模式识别及MATLAB实现――学习与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

郭志强 编

图书标签:

• 模式识别
• MATLAB
• 机器学习
• 算法
• 实验
• 教学
• 信号处理
• 图像处理
• 数据分析
• 人工智能

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121323737

版次：1

商品编码：12172487

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：208

字数：333000

正文语种：中文

内容简介

本书是《模式识别及Matlab实现》主教材的配套实验与指导，根据主教材各章内容，相应给出了实验的具体步骤和程序代码，包括：贝叶斯决策，概率密度函数的参数估计，非参数判别分类方法，聚类分析，特征提取与选择，模糊模式识别，神经网络在模式识别中的应用，模式识别的工程应用等。

作者简介

　　作者主要承担数字图像处理，模式识别，信息传输理论等课程的教学工作。近几年先后承担了国家自然科学基金面上项目，湖北省科技攻关项目，海南科技厅项目，武汉市科技攻关项目，国家留学基金项目，交通部重点项目和企业合作项目30余项；在国内外学术刊物上发表学术论文60余篇，被SCI和EI收录论文40余篇，出版教材3部。 获武汉理工大学优秀硕士学位论文奖，优秀博士论文奖。

目录

第 1 章贝叶斯决策 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 1
1．1 知识要点 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 1
1．2 实验指导 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 7
1．2．1 基于最小错误率的贝叶斯决策 ????????????????????????????????????????????????????????? 7
1．2．2 最小风险判决规则 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????? 12
1．2．3 最大似然比判决规则 ???????????????????????????????????????????????????????????????????? 16
1．2．4 Neyman-Pearsen 判决 ???????????????????????????????????????????????????????????????????? 21
第2 章参数估计 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 25
2．1 知识要点 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 25
2．2 实验指导 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 30
2．2．1 最大似然估计 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 30
2．2．2 贝叶斯估计 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 33
2．2．3 Parzen 窗 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 36
2．2．4 N k 近邻估计法 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 38
第3 章非参数判别分类法 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 41
3．1 知识要点 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 41
3．2 实验指导 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 44
3．2．1 两分法 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 44
3．2．2 两分法的设计 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 47
3．2．3 没有不确定区域的两分法 ?????????????????????????????????????????????????????????????? 52
3．2．4 广义线性判别函数的设计与实现 ????????????????????????????????????????????????????? 56
3．2．5 感知器算法的设计/实现 ???????????????????????????????????????????????????????????????? 58
3．2．6 两类问题Fisher 准则 ???????????????????????????????????????????????????????????????????? 62
3．2．7 基于距离的分段线性判别函数 ???????????????????????????????????????????????????????? 68
3．2．8 支持向量机 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 74
第4 章聚类分析法 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 80
4．1 知识要点 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 81
4．2 实验指导 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 84
4．2．1 距离测度 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 84
4．2．2 相似测度算法 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 90
4．2．3 基于匹配测度算法的实现 ?????????????????????????????????????????????????????????????? 98
4．2．4 基于类间距离测度方法 ???????????????????????????????????????????????????????????????? 103
4．2．5 聚类函数准则 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 106
4．2．6 基于最近邻规则的聚类算法 ?????????????????????????????????????????????????????????? 108
4．2．7 基于最大最小距离聚类算法的实现 ????????????????????????????????????????????????? 113
4．2．8 基于K-均值聚类算法实验 ???????????????????????????????????????????????????????????? 116
第5 章特征提取与选择 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 124
5．1 知识要点 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 124
5．2 实验指导 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 128
5．2．1 基于距离的可分性判据 ???????????????????????????????????????????????????????????????? 128
5．2．2 图像的傅里叶变换二（旋转性质） ????????????????????????????????????????????????? 130
5．2．3 基于熵函数的可分性判据 ????????????????????????????????????????????????????????????? 134
5．2．4 利用类均值向量提取特征 ????????????????????????????????????????????????????????????? 136
5．2．5 基于类平均向量中判别信息的最优压缩的实现 ?????????????????????????????????? 141
5．2．6 增添特征法 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 144
5．2．7 剔减特征法 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 148
5．2．8 增l 减r（算法）的设计/实现 ???????????????????????????????????????????????????????? 151
5．2．9 分支定界法（BAB 算法） ???????????????????????????????????????????????????????????? 156
第6 章模糊模式识别 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 161
6．1 知识要点 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 161
6．2 实验指导 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 163
6．2．1 最大隶属度识别法 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????? 163
6．2．2 择近原则识别法 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 167
6．2．3 基于模糊等价关系的聚类算法研究 ????????????????????????????????????????????????? 170
第7 章数字图像处理的基础 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 179
7．1 知识要点 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 179
7．2 实验指导 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 181
7．2．1 前馈神经网络感知器的设计实现 ??????????????????????????????????????????????????? 181
7．2．2 基于BP 网络的多层感知器 ?????????????????????????????????????????????????????????? 184
7．2．3 自组织特征映射网络的设计/实现 ?????????????????????????????????????????????????? 189
7．2．4 径向基神经网络 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????? 194
参考文献 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 198

前言/序言

　　本书是武汉理工大学杨杰和郭志强编写的教材《模式识别及MATLAB 实现》的学习和实验指导用书，可与教材配套使用，也可单独作为高等学校模式识别课程的教学与学习参考书，还可作为模式识别领域专业技术人员的参考资料。

　　模式识别是一门理论和工程应用都发展十分迅速的学科，尤其随着大数据的出现和互联网+的兴起，模式识别已伴随着人工智能技术渗透到人们生活的方方面面。“模式识别”作为信息类专业硕士研究生的学位课，主要介绍模式识别的基础知识和基本理论，为进一步研究模式识别理论和技术打下良好的基础。同时，模式识别也是一门实践性很强的学科，通过一定量的实验训练，有助于学习者加深理解和巩固所学的基本理论知识，也有助于提高其解决实际工程问题的能力。

　　全书分为7 章，每章都按本章知识结构、知识要点和实验指导三部分编写。具体内容包括贝叶斯决策、参数估计、非参数判别分类法、聚类分析法、特征选择与提取、模糊模式识别、数字图像处理的基础等，每章实验均给出了实验步骤、MATLAB 代码和实验结果。实验的内容和训练对模式识别学习者有很大帮助，也为从事模式识别的工程技术人员提供了一定的指导。

　　本书第1～4 章由郭志强编写，第5～7 章由杨杰编写，编者指导的研究生王贺、吴紫薇、林仲康和李博闻等参加了程序调试、插图和校对工作。在编写本书过程中，参阅了大量模式识别参考书，这里谨向有关作者表示衷心感谢。

　　由于作者水平有限，书中难免存在疏漏和不当之处，恳请读者批评指正。

《人工智能导论：概念、原理与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的人工智能（AI）领域的入门导览。我们深入探讨了人工智能的核心概念、基本原理，并展示了其在各个领域的广泛应用。本书力求以清晰易懂的语言，结合生动的实例，引导读者理解人工智能的过去、现在与未来，并激发对这一前沿科技的浓厚兴趣。 第一部分：人工智能的基石 第一章：人工智能的缘起与发展 本章将带领读者回顾人工智能波澜壮阔的发展历程。我们将从上世纪中叶人工智能概念的诞生出发，梳理早期符号主义、连接主义等主要流派的兴起与演变。我们将重点探讨人工智能发展过程中的关键里程碑事件，例如图灵测试的提出、早期专家系统的成功、神经网络的复苏以及深度学习的革命性突破。通过梳理这些历史脉络，读者将能深刻理解人工智能并非横空出世，而是人类智慧与科技进步长期探索的结晶。同时，我们将分析导致人工智能发展出现“寒冬”与“春天”的关键因素，例如计算能力的限制、算法的瓶颈以及数据集的获取等，从而为理解当前人工智能的蓬勃发展奠定坚实基础。 第二章：智能的本质与计算模型 本章将深入探讨“智能”这一核心概念的内涵。我们将从哲学、心理学、认知科学等多个角度审视智能的定义，讨论人类智能的构成要素，例如学习、推理、感知、理解、创造力等。在此基础上，我们将引出人工智能试图模拟和复现的计算模型。读者将了解不同人工智能研究范式的核心思想，例如基于逻辑的符号推理、基于概率的统计学习以及基于仿生的神经网络等。我们将详细介绍这些模型的优势与局限性，并探讨它们在不同问题上的适用性。本章旨在帮助读者建立对人工智能所追求目标的宏观认识，理解智能的复杂性以及计算模型在模拟智能过程中的作用。 第三章：人工智能的基本要素：数据、算法与算力 本章将聚焦于驱动现代人工智能发展的三个关键要素：数据、算法和算力。我们将首先阐述数据在人工智能中的核心地位，讲解数据收集、预处理、特征工程等关键步骤，并讨论不同类型的数据（如图像、文本、语音、结构化数据）的特点与处理方式。接着，我们将深入介绍人工智能算法的通用框架，包括监督学习、无监督学习、强化学习等核心范式，并初步介绍一些经典算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类算法等。最后，我们将强调算力（计算能力）对于运行复杂算法和处理海量数据的重要性，讨论GPU、TPU等硬件的发展如何赋能人工智能的飞跃。通过本章的学习，读者将对构建和训练人工智能模型所需的物质基础和技术支撑有清晰的认识。 第二部分：核心人工智能技术 第四章：机器学习：从数据中学习 本章将聚焦于人工智能领域最核心的分支——机器学习。我们将详细介绍机器学习的基本概念、工作流程以及常见的学习任务。重点讲解监督学习的原理，包括分类和回归问题，并深入剖析线性模型、逻辑回归、支持向量机（SVM）的数学原理和应用场景。接着，我们将探讨无监督学习，介绍聚类（如K-means）和降维（如PCA）等技术，帮助读者理解如何在没有标签的情况下从数据中发现模式。此外，我们将初步介绍半监督学习和自监督学习的概念，拓展读者的视野。本章将通过丰富的实例，帮助读者理解机器学习算法如何从数据中提取知识并做出预测。 第五章：深度学习：神经网络的强大力量 本章将深入探讨当前人工智能领域最引人注目的技术——深度学习。我们将从浅层神经网络出发，循序渐进地介绍多层感知机（MLP）的结构和工作原理。随后，我们将重点介绍两种在现代深度学习中扮演至关重要角色的网络结构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我们将详细阐述CNN在图像识别、目标检测等计算机视觉任务中的强大能力，并解析RNN在自然语言处理（NLP）、序列数据建模等领域的优势。此外，本章还将触及深度学习中的一些关键概念，例如激活函数、损失函数、优化器、正则化技术等，为读者理解深度学习模型的训练过程提供必要的知识储备。 第六章：自然语言处理：让机器理解人类语言 本章将专注于人工智能与人类语言的交互，即自然语言处理（NLP）。我们将介绍NLP的核心任务，包括词法分析、句法分析、语义理解、文本生成等。读者将了解到传统的NLP方法，例如基于规则和统计模型的方法，并深入理解基于深度学习的NLP模型，例如词嵌入（Word Embeddings）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及Transformer架构等。我们将通过具体的应用场景，例如机器翻译、情感分析、问答系统、文本摘要等，来展示NLP技术的实际威力。本章旨在让读者理解机器如何“读懂”和“说出”人类语言，并认识到NLP在人机交互和信息获取方面的重要性。 第七章：计算机视觉：赋予机器“看”的能力 本章将探索如何让机器拥有“视觉”能力，即计算机视觉。我们将介绍计算机视觉的基本任务，包括图像预处理、特征提取、图像分割、物体识别、场景理解等。我们将重点讲解基于深度学习的计算机视觉方法，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像生成等任务中的应用。读者将了解R-CNN系列、YOLO、SSD等经典的目标检测算法，以及GAN（生成对抗网络）在图像生成领域的创新。我们将通过生动的图像示例，直观地展示计算机视觉技术如何让机器识别物体、理解场景，甚至创作出逼真的图像。 第八章：推理与决策：机器的“思考”过程 本章将关注人工智能的“思考”能力，即推理与决策。我们将介绍逻辑推理、概率推理、不确定性推理等不同的推理范式。读者将了解基于规则的专家系统如何进行知识表示和推理，以及概率图模型（如贝叶斯网络）如何在不确定性条件下进行推断。此外，本章还将深入探讨强化学习，介绍其核心思想、马尔可夫决策过程（MDP）模型以及Q-learning、深度Q网络（DQN）等经典算法。我们将通过游戏AI、机器人控制等实例，展示强化学习如何使机器通过试错来学习最优策略，从而做出决策。 第三部分：人工智能的应用与伦理 第九章：人工智能的广泛应用 本章将全面展示人工智能在现实世界中的广泛应用，帮助读者跳出技术本身，认识到人工智能对社会各行各业带来的深刻变革。我们将从医疗健康领域，介绍AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗等方面的应用；在金融领域，探讨AI在风险评估、欺诈检测、智能投顾等方面的作用；在交通领域，展望自动驾驶技术的发展前景；在教育领域，分析AI在个性化学习、智能辅导等方面的潜力。此外，我们还将涉及人工智能在智能制造、智能家居、娱乐产业、科学研究等诸多领域的精彩案例，让读者深刻体会到人工智能技术正在重塑我们的生活和工作方式。 第十章：人工智能的伦理、挑战与未来展望 随着人工智能技术的飞速发展，其伦理和社会影响也日益受到关注。本章将深入探讨人工智能发展过程中面临的关键伦理问题，例如数据隐私、算法偏见、就业替代、责任归属等。我们将分析这些问题产生的根源，并讨论潜在的解决方案和治理框架。同时，本章还将展望人工智能的未来发展趋势，例如通用人工智能（AGI）的探索、人工智能与其他学科的交叉融合、以及人工智能在解决全球性挑战（如气候变化、能源危机）方面的潜力。我们鼓励读者在理解技术的同时，积极思考人工智能的社会责任，共同塑造一个负责任、有益于人类的人工智能未来。 通过本书的学习，我们希望读者能够建立起对人工智能的系统性认知，理解其核心原理和技术体系，并对其在现实世界中的巨大潜力和挑战有所洞察。本书既适合对人工智能感兴趣的初学者，也能够为有一定基础的读者提供更深入的理解和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手有一阵子了，但说实话，最近才真正静下心来翻阅。第一印象是装帧挺扎实的，纸张的质感也很不错，翻起来手感很舒服。封面设计虽然不是那种让人眼前一亮的风格，但整体给人的感觉是专业、稳重，符合它“学习与实验指导”的定位。我特别喜欢它内页的排版，字体大小适中，行间距也恰到好处，长时间阅读不会觉得眼睛疲劳。而且，图文结合的部分做得也相当不错，很多公式、图表都清晰地呈现在那里，这对于我这种需要反复对照理解内容的人来说，简直是福音。我平时在学习技术类的书籍时，最怕的就是那些密密麻麻的文字堆砌，让人读了没多久就打起了瞌睡。这本书在这方面做得就很好，它在讲解理论的同时，会及时地穿插一些示意图或者流程图，帮助我更直观地理解抽象的概念。这一点是我非常看重的，因为很多时候，一个好的图表能够胜过千言万语。当然，我还没深入到具体内容的细节，但仅从外观和初步的翻阅来看，这本书在制作上是下了功夫的，能够感受到出版方对这本书的认真态度，这本身就是一种质量的保证，也让我对接下来的学习内容充满了期待。我希望这本书的内容能够像它的装帧一样，严谨、扎实，能够真正地帮助我理解模式识别的原理，并学会在MATLAB中实现它们。

评分☆☆☆☆☆

我是一名曾经学习过模式识别，但由于工作原因，很多知识已经有些遗忘的从业者。我一直在寻找一本能够帮助我快速回顾和更新知识的书籍，尤其是能够与实际工作结合的书籍。当我拿到这本《模式识别及MATLAB实现――学习与实验指导》时，我感觉我找到了我一直在寻找的东西。我快速地翻阅了一下目录和部分章节，发现它在理论的阐述上非常系统和全面，能够帮助我迅速地回忆起那些曾经学过的概念。而更令我欣喜的是，它不仅仅是理论的罗列，还提供了大量的MATLAB实现。这对我来说，是非常实用的。在实际工作中，我们经常需要将理论知识转化为具体的解决方案，而MATLAB恰好是我们常用的工具之一。书中提供的代码示例，我相信能够极大地节省我的学习时间，并且能够帮助我快速地将这些知识应用到我的实际工作中。我尤其关注它在实际案例应用方面的讲解，这能够帮助我更好地理解这些算法在现实世界中的价值和意义。总而言之，这本书对我来说，是一本非常及时和实用的工具书，它能够帮助我重拾模式识别的知识，并且将其更好地应用于我的工作实践中。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我是一个对新技术总是充满好奇心，但又常常因为缺乏系统性的指导而感到无从下手的人。这次偶然的机会接触到这本书，一开始只是抱着试试看的心态。然而，在我粗略地浏览了它的目录和章节概览后，我发现它似乎触及了我一直想深入了解的领域，并且是以一种我能接受的方式呈现。我特别注意到它提到了“实验指导”这几个字，这对我来说至关重要。理论知识固然重要，但如果没有实际操作来印证和巩固，很容易就变得空洞。我曾尝试过一些纯理论的书籍，结果总是学了忘，忘了又学，陷入一个恶性循环。这本书似乎能够打破这个困境，它不仅讲解理论，还提供实践的方法，这让我看到了希望。我尤其关注它关于“MATLAB实现”的部分，因为MATLAB作为一款强大的工程计算软件，在模式识别领域有着广泛的应用。我希望这本书能够教会我如何利用MATLAB来解决实际的模式识别问题，而不是仅仅停留在理论的层面。在翻阅过程中，我注意到书中似乎包含了一些代码示例，虽然我还没有仔细研究，但光是看到这些，就足以让我感到兴奋。我期待这本书能够成为我通往模式识别领域的一座桥梁，让我能够从一个门外汉，逐步成长为一个能够独立解决问题的实践者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在企业中从事算法开发多年的工程师，我一直在寻找一本能够兼顾理论深度和实践指导的模式识别书籍。市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于浅显，很难满足我这样的高级用户的需求。然而，当我拿到这本《模式识别及MATLAB实现――学习与实验指导》时，我感觉我找到了我一直在寻找的宝藏。我快速翻阅了其中的一些章节，发现它在理论的阐述上非常到位，不仅深入浅出地讲解了模式识别的核心概念，还涉及了一些我之前不太熟悉的算法和技术。更让我眼前一亮的是，它并没有止步于理论的讲解，而是花了大量的篇幅来介绍如何使用MATLAB来实现这些算法。这对于我们这些需要将理论转化为实际应用的技术人员来说，是极其宝贵的。我尤其关注它在实际案例应用方面的讲解，这能够帮助我更快地将书中的知识应用到我正在进行的项目中。书中提供的MATLAB代码示例，我相信经过我的学习和改造，能够极大地提高我的开发效率。我感觉这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本实用的参考手册，一本能够在我工作中给我带来切实帮助的工具书。我非常期待能够通过这本书，进一步提升我在模式识别领域的技能，解决更复杂的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自不同专业背景的学生，对模式识别的兴趣是从零开始的。之前我尝试过一些介绍模式识别的书籍，但因为缺乏一定的数学和编程基础，总是读得云里雾里，最终放弃了。这次拿到这本《模式识别及MATLAB实现――学习与实验指导》，我带着一丝忐忑，但更多的还是期待。我仔细地翻看了书的前几章，发现它的叙事方式非常吸引人。它不是一开始就抛出大量晦涩的公式，而是从一些生活中的例子入手，慢慢引导读者进入模式识别的世界。这种循序渐进的学习方式，对于我这样的初学者来说，非常友好。而且，它在讲解理论的同时，会不断地提醒我，这些理论是如何在MATLAB中实现的。这让我能够更早地接触到编程，并且能够看到理论的实际应用。我最看重的是它“实验指导”的这部分内容，这让我觉得学习过程不再是枯燥的阅读，而是一个充满乐趣的实践过程。我希望这本书能够成为我进入模式识别领域的第一块垫脚石，让我能够克服最初的困难，并且逐渐建立起自信心，对这个领域产生浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在教育一线工作的教师，我一直致力于为学生提供最优质的学习资源。在课程体系中，模式识别是一个非常重要但又相对难学的领域。我一直在寻找一本能够既能满足学术深度，又能方便学生进行实践操作的书籍。当我看到这本书的标题时，我感到眼前一亮。我初步浏览了书的内容，发现它在理论的讲解上，条理清晰，脉络分明。它不仅仅局限于罗列公式和定义，而是深入地阐述了每一个算法背后的思想和原理。更重要的是，它对MATLAB实现的结合做得非常出色。我深知，对于学生来说，将理论知识转化为实际的应用是学习的难点。这本书提供了丰富的MATLAB代码示例，这能够极大地帮助学生理解算法的实现细节，并且能够让他们在实际操作中巩固所学知识。我尤其欣赏它将“学习”与“实验”紧密结合的设计理念，这能够让学生在实践中发现问题，从而更好地反思和理解理论。我相信，这本书将成为我向学生推荐的优秀教材，它能够帮助学生更好地掌握模式识别的知识，并且为他们未来的学习和职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能领域充满热情，而模式识别作为人工智能的基础，自然是我学习的重点。然而，在过去的学习经历中，我总是觉得在理论和实践之间存在着一道难以逾越的鸿沟。很多时候，我能够理解书本上的理论，但却不知道如何将其转化为实际的程序，应用到实际问题中。这本书的出现，恰好填补了我的这一缺憾。我翻阅了它的目录，发现它从基础的分类、回归问题，到更复杂的聚类、降维，再到一些高级的应用，几乎涵盖了模式识别的主要内容。更吸引我的是，在每一个算法的讲解之后，它都提供了相应的MATLAB实现。这对我来说，简直是打开了一扇新的大门。我迫不及待地想去尝试书中提供的代码，去理解每一个参数的含义，去观察算法的运行过程。我曾经尝试过自己写一些简单的代码，但总是在调试中耗费大量的时间，而这本书提供的现成代码，能够让我更快地进入学习状态，将精力集中在理解算法本身。我希望通过这本书，我能够真正地掌握模式识别的精髓，并且能够在实际项目中运用这些知识，解决现实世界中的问题。这本书就像是我通往模式识别殿堂的一把钥匙，让我看到了成功的希望。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年在学术界摸爬滚打的研究生，我深知一本好的教材对于学习的重要性。我一直在寻找一本能够系统性地介绍模式识别并且包含实际编程指导的书籍。当我看到这本书的标题时，我的内心是充满期待的。我翻阅了一下书中的部分章节，初步的感受是，它在理论的深度和广度上似乎都做得不错。我留意到它似乎对一些经典的模式识别算法进行了详尽的阐述，并且引用了一些比较前沿的研究成果，这对于想要深入理解这个领域的研究生来说，无疑是非常宝贵的。更让我感到惊喜的是，它不仅仅停留在理论层面，还非常注重与MATLAB实现的结合。我非常欣赏这一点，因为在实际的科研工作中，理论知识的落地是关键。很多时候，我们学到的理论知识，如果不能通过编程来实现，就很难真正地应用到实际问题中。书中对MATLAB实现的讲解，我相信能够极大地提高我的学习效率，并且帮助我快速掌握如何在实际项目中应用这些算法。我注意到书中似乎也包含了一些案例分析，这对于我理解算法的应用场景非常有帮助。总而言之，这本书在我初步的接触中，给我留下了非常深刻的印象，我相信它能够成为我模式识别学习道路上一个得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一个喜欢挑战自己，并且乐于探索新事物的人。模式识别这个领域，我之前只是有所耳闻，但从未真正深入了解过。当我拿到这本《模式识别及MATLAB实现――学习与实验指导》时，我感到一种强烈的吸引力。我并没有一开始就去钻研那些复杂的数学推导，而是先从目录入手，对整本书的框架有了大致的了解。我发现这本书的内容非常丰富，涵盖了模式识别的各个方面，从基础的分类算法到更高级的神经网络和深度学习。更吸引我的是，它将理论与MATLAB实现相结合，这意味着我不仅可以学习到理论知识，还可以通过实际操作来验证和巩固。我最喜欢的是它在讲解理论的时候，似乎并没有采用那种非常生硬的学术语言，而是用一种更加灵活和易于理解的方式来呈现。这让我能够更快地进入状态，并且对学习内容产生兴趣。我期待着能够通过这本书，一步一步地解锁模式识别的奥秘，并且能够熟练地运用MATLAB来解决各种实际问题。这本书就像是我探索未知领域的一张藏宝图，让我充满了无限的遐想和期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的本科生，目前正在学习模式识别这门课程。说实话，一开始我对这门课充满了迷茫，因为课程内容涉及很多数学概念和算法，对我来说有些难以理解。我平时喜欢通过自己动手实践来加深对知识的理解，所以当我了解到有这样一本将理论与MATLAB实现结合的书籍时，我感到非常欣喜。我仔细翻阅了一下，发现这本书的语言风格比较易懂，即使是像我这样初学者，也能比较容易地理解其中的概念。我特别喜欢它在讲解理论知识时，会引用一些生动的例子，这让我能够更好地将抽象的理论与实际生活联系起来。更重要的是，书中提供了大量的MATLAB代码示例，这对我来说是极大的福音。我一直觉得，学习编程最有效的方式就是多动手去实践，而这本书恰恰提供了这样的机会。我迫不及待地想跟着书中的步骤，一步一步地去实现书中的算法，去观察它们在MATLAB中的运行效果。我相信，通过这样的实践，我不仅能够更好地掌握模式识别的理论知识，还能够提高我的编程能力，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。这本书的出现，让我对模式识别这门课的信心倍增，也让我对未来的学习充满了期待。

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感觉有的地方写的代码步骤和前期的讲解不是很匹配

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