模式分類//計算機科學叢書(原書第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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迪達 著

圖書標籤:

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111121480

商品編碼：1027080746

齣版時間：2003-09-01

作  者:迪達 著作 定  價:59 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2003年09月01日 頁  數:530 裝  幀:平裝 ISBN:9787111121480 ●齣版者的話
●專傢指導委員會
●譯者序
●前言
●第1章 緒論
●1.1 機器感知
●1.2 一個例子
●1.3 模式識彆係統
●1.4 設計循環
●1.5 學習和適應
●1.6 本章小結
●全書各章概要
●文獻和曆史評述
●參考文獻
●第2章 貝葉斯決策論 齣版者的話
●專傢指導委員會
●譯者序
●前言
●第1章 緒論
●1.1 機器感知
●部分目錄

內容簡介

本書的**版《模式分類與場景分析》齣版於1973年，是模式識彆和場景分析領域奠基性的經麯名著。在第2版中，除瞭保留瞭**版的關於統計模式識彆和結構模式識彆的主要內容以外，讀者將會發現新增瞭許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經網絡、機器學習、數據挖掘、進化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統計學習理論和支持嚮量機等。作者還為未來25年的模式識彆的發展指明瞭方嚮。書中包含許多實例，各種不同方法的對比，豐富的圖錶，以及大量的課後習題和計算機練習。

《模式分類（原書第2版）》是一部關於模式識彆領域經典著作的精煉介紹。本書深入淺齣地探討瞭模式識彆這一核心概念，並將其在計算機科學領域的廣泛應用進行瞭係統性的梳理。 核心概念與理論基石： 模式識彆，顧名思義，是指從數據中識彆齣有意義的模式、規律或類彆。這門學科的核心在於如何讓計算機“理解”和“區分”事物。從最簡單的圖像分割，到復雜的語音識彆，再到高深的生物醫學數據分析，模式識彆無處不在。本書在開篇就為讀者構建起堅實的理論基礎。 什麼是模式？ 作者首先界定瞭“模式”這一概念的內涵和外延。模式可以是一個物體的形狀、一種聲音的頻譜、一段文字的風格，甚至是復雜的基因序列。關鍵在於，模式是具有可辨識性的，可以通過一定的特徵來描述。 模式識彆的挑戰： 識彆過程中麵臨的挑戰多種多樣，包括數據的不確定性、噪聲的乾擾、特徵的選擇與提取、以及識彆算法的魯棒性等。本書詳細分析瞭這些挑戰，並為應對它們提供瞭理論指導。 監督學習與無監督學習： 模式識彆的兩大主要範式——監督學習和無監督學習——在本書中得到瞭深入的闡述。 監督學習 依賴於帶有標簽的訓練數據，即已知每個樣本所屬的類彆。算法通過學習這些樣本的特徵與類彆的對應關係，從而對未知樣本進行分類。例如，訓練機器識彆貓和狗的圖片，需要提供大量標記為“貓”或“狗”的圖片。 無監督學習 則在沒有預先標簽的情況下進行，算法需要自行發現數據中的內在結構和模式，如聚類（將相似的樣本分組）或降維（減少數據維度以簡化分析）。例如，將客戶根據購買行為自動分成不同的群體。 特徵工程： 識彆的準確性很大程度上取決於所選取的特徵。本書探討瞭特徵的定義、提取和選擇的重要性。好的特徵能夠清晰地區分不同類彆的模式，並對噪聲具有一定的魯棒性。從原始數據中提煉齣有意義的特徵，是模式識彆過程中的關鍵一步。 決策理論： 在分類問題中，如何基於已提取的特徵做齣最優決策是核心。本書詳述瞭各種決策理論，包括貝葉斯分類器，它基於概率論的思想，計算樣本屬於各個類彆的後驗概率，並選擇概率最大的類彆。這需要對類條件概率和先驗概率有清晰的認識。 關鍵算法與模型： 本書的核心內容在於介紹和分析瞭各種經典的模式識彆算法和模型，為讀者提供瞭實現模式識彆的工具箱。 概率模型： 最大似然估計 (ML) 和 最大後驗估計 (MAP)： 這兩種方法是參數估計的重要工具，用於從數據中推斷齣模型的參數，進而構建分類器。 貝葉斯分類器： 如前所述，基於貝葉斯定理，提供瞭一種優雅且理論嚴謹的分類框架。 高斯混閤模型 (GMM)： GMM 能夠描述復雜的數據分布，常用於聚類和密度估計，其對數據的建模能力非常強大。 隱馬爾可夫模型 (HMM)： HMM 在序列數據分析中扮演著至關重要的角色，廣泛應用於語音識彆、自然語言處理等領域，用於建模具有潛在狀態的序列。 判彆模型： 感知器 (Perceptron) 和 支持嚮量機 (SVM)： 感知器是最早的綫性分類器之一，而 SVM 則通過尋找最優的超平麵來最大化類間間隔，在處理高維數據和非綫性問題上錶現齣色。SVM 的核技巧更是其強大的體現，能夠將數據映射到更高維度的空間，從而實現綫性可分。 決策樹： 決策樹是一種直觀易懂的分類器，通過一係列的判斷規則將數據劃分到不同的類彆，其可解釋性強。 k-近鄰算法 (k-NN)： k-NN 是一種非參數的懶惰學習算法，它根據樣本的“鄰居”來決定其類彆，簡單有效。 神經網絡與深度學習基礎： 雖然本書側重於經典模式識彆，但也為讀者鋪墊瞭神經網絡的基礎。 多層感知器 (MLP)： MLP 是神經網絡的基本結構，通過多層神經元之間的連接學習復雜的非綫性映射。 反嚮傳播算法： 這是訓練多層神經網絡的核心算法，通過計算損失函數關於權重的梯度並進行迭代更新。 模式識彆的應用領域： 本書不僅深入理論，還通過大量的實例展現瞭模式識彆在各個領域的強大應用能力。 圖像處理與計算機視覺： 圖像分割： 將圖像劃分為不同的區域，識彆齣前景和背景，或者不同的物體。 目標識彆與檢測： 在圖像中定位並識彆齣特定對象，如人臉、車輛、文字等。 光學字符識彆 (OCR)： 將掃描的文檔圖像中的文字轉換為可編輯的文本。 語音與自然語言處理： 語音識彆： 將人類語音轉換為文本。 文本分類： 將文本按照預定義的類彆進行劃分，如新聞分類、垃圾郵件檢測。 情感分析： 判斷文本中所錶達的情感傾嚮，如積極、消極或中性。 生物信息學： 基因序列分析： 識彆基因的功能區域，預測蛋白質結構。 醫學圖像分析： 輔助醫生診斷疾病，如識彆腫瘤、分析X光片。 其他領域： 金融欺詐檢測： 識彆異常交易模式，預防金融欺詐。 工業自動化： 用於産品質量檢測、機器人導航等。 遙感圖像分析： 分析衛星圖像，監測土地利用變化、災害評估等。 實踐與進階： 本書強調理論與實踐相結閤，鼓勵讀者通過動手實踐來加深理解。 算法的權衡： 不同的算法各有優缺點，適用於不同的問題。本書會引導讀者思考如何在準確性、計算效率、模型復雜度以及可解釋性之間做齣權衡。 數據集的重要性： 訓練數據的質量和數量對識彆模型的性能至關重要。本書會提及如何選擇和處理數據集。 評估指標： 如何客觀地評估一個模式識彆係統的性能是關鍵。本書會介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數等。 模型選擇與調優： 針對具體問題，選擇閤適的模型並對其參數進行調優，以獲得最佳的識彆效果。 從經典走嚮現代： 雖然本書聚焦於經典的模式識彆方法，但其所提供的紮實理論基礎，對於理解和掌握現代深度學習等更高級的技術至關重要。許多現代方法的根源都可以追溯到本書所闡述的基本原理。 總結： 《模式分類（原書第2版）》以其嚴謹的學術風格，全麵而深入地介紹瞭模式識彆的理論、算法和應用。它不僅是計算機科學領域專業人士的必備參考書，也是對希望深入瞭解人工智能、機器學習和數據科學的讀者而言，一本不可或缺的入門與進階指南。通過研讀此書，讀者能夠構建起對模式識彆的深刻認識，並為其在未來復雜技術問題上的研究與實踐奠定堅實的基礎。它提供瞭一個清晰的框架，讓你理解如何讓計算機“看見”模式，“聽見”聲音，“理解”數據，從而賦予機器智慧。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我第一次看到這本書的封麵和目錄時，確實被它的學術氣息所“嚇到”瞭。計算機科學的叢書，原書第2版，這幾個詞組閤在一起，就足以讓許多初學者望而卻步。但好奇心驅使我打開瞭它，結果卻是一場意料之外的“發現之旅”。這本書的編排邏輯非常清晰，每一章都承接上一章的內容，循序漸進地將讀者帶入模式分類的復雜世界。讓我印象深刻的是，作者在講解理論的同時，並沒有忽略實際應用。書中穿插瞭大量的例子，從圖像識彆到語音信號處理，從文本分析到生物信息學，展示瞭模式分類技術在不同領域的強大生命力。這些例子不僅豐富瞭內容，也讓抽象的理論變得更加生動和可感。更難得的是，作者在“原書第2版”中，對一些過時的算法進行瞭更新，並加入瞭近年來新興的技術和研究成果，這使得這本書在理論深度和時效性上都達到瞭一個很高的水準。雖然我還在學習的初級階段，但這本書已經為我打下瞭堅實的理論基礎，讓我對未來深入研究模式識彆和機器學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，在我看來，是對“模式分類”這個領域的一次深度挖掘和係統梳理。它以計算機科學的視角，為我們呈現瞭一個完整而精妙的模式分類理論體係。從一開始的概率密度估計，到各種有監督和無監督的學習方法，再到性能評估和模型選擇，作者層層遞進，條理清晰。尤其讓我印象深刻的是，書中對一些經典的算法，例如支持嚮量機（SVM）的推導，講解得非常到位，不僅僅給齣瞭公式，還闡述瞭其幾何意義和背後的優化思想，這對於深刻理解算法的內在機製至關重要。而“原書第2版”的更新，也使得這本書的內容更加豐富，加入瞭近年來在學術界和工業界備受關注的一些新方法和新理論，這對於希望緊跟技術前沿的讀者來說，無疑是極大的福音。雖然全書的理論性和數學性較強，但其詳盡的闡述和嚴謹的邏輯，絕對能夠幫助讀者建立起一套紮實的模式分類知識體係，為解決實際問題打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀計算機視覺方嚮研究生的學生，而這本書，無疑是我這段學習旅程中不可或缺的“良師益友”。在碩士研究過程中，很多核心的算法和理論都需要深入理解，而這本書就提供瞭非常紮實的理論支撐。它並沒有止步於介紹各種算法的“黑箱”操作，而是深入挖掘瞭其背後的數學原理和統計學基礎。例如，在講解最大似然估計和貝葉斯定理時，作者的闡述清晰而透徹，為理解後續的各種概率模型打下瞭堅實的基礎。而對於諸如高斯混閤模型、隱馬爾可夫模型等復雜的統計模型，書中也給予瞭詳盡的解釋，並且通過圖示和具體的例子，幫助我們理解它們的適用場景和優缺點。作為“原書第2版”，它在內容上與時俱進，引入瞭一些在近幾年深度學習興起後，仍然具有重要參考價值的傳統模式識彆方法，並且在一定程度上探討瞭它們與深度學習模型的結閤。雖然書中涉及的數學推導不少，但對於研究生而言，這恰恰是提升理論功底的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

購買這本書的初衷，是希望能夠係統地梳理自己在模式識彆領域的一些知識盲點。之前零散地接觸過一些算法，但總覺得不成體係，缺乏一個宏觀的視角。而這本書，恰恰滿足瞭我的這個需求。它以一種極其係統和全麵的方式，闡述瞭模式分類的方方麵麵。從最根本的統計決策理論，到各種經典的分類器（如貝葉斯分類器、支持嚮量機、決策樹），再到無監督學習中的聚類算法，以及特徵選擇和降維等關鍵技術，幾乎涵蓋瞭模式分類的整個生命周期。我特彆喜歡作者在講解過程中對數學原理的嚴謹闡述，盡管有時會感到一些吃力，但這種紮實的理論基礎，是理解和掌握這些算法的關鍵。同時，書中也提供瞭大量的僞代碼和算法描述，方便讀者將理論轉化為實踐。而且，作為“原書第2版”，它在內容上確實比之前的版本有瞭顯著的提升，引入瞭一些新的模型和方法，這對於保持知識的先進性非常有幫助。這本書的價值，不僅僅在於它提供瞭大量的知識點，更在於它培養瞭讀者解決模式分類問題的思維方式和方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我書架上已經躺瞭一段時間瞭，每次翻開，總能被其厚重感和深邃的理論所震撼。作者在“模式分類”這個宏大的主題下，構建瞭一個極其嚴謹且詳盡的知識體係。最初吸引我的是它所承諾的“原書第2版”，這暗示著內容的更新和優化，對於計算機科學這個日新月異的領域來說，這一點至關重要。讀下去之後，我發現這本書並非是一本簡單的技術手冊，而更像是一本通往模式識彆深層原理的學術聖經。它從最基礎的概率論和統計學概念講起，逐步深入到各種分類器、聚類算法、特徵提取方法，乃至更復雜的機器學習模型。每個章節都像是一次精密的解剖，將復雜的算法模型拆解成易於理解的組成部分，並輔以大量的數學推導和圖示，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然。雖然過程中會遇到一些挑戰，比如某些復雜的公式推導需要反復琢磨，但我相信，一旦剋服這些難關，收獲將是巨大的。這本書不僅僅是關於“分類”，它更是關於如何理解數據、如何從數據中提取有意義的信息、如何構建智能係統的一套完整思維框架。

評分☆☆☆☆☆

東西挺不錯的，很實用。

評分☆☆☆☆☆

給個好評。好東西。 以後還來。

評分☆☆☆☆☆

幫同事買的.書很好,正版 的

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書籍，值得一讀。

評分☆☆☆☆☆

昨天訂今天到，很快滿意

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，是正品，價格實惠，很棒

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書籍，值得一讀。

評分☆☆☆☆☆

圖像識彆的經典教材，價格實惠，質量不錯！

評分☆☆☆☆☆

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