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迪达 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111121480

商品编码：1027080746

出版时间：2003-09-01

作  者:迪达 著作 定  价:59 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2003年09月01日 页  数:530 装  帧:平装 ISBN:9787111121480 ●出版者的话
●专家指导委员会
●译者序
●前言
●第1章 绪论
●1.1 机器感知
●1.2 一个例子
●1.3 模式识别系统
●1.4 设计循环
●1.5 学习和适应
●1.6 本章小结
●全书各章概要
●文献和历史评述
●参考文献
●第2章 贝叶斯决策论 出版者的话
●专家指导委员会
●译者序
●前言
●第1章 绪论
●1.1 机器感知
●部分目录

内容简介

本书的**版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。在第2版中，除了保留了**版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

《模式分类（原书第2版）》是一部关于模式识别领域经典著作的精炼介绍。本书深入浅出地探讨了模式识别这一核心概念，并将其在计算机科学领域的广泛应用进行了系统性的梳理。 核心概念与理论基石： 模式识别，顾名思义，是指从数据中识别出有意义的模式、规律或类别。这门学科的核心在于如何让计算机“理解”和“区分”事物。从最简单的图像分割，到复杂的语音识别，再到高深的生物医学数据分析，模式识别无处不在。本书在开篇就为读者构建起坚实的理论基础。 什么是模式？ 作者首先界定了“模式”这一概念的内涵和外延。模式可以是一个物体的形状、一种声音的频谱、一段文字的风格，甚至是复杂的基因序列。关键在于，模式是具有可辨识性的，可以通过一定的特征来描述。 模式识别的挑战： 识别过程中面临的挑战多种多样，包括数据的不确定性、噪声的干扰、特征的选择与提取、以及识别算法的鲁棒性等。本书详细分析了这些挑战，并为应对它们提供了理论指导。 监督学习与无监督学习： 模式识别的两大主要范式——监督学习和无监督学习——在本书中得到了深入的阐述。 监督学习 依赖于带有标签的训练数据，即已知每个样本所属的类别。算法通过学习这些样本的特征与类别的对应关系，从而对未知样本进行分类。例如，训练机器识别猫和狗的图片，需要提供大量标记为“猫”或“狗”的图片。 无监督学习 则在没有预先标签的情况下进行，算法需要自行发现数据中的内在结构和模式，如聚类（将相似的样本分组）或降维（减少数据维度以简化分析）。例如，将客户根据购买行为自动分成不同的群体。 特征工程： 识别的准确性很大程度上取决于所选取的特征。本书探讨了特征的定义、提取和选择的重要性。好的特征能够清晰地区分不同类别的模式，并对噪声具有一定的鲁棒性。从原始数据中提炼出有意义的特征，是模式识别过程中的关键一步。 决策理论： 在分类问题中，如何基于已提取的特征做出最优决策是核心。本书详述了各种决策理论，包括贝叶斯分类器，它基于概率论的思想，计算样本属于各个类别的后验概率，并选择概率最大的类别。这需要对类条件概率和先验概率有清晰的认识。 关键算法与模型： 本书的核心内容在于介绍和分析了各种经典的模式识别算法和模型，为读者提供了实现模式识别的工具箱。 概率模型： 最大似然估计 (ML) 和 最大后验估计 (MAP)： 这两种方法是参数估计的重要工具，用于从数据中推断出模型的参数，进而构建分类器。 贝叶斯分类器： 如前所述，基于贝叶斯定理，提供了一种优雅且理论严谨的分类框架。 高斯混合模型 (GMM)： GMM 能够描述复杂的数据分布，常用于聚类和密度估计，其对数据的建模能力非常强大。 隐马尔可夫模型 (HMM)： HMM 在序列数据分析中扮演着至关重要的角色，广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域，用于建模具有潜在状态的序列。 判别模型： 感知器 (Perceptron) 和 支持向量机 (SVM)： 感知器是最早的线性分类器之一，而 SVM 则通过寻找最优的超平面来最大化类间间隔，在处理高维数据和非线性问题上表现出色。SVM 的核技巧更是其强大的体现，能够将数据映射到更高维度的空间，从而实现线性可分。 决策树： 决策树是一种直观易懂的分类器，通过一系列的判断规则将数据划分到不同的类别，其可解释性强。 k-近邻算法 (k-NN)： k-NN 是一种非参数的懒惰学习算法，它根据样本的“邻居”来决定其类别，简单有效。 神经网络与深度学习基础： 虽然本书侧重于经典模式识别，但也为读者铺垫了神经网络的基础。 多层感知器 (MLP)： MLP 是神经网络的基本结构，通过多层神经元之间的连接学习复杂的非线性映射。 反向传播算法： 这是训练多层神经网络的核心算法，通过计算损失函数关于权重的梯度并进行迭代更新。 模式识别的应用领域： 本书不仅深入理论，还通过大量的实例展现了模式识别在各个领域的强大应用能力。 图像处理与计算机视觉： 图像分割： 将图像划分为不同的区域，识别出前景和背景，或者不同的物体。 目标识别与检测： 在图像中定位并识别出特定对象，如人脸、车辆、文字等。 光学字符识别 (OCR)： 将扫描的文档图像中的文字转换为可编辑的文本。 语音与自然语言处理： 语音识别： 将人类语音转换为文本。 文本分类： 将文本按照预定义的类别进行划分，如新闻分类、垃圾邮件检测。 情感分析： 判断文本中所表达的情感倾向，如积极、消极或中性。 生物信息学： 基因序列分析： 识别基因的功能区域，预测蛋白质结构。 医学图像分析： 辅助医生诊断疾病，如识别肿瘤、分析X光片。 其他领域： 金融欺诈检测： 识别异常交易模式，预防金融欺诈。 工业自动化： 用于产品质量检测、机器人导航等。 遥感图像分析： 分析卫星图像，监测土地利用变化、灾害评估等。 实践与进阶： 本书强调理论与实践相结合，鼓励读者通过动手实践来加深理解。 算法的权衡： 不同的算法各有优缺点，适用于不同的问题。本书会引导读者思考如何在准确性、计算效率、模型复杂度以及可解释性之间做出权衡。 数据集的重要性： 训练数据的质量和数量对识别模型的性能至关重要。本书会提及如何选择和处理数据集。 评估指标： 如何客观地评估一个模式识别系统的性能是关键。本书会介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等。 模型选择与调优： 针对具体问题，选择合适的模型并对其参数进行调优，以获得最佳的识别效果。 从经典走向现代： 虽然本书聚焦于经典的模式识别方法，但其所提供的扎实理论基础，对于理解和掌握现代深度学习等更高级的技术至关重要。许多现代方法的根源都可以追溯到本书所阐述的基本原理。 总结： 《模式分类（原书第2版）》以其严谨的学术风格，全面而深入地介绍了模式识别的理论、算法和应用。它不仅是计算机科学领域专业人士的必备参考书，也是对希望深入了解人工智能、机器学习和数据科学的读者而言，一本不可或缺的入门与进阶指南。通过研读此书，读者能够构建起对模式识别的深刻认识，并为其在未来复杂技术问题上的研究与实践奠定坚实的基础。它提供了一个清晰的框架，让你理解如何让计算机“看见”模式，“听见”声音，“理解”数据，从而赋予机器智慧。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我第一次看到这本书的封面和目录时，确实被它的学术气息所“吓到”了。计算机科学的丛书，原书第2版，这几个词组合在一起，就足以让许多初学者望而却步。但好奇心驱使我打开了它，结果却是一场意料之外的“发现之旅”。这本书的编排逻辑非常清晰，每一章都承接上一章的内容，循序渐进地将读者带入模式分类的复杂世界。让我印象深刻的是，作者在讲解理论的同时，并没有忽略实际应用。书中穿插了大量的例子，从图像识别到语音信号处理，从文本分析到生物信息学，展示了模式分类技术在不同领域的强大生命力。这些例子不仅丰富了内容，也让抽象的理论变得更加生动和可感。更难得的是，作者在“原书第2版”中，对一些过时的算法进行了更新，并加入了近年来新兴的技术和研究成果，这使得这本书在理论深度和时效性上都达到了一个很高的水准。虽然我还在学习的初级阶段，但这本书已经为我打下了坚实的理论基础，让我对未来深入研究模式识别和机器学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读计算机视觉方向研究生的学生，而这本书，无疑是我这段学习旅程中不可或缺的“良师益友”。在硕士研究过程中，很多核心的算法和理论都需要深入理解，而这本书就提供了非常扎实的理论支撑。它并没有止步于介绍各种算法的“黑箱”操作，而是深入挖掘了其背后的数学原理和统计学基础。例如，在讲解最大似然估计和贝叶斯定理时，作者的阐述清晰而透彻，为理解后续的各种概率模型打下了坚实的基础。而对于诸如高斯混合模型、隐马尔可夫模型等复杂的统计模型，书中也给予了详尽的解释，并且通过图示和具体的例子，帮助我们理解它们的适用场景和优缺点。作为“原书第2版”，它在内容上与时俱进，引入了一些在近几年深度学习兴起后，仍然具有重要参考价值的传统模式识别方法，并且在一定程度上探讨了它们与深度学习模型的结合。虽然书中涉及的数学推导不少，但对于研究生而言，这恰恰是提升理论功底的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书的初衷，是希望能够系统地梳理自己在模式识别领域的一些知识盲点。之前零散地接触过一些算法，但总觉得不成体系，缺乏一个宏观的视角。而这本书，恰恰满足了我的这个需求。它以一种极其系统和全面的方式，阐述了模式分类的方方面面。从最根本的统计决策理论，到各种经典的分类器（如贝叶斯分类器、支持向量机、决策树），再到无监督学习中的聚类算法，以及特征选择和降维等关键技术，几乎涵盖了模式分类的整个生命周期。我特别喜欢作者在讲解过程中对数学原理的严谨阐述，尽管有时会感到一些吃力，但这种扎实的理论基础，是理解和掌握这些算法的关键。同时，书中也提供了大量的伪代码和算法描述，方便读者将理论转化为实践。而且，作为“原书第2版”，它在内容上确实比之前的版本有了显著的提升，引入了一些新的模型和方法，这对于保持知识的先进性非常有帮助。这本书的价值，不仅仅在于它提供了大量的知识点，更在于它培养了读者解决模式分类问题的思维方式和方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，在我看来，是对“模式分类”这个领域的一次深度挖掘和系统梳理。它以计算机科学的视角，为我们呈现了一个完整而精妙的模式分类理论体系。从一开始的概率密度估计，到各种有监督和无监督的学习方法，再到性能评估和模型选择，作者层层递进，条理清晰。尤其让我印象深刻的是，书中对一些经典的算法，例如支持向量机（SVM）的推导，讲解得非常到位，不仅仅给出了公式，还阐述了其几何意义和背后的优化思想，这对于深刻理解算法的内在机制至关重要。而“原书第2版”的更新，也使得这本书的内容更加丰富，加入了近年来在学术界和工业界备受关注的一些新方法和新理论，这对于希望紧跟技术前沿的读者来说，无疑是极大的福音。虽然全书的理论性和数学性较强，但其详尽的阐述和严谨的逻辑，绝对能够帮助读者建立起一套扎实的模式分类知识体系，为解决实际问题打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我书架上已经躺了一段时间了，每次翻开，总能被其厚重感和深邃的理论所震撼。作者在“模式分类”这个宏大的主题下，构建了一个极其严谨且详尽的知识体系。最初吸引我的是它所承诺的“原书第2版”，这暗示着内容的更新和优化，对于计算机科学这个日新月异的领域来说，这一点至关重要。读下去之后，我发现这本书并非是一本简单的技术手册，而更像是一本通往模式识别深层原理的学术圣经。它从最基础的概率论和统计学概念讲起，逐步深入到各种分类器、聚类算法、特征提取方法，乃至更复杂的机器学习模型。每个章节都像是一次精密的解剖，将复杂的算法模型拆解成易于理解的组成部分，并辅以大量的数学推导和图示，力求让读者不仅知其然，更知其所以然。虽然过程中会遇到一些挑战，比如某些复杂的公式推导需要反复琢磨，但我相信，一旦克服这些难关，收获将是巨大的。这本书不仅仅是关于“分类”，它更是关于如何理解数据、如何从数据中提取有意义的信息、如何构建智能系统的一套完整思维框架。

评分☆☆☆☆☆

好书好书好书。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

昨天订今天到，很快满意

评分☆☆☆☆☆

非常好！网上能搜到的最便宜的了！但是书本没有一点问题！非常建议大家买这家的！

评分☆☆☆☆☆

很不错的书籍，值得一读。

评分☆☆☆☆☆

模式分类 计算机科学丛书原书第2版 不错

评分☆☆☆☆☆

好好好好好呀！适合开始接触这个领域的

评分☆☆☆☆☆

别人推荐的，书的内容不错，有时间读一下

评分☆☆☆☆☆

不错的书。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

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