Introduction to Pattern Recognition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 模式识别
- Matlab
- 机器学习
- TML
- 计算机科学
- 计算机技术
- 计算机
- Academic
- 模式识别
- 机器学习
- 人工智能
- 统计学习
- 图像处理
- 数据挖掘
- 算法
- 理论基础
- 应用
- 计算机视觉
具体描述
An accompanying manual to Theodoridis/Koutroumbas, Pattern Recognition, that includes Matlab code of the most common methods and algorithms in the book, together with a descriptive summary and solved examples, and including real-life data sets in imaging and audio recognition.
*Matlab code and descriptive summary of the most common methods and algorithms in Theodoridis/Koutroumbas, Pattern Recognition 4e.
*Solved examples in Matlab, including real-life data sets in imaging and audio recognition
*Available separately or at a special package price with the main text (ISBN for package: 978-0-12-374491-3)
作者简介
目录信息
读后感
该书是本人一直以来想找的那本模式识别教材。该书的特点是：简洁、透彻、层次分明。个人觉得该书特别适合讲究实效的程序员的阅读：1、作为《模式识别》第四版的补充，该书没有着重在证明和公式推导上，而是用例子来罗列各种不同的算法，并且提供所有算法源代码下载供研究...
评分该书是本人一直以来想找的那本模式识别教材。该书的特点是：简洁、透彻、层次分明。个人觉得该书特别适合讲究实效的程序员的阅读：1、作为《模式识别》第四版的补充，该书没有着重在证明和公式推导上，而是用例子来罗列各种不同的算法，并且提供所有算法源代码下载供研究...
评分该书是本人一直以来想找的那本模式识别教材。该书的特点是：简洁、透彻、层次分明。个人觉得该书特别适合讲究实效的程序员的阅读：1、作为《模式识别》第四版的补充，该书没有着重在证明和公式推导上，而是用例子来罗列各种不同的算法，并且提供所有算法源代码下载供研究...
评分该书是本人一直以来想找的那本模式识别教材。该书的特点是：简洁、透彻、层次分明。个人觉得该书特别适合讲究实效的程序员的阅读：1、作为《模式识别》第四版的补充，该书没有着重在证明和公式推导上，而是用例子来罗列各种不同的算法，并且提供所有算法源代码下载供研究...
评分该书是本人一直以来想找的那本模式识别教材。该书的特点是：简洁、透彻、层次分明。个人觉得该书特别适合讲究实效的程序员的阅读：1、作为《模式识别》第四版的补充，该书没有着重在证明和公式推导上，而是用例子来罗列各种不同的算法，并且提供所有算法源代码下载供研究...
用户评价
这本书的价值不仅在于它传授了知识，更在于它塑造了一种科学的、批判性的思维方式。作者在讨论不同分类器性能的优劣时，总是强调“没有免费的午餐”定理。它不断提醒读者，任何模型的选择都必须基于对特定数据集的深入理解和对应用场景需求的权衡，而非盲目追逐某一个“最先进”的算法名称。例如，在介绍决策树的剪枝技术时，书中详尽分析了在数据量有限而模型复杂度过高时，如何通过正则化策略来控制模型泛化能力，这本身就是一种非常实用的工程智慧。这种对模型局限性的坦诚，使读者得以培养起一种健康的怀疑精神。我发现自己开始习惯于在阅读任何算法描述时，都会下意识地问自己：它的假设前提是什么？它在什么情况下会失效？这种对“边界条件”的关注，远比单纯记住公式和步骤来得更有价值。总而言之，这本书像一个严谨的“方法论导师”，教会的不仅是识别的技巧，更是一种面对未知问题的解决框架。
评分我花了相当长的时间在寻找一本既能覆盖传统统计学方法，又能涵盖现代机器学习框架的综合性教材，而这本《Introduction to Pattern Recognition》在很大程度上满足了我的期待，尽管它在某些深度上略显保守，但其广度绝对值得称赞。它不像某些专注于深度学习的书籍那样，将循环神经网络或卷积网络视为唯一的真理，而是花了大量的篇幅来系统地梳理了经典的线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）的早期理论基础，以及决策树的工作机制。这种对“经典”的尊重和细致梳理，对于理解现代算法的演进脉络至关重要。例如，书中对贝叶斯分类器的阐述，不仅仅停留在公式的堆砌，而是深入探讨了其在处理不确定性信息时的优势和局限性，并巧妙地与实际应用中的“先验知识”如何融入模型进行了关联。这种对理论背景的挖掘深度，使得读者在面对更前沿的技术时，能够迅速洞察其背后的数学逻辑，而不是盲目地调用API。当然，如果期待在每一章后面能看到最新的、未经发表的SOTA（State-of-the-Art）模型细节，那可能会感到一丝遗憾，但作为一本奠基性的入门读物，它在构建坚固的知识地基方面，做得无可挑剔。
评分这本关于模式识别的入门书籍，对于那些初次踏入这个迷人领域的新手来说，无疑是一盏指路明灯。它没有上来就抛出那些让人望而生畏的复杂数学公式，而是用一种极其亲和的方式，将模式识别的核心思想，比如什么是特征提取、分类器的基本原理，娓娓道来。我特别欣赏作者在介绍每一种算法时所采取的“自下而上”的教学策略。比如，在讲解K近邻（KNN）时，它会先用一个非常生活化的例子——比如邻居间的相似性判断，来帮助读者建立直观的理解，然后再逐步过渡到欧氏距离和距离度量的计算。这种由浅入深的讲解方式，极大地降低了入门的心理门槛。书中对概念的阐述清晰而不冗余，即便是像“过拟合”和“欠拟合”这种初学者容易混淆的概念，作者也通过生动的图示和贴切的案例进行了细致的区分。阅读过程中，我感觉自己不是在啃一本技术手册，而是在与一位经验丰富的导师进行面对面的交流，他总能在我快要迷失在细节时，及时拉我回到宏观的视角。对于想要建立扎实理论基础，同时又不想被晦涩理论压垮的自学者来说，这本书提供了完美的平衡点。它成功地将高深的学科知识转化为了易于消化的知识块，使得学习过程充满了发现的乐趣，而不是枯燥的记忆。
评分这本书的结构设计，简直是为项目驱动型学习者量身定做的。它不是一本纯理论的书，而是巧妙地将理论讲解与实际案例分析串联起来。每当介绍完一个核心概念，比如聚类分析中的K-Means算法，作者会紧接着给出一个小型的数据集示例，引导读者一步步手动模拟计算过程，这对于理解迭代过程中的“收敛”至关重要。更让我印象深刻的是，书中对“特征工程”这个在实际工作中占据了大量时间的环节给予了足够的重视。它没有简单地将特征提取视为一个可以自动化的过程，而是详细讨论了主成分分析（PCA）背后的几何意义，以及如何根据数据的特性选择合适的特征转换方法。在某些章节，它甚至引用了来自图像处理和生物信息学等不同领域的真实世界数据挑战，这极大地拓宽了我的视野，让我开始思考如何将抽象的数学工具应用到具体的行业问题中去。这种将理论“落地”的叙事方式，让原本可能显得干巴巴的数学概念变得生动起来，也为初学者提供了宝贵的实践思路和调试问题的方向感。
评分坦率地说，初次翻阅这本书时，我对于其语言的朴实感到略微意外，它没有采用那种高屋建瓴、充满术语的学术腔调，反而是像一位耐心的教授在黑板前，用最基础的符号和最直白的语言勾勒出复杂的数学模型。比如，在解释损失函数和梯度下降时，作者使用了一个非常形象的比喻——“下山寻谷”，将寻找最优解的过程描绘成一个盲人在山谷中摸索最低点的过程，并清晰地指出了“步长”在这次寻谷之旅中的重要性。这种叙事策略，极大地缓解了我在面对微积分和线性代数概念时的焦虑感。虽然它在某些地方为了保持简洁性，对某些数学推导的中间步骤进行了省略，但通常都会在脚注或附录中提示读者可以参考更专业的参考资料进行深入探究。这表明作者的目的非常明确：确保读者首先能够理解“为什么”和“是什么”，而不是一开始就被复杂的“如何推导”所困扰。对于那些在本科阶段数学基础相对薄弱，但渴望掌握模式识别核心思想的读者而言，这种“先建立直觉，后完善细节”的处理方式，是极其友好的教育哲学。
评分与模式识别那本书一起 非常完美的自学教材
评分与模式识别那本书一起 非常完美的自学教材
评分best book of PR with matlab ever~
评分给出了所有算法的matlab实现 可惜写的很烂
评分与模式识别那本书一起 非常完美的自学教材
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