教授。主要研究方向是自适应信号处理、通信与模式识别。他是欧洲并行结构及语言协会（PARLE-95）的主席和欧洲信号处理协会（EUSIPCO-98）的常务主席、《信号处理》杂志编委。
Konstatinos Koutroumbas，1989年毕业于希腊佩特雷大学的计算机工程与信息学院，1990年在英国伦敦大学获得计算机科学硕士学位，1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年任职于希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院，是国际知名的专家。
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...
评分我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...
评分我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...
评分我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...
评分我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...
用户评价
我对《模式识别》这本书的期待，源于我对人工智能领域的热情，以及对如何让机器“思考”的探索。我一直对神经网络和深度学习的强大能力感到惊叹，而这本书似乎能够为我提供一个系统性的学习路径。我尤其期待书中对各种神经网络架构的详细介绍，比如多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们在不同任务中的适用性。我希望能从书中学习到如何构建、训练和优化这些模型，并理解它们之所以能够取得成功的关键因素。同时，我也对书中关于特征工程和数据预处理的讨论很感兴趣，这对于提升模型的性能至关重要。这本书不仅是知识的宝库，更是一种思维的启迪，它将帮助我更深入地理解人工智能的未来方向，并为我未来的研究和实践提供强有力的指导。
评分作为一名对数据可视化和特征工程有深入研究的读者，我非常关注《模式识别》这本书在这些方面的内容。我希望书中能够提供一些关于如何有效地将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和分析的技术，比如t-SNE等。同时，我也对书中关于特征选择和特征构建的策略很感兴趣，因为优质的特征是构建高性能模式识别模型的关键。我希望能从中学习到如何从原始数据中提取有意义的特征，以及如何根据具体任务优化特征表示。书中对各种分类器和回归模型的介绍，我相信也会为我提供更广泛的工具箱，使我能够根据不同的数据类型和问题需求选择最合适的模型。我尤其期待书中能够包含一些关于模型解释性的讨论，因为理解模型做出决策的原因，对于建立信任和改进模型至关重要。总而言之，这本书将是我探索模式识别领域，提升数据分析能力的宝贵财富。
评分我一直对人工智能中的“学习”这个概念非常着迷，而《模式识别》这本书恰恰深入探讨了机器如何从数据中学习并识别模式。我特别关注书中关于监督学习、无监督学习和强化学习的章节，它们代表了机器学习的三大主要范式。我希望能从书中了解到不同学习范式下的代表性算法，比如支持向量机、聚类算法、以及决策树等，并理解它们各自的优势和劣势。更重要的是，我期待书中能够对这些算法的数学基础进行严谨的推导，让我明白它们为什么能够有效地从数据中提取有用的信息。此外，我也对书中关于模型评估和选择的讨论很感兴趣，因为在实际应用中，如何选择最合适的模型以及如何评估模型的性能至关重要。我希望这本书能够提供一些实用的技巧和方法，帮助我更好地驾驭这些强大的工具。相信通过这本书的学习，我能对机器学习的本质有更深刻的认识，并为我未来的研究和开发工作提供强大的理论支撑。
评分这本书的阅读体验，是我一直以来所追求的。我对于那些能够将复杂理论用简单易懂的方式呈现出来的书籍情有独钟，而《模式识别》似乎正是这样一本。我尤其欣赏作者在讲解数学概念时，并没有让公式成为压倒一切的障碍，而是将其融入到对算法逻辑的阐述中，让读者能够理解“为什么”以及“如何”做到。书中对支持向量机（SVM）的深入剖析，以及对核函数在提高分类性能方面的作用的解释，让我印象深刻。此外，我还在书中看到了关于概率图模型的内容，这是一种能够处理不确定性和建模复杂依赖关系的强大工具。我非常希望能够掌握如何构建和应用这些模型，以解决那些传统方法难以处理的问题。这本书不仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，引领我在模式识别的海洋中航行。
评分这本书的出版，对于我这样的机器学习爱好者来说，无疑是一场及时雨。我一直在寻找一本能够系统性地梳理模式识别技术发展的书籍，而《模式识别》似乎完美地满足了我的需求。我对手写数字识别、人脸识别等经典模式识别应用有着浓厚的兴趣，并希望从书中了解这些技术背后的原理和发展历程。我特别期待书中能够详细介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，因为它们在近年来取得了巨大的成功。了解这些模型的结构、工作原理以及它们在图像和序列数据处理中的应用，将是我学习的重点。同时，我也希望书中能够提及一些关于特征提取和降维的经典方法，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），它们在预处理和模型简化方面扮演着重要角色。我对这本书的理论深度和实践指导性都充满了期待，相信它会成为我案头不可或缺的参考书。
评分这本书给我最大的惊喜在于其清晰的逻辑结构和由浅入深的讲解方式。作为一名初学者，我常常觉得模式识别领域充满了晦涩难懂的数学公式和复杂的算法描述，但《模式识别》这本书巧妙地将这些内容拆解，并通过生动的语言和恰当的比喻进行阐释。我尤其喜欢作者在介绍每个算法时，都会先从其基本思想讲起，再逐步引入数学推导，最后通过图示和伪代码来展示其实现过程。这种循序渐进的方式，极大地降低了学习门槛，让我能够更轻松地理解那些看似抽象的概念。而且，书中并没有止步于理论讲解，而是穿插了大量的实际应用案例，比如图像识别、语音处理、文本分类等等，这些案例不仅让我看到了模式识别在现实世界中的巨大价值，也为我提供了一个将所学知识应用于实践的良好范本。我迫不及待地想要亲手尝试书中提供的各种算法，通过实际操作来巩固和深化理解，最终能够独立地解决一些实际的模式识别问题。
评分我一直认为，理解算法背后的直觉和思想，比死记硬背公式更为重要。《模式识别》这本书在这方面做得非常出色。书中对K近邻算法的讲解，就非常生动地说明了“近朱者赤，近墨者黑”的朴素思想，并将其转化为一种有效的分类方法。我对书中关于贝叶斯分类器的章节尤为期待，因为它能够将先验知识和观测数据相结合，做出更优的决策。我希望能从中学习到如何利用贝叶斯定理来构建概率模型，并处理不确定性。此外，我也对书中关于降维技术，特别是主成分分析（PCA）的介绍很感兴趣，它能帮助我们捕捉数据中的主要变异方向。这本书为我提供了一个理解模式识别领域中各种技术背后核心思想的窗口，让我能够更深入地洞察这些技术的精妙之处。
评分《模式识别》这本书为我打开了一扇通往更深层次理解数据分析的大门。我一直对机器学习的数学基础感到好奇，而这本书似乎能够满足我的求知欲。我尤其期待书中对线性代数和概率论在模式识别中的应用的阐述，这些数学工具是理解许多复杂算法的基石。例如，我希望能够深入了解奇异值分解（SVD）在降维和推荐系统中的应用，以及卡尔曼滤波在跟踪和预测中的作用。这本书的严谨性和系统性，让我相信它能够帮助我建立起坚实的理论基础。同时，我也对书中关于模型评估和选择的策略很感兴趣，这对于在实际问题中构建可靠的模型至关重要。我相信，这本书的阅读过程将是一次智识上的冒险，让我能够更好地驾驭数据，解锁其中的无限可能。
评分从这本书的名字“模式识别”中，我联想到了生活中无处不在的识别过程，比如人脸识别、声纹识别、以及自动驾驶汽车的障碍物识别等等。我非常期待书中能够涵盖这些实际应用案例，并通过具体的算法分析来揭示其背后的实现原理。我尤其对书中关于聚类算法的讨论很感兴趣，比如K-means和层次聚类，它们在无监督学习中扮演着重要角色，能够帮助我们发现数据中的隐藏结构。我希望能从中学习到如何选择合适的聚类算法，以及如何评估聚类结果的质量。同时，我也对书中关于分类算法的深入讲解充满期待，比如逻辑回归、决策树和随机森林，它们都是解决分类问题的强大工具。我相信，通过这本书的学习，我能够更好地理解机器如何“看到”并“理解”世界。
评分终于有机会拿到这本《模式识别》，作为一名对数据分析和人工智能领域充满好奇的读者，我一直都在寻找能够系统性地梳理这个复杂领域脉络的优质读物。这本书的名字本身就足够吸引人，它预示着一次深入探索“事物背后规律”的旅程。翻开目录，我被其中涵盖的知识广度和深度所震撼，从最基础的统计学原理，到各种复杂的分类算法，再到最新的深度学习技术，几乎囊括了模式识别领域的核心内容。我尤其期待的是书中对各种算法的详细讲解，希望能了解它们背后的数学原理，以及在不同场景下的适用性和局限性。同时，我还会关注书中是否提供了丰富的案例分析，通过实际的应用来加深对理论知识的理解。这本书的厚度也预示着它将是一次马拉松式的学习过程，但我相信，一旦我能够掌握其中的精髓，必将为我在数据驱动的决策和人工智能的开发方面打下坚实的基础。这本书的出版，无疑是为我们这些渴望深入了解这个领域的读者提供了一份宝贵的学习资源。我准备好迎接挑战，开始这场令人兴奋的知识探索之旅了！
评分已购
评分已购
评分已购
评分已购
评分已购
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有