Applied Pattern Recognition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Bunke, Horst (EDT)/ Kandel, Abraham (EDT)/ Last, Mark (EDT)

出品人:

页数:245

译者:

出版时间:

价格:149

装帧:

isbn号码:9783540768302

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 统计学习
• 图像处理
• 信号处理
• 模式分类
• 算法
• 应用

《模式识别的艺术与科学》 这本著作深入探讨了模式识别领域的核心概念、理论基础和前沿技术。它不仅为读者提供了理解和应用模式识别方法的坚实基础，更引领大家领略了这一跨学科领域蓬勃发展的魅力。 本书的编写旨在满足从初学者到经验丰富研究者的广泛需求。对于刚刚接触模式识别的读者，我们将从最基本的概念入手，清晰地解释什么是模式、什么是识别，以及它们在现实世界中的重要性。我们将逐步引导您了解数据如何被表示，特征提取的关键作用，以及分类器和聚类算法的原理。 对于那些希望深化理解的读者，本书将详细阐述各种主流的模式识别算法。我们将深入剖析线性分类器（如感知器、支持向量机）、非线性分类器（如决策树、神经网络）、概率分类器（如贝叶斯分类器、高斯混合模型）以及聚类算法（如K-均值、层次聚类）的数学原理、优缺点和适用场景。此外，我们还会介绍诸如降维技术（如主成分分析、线性判别分析）和特征选择等关键步骤，以帮助您有效地处理高维数据。 在理论层面，本书将追溯模式识别的发展历程，从早期的统计学习方法到如今深度学习的崛起，梳理其演进脉络和关键里程碑。我们将深入探讨不同算法背后的统计学和信息论原理，以及它们如何处理不确定性和噪声。例如，在贝叶斯分类器部分，我们将详细介绍贝叶斯定理的应用，以及如何计算后验概率来做出最优决策。在支持向量机部分，我们将详细讲解核函数的概念，以及如何将数据映射到高维空间以实现线性可分。 本书的另一大亮点在于其对实践应用的广泛关注。我们不仅仅停留在理论层面，更会通过大量的实例分析来展示模式识别在各个领域的实际应用。您将了解到，模式识别技术如何在图像识别（人脸识别、物体检测）、语音识别、自然语言处理（文本分类、情感分析）、医疗诊断（病灶识别、基因组学分析）、金融风控（欺诈检测、信用评分）、工业制造（缺陷检测、预测性维护）以及自动驾驶等领域发挥着至关重要的作用。每个案例都将深入剖析问题的由来，如何选择合适的模式识别方法，以及在实际部署中可能遇到的挑战和解决方案。 为了更好地帮助读者掌握这些技术，本书将提供详细的算法伪代码，并指导读者如何使用流行的开源库（如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）来实现和评估这些模型。我们将讨论模型训练、验证和测试的策略，以及如何避免过拟合和欠拟合。交叉验证、性能评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）等概念也将被深入讲解，帮助您客观地衡量模型的性能。 此外，本书还将展望模式识别领域的未来发展趋势，包括但不限于： 深度学习的持续演进： 卷积神经网络（CNN）在图像和视频分析中的突破，循环神经网络（RNN）和Transformer在序列数据处理中的强大能力，以及生成对抗网络（GAN）在数据生成和风格迁移方面的应用。 无监督和半监督学习： 在数据标注成本高昂的场景下，如何利用未标记数据提升模型性能。 可解释性AI（XAI）： 理解复杂模型做出决策的过程，增强模型的透明度和信任度。 联邦学习和隐私保护： 在不共享原始数据的情况下进行模型训练，保护用户隐私。 多模态学习： 融合来自不同来源（如文本、图像、声音）的信息，实现更全面的理解。 《模式识别的艺术与科学》致力于成为您探索和掌握模式识别世界的宝贵伙伴。无论您是希望为自己的研究项目寻找创新的解决方案，还是渴望在快速发展的科技领域获得一席之地，本书都将为您提供必需的知识、工具和灵感。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭模式识别的强大力量，将其应用于解决各种复杂而富有挑战性的问题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我对这类偏向“应用”的书籍通常抱持谨慎态度，因为很多时候“应用”二字只是意味着代码示例的堆砌，缺乏底层逻辑的支撑。然而，《Applied Pattern Recognition》成功地避免了这种陷阱。它在讨论模式识别的评估指标时，没有简单地罗列准确率、召回率和F1分数，而是深入探讨了在不同业务场景下，如医疗诊断（关注高召回率，不漏诊）与垃圾邮件过滤（关注高精度，避免误杀）中，如何科学地构建和调整成本函数，以实现业务目标最大化。此外，书中关于模型可解释性（XAI）的章节，是我读过的相关内容中最具实践意义的部分之一。它介绍了一种基于局部代理模型的方法来解释复杂集成模型（如随机森林或梯度提升机）的预测结果，而不是停留在LIME或SHAP的表面介绍。这种对“为什么模型做出这个决策”的追问，让我对以往粗暴地使用“黑箱模型”的做法深感警惕，也为我后续的项目设计提供了新的思路方向。

评分☆☆☆☆☆

说句实话，我之前尝试过几本声称是“高级模式识别”的书籍，但它们要么过于偏重理论推导，让人望而却步；要么就是内容陈旧，停留在十年前的技术栈。而《Applied Pattern Recognition》真正做到了连接前沿与落地。令我眼前一亮的是它对“领域自适应”（Domain Adaptation）和“迁移学习”的介绍。作者清晰地界定了在源域和目标域数据分布存在差异时，何时应该采用特征层面的迁移，何时应该采用模型参数的微调。书中给出的实例是关于一个在标准数据集上训练的目标检测模型，如何通过少量特定环境图片进行微调，以适应夜间监控场景。这个案例的讲解极其到位，它不仅展示了如何调整损失函数以惩罚领域漂移，还探讨了如何在计算资源有限的情况下，进行高效的模型蒸馏（Model Distillation），将大型预训练模型的知识迁移到一个更轻量级的网络中。这种对资源效率和准确率的平衡考量，正是现代AI工程项目所面临的核心挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容布局，与其说是一本教科书，不如说是一份面向工业界的知识地图。我尤其欣赏作者处理无监督学习和降维技术时的细腻之处。在聚类分析这一章，作者并没有把K-Means和DBSCAN当作两个孤立的工具来介绍，而是将它们置于“数据结构探索”的大背景下进行对比，并详细说明了当数据存在噪声、密度不均或非凸形状时，选择不同算法的后果。更有价值的是，书中讨论了高维数据的流形学习，例如t-SNE和UMAP，不仅展示了它们在可视化上的强大能力，还提供了一套系统的流程，教读者如何在降维后的低维空间中，依然能可靠地进行后续的分类或回归任务，这在处理基因表达数据或高光谱图像时至关重要。整本书透着一股务实的精神，它不追求数学上的完备性，但对工程实践中的每一个关键决策点都给出了扎实的依据和反思。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚厚的《Applied Pattern Recognition》时，我的第一反应是，这得花多长时间才能啃完啊。但阅读下去后，我发现它的结构组织得非常精巧，虽然内容专业性极强，但逻辑推进却流畅得不可思议。它不是那种堆砌数学公式的书，而是通过大量精选的实际案例来驱动概念的阐释。比如，在介绍支持向量机（SVM）的应用时，作者没有停留在核函数的选择上，而是详细演示了如何在真实世界的分类任务中，通过调整松弛变量C值和不同核函数参数，来应对数据不平衡和高维空间带来的挑战。书中很多图表都是原创的，清晰地展示了算法在不同参数设置下的决策边界变化，这种视觉化的解释极大地帮助我理解了那些抽象的优化目标函数。其中关于时间序列模式识别的部分尤为出色，它对比了传统ARIMA模型与现代的LSTM在处理非线性趋势和季节性波动时的优劣，并给出了具体的代码片段作为参考，这对于正在尝试将机器学习应用于金融风控或工业预测的读者来说，简直是及时雨。

评分☆☆☆☆☆

这本书，老实说，我是在一个非常偶然的机会下翻到的，当时正在寻找一些关于深度学习框架应用的书籍，希望能找到一本能把理论和实践结合得更紧密的指南。结果我发现这本《Applied Pattern Recognition》的内容深度和广度，完全超出了我最初的预期。它不像市面上那些泛泛而谈的入门教材，倒是更像是一本资深工程师的实战手册。作者在介绍卷积神经网络（CNN）时，没有停留于标准的AlexNet或ResNet结构，而是花了大量的篇幅去剖析了不同卷积核设计对特定类型图像（比如医学影像或卫星遥感数据）的识别精度和计算效率之间的微妙权衡。更让我印象深刻的是，书中关于特征工程的部分，没有采用那种“直接堆砌最新算法”的做法，而是非常系统地梳理了在特征提取过程中，如何根据数据本身的先验知识来设计更具针对性的预处理步骤，这种对基础的深刻理解，是许多新出版物中缺失的。我特别喜欢它在讨论循环神经网络（RNN）部分时，对梯度消失问题的深入探讨，以及如何巧妙地利用注意力机制来优化长序列数据的依赖关系建模，阅读体验非常扎实，让人感觉每翻一页都在积累实打实的工程经验。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆