經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版） [Statistical Pattern Recognition,Third Edition] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[英] A.R.韋布（Andrew R.Webb），[英] K.D.科普西（Keith D.Copsey） 著，王萍 譯

圖書標籤:

• 人工智能
• 機器學習
• 模式識彆
• 統計學習
• 數據挖掘
• 經典譯叢
• 理論基礎
• 算法
• 模型
• 計算機科學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121250125

版次：3

商品編碼：11642122

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢·人工智能與智能係統

外文名稱：Statistical Pattern Recognition,Third Edition

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：480

字數

編輯推薦

　　《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》近幾年來統計模式識彆方嚮，一本書國外著作。作者著名。

內容簡介

　　《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》係統地介紹統計模式識彆的理論和技術，並討論機器學習領域的諸多問題和相關算法，反映模式識彆理論和技術的研究進展。其中，大部分識彆和分類問題取材於工程學、統計學、計算機科學和社會學等領域的相關應用，並配有應用研究實例。與前版相比，充實或新增瞭關於估計概率密度的貝葉斯方法、估計概率密度的新的非參數方法、新的分類模型、譜聚類問題、分類規則的歸納法、復雜網絡等方麵的介紹。
　　《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》注重基本概念、基本方法的講述，啓發性強，且應用實例豐富，適閤作為大學高年級和研究生模式識彆課程的教材，也適閤作為從事模式識彆研究和應用工作的相關技術人員的重要參考用書。

作者簡介

　　　Andrew R. Webb和Keith D. Copsey，目前任職於英國Malvern的Mathematics and Data Analysis Consultancy公司，是機器學習方嚮的著名專傢。

內頁插圖

目錄

第1章 統計模式識彆緒論
1.1 統計模式識彆
1.1.1 引言
1.1.2 基本模型
1.2 解決模式識彆問題的步驟
1.3 問題討論
1.4 統計模式識彆的方法
1.5 基本決策理論
1.5.1 最小錯誤貝葉斯決策規則
1.5.2 最小錯誤貝葉斯決策規則——拒絕分類
1.5.3 最小風險貝葉斯決策規則
1.5.4 最小風險貝葉斯決策規則——拒絕分類
1.5.5 Neyman-Pearson決策規則
1.5.6 最小最大決策
1.5.7 討論
1.6 判彆函數
1.6.1 引言
1.6.2 綫性判彆函數
1.6.3 分段綫性判彆函數
1.6.4 廣義綫性判彆函數
1.6.5 小結
1.7 多重迴歸
1.8 本書梗概
1.9 提示及參考文獻
習題

第2章 密度估計的參數法
2.1 引言
2.2 分布參數估計
2.2.1 估計法
2.2.2 預測法
2.3 高斯分類器
2.3.1 詳述
2.3.2 高斯分類器插入估計的推導
2.3.3 應用研究舉例
2.4 處理高斯分類器的奇異問題
2.4.1 引言
2.4.2 樸素貝葉斯
2.4.3 投影到子空間
2.4.4 綫性判彆函數
2.4.5 正則化判彆分析
2.4.6 應用研究舉例
2.4.7 拓展研究
2.4.8 小結
2.5 有限混閤模型
2.5.1 引言
2.5.2 混閤判彆模型
2.5.3 正態混閤模型的參數估計
2.5.4 正態混閤模型協方差矩陣約束
2.5.5 混閤模型分量的數量
2.5.6 期望最大化算法下的極大似然估計
2.5.7 應用研究舉例
2.5.8 拓展研究
2.5.9 小結
2.6 應用研究
2.7 總結和討論
2.8 建議
2.9 提示及參考文獻
習題

第3章 密度估計的貝葉斯法
3.1 引言
3.1.1 基本原理
3.1.2 遞歸計算
3.1.3 比例性
3.2 解析解
3.2.1 共軛先驗概率
3.2.2 方差已知的正態分布的均值估計
3.2.3 多元正態分布的均值及協方差矩陣估計
3.2.4 未知類先驗概率的情形
3.2.5 小結
3.3 貝葉斯采樣方案
3.3.1 引言
3.3.2 梗概
3.3.3 貝葉斯分類器的采樣類型
3.3.4 拒絕采樣
3.3.5 均勻比
……
第4章 密度估計的非參數法
第5章 綫性判彆分析
第6章 非綫性判彆分析——核與投影法
第7章 規則和決策樹歸納法
第8章 組閤方法
第9章 性能評價
第10章 特徵選擇與特徵提取
第11章 聚類
第12章 復雜網絡
第13章 其他論題
參考文獻

前言/序言

《統計模式識彆（第三版）》作為“經典譯叢·人工智能與智能係統”係列的重要組成部分，旨在為讀者提供一個係統、深入且前沿的統計模式識彆理論與應用框架。本書專注於揭示機器學習背後至關重要的統計學原理，重點闡述如何利用數據驅動的方法來解決復雜的識彆和分類問題。 本書的核心內容圍繞著統計學在模式識彆領域的應用展開，涵蓋瞭從基礎概念到高級技術的廣泛議題。我們將從模式識彆的基本定義齣發，探討模式的形成、描述以及識彆的任務。隨後，本書將深入講解概率論和統計推斷在模式識彆中的基石作用。這包括對貝葉斯理論的詳盡解析，如何利用先驗知識和觀測數據來更新信念，從而做齣最優決策。我們還將詳細介紹各種概率密度函數的估計方法，如最大似然估計（MLE）和貝葉斯估計，以及它們在構建分類器中的應用。 本書的重點之一是各類統計分類器的構建與分析。我們將係統性地介紹綫性分類器，包括感知器、支持嚮量機（SVM）等，並深入探討其數學原理和幾何意義。對於非綫性分類問題，本書將詳盡講解核方法，特彆是核函數的作用以及如何將其應用於SVM等模型，從而在高維空間中實現有效的分類。 此外，本書還將花大量篇幅介紹決策樹及其集成學習方法。決策樹作為一種直觀且易於理解的模型，其構建過程、剪枝策略以及常見的算法（如ID3、C4.5、CART）都將得到細緻的講解。在此基礎上，我們將進一步探討更強大的集成學習技術，如Bagging（自助聚集）和Boosting（提升方法），特彆是Adaboost和Gradient Boosting等算法，它們如何通過組閤多個弱學習器來構建高精度的強分類器。 為瞭應對高維數據和特徵選擇的挑戰，本書將深入探討降維技術。主成分分析（PCA）作為一種經典的綫性降維方法，其原理、計算方法以及在數據壓縮和噪聲去除中的應用將得到充分說明。此外，我們還將介紹判彆分析（LDA）等方法，以及它們在特徵提取和分類性能提升方麵的作用。 對於聚類分析，本書將提供全麵的統計視角。我們將介紹各種聚類算法，包括基於劃分的方法（如K-Means）、基於層次的方法以及基於概率模型的方法（如高斯混閤模型GMM）。對於GMM，本書將詳細講解其EM（期望最大化）算法的推導和應用，以及如何利用它來進行軟聚類和密度估計。 在模型評估和選擇方麵，本書將提供嚴格的統計指導。我們將深入探討過擬閤和欠擬閤問題，以及如何使用交叉驗證、留一法等技術來公正地評估模型的泛化能力。此外，本書還將介紹各種性能評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫和AUC值，並解釋它們在不同應用場景下的意義。 本書還關注一些更高級的主題，如模型選擇和正則化技術。我們將探討如何使用信息準則（如AIC、BIC）來選擇最優模型，以及正則化（如L1和L2正則化）如何在防止過擬閤的同時提高模型的魯棒性。 本書的特色在於其嚴謹的數學推導和豐富的實例分析。我們不僅會介紹各種統計模式識彆算法的原理，還會通過具體的數學公式和邏輯步驟來展示其推導過程，確保讀者能夠深刻理解算法的內在機製。同時，書中將穿插大量實際應用案例，涵蓋圖像識彆、語音識彆、文本分類、生物信息學等多個領域，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 《統計模式識彆（第三版）》適閤於計算機科學、電子工程、統計學、數學以及相關交叉學科的研究生和高年級本科生。同時，對於從事人工智能、機器學習、數據科學等領域的專業人士，本書也將是不可或缺的參考資料，幫助他們深入理解統計模式識彆的核心技術，並為開發更先進的智能係統奠定堅實的理論基礎。本書將引導讀者在海量數據中發現模式，做齣智能決策，推動人工智能技術的不斷發展。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次接觸到《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》這本書時，我並沒有抱太大的期望，以為它不過是市麵上眾多人工智能書籍的翻版。然而，事實證明我錯瞭。這本書的獨特之處在於其對統計模式識彆的理解深度和廣度。它不僅僅是羅列各種算法，更重要的是，它深入探討瞭這些算法背後的統計學原理，以及它們在不同應用場景下的適用性。我最欣賞的是作者在講解過程中所體現的嚴謹性和前瞻性。書中對經典算法的闡述，如決策樹、隨機森林、集成學習等，都力求詳盡，同時又巧妙地融入瞭最新的研究進展。例如，在討論支持嚮量機時，作者不僅詳細介紹瞭核函數的原理，還對其在非綫性分類中的優勢進行瞭深入分析。更讓我驚喜的是，書中還涉及到瞭生成模型和判彆模型的區彆與聯係，以及在實際應用中如何根據具體任務進行選擇。作者通過大量的圖示和數學推導，將抽象的理論概念變得更加具體和易於理解。我尤其喜歡書中關於特徵工程和降維方法的討論，這對於提高模型性能至關重要。這本書不僅適閤初學者入門，更適閤有一定基礎的研究者和從業者作為參考。它提供瞭一個堅實的理論基礎，能夠幫助讀者理解人工智能模型是如何工作的，而不僅僅是停留在“黑箱”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》的過程中，我常常被作者的洞察力所摺服。這本書並非簡單地堆砌算法，而是對統計模式識彆這一領域進行瞭深刻的哲學思考和嚴謹的數學梳理。我最欣賞的是書中對“模式”的定義以及如何通過統計學的方法來量化和識彆模式。作者在講解各種分類和聚類算法時，始終不忘強調其背後的統計學原理。例如，在介紹高斯判彆分析時，作者詳細闡述瞭其假設條件以及在不同數據分布下的適用性。我印象深刻的是，書中還對各種降維技術進行瞭深入的探討，例如t-SNE，它能夠將高維數據映射到低維空間，並保留數據的局部結構，這對於數據可視化和模式發現至關重要。此外，作者還花瞭大量的篇幅討論瞭模型的不確定性以及如何對其進行量化，這在很多實際應用場景中都非常重要。這本書讓我明白，真正的模式識彆，不僅僅是找到數據中的規律，更是理解這些規律背後的統計學意義。

評分☆☆☆☆☆

《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》這本書，如同一位經驗豐富的導師，用嚴謹的語言和詳實的案例，引領我逐步深入統計模式識彆的殿堂。我一直認為，要真正掌握一門技術，就必須理解其“道”與“術”。這本書，恰恰是將“道”與“術”完美結閤的典範。我最欣賞的是作者對各種統計學習理論的深入剖析，從參數估計到模型選擇，從偏差-方差權衡到集成學習，書中都進行瞭詳盡而富有啓發性的闡述。我印象深刻的是，在講解各種分類算法時，作者總是會先從其統計學基礎齣發，解釋為什麼這種模型能夠有效地識彆模式。例如，在介紹支持嚮量機時，作者詳細闡述瞭其間隔最大化原理以及如何通過核函數來處理非綫性問題。此外，書中對各種聚類算法的介紹，如層次聚類和譜聚類，也都讓我受益匪淺。作者並沒有止步於算法的介紹，而是積極引導讀者思考算法的局限性和改進方嚮。總而言之，這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種對科學精神和探索精神的傳承。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣渴望在人工智能領域深耕的工程師來說，簡直就像是找到瞭一個寶藏。長期以來，我一直在為工作中遇到的海量數據和復雜的識彆任務而頭疼，尤其是如何從紛繁雜亂的數據中提取有用的模式，建立有效的預測模型。以往的學習經曆，大多是零散的、碎片化的，缺乏係統性的理論支撐。而《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》恰恰彌補瞭這一遺憾。它構建瞭一個完整而嚴謹的統計模式識彆知識體係，從理論的高度，係統地闡述瞭模式識彆的核心思想、基本方法以及前沿技術。我特彆喜歡書中對各種統計學習模型之間的比較和辨析，例如，它清晰地解釋瞭綫性模型和非綫性模型在處理不同類型數據時的優勢和劣勢，以及如何在實際應用中根據數據的特性選擇最閤適的模型。書中對各種損失函數和優化算法的介紹，也讓我對模型的訓練過程有瞭更深刻的理解。此外，作者還花瞭大量的篇幅討論瞭模型的可解釋性問題，這對於我這種需要嚮非技術人員解釋模型結果的人來說，簡直是太有幫助瞭。書中提供的各種評估指標和驗證方法，也幫助我學會瞭如何客觀地評價模型的性能，並發現潛在的過擬閤或欠擬閤問題。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻會“調參”的工程師，而是能夠真正理解模型背後原理，並能根據實際需求進行創新性設計的技術專傢。

評分☆☆☆☆☆

在我個人的學習和實踐過程中，始終認為理解事物的“本質”至關重要。《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》這本書，正是做到瞭這一點。它沒有簡單地介紹各種人工智能算法的“用法”，而是深入挖掘瞭統計模式識彆的“靈魂”。我至今仍清晰地記得，書中對貝葉斯統計思想在模式識彆中的應用進行瞭極為精彩的闡述。作者通過大量的數學公式和圖示，將概率密度函數、後驗概率等抽象概念變得生動具體。我最喜歡的是它對各種決策規則的詳細介紹，以及如何根據不同的成本函數來優化分類器的性能。此外，書中對降維技術，如主成分分析（PCA）和因子分析的講解，也讓我對如何處理高維數據有瞭全新的認識。作者在講解這些技術時，不僅僅是描述算法步驟，更重要的是解釋瞭其背後的統計學原理，以及它們在實際應用中的優勢和局限。讓我印象深刻的是，書中還涉及到瞭集成學習的思想，如何通過組閤多個弱分類器來構建一個強大的強分類器，這給我帶來瞭很多啓發。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠激發深度思考的哲學著作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能技術充滿熱情的研究生，我一直在尋找一本能夠係統性地、深入地講解統計模式識彆的教材。《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》這本書的齣現，無疑滿足瞭我這一迫切的需求。它的內容之詳實，邏輯之嚴謹，是我在眾多同類書籍中從未見過的。我特彆欣賞書中對貝葉斯理論在模式識彆中的核心地位的強調，並在此基礎上，循序漸進地引入瞭各種概率模型和判彆模型。作者在講解過程中，非常注重數學推導的嚴謹性，每一個公式的齣現都有其深刻的含義，並配以清晰的文字解釋。這使得我在理解算法的同時，也能對其背後的統計學原理有深入的認識。書中對各種經典算法，如邏輯迴歸、感知機、多層感知機等的講解，都力求全麵，並分析瞭它們在不同場景下的優缺點。我尤其喜歡書中關於模型評估和模型選擇的章節，作者詳細介紹瞭各種評估指標，並提供瞭如何避免過擬閤和欠擬閤的有效策略。此外，書中還涉及到瞭無監督學習和半監督學習等前沿方嚮，讓我對統計模式識彆的未來發展有瞭更清晰的認識。總而言之，這本書是一部值得反復研讀的經典之作，它為我今後的研究打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》真是一本讓我大開眼界的好書！我一直對人工智能和機器學習領域充滿瞭好奇，尤其是模式識彆這個核心概念。當我拿到這本厚重的著作時，內心是既興奮又有些許畏懼的，畢竟“第三版”意味著內容的深度和廣度都非同小可。翻開第一頁，我就被作者嚴謹的邏輯和清晰的敘述所吸引。書中對於統計模式識彆的介紹，並非停留在概念的錶麵，而是深入到瞭其背後的數學原理和算法細節。我尤其欣賞它循序漸進的講解方式，從最基礎的概率論、統計學概念入手，逐步引申到各種復雜的分類、聚類、降維算法。每一個公式的推導都力求詳盡，每一個算法的闡述都伴隨著直觀的圖示和易懂的例子。對於我這樣一個非數學專業背景的讀者來說，這無疑是巨大的福音。書中對貝葉斯分類器、支持嚮量機、K近鄰等經典方法的剖析，讓我對這些曾經隻存在於理論中的模型有瞭前所未有的理解。作者並沒有迴避這些方法中可能遇到的挑戰和局限性，而是通過大量的案例研究，展示瞭如何在實際問題中靈活運用這些工具，以及如何進行模型評估和優化。讀到後麵，更是涉及到瞭深度學習在模式識彆中的應用，這讓我看到瞭人工智能領域最前沿的發展趨勢。總的來說，這本書的專業性毋庸置疑，但更可貴的是它所具備的教學質量，讓我能夠紮實地掌握統計模式識彆的理論基礎，並為進一步深入研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

在人工智能的浪潮中，《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》這本書給我留下瞭極其深刻的印象。它並非一本輕鬆讀物的定位，而是對統計模式識彆這一復雜領域進行瞭一次全麵而深入的梳理。我一直認為，要真正理解人工智能，必須掌握其核心的數學和統計學基礎，而這本書恰恰提供瞭這樣一個平颱。它從概率論的基礎齣發，逐步構建起整個統計模式識彆的理論框架。我印象最深刻的是書中對各種分類器和聚類算法的剖析，作者並沒有止步於簡單的介紹，而是詳細講解瞭它們的設計思想、數學原理以及在不同數據集上的錶現。例如，在討論高斯混閤模型時，作者通過EM算法的詳細推導，讓我清晰地理解瞭如何從數據中估計模型的參數。這本書的價值還在於其對實際應用的考量，作者通過大量的案例研究，展示瞭如何在真實世界的問題中應用這些理論知識。無論是圖像識彆、文本分類還是語音識彆，書中都提供瞭相應的實例，並分析瞭其中遇到的挑戰和解決方案。讀完這本書，我感覺自己對模式識彆的理解上升到瞭一個新的高度，不再僅僅是停留在錶麵，而是能夠從統計學的角度去審視和分析問題。

評分☆☆☆☆☆

《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》這本書，就像是一扇通往人工智能殿堂的堅實大門，它以一種極具吸引力的方式，引導著我探索這個迷人的領域。我一直對人工智能的“學習”過程感到好奇，而這本書，則將這個過程的統計學本質展現得淋灕盡緻。我最欣賞的是作者對數據建模的深入探討，從最簡單的概率模型到復雜的神經網絡結構，書中都進行瞭細緻的講解。我印象深刻的是，在介紹各種分類算法時，作者總是會先從其統計學基礎齣發，解釋為什麼這種模型能夠有效地識彆模式。例如，在講解邏輯迴歸時，作者詳細闡述瞭其對數幾率函數與概率模型之間的聯係。此外，書中對損失函數和優化算法的講解，也讓我對模型的訓練過程有瞭更深刻的理解。作者還特彆強調瞭模型的泛化能力，以及如何通過正則化等技術來防止過擬閤。對我而言，這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的培養，它教會我如何從統計學和概率的角度去分析和解決問題。

評分☆☆☆☆☆

《經典譯叢·人工智能與智能係統：統計模式識彆（第三版）》這本書，對我來說，更像是一次思維的“洗禮”。長期以來，我總是習慣於將人工智能模型視為一個“黑箱”，使用現成的庫函數，卻缺乏對其內在機製的深入理解。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者以一種抽絲剝繭的方式，將統計模式識彆的復雜世界展現在我麵前。我最欣賞的是它對統計學在人工智能中關鍵作用的強調。書中對概率分布、統計推斷、信息論等基本概念的講解，都極其到位，為理解後續更復雜的算法奠定瞭堅實的基礎。我特彆喜歡書中對各種分類算法的詳盡闡述，從簡單的綫性分類器到復雜的非綫性模型，作者都給齣瞭清晰的數學推導和直觀的解釋。例如，在講解支持嚮量機時，作者不僅介紹瞭其基本原理，還詳細解釋瞭核函數的作用以及如何通過核技巧將數據映射到高維空間。此外，書中對各種聚類算法的介紹，如K-means、DBSCAN等，也都讓我受益匪淺。讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避這些算法的局限性，而是通過大量的實例，展示瞭如何在實際應用中解決這些問題。這本書讓我明白，真正的智能，是建立在深刻的理解和嚴謹的數學基礎之上的。

評分☆☆☆☆☆

挺好的，幫朋友買的，他很喜歡，很好

評分☆☆☆☆☆

書裏麵內容還好，不影響閱讀，但封皮已捲起，封底有汙跡，疑似二手書。。。散發的不是書香，而是難以明狀的臭味。。。湊閤用吧

評分☆☆☆☆☆

書是正版，一如既往的快！好評！

評分☆☆☆☆☆

書挺好的 可也好好學習一下 對深入研究大有幫助

評分☆☆☆☆☆

好評，書很新，還沒看，希望對自己有用！

評分☆☆☆☆☆

比較專業，內容不錯，值得看一下。

評分☆☆☆☆☆

書角有些皺其餘的都還好

評分☆☆☆☆☆

學習中，好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

好書，慢慢啃，現在人工智能炒得很熱，學習下