模式識彆（第四版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[希臘] Sergios，Theodoridis（西格爾斯.西奧多裏蒂斯），Konstantinos，Koutroumbas（康斯坦提諾斯.庫特龍巴斯） 著，李晶皎 等 譯

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 統計學習
• 人工智能
• 圖像處理
• 信號處理
• 數據挖掘
• 分類
• 聚類
• 迴歸
• 貝葉斯方法
• 神經網絡
• 支持嚮量機
• 決策樹
• 隱馬爾可夫模型

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121301100

版次：4

商品編碼：12002807

包裝：平裝

叢書名： 國外計算機科學教材係列

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：672

字數：1129000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為高等院校自動化、計算機、電子和通信等專業研究生和高年級本科生的教材，也可作為計算機信息處理、自動控製等相關領域的工程技術人員的參考用書。

本書在完美地閤當前的理論與實踐的基礎上，討論瞭貝葉斯分類、貝葉斯網絡、綫性和非綫性分類器設計、上下文相關分類、特徵生成、特徵選取技術、學習理論的基本概念以及聚類概念與算法。

內容簡介

本書全麵闡述瞭模式識彆的基礎理論、*新方法以及各種應用。討論瞭貝葉斯分類、貝葉斯網絡、綫性和非綫性分類器設計、特徵生成、特徵選取技術、學習理論的基本概念以及聚類概念與算法。與前一版相比，增加瞭大數據集和高維數據相關的*新算法，提供瞭*新的分類器和魯棒迴歸的核方法。新增一些熱點問題，如非綫性降維、非負矩陣因數分解、關聯性反饋、魯棒迴歸、半監督學習、譜聚類和聚類組閤技術。每章均提供有習題與練習，用MATLAB求解問題，給齣一些例題的多種求解方法；且支持網站上提供有習題解答，以便於讀者增加實際經驗。

作者簡介

　　　　 Sergios Theodoridis：希臘雅典大學物理學學士、英國伯明翰大學信號處理與通信碩士和博士。希臘雅典大學信息與通信係教授，其4篇論文獲IEEE神經網絡會刊卓越論文奬，IET和IEEE高級會士。

　　　　Konstantinos Koutroumbas：希臘佩特雷大學計算機學士、英國倫敦大學計算機碩士、希臘雅典大學計算機博士。希臘雅典國傢天文颱空間應用與遙感研究院研究員，國際知名專傢。

　　　　李晶皎：東北大學信息學院教授，博士生導師。一直從事教學和科研工作，主要研究方嚮為模式識彆、語音信號處理、計算機係統結構、嵌入式係統等。

目錄

目 錄
第1章 導論 1
1．1 模式識彆的重要性 1
1．2 特徵、特徵嚮量和分類器 3
1．3 有監督、無監督和半監督學習 4
1．4 MATLAB程序 6
1．5 本書的內容安排 6
第2章 基於貝葉斯決策理論的分類器 8
2．1 引言 8
2．2 貝葉斯決策理論 8
2．3 判彆函數和決策麵 12
2．4 正態分布的貝葉斯分類 13
2．5 未知概率密度函數的估計 23
2．6 最近鄰規則 42
2．7 貝葉斯網絡 44
習題 49
MATLAB編程和練習 55
參考文獻 60
第3章 綫性分類器 63
3．1 引言 63
3．2 綫性判彆函數和決策超平麵 63
3．3 感知器算法 64
3．4 最小二乘法 70
3．5 均方估計的迴顧 75
3．6 邏輯識彆 80
3．7 支持嚮量機 81
習題 97
MATLAB編程和練習 99
參考文獻 100
第4章 非綫性分類器 104
4．1 引言 104
4．2 異或問題 104
4．3 兩層感知器 105
4．4 三層感知器 108
4．5 基於訓練集準確分類的算法 109
4．6 反嚮傳播算法 110
4．7 反嚮傳播算法的改進 115
4．8 代價函數選擇 117
4．9 神經網絡大小的選擇 119
4．10 仿真實例 123
4．11 具有權值共享的網絡 124
4．12 綫性分類器的推廣 125
4．13 綫性二分法中l維空間的容量 126
4．14 多項式分類器 127
4．15 徑嚮基函數網絡 129
4．16 通用逼近 131
4．17 概率神經元網絡 132
4．18 支持嚮量機：非綫性情況 134
4．19 超越SVM的範例 137
4．20 決策樹 146
4．21 閤並分類器 150
4．22 閤並分類器的增強法 155
4．23 類的不平衡問題 160
4．24 討論 161
習題 161
MATLAB編程和練習 164
參考文獻 168
第5章 特徵選擇 178
5．1 引言 178
5．2 預處理 178
5．3 峰值現象 180
5．4 基於統計假設檢驗的特徵選擇 182
5．5 接收機操作特性（ROC）麯綫 187
5．6 類可分性測量 188
5．7 特徵子集的選擇 193
5．8 最優特徵生成 196
5．9 神經網絡和特徵生成/選擇 203
5．10 推廣理論的提示 204
5．11 貝葉斯信息準則 210
習題 211
MATLAB編程和練習 213
參考文獻 216
第6章 特徵生成I：綫性變換 221
6．1 引言 221
6．2 基本嚮量和圖像 221
6．3 Karhunen-Loève變換 223
6．4 奇異值分解 229
6．5 獨立成分分析 234
6．6 非負矩陣因子分解 239
6．7 非綫性維數降低 240
6．8 離散傅裏葉變換（DFT） 248
6．9 離散正弦和餘弦變換 251
6．10 Hadamard變換 252
6．11 Haar變換 253
6．12 迴顧Haar展開式 254
6．13 離散時間小波變換（DTWT） 257
6．14 多分辨解釋 264
6．15 小波包 265
6．16 二維推廣簡介 266
6．17 應用 268
習題 271
MATLAB編程和練習 273
參考文獻 275
第7章 特徵生成II 282
7．1 引言 282
7．2 區域特徵 282
7．3 字符形狀和大小的特徵 298
7．4 分形概述 304
7．5 語音和聲音分類的典型特徵 309
習題 320
MATLAB編程和練習 322
參考文獻 325
第8章 模闆匹配 331
8．1 引言 331
8．2 基於最優路徑搜索技術的測度 331
8．3 基於相關的測度 342
8．4 可變形的模闆模型 346
8．5 基於內容的信息檢索：相關反饋 349
習題 352
MATLAB編程和練習 353
參考文獻 355
第9章 上下文相關分類 358
9．1 引言 358
9．2 貝葉斯分類器 358
9．3 馬爾可夫鏈模型 358
9．4 Viterbi算法 359
9．5 信道均衡 362
9．6 隱馬爾可夫模型 365
9．7 狀態駐留的HMM 373
9．8 用神經網絡訓練馬爾可夫模型 378
9．9 馬爾可夫隨機場的討論 379
習題 381
MATLAB編程和練習 382
參考文獻 384
第10章 監督學習：尾聲 389
10．1 引言 389
10．2 誤差計算方法 389
10．3 探討有限數據集的大小 390
10．4 醫學圖像實例研究 393
10．5 半監督學習 395
習題 404
參考文獻 404
第11章 聚類：基本概念 408
11．1 引言 408
11．2 近鄰測度 412
習題 427
參考文獻 428
第12章 聚類算法I：順序算法 430
12．1 引言 430
12．2 聚類算法的種類 431
12．3 順序聚類算法 433
12．4 BSAS的改進 436
12．5 兩個閾值的順序方法 437
12．6 改進階段 439
12．7 神經網絡的實現 440
習題 443
MATLAB編程和練習 444
參考文獻 445
第13章 聚類算法II：層次算法 448
13．1 引言 448
13．2 閤並算法 448
13．3 cophenetic矩陣 465
13．4 分裂算法 466
13．5 用於大數據集的層次算法 467
13．6 最佳聚類數的選擇 472
習題 474
MATLAB編程和練習 475
參考文獻 477
第14章 聚類算法III：基於函數最優方法 480
14．1 引言 480
14．2 混閤分解方法 481
14．3 模糊聚類算法 487
14．4 可能性聚類 502
14．5 硬聚類算法 506
14．6 嚮量量化 513
附錄 514
習題 515
MATLAB編程和練習 516
參考文獻 519
第15章 聚類算法IV 523
15．1 引言 523
15．2 基於圖論的聚類算法 523
15．3 競爭學習算法 533
15．4 二值形態聚類算法 540
15．5 邊界檢測算法 546
15．6 榖點搜索聚類算法 548
15．7 通過代價最優聚類（迴顧） 550
15．8 核聚類方法 555
15．9 對大數據集的基於密度算法 558
15．10 高維數據集的聚類算法 562
15．11 其他聚類算法 572
15．12 聚類組閤 573
習題 578
MATLAB編程和練習 580
參考文獻 582
第16章 聚類有效性 591
16．1 引言 591
16．2 假設檢驗迴顧 591
16．3 聚類有效性中的假設檢驗 593
16．4 相關準則 600
16．5 單獨聚類有效性 612
16．6 聚類趨勢 613
習題 620
參考文獻 622
附錄A 概率論和統計學的相關知識 626
附錄B 綫性代數基礎 635
附錄C 代價函數的優化 637
附錄D 綫性係統理論的基本定義 649
索引 652

前言/序言

譯 者 序

模式識彆誕生於20世紀20年代，隨著20世紀40年代計算機的齣現，20世紀50年代人工智能的興起，模式識彆在20世紀60年代初迅速發展成一門學科。模式識彆研究的理論和方法在很多地方得到瞭成功的應用，從最初的光學字符識彆（OCR），擴展到筆輸入計算機、生物身份認證、DNA序列分析、化學氣味識彆、藥物分子識彆、圖像理解、人臉辨識、錶情識彆、手勢識彆、語音識彆、說話人識彆、信息檢索、數據挖掘和信號處理等。

盡管如此，與生物認知係統相比，模式識彆係統的識彆能力和魯棒性還遠不能讓人滿意。模式識彆還有許多的基礎理論和基本方法等待人們解決，新問題也層齣不窮。為此，相關人員很需要一本關於這一領域的高水平學術著作，它既有基礎知識的介紹，還有本領域研究現狀的介紹，以及未來發展的展望等。本書正是這樣一本經典著作。

本書是第四版，於2009年由模式識彆領域的兩位頂級專傢閤著，他們是希臘雅典大學信息學院與通信係的Sergios Theodoridis教授和希臘雅典國傢天文颱空間應用與遙感研究院的Konstantinos Koutroumbas博士。第四版的特點是：大部分章節增加瞭MATLAB編程和練習，新增瞭一些模式識彆最新研究成果，如非綫性降維、非負矩陣因數分解、關聯性反饋、魯棒迴歸、半監督學習、譜聚類和聚類組閤技術。

為瞭適用於電力電子工程、計算機工程、計算機科學和信息、以及自動控製等專業的研究生，以及高年級本科生各種不同知識背景的學生，本書內容安排既全麵，又相對獨立。在各個章節中需要的一些數學工具，如概率、統計和約束優化等知識，在本書的4個附錄中做瞭簡單的講解。本書可以麵嚮大學生和研究生，可以作為一學期或兩個學期的課程。本書也可以作為自學教材，或供研究人員和工程技術人員參考。

負責本書初譯人員有：東北大學信息學院的王驕、閆愛雲、張瑤、王亮、李亮、薛長江、李鵬飛、宋光傑。

負責本書譯校人員有：東北大學信息學院的王愛俠、李貞妮。

東北大學李晶皎教授完成最後譯校。

在翻譯過程中，我們力求忠實、準確地把握原著，同時保留原著的風格。但由於譯者水平有限，書中難免有錯誤和不準確之處，懇請廣大讀者批評指正。

前 言

本書是作者在20年來給研究生和本科生教學的基礎上編寫的，該課程麵嚮很多專業的學生，例如電力電子工程、計算機工程、計算機科學和信息以及自動控製等專業的研究生。這些經驗使我們得以把本書內容編寫得既全麵又相對獨立，並且適用於各種不同知識背景的學生。讀者需要具備的知識包括：微積分學基礎、初等綫性代數和概率論基礎。在各個章節中需要的一些數學工具，如概率、統計和約束優化等知識，在本書的4個附錄中做瞭簡單的講解。本書麵嚮大學生和研究生，可以作為一個學期或兩個學期的課程。本書也可以作為自學教材，或供研究人員和工程技術人員參考。我們編寫本書的動力之一是，使這本書適閤於所有從事模式識彆相關研究的人員。

範圍和方法

本書采用統一的方式講述各種模式識彆方法。模式識彆是多個應用領域的核心，包括圖像分析、語音和聲音識彆、生物統計學、生物信息學、數據挖掘和信息檢索等。盡管這些領域有很多不同點，但也有共同之處，對它們的研究也有統一的方法，例如數據分類、隱藏模式等。本書的重點在於講述現在常用的方法。讀者可以從本書獲得並理解相關的基礎知識，進而研究更多的與應用相關的方法。

本書的每一章都采用循序漸進的講解方式，從基礎開始過渡到比較高深的課題，最後對最新技術發錶評論。我們盡量保持數學描述和直接敘述之間的平衡，這不是一件容易的任務。然而，我們堅信對於模式識彆，如果試圖迴避數學，將使讀者很難理解算法的本質、並喪失研究新算法的潛能；本書會使得讀者能夠很容易的解決遇到的問題。在模式識彆中，最終采用的閤適技術和算法在很大程度上依賴於所要解決的問題。根據我們的經驗，講解模式識彆是一個使學生復習數學基礎知識的好方法。

新增內容

第四版新增內容如下：

● 大部分章節的最後新增瞭MATLAB代碼和計算機實驗。

● 更多的實例和新增的圖增強瞭本書的可讀性。

● 有關當前熱門問題的新增章節如下：

— 非綫性降維

— 非負矩陣分解

— 關聯性反饋

— 魯棒迴歸

— 半監督學習

— 譜聚類

— 聚類組閤技術

部分章節被重寫，增加瞭更多的當前應用方麵的內容。

補充內容

MATLAB文檔可從與本書相關的網站下載，網址是www.elsevierdirect.com/9781597492720。電子文檔的圖和每章後習題和練習的解答都可從網站上下載。讀者還可以下載相關問題的詳細證明和本書所有章節的課件。

我們定期在網站上增加和更新MATLAB示例，歡迎讀者多提建議。盡管網站上的內容經過多次仔細檢查，但有些地方還是不可避免地存在錯誤，歡迎讀者批評指正。

緻謝

本書的齣版離不開廣大師生多年來的支持和幫助。特彆感謝Kostas Berberidis、Velissaris Gezerlis、Xaris Georgion、Kristina Georgoulakis、Leyteris Kofidis、Thanassis Liavas、Michalis Mavroforakis、Aggelos Pikrakis、Thanassis Rontogiannis、Margaritis Sdralis、Kostas Slavakis和Theodoros Yiannakoponlos。Yannis Kopsinis和Kostas Thernelis自始至終都給予瞭莫大的支持和幫助。對本書的再版仔細閱讀、提齣大量批評和建議的有：Alexandros B?lnn、Dionissis Cavouras、Vassilis Digalakis、Vassilis Drakopoulos、Nikos Galatsanos、George Glentis、Spiros Hatzispyros、Evagelos Karkaletsis、Elias Koutsoupias、Aristides Likas、Gerassimos Mileounis、George Monstakides、George Paliouras、Stavros Perantonis、Takis Stamatoponlos、Nikos Vassilas、Manolis Zervakis和Vassilis Zissimopoulos。

本書的再版還要感謝讀者的批評和建議，提齣批評和建議的讀者有：Tulay Adali, University of Maryland; Mehniet Celenk, Ohio University; Rama Chellappa, University of Maryland; Mark Clements, Georgia Institute of Technology; Robert Duin, Delft University of Technology; Miguel Figneroa, Villanueva University of Puerto Rico; Dimitris Gunopoulos, University of Athens; Mathias Kolsch, Naval Postgraduate School; Adam Krzyzak, Concordia University; Baoxiu Li, Arizona State University; David Miller, Pennsylvania State University; Bernhard Sch?lkopf, Max Planck Institute; Hari Sundaram, Arizona State University; Harry Wechsler, George Mason University和Alexander Zien，Max Planck Institute。

我們由衷地感謝這些同事所給予的批評和建議。非常感謝N. Kalouptsidis教授，長期以來我們的閤作和友誼是本書靈感的來源。

最後，K. Koutroumbas要感謝Sophia、Dimitris-Marios和Valentini-Theodora的耐心與支持。同時，S. Theodoridis要感謝Despina、Eva和Eleni，她們是快樂和動力的源泉。

《模式識彆（第四版）》圖書簡介 本書旨在深入探討模式識彆領域的核心理論、關鍵算法及其廣泛的應用。作為一本內容詳實的學術專著，它為讀者提供瞭一個全麵而嚴謹的學習框架，幫助理解和掌握從基本概念到前沿技術的各個方麵。 核心內容概述： 全書圍繞模式識彆這一跨學科主題展開，涵蓋瞭從數據預處理、特徵提取到模型構建、分類決策等一係列關鍵步驟。它不僅講解瞭經典的統計模式識彆方法，如貝葉斯決策理論、最大似然估計、綫性判彆分析（LDA）和主成分分析（PCA），還深入介紹瞭近年來發展迅速的機器學習方法，特彆是深度學習在模式識彆中的應用。 理論基礎與數學原理： 本書高度重視理論的嚴謹性。在數學基礎方麵，它會詳細闡述概率論、統計學、綫性代數和優化理論等在模式識彆中不可或缺的數學工具，並解釋這些工具如何被應用於構建和分析模式識彆模型。例如，在介紹貝葉斯分類器時，會深入講解條件概率、先驗概率和後驗概率的概念，並推導齣貝葉斯決策規則。對於綫性判彆分析和主成分分析，則會詳細展示其在高維數據降維和特徵提取中的數學原理，包括協方差矩陣、特徵值分解等概念。 經典與現代算法詳解： 本書係統性地介紹瞭多種經典的模式識彆算法。對於基於統計學習的方法，會詳細講解K近鄰（KNN）算法、支持嚮量機（SVM）的原理、不同核函數的選擇以及優化策略。在決策樹方麵，則會探討ID3、C4.5、CART等算法的構建過程及其剪枝技術。 同時，本書也充分吸收瞭近年來機器學習領域，尤其是深度學習的最新進展。它會詳細介紹多層感知機（MLP）及其反嚮傳播算法，以及捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、物體檢測等任務中的核心思想和結構設計，如捲積層、池化層、全連接層等。對於序列數據，如語音識彆和自然語言處理中的模式識彆，也會介紹循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及Transformer等模型。 特徵提取與錶示： 特徵是模式識彆的基石。本書會講解如何從原始數據中提取有意義的特徵，包括手工特徵工程的方法，例如SIFT、HOG等在計算機視覺中的經典特徵提取器，以及基於深度學習的自動特徵學習。它會討論如何選擇閤適的特徵錶示，以應對不同類型數據的挑戰，例如文本數據的TF-IDF錶示、詞嵌入（Word Embeddings）等。 模型評估與優化： 如何科學地評估和優化模式識彆模型的性能是實踐中的重要環節。本書會詳細介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值等，並講解交叉驗證、留齣法等模型選擇和評估技術。此外，它還會討論過擬閤和欠擬閤問題，以及正則化、早停等防止過擬閤的常用策略。 應用領域廣泛展示： 本書並非僅限於理論探討，而是著重展示模式識彆在各個領域的實際應用。讀者將能瞭解到模式識彆在圖像處理（如人臉識彆、圖像檢索、醫學影像分析）、語音識彆（如語音助手、聲紋識彆）、文本處理（如情感分析、垃圾郵件過濾、機器翻譯）、生物信息學（如基因序列分析）以及工業自動化（如缺陷檢測、故障診斷）等方麵的成功案例和具體實現。每一個應用案例都會結閤具體的算法和數據特點進行深入分析。 目標讀者： 本書適閤計算機科學、電子工程、人工智能、自動化、統計學、數學以及相關交叉學科的研究生、高年級本科生，以及從事模式識彆、機器學習、數據挖掘、人工智能等領域的科研人員和工程師。對於希望係統性學習模式識彆理論並將其應用於實際問題的讀者來說，本書是不可多得的參考。 學習價值： 通過學習本書，讀者將能夠： 建立紮實的理論基礎： 深刻理解模式識彆背後的數學原理和統計學基礎。 掌握多樣化的算法： 熟悉從經典統計方法到前沿深度學習模型的原理、實現和應用。 提升實踐能力： 學習如何選擇、設計和評估適閤特定問題的模式識彆係統。 拓展應用視野： 瞭解模式識彆在各行各業的廣泛用途，並從中獲得啓發。 本書將引導讀者深入探索模式世界的奧秘，掌握解析和理解復雜信息的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次接觸《模式識彆（第四版）》時，我立刻被其內容所吸引。這本書以一種極其係統和深入的方式，為我打開瞭模式識彆領域的大門。作者在講解每個算法時，都不僅僅是停留在錶麵，而是會深入到其背後的數學原理和思想根源。 書中對“概率統計”的講解，為理解整個模式識彆領域奠定瞭基礎。作者從基本的概率論概念講起，逐步引入瞭各種概率分布，並詳細闡述瞭它們在模式識彆中的應用。我尤其對書中對“最大似然估計（MLE）”的講解印象深刻，它讓我理解瞭如何在給定模型下，找到最能解釋觀測數據的參數。 《模式識彆（第四版）》在對分類算法的介紹上，內容非常豐富。從樸素貝葉斯、邏輯迴歸，到支持嚮量機（SVM），作者都提供瞭詳細的數學推導和算法解釋。我特彆欣賞書中對 SVM 中“核函數”的講解，它讓我理解瞭如何通過非綫性映射來解決綫性不可分問題，這是 SVM 強大之處的關鍵。 在無監督學習方麵，書中對聚類算法的介紹也同樣精彩。從 K-Means 的簡單直觀，到層次聚類的分層結構，再到 DBSCAN 的基於密度的強大能力，作者都進行瞭詳盡的介紹。書中對這些算法的僞代碼和數學推導，讓我能夠清晰地理解它們的工作流程，並且認識到不同聚類算法的適用條件和局限性。 《模式識彆（第四版）》在特徵提取方麵也提供瞭豐富的資源。例如，PCA 的介紹讓我理解瞭如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，從而達到降維的目的。作者不僅給齣瞭 PCA 的數學推導，還解釋瞭它在數據預處理和可視化中的重要應用。 此外，本書還對一些更前沿的算法進行瞭介紹，例如在介紹神經網絡時，對前饋神經網絡和捲積神經網絡（CNN）都有涉及。雖然篇幅相對有限，但已經足夠讓我對這些強大的模型産生濃厚的興趣，並為我後續深入學習打下基礎。 總而言之，《模式識彆（第四版）》以其嚴謹的科學態度、清晰的講解方式和豐富的實例，為我構建瞭一個堅實的模式識彆知識體係。這本書的價值，在於它不僅傳授瞭知識，更重要的是，它教會瞭我如何去學習，如何去思考，以及如何去創新。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《模式識彆（第四版）》的那一刻，我就知道我找到瞭一本能夠陪伴我度過學習旅程的良師益友。這本書的強大之處在於其深厚的學術底蘊與平實的敘述風格的完美結閤，使得即便是一些極其復雜和抽象的理論，在作者的筆下也變得娓娓道來。我特彆欣賞書中對於貝葉斯理論的闡述，作者沒有僅僅停留在公式的堆砌，而是深入淺齣地解釋瞭貝葉斯定理的直觀意義，以及它在模式識彆中扮演的核心角色。通過引入先驗概率和後驗概率的概念，並結閤生動的例子，我第一次真正理解瞭“信念更新”的精髓。 書中對於概率密度估計方法的講解也令我印象深刻。無論是參數方法還是非參數方法，作者都為我們提供瞭詳盡的分析。對於非參數方法，例如核密度估計，書中詳細介紹瞭不同核函數的選擇對估計結果的影響，並提供瞭清晰的圖示來展示其工作過程。這讓我明白，在實際應用中，選擇閤適的估計方法和參數是至關重要的，而這本書為我們提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導。我還發現，書中對這些方法的優缺點進行瞭詳細的對比分析，這對於我們進行模型選擇非常有幫助。 在討論判彆模型和生成模型時，作者清晰地區分瞭它們的原理和適用場景。我特彆喜歡書中對高斯混閤模型（GMM）的講解，作者不僅詳細推導瞭EM算法的迭代過程，還通過二維高斯分布的例子，讓我們直觀地感受到 GMM 如何能夠擬閤各種復雜分布。理解 GMM 的原理，對我後來學習更復雜的生成模型，如變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）打下瞭非常堅實的基礎。這本書提供的知識體係，是前後貫通、層層遞進的。 書中對於決策樹算法的剖析也同樣精彩。從信息增益到基尼係數，作者詳細解釋瞭構建決策樹的各種分裂準則，並深入討論瞭剪枝技術以避免過擬閤。我尤其贊賞書中關於“剪枝”的章節，它讓我理解瞭如何平衡模型的復雜度和泛化能力，這對於任何一個試圖構建實用模型的學習者來說都是至關重要的。通過書中提供的案例，我能夠親手實現一個簡單的決策樹，並體會到參數選擇對模型性能的影響。 《模式識彆（第四版）》在非監督學習方麵也提供瞭深入的講解。我對於書中關於聚類算法的描述尤為著迷。從 K-Means 的簡單直觀到層次聚類的分層結構，再到 DBSCAN 的基於密度的強大能力，作者都進行瞭詳盡的介紹。書中對這些算法的僞代碼和數學推導，讓我能夠清晰地理解它們的工作流程，並且認識到不同聚類算法的適用條件和局限性。我甚至開始嘗試用 DBSCAN 來處理一些實際的社交網絡分析問題。 此外，書中還涉及瞭降維技術，如主成分分析（PCA）和因子分析。作者用清晰的語言解釋瞭降維的目標以及 PCA 的數學原理，並提供瞭代碼示例，讓我能夠快速上手。理解 PCA 的本質，對於數據可視化和特徵工程都至關重要，這本書讓我對這一技術有瞭更深刻的認識。 總而言之，《模式識彆（第四版）》不僅是一本教科書，更是一次思想的啓迪。它以其嚴謹的理論體係、清晰的講解和豐富的實例，幫助我撥開瞭模式識彆領域的迷霧，點燃瞭我進一步深入研究的激情。

評分☆☆☆☆☆

一本好的教科書，其價值遠不止於信息的堆砌，更在於它能否點燃讀者的求知欲，並為他們搭建起理解復雜概念的堅實橋梁。《模式識彆（第四版）》無疑就扮演瞭這樣的角色，至少對我而言是如此。我拿到這本書的時候，正值我對人工智能和機器學習領域充滿探索熱情，但又常常被各種術語和算法弄得頭暈目轉嚮的階段。這本書如同一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。 開篇，作者並沒有直接拋齣令人望而生畏的數學公式，而是從人類識彆模式的直觀能力齣發，巧妙地引入瞭模式識彆的本質。這種循序漸進的講解方式，讓原本抽象的概念變得生動易懂。我尤其喜歡其中關於“特徵提取”的章節，作者用一係列生活化的例子，比如如何從一張人臉照片中區分齣性彆，或者如何通過聲音判斷說話人的情緒，來解釋特徵的重要性。這讓我意識到，模式識彆並非高高在上的理論，而是滲透在我們日常生活中的智慧。 在深入到具體的算法時，作者展現齣瞭對細節的精準把握。無論是貝葉斯分類器、決策樹，還是支持嚮量機（SVM），每一個算法的原理都被拆解得清晰明瞭，並且配以詳實的數學推導。雖然我的數學功底並非頂尖，但在作者的引導下，我竟然能夠理解並掌握這些核心概念。特彆是SVM的部分，作者花瞭大量的篇幅講解瞭核函數的作用以及如何選擇閤適的核函數，並輔以圖示，讓我對“核技巧”這一神奇的工具有瞭豁然開朗的認識。這比我在網上零散閱讀的資料要係統和深入得多，也避免瞭我走很多彎路。 此外，書中對於模型評估和選擇的討論也讓我受益匪淺。在實際應用中，我們往往會遇到過擬閤和欠擬閤的問題，而《模式識彆（第四版）》提供瞭多種行之有效的解決方案，例如交叉驗證、正則化等。作者不僅僅是列舉瞭這些方法，更重要的是解釋瞭它們背後的邏輯，以及在不同場景下如何權衡和選擇。這種理論與實踐相結閤的講解，極大地提升瞭我解決實際問題的能力。我甚至開始嘗試將書中學到的知識應用到我自己的小項目中，並取得瞭意想不到的效果。 不得不提的是，本書的排版和圖示也做得非常齣色。清晰的排版讓閱讀體驗變得愉悅，而那些精心設計的圖錶，則成為瞭理解復雜算法的得力助手。例如，在講解聚類算法時，那些生動的散點圖和簇劃分示意圖，讓我能夠直觀地感受到不同算法的工作機製。這種視覺化的呈現方式，對於我這樣依賴圖像來理解抽象概念的學習者來說，是彌足珍貴的。它有效地彌補瞭純文字描述可能帶來的枯燥和晦澀。 總的來說，《模式識彆（第四版）》是一本集理論深度、實踐指導和閱讀體驗於一體的優秀教材。它不僅能夠幫助我打下堅實的理論基礎，更能激發我對模式識彆領域更深層次的探索。我非常慶幸能夠在這本書的陪伴下，開啓我的模式識彆學習之旅。

評分☆☆☆☆☆

在我學習模式識彆的旅程中，《模式識彆（第四版）》這本書扮演瞭至關重要的角色。它不僅僅是一本技術手冊，更是一位循循善誘的良師，引領我深入理解模式識彆的精髓。這本書最大的優點在於其對概念的深入剖析和對算法原理的細緻講解。 書中關於“貝葉斯分類器”的講解，讓我第一次真正理解瞭如何利用概率來做齣分類決策。作者通過對貝葉斯定理的詳細推導和解釋，讓我深刻理解瞭先驗概率、似然函數和後驗概率之間的關係。這為我後續學習更復雜的概率模型奠定瞭堅實的基礎。 《模式識彆（第四版）》在對綫性模型進行講解時，並未止步於錶麵的公式，而是深入剖析瞭綫性迴歸和邏輯迴歸背後的數學原理。我尤其對書中對“損失函數”的解釋印象深刻，它讓我理解瞭如何量化模型預測的誤差，並如何通過優化損失函數來訓練模型。 對於支持嚮量機（SVM），書中提供瞭非常詳盡的講解，從綫性SVM的推導，到核函數的應用，再到軟間隔SVM的處理。作者用簡潔的語言解釋瞭“最大間隔”的幾何意義，並用圖示展示瞭支持嚮量在確定決策邊界中的關鍵作用。這讓我意識到，SVM 是一種非常強大且具有理論優雅性的分類模型。 在對無監督學習的闡述中，書中對聚類算法的介紹給我留下瞭深刻的印象。從 K-Means 的簡單直觀，到層次聚類的分層結構，再到 DBSCAN 的基於密度的強大能力，作者都進行瞭詳盡的介紹。書中對這些算法的僞代碼和數學推導，讓我能夠清晰地理解它們的工作流程，並且認識到不同聚類算法的適用條件和局限性。 《模式識彆（第四版）》在特徵提取方麵也提供瞭豐富的資源。例如，PCA 的介紹讓我理解瞭如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，從而達到降維的目的。作者不僅給齣瞭 PCA 的數學推導，還解釋瞭它在數據預處理和可視化中的重要應用。 此外，本書還對一些更前沿的算法進行瞭介紹，例如在介紹神經網絡時，對前饋神經網絡和捲積神經網絡（CNN）都有涉及。雖然篇幅相對有限，但已經足夠讓我對這些強大的模型産生濃厚的興趣，並為我後續深入學習打下基礎。 總而言之，《模式識彆（第四版）》以其嚴謹的科學態度、清晰的講解方式和豐富的實例，為我構建瞭一個堅實的模式識彆知識體係。這本書的價值，在於它不僅傳授瞭知識，更重要的是，它教會瞭我如何去學習，如何去思考，以及如何去創新。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《模式識彆（第四版）》這本書時，我首先被它精煉的語言和嚴謹的邏輯所吸引。這本書以一種高度結構化的方式，將模式識彆這一龐大而復雜的領域娓娓道來。作者並沒有迴避深奧的數學原理，而是以一種循序漸進的方式，將復雜的概念分解為易於理解的組成部分。 書中關於“貝葉斯決策理論”的講解，是我學習模式識彆的起點。作者通過對貝葉斯定理的詳細推導和解釋，讓我深刻理解瞭概率在分類問題中的核心作用。我尤其欣賞書中對“最小風險決策”的闡述，它讓我明白瞭如何在存在不確定性的情況下，做齣最優的決策。這為我後續學習各種概率模型打下瞭堅實的基礎。 《模式識彆（第四版）》在介紹綫性判彆分析（LDA）時，作者不僅給齣瞭其數學推導，還通過生動的二維圖示，清晰地展示瞭 LDA 如何找到最優的投影方嚮，以最大化類間散度並最小化類內散度。這讓我直觀地理解瞭 LDA 的分類思想，並認識到它在降維和分類任務中的有效性。 對於神經網絡的講解，書中從最簡單的感知機模型開始，逐步引入瞭多層感知機、激活函數以及反嚮傳播算法。我特彆對反嚮傳播算法的推導印象深刻，它讓我理解瞭如何通過鏈式法則來計算損失函數對權重的梯度，從而實現模型的訓練。這為我後來深入學習深度學習打下瞭良好的基礎。 書中在介紹無監督學習算法時，對 K-Means 聚類算法的講解尤為詳盡。作者不僅給齣瞭 K-Means 的迭代過程，還分析瞭其優缺點，例如對初始質點的敏感性以及對圓形簇的偏好。這讓我明白，理解算法的局限性同樣重要，並為我選擇更閤適的聚類算法提供瞭指導。 《模式識彆（第四版）》在特徵提取方麵也提供瞭豐富的資源。例如，PCA 的介紹讓我理解瞭如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，從而達到降維的目的。作者不僅給齣瞭 PCA 的數學推導，還解釋瞭它在數據預處理和可視化中的重要應用。 此外，本書還對一些更前沿的算法進行瞭介紹，例如在介紹神經網絡時，對前饋神經網絡和捲積神經網絡（CNN）都有涉及。雖然篇幅相對有限，但已經足夠讓我對這些強大的模型産生濃厚的興趣，並為我後續深入學習打下基礎。 總而言之，《模式識彆（第四版）》以其嚴謹的科學態度、清晰的講解方式和豐富的實例，為我構建瞭一個堅實的模式識彆知識體係。這本書的價值，在於它不僅傳授瞭知識，更重要的是，它教會瞭我如何去學習，如何去思考，以及如何去創新。

評分☆☆☆☆☆

我與《模式識彆（第四版）》的相遇，源於我對人工智能領域的好奇與探索。這本書如同我進入這個復雜世界的一張詳盡地圖，它為我指明瞭方嚮，並提供瞭穿越各個區域所需的工具。作者以一種非凡的清晰度，將模式識彆的各個方麵展現在我眼前。 書中關於“概率分布”的闡述，讓我對數據是如何被建模和理解有瞭全新的認識。從簡單的單變量高斯分布，到多變量高斯分布，再到更復雜的分布模型，作者都進行瞭深入的講解，並配以直觀的圖示。這讓我明白，理解數據的內在分布是構建有效模式識彆模型的基礎。 《模式識彆（第四版）》在對分類算法的介紹上，可謂是麵麵俱到。從簡單的樸素貝葉斯分類器，到復雜的支持嚮量機，作者都提供瞭詳盡的數學推導和算法解釋。我尤其對書中對“最大後驗概率（MAP）估計”的講解印象深刻，它讓我理解瞭如何在引入先驗知識的情況下，優化模型的參數。 在對無監督學習的闡述中，書中對聚類算法的介紹給我留下瞭深刻的印象。從 K-Means 的簡單直觀，到層次聚類的分層結構，再到 DBSCAN 的基於密度的強大能力，作者都進行瞭詳盡的介紹。書中對這些算法的僞代碼和數學推導，讓我能夠清晰地理解它們的工作流程，並且認識到不同聚類算法的適用條件和局限性。 《模式識彆（第四版）》在特徵提取方麵也提供瞭豐富的資源。例如，PCA 的介紹讓我理解瞭如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，從而達到降維的目的。作者不僅給齣瞭 PCA 的數學推導，還解釋瞭它在數據預處理和可視化中的重要應用。 書中對模型評估和選擇的討論，也讓我受益匪淺。作者詳細介紹瞭各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率和 F1 分數，並解釋瞭它們在不同場景下的適用性。同時，對交叉驗證等技術進行瞭詳細的闡述，這讓我能夠更客觀地評估模型的性能，並選擇最優的模型。 此外，本書還對一些更前沿的算法進行瞭介紹，例如在介紹神經網絡時，對前饋神經網絡和捲積神經網絡（CNN）都有涉及。雖然篇幅相對有限，但已經足夠讓我對這些強大的模型産生濃厚的興趣，並為我後續深入學習打下基礎。 總而言之，《模式識彆（第四版）》以其嚴謹的科學態度、清晰的講解方式和豐富的實例，為我構建瞭一個堅實的模式識彆知識體係。這本書的價值，在於它不僅傳授瞭知識，更重要的是，它教會瞭我如何去學習，如何去思考，以及如何去創新。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《模式識彆（第四版）》這本書時，我便被它所展現齣的深厚學術底蘊和清晰的邏輯結構所吸引。這本書並非一本簡單的技術手冊，而更像是一次對模式識彆領域智慧的深度探索。作者以一種嚴謹又不失生動的筆觸，引領我一步步走進這個充滿魅力的學科。 書中對於“統計學習理論”的講解，讓我對機器學習的底層原理有瞭更深刻的理解。作者從偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）開始，深入到 VC 維理論，為我揭示瞭模型泛化能力的關鍵。這讓我明白，構建一個優秀的模型，不僅僅是選擇一個好的算法，更重要的是理解其泛化能力的內在機製。 《模式識彆（第四版）》在對分類算法的介紹上，內容詳盡且邏輯清晰。從經典的貝葉斯分類器，到強大的支持嚮量機（SVM），作者都提供瞭深入的數學推導和算法解釋。我尤其對書中對 SVM 中“軟間隔”的講解印象深刻，它讓我理解瞭如何在存在噪聲和異常值的情況下，依然能夠構建齣魯棒的分類器。 在對無監督學習的闡述中，書中對聚類算法的介紹給我留下瞭深刻的印象。從 K-Means 的簡單直觀，到層次聚類的分層結構，再到 DBSCAN 的基於密度的強大能力，作者都進行瞭詳盡的介紹。書中對這些算法的僞代碼和數學推導，讓我能夠清晰地理解它們的工作流程，並且認識到不同聚類算法的適用條件和局限性。 《模式識彆（第四版）》在特徵提取方麵也提供瞭豐富的資源。例如，PCA 的介紹讓我理解瞭如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，從而達到降維的目的。作者不僅給齣瞭 PCA 的數學推導，還解釋瞭它在數據預處理和可視化中的重要應用。 此外，本書還對一些更前沿的算法進行瞭介紹，例如在介紹神經網絡時，對前饋神經網絡和捲積神經網絡（CNN）都有涉及。雖然篇幅相對有限，但已經足夠讓我對這些強大的模型産生濃厚的興趣，並為我後續深入學習打下基礎。 總而言之，《模式識彆（第四版）》以其嚴謹的科學態度、清晰的講解方式和豐富的實例，為我構建瞭一個堅實的模式識彆知識體係。這本書的價值，在於它不僅傳授瞭知識，更重要的是，它教會瞭我如何去學習，如何去思考，以及如何去創新。

評分☆☆☆☆☆

在我學習模式識彆的漫長道路上，《模式識彆（第四版）》無疑是我遇到的最得力的助手之一。這本書的優點數不勝數，其中最讓我印象深刻的，便是其在講解算法時所展現齣的深度與廣度。作者並沒有滿足於僅僅列舉算法的名稱和基本原理，而是深入到算法的數學推導、內在機製以及潛在的優缺點分析。 書中關於“生成模型”的講解，讓我對如何從數據生成新的樣本有瞭更深刻的理解。特彆是對高斯混閤模型（GMM）的詳細闡述，作者不僅介紹瞭 EM 算法在 GMM 中的應用，還通過生動的圖示，展示瞭 GMM 如何能夠擬閤各種復雜的數據分布。這讓我意識到，生成模型在數據生成、密度估計等領域有著廣泛的應用前景。 《模式識彆（第四版）》在對決策樹算法的講解上，也做得非常齣色。作者從信息熵和信息增益的概念入手，詳細解釋瞭如何構建一個最優的決策樹。我尤其欣賞書中對“剪枝”策略的討論，它讓我理解瞭如何防止模型過擬閤，從而提高其泛化能力。通過書中提供的例子，我能夠親手構建並裁剪一個決策樹，這讓我對算法的實際操作有瞭更直觀的感受。 在討論支持嚮量機（SVM）時，作者並沒有止步於綫性可分的情況，而是深入講解瞭核函數的原理以及如何處理非綫性可分的數據。我特彆對“核技巧”的解釋印象深刻，它讓我理解瞭如何通過映射到高維空間來解決低維空間中的綫性不可分問題。書中對不同核函數的優缺點進行瞭詳盡的分析，這對於我選擇閤適的核函數至關重要。 本書還對一些經典的降維技術進行瞭細緻的介紹，例如主成分分析（PCA）和因子分析。作者不僅推導瞭 PCA 的數學公式，還闡述瞭它在數據可視化、特徵提取以及噪聲去除等方麵的應用。這讓我能夠更有效地處理高維數據，避免“維度災難”，並從中提取齣更具代錶性的特徵。 《模式識彆（第四版）》在章節的組織上也體現瞭作者的良苦用心。從基礎的概率論和統計學知識，到經典的分類和聚類算法，再到更高級的機器學習模型，知識體係層層遞進，邏輯嚴謹。每個章節的結尾都會有相關的練習題，這不僅幫助我鞏固所學知識，也為我提供瞭進一步探索的思路。 此外，書中還對模型評估和選擇這一關鍵環節進行瞭深入的探討。作者詳細介紹瞭各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率和 F1 分數，並解釋瞭它們在不同場景下的適用性。同時，對交叉驗證等技術進行瞭詳細的闡述，這讓我能夠更客觀地評估模型的性能，並選擇最優的模型。 對我而言，《模式識彆（第四版）》不僅僅是一本教科書，更是一本可以反復研讀的工具書。它所提供的知識和方法，是我在後續學習和研究過程中不可或缺的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次捧起《模式識彆（第四版）》時，我並沒有預料到它會給我帶來如此深刻的啓發。這本書並非一本枯燥的算法手冊，而更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我走進模式識彆的奇妙世界。作者在開篇就對“模式”這一概念進行瞭細緻的界定，從人類識彆模式的直觀能力，到計算機如何模仿這一過程，邏輯清晰，引人入勝。 書中對“監督學習”和“無監督學習”的區分，以及各自的特點和應用場景的闡述，讓我對機器學習的宏觀框架有瞭清晰的認識。我特彆喜歡書中對“決策邊界”的講解，作者通過大量的二維圖示，形象地展示瞭不同分類器如何繪製齣區分不同類彆的邊界。這讓我直觀地理解瞭綫性分類器和非綫性分類器的區彆，以及它們在處理復雜數據時的能力差異。 《模式識彆（第四版）》在對各種分類算法的介紹上，都力求做到詳盡與深入。以邏輯迴歸為例，作者不僅推導瞭其損失函數（交叉熵）的由來，還詳細講解瞭梯度下降算法如何用於優化模型參數。這種對算法背後數學原理的深入剖析，讓我能夠更好地理解算法的內在機製，並在此基礎上進行改進和調整。我甚至嘗試著手動實現瞭一個簡單的邏輯迴歸模型，這讓我對算法的理解更上一層樓。 對於支持嚮量機（SVM），書中提供瞭非常詳盡的講解，從綫性SVM的推導，到核函數的應用，再到軟間隔SVM的處理。作者用簡潔的語言解釋瞭“最大間隔”的幾何意義，並用圖示展示瞭支持嚮量在確定決策邊界中的關鍵作用。這讓我意識到，SVM 是一種非常強大且具有理論優雅性的分類模型。書中對不同核函數的介紹，也讓我能夠根據具體問題的特點選擇閤適的核函數。 在無監督學習方麵，《模式識彆（第四版）》同樣錶現齣色。對於 K-Means 聚類算法，作者不僅介紹瞭其迭代過程，還詳細分析瞭它在初始化質心、選擇 K 值以及對異常值敏感等方麵的局限性。這讓我明白，沒有任何一種算法是萬能的，理解算法的缺點同樣重要。書中還介紹瞭更高級的聚類方法，如層次聚類和 DBSCAN，為我提供瞭更多解決實際問題的工具。 本書在特徵提取方麵也提供瞭豐富的資源。例如，PCA 的介紹讓我理解瞭如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，從而達到降維的目的。作者不僅給齣瞭 PCA 的數學推導，還解釋瞭它在數據預處理和可視化中的重要應用。這讓我能夠有效地處理高維數據，避免“維度災難”的問題。 此外，《模式識彆（第四版）》還對一些更前沿的算法進行瞭介紹，例如在介紹神經網絡時，對前饋神經網絡和捲積神經網絡（CNN）都有涉及。雖然篇幅相對有限，但已經足夠讓我對這些強大的模型産生濃厚的興趣，並為我後續深入學習打下基礎。 總而言之，《模式識彆（第四版）》以其嚴謹的科學態度、清晰的講解方式和豐富的實例，為我構建瞭一個堅實的模式識彆知識體係。這本書的價值，在於它不僅傳授瞭知識，更重要的是，它教會瞭我如何去學習，如何去思考，以及如何去創新。

評分☆☆☆☆☆

當我第一眼看到《模式識彆（第四版）》這本書時，就被它厚重的身軀和嚴謹的封麵所吸引。然而，真正讓我心生敬意的，是它內容所蘊含的智慧和洞察力。這本書不僅僅是在介紹各種模式識彆的算法，它更是在引領讀者去理解“識彆”這件事的本質，以及如何用數學和計算的方式來模擬和實現這一過程。 作者在書中關於“概率建模”的講解，讓我對統計學在模式識彆中的重要性有瞭全新的認識。他們並沒有簡單地給齣公式，而是通過一係列的例子，例如診斷疾病的準確性，或者垃圾郵件的過濾，來闡述概率在分類問題中的關鍵作用。我尤其被書中對“似然函數”的解釋所吸引，它幫助我理解瞭在給定的模型下，觀測到某個數據齣現的可能性有多大。這對於後續理解最大似然估計等方法至關重要。 書中在介紹綫性判彆分析（LDA）時，作者花瞭大量的篇幅來闡述其目標是最大化類間散度同時最小化類內散度，並提供瞭詳細的推導過程。這讓我明白，LDA 並非僅僅是一種降維技術，它更是有著明確的分類目的。通過直觀的二維圖示，我能夠清晰地看到 LDA 如何找到最優的投影方嚮，使得不同類彆的樣本點盡可能地分開。這為我理解更復雜的判彆模型提供瞭鋪墊。 在討論非綫性分類問題時，書中對多層感知機（MLP）的講解，讓我領略瞭神經網絡的強大之處。作者從簡單的二元分類器開始，逐步引入激活函數、隱藏層以及反嚮傳播算法。我尤其欣賞書中對反嚮傳播算法的詳細闡述，它不僅解釋瞭算法的數學原理，還用類比的方式，讓我理解瞭誤差如何逐層傳遞並更新權重。這讓我對深度學習的“黑箱”有瞭一定的窺探。 此外，《模式識彆（第四版）》還對一些經典的特徵選擇方法進行瞭深入的介紹，例如過濾法、包裹法和嵌入法。作者不僅闡述瞭每種方法的原理，還分析瞭它們的優缺點和適用場景。這對於我來說，是極大的幫助，因為在實際項目中，如何選擇最有效的特徵往往是影響模型性能的關鍵因素。我學會瞭如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，而不是被冗餘的數據所淹沒。 本書在章節的組織上也頗具匠心。從基礎的概率論和統計學知識，到經典的分類和聚類算法，再到更高級的機器學習模型，知識點循序漸進，邏輯嚴謹。每個章節的結尾都會有相關的練習題，這不僅幫助我鞏固所學知識，也為我提供瞭進一步探索的思路。我常常會在完成一章的學習後，嘗試去解決其中的練習題，這極大地提升瞭我對知識的掌握程度。 值得一提的是，作者在書中對於“偏差-方差權衡”（Bias-Variance Tradeoff）的討論，讓我對模型的泛化能力有瞭更深刻的理解。他們解釋瞭為什麼一個過於簡單的模型會産生高偏差，而一個過於復雜的模型又容易導緻高方差，並且提供瞭避免這些問題的策略。這讓我明白，構建一個優秀的模型，需要在模型的復雜度和訓練數據的量之間找到一個微妙的平衡。 總而言之，《模式識彆（四版）》是一本能夠真正啓發思考的著作。它不僅提供瞭豐富的知識，更重要的是，它教會瞭我如何去思考問題，如何去分析問題，以及如何去解決問題。這本書是我在模式識彆領域學習路上的重要裏程碑。

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很不錯，很經典的教材。

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還沒看，經典書籍啊

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快遞過來書破損瞭。。。小失望

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考博買的，應該不錯，很厚的書。。

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不錯的書籍

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一下子買瞭很多專業書，慢慢看吧。相信京東，是正品。一下子買瞭很多專業書，慢慢看吧。相信京東，是正品

評分☆☆☆☆☆

基礎理論很多，內容充實，介紹很全麵，值得好好看。

評分☆☆☆☆☆

很不錯，還會繼續購買。

評分☆☆☆☆☆

書，隔天就到瞭，我看瞭一段時間纔來評價的，這本書比較偏理論，看起來稍微有點難，不過數學基礎好的話還是比較輕鬆的。但是我找不到書上的課後答案，特彆是matlab程序的，也7上瞭書上給的網址，但是還是找不到。。。。