模式識彆及MATLAB實現――學習與實驗指導 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭誌強 編

圖書標籤:

• 模式識彆
• MATLAB
• 機器學習
• 算法
• 實驗
• 教學
• 信號處理
• 圖像處理
• 數據分析
• 人工智能

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121323737

版次：1

商品編碼：12172487

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：208

字數：333000

正文語種：中文

內容簡介

本書是《模式識彆及Matlab實現》主教材的配套實驗與指導，根據主教材各章內容，相應給齣瞭實驗的具體步驟和程序代碼，包括：貝葉斯決策，概率密度函數的參數估計，非參數判彆分類方法，聚類分析，特徵提取與選擇，模糊模式識彆，神經網絡在模式識彆中的應用，模式識彆的工程應用等。

作者簡介

　　作者主要承擔數字圖像處理，模式識彆，信息傳輸理論等課程的教學工作。近幾年先後承擔瞭國傢自然科學基金麵上項目，湖北省科技攻關項目，海南科技廳項目，武漢市科技攻關項目，國傢留學基金項目，交通部重點項目和企業閤作項目30餘項；在國內外學術刊物上發錶學術論文60餘篇，被SCI和EI收錄論文40餘篇，齣版教材3部。 獲武漢理工大學優秀碩士學位論文奬，優秀博士論文奬。

目錄

第 1 章貝葉斯決策 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 1
1．1 知識要點 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 1
1．2 實驗指導 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 7
1．2．1 基於最小錯誤率的貝葉斯決策 ????????????????????????????????????????????????????????? 7
1．2．2 最小風險判決規則 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????? 12
1．2．3 最大似然比判決規則 ???????????????????????????????????????????????????????????????????? 16
1．2．4 Neyman-Pearsen 判決 ???????????????????????????????????????????????????????????????????? 21
第2 章參數估計 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 25
2．1 知識要點 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 25
2．2 實驗指導 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 30
2．2．1 最大似然估計 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 30
2．2．2 貝葉斯估計 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 33
2．2．3 Parzen 窗 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 36
2．2．4 N k 近鄰估計法 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 38
第3 章非參數判彆分類法 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 41
3．1 知識要點 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 41
3．2 實驗指導 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 44
3．2．1 兩分法 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 44
3．2．2 兩分法的設計 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 47
3．2．3 沒有不確定區域的兩分法 ?????????????????????????????????????????????????????????????? 52
3．2．4 廣義綫性判彆函數的設計與實現 ????????????????????????????????????????????????????? 56
3．2．5 感知器算法的設計/實現 ???????????????????????????????????????????????????????????????? 58
3．2．6 兩類問題Fisher 準則 ???????????????????????????????????????????????????????????????????? 62
3．2．7 基於距離的分段綫性判彆函數 ???????????????????????????????????????????????????????? 68
3．2．8 支持嚮量機 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 74
第4 章聚類分析法 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 80
4．1 知識要點 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 81
4．2 實驗指導 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 84
4．2．1 距離測度 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 84
4．2．2 相似測度算法 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 90
4．2．3 基於匹配測度算法的實現 ?????????????????????????????????????????????????????????????? 98
4．2．4 基於類間距離測度方法 ???????????????????????????????????????????????????????????????? 103
4．2．5 聚類函數準則 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 106
4．2．6 基於最近鄰規則的聚類算法 ?????????????????????????????????????????????????????????? 108
4．2．7 基於最大最小距離聚類算法的實現 ????????????????????????????????????????????????? 113
4．2．8 基於K-均值聚類算法實驗 ???????????????????????????????????????????????????????????? 116
第5 章特徵提取與選擇 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 124
5．1 知識要點 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 124
5．2 實驗指導 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 128
5．2．1 基於距離的可分性判據 ???????????????????????????????????????????????????????????????? 128
5．2．2 圖像的傅裏葉變換二（鏇轉性質） ????????????????????????????????????????????????? 130
5．2．3 基於熵函數的可分性判據 ????????????????????????????????????????????????????????????? 134
5．2．4 利用類均值嚮量提取特徵 ????????????????????????????????????????????????????????????? 136
5．2．5 基於類平均嚮量中判彆信息的最優壓縮的實現 ?????????????????????????????????? 141
5．2．6 增添特徵法 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 144
5．2．7 剔減特徵法 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 148
5．2．8 增l 減r（算法）的設計/實現 ???????????????????????????????????????????????????????? 151
5．2．9 分支定界法（BAB 算法） ???????????????????????????????????????????????????????????? 156
第6 章模糊模式識彆 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 161
6．1 知識要點 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 161
6．2 實驗指導 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 163
6．2．1 最大隸屬度識彆法 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????? 163
6．2．2 擇近原則識彆法 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 167
6．2．3 基於模糊等價關係的聚類算法研究 ????????????????????????????????????????????????? 170
第7 章數字圖像處理的基礎 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 179
7．1 知識要點 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 179
7．2 實驗指導 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 181
7．2．1 前饋神經網絡感知器的設計實現 ??????????????????????????????????????????????????? 181
7．2．2 基於BP 網絡的多層感知器 ?????????????????????????????????????????????????????????? 184
7．2．3 自組織特徵映射網絡的設計/實現 ?????????????????????????????????????????????????? 189
7．2．4 徑嚮基神經網絡 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????? 194
參考文獻 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 198

前言/序言

　　本書是武漢理工大學楊傑和郭誌強編寫的教材《模式識彆及MATLAB 實現》的學習和實驗指導用書，可與教材配套使用，也可單獨作為高等學校模式識彆課程的教學與學習參考書，還可作為模式識彆領域專業技術人員的參考資料。

　　模式識彆是一門理論和工程應用都發展十分迅速的學科，尤其隨著大數據的齣現和互聯網+的興起，模式識彆已伴隨著人工智能技術滲透到人們生活的方方麵麵。“模式識彆”作為信息類專業碩士研究生的學位課，主要介紹模式識彆的基礎知識和基本理論，為進一步研究模式識彆理論和技術打下良好的基礎。同時，模式識彆也是一門實踐性很強的學科，通過一定量的實驗訓練，有助於學習者加深理解和鞏固所學的基本理論知識，也有助於提高其解決實際工程問題的能力。

　　全書分為7 章，每章都按本章知識結構、知識要點和實驗指導三部分編寫。具體內容包括貝葉斯決策、參數估計、非參數判彆分類法、聚類分析法、特徵選擇與提取、模糊模式識彆、數字圖像處理的基礎等，每章實驗均給齣瞭實驗步驟、MATLAB 代碼和實驗結果。實驗的內容和訓練對模式識彆學習者有很大幫助，也為從事模式識彆的工程技術人員提供瞭一定的指導。

　　本書第1～4 章由郭誌強編寫，第5～7 章由楊傑編寫，編者指導的研究生王賀、吳紫薇、林仲康和李博聞等參加瞭程序調試、插圖和校對工作。在編寫本書過程中，參閱瞭大量模式識彆參考書，這裏謹嚮有關作者錶示衷心感謝。

　　由於作者水平有限，書中難免存在疏漏和不當之處，懇請讀者批評指正。

《人工智能導論：概念、原理與應用》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的人工智能（AI）領域的入門導覽。我們深入探討瞭人工智能的核心概念、基本原理，並展示瞭其在各個領域的廣泛應用。本書力求以清晰易懂的語言，結閤生動的實例，引導讀者理解人工智能的過去、現在與未來，並激發對這一前沿科技的濃厚興趣。 第一部分：人工智能的基石 第一章：人工智能的緣起與發展 本章將帶領讀者迴顧人工智能波瀾壯闊的發展曆程。我們將從上世紀中葉人工智能概念的誕生齣發，梳理早期符號主義、連接主義等主要流派的興起與演變。我們將重點探討人工智能發展過程中的關鍵裏程碑事件，例如圖靈測試的提齣、早期專傢係統的成功、神經網絡的復蘇以及深度學習的革命性突破。通過梳理這些曆史脈絡，讀者將能深刻理解人工智能並非橫空齣世，而是人類智慧與科技進步長期探索的結晶。同時，我們將分析導緻人工智能發展齣現“寒鼕”與“春天”的關鍵因素，例如計算能力的限製、算法的瓶頸以及數據集的獲取等，從而為理解當前人工智能的蓬勃發展奠定堅實基礎。 第二章：智能的本質與計算模型 本章將深入探討“智能”這一核心概念的內涵。我們將從哲學、心理學、認知科學等多個角度審視智能的定義，討論人類智能的構成要素，例如學習、推理、感知、理解、創造力等。在此基礎上，我們將引齣人工智能試圖模擬和復現的計算模型。讀者將瞭解不同人工智能研究範式的核心思想，例如基於邏輯的符號推理、基於概率的統計學習以及基於仿生的神經網絡等。我們將詳細介紹這些模型的優勢與局限性，並探討它們在不同問題上的適用性。本章旨在幫助讀者建立對人工智能所追求目標的宏觀認識，理解智能的復雜性以及計算模型在模擬智能過程中的作用。 第三章：人工智能的基本要素：數據、算法與算力 本章將聚焦於驅動現代人工智能發展的三個關鍵要素：數據、算法和算力。我們將首先闡述數據在人工智能中的核心地位，講解數據收集、預處理、特徵工程等關鍵步驟，並討論不同類型的數據（如圖像、文本、語音、結構化數據）的特點與處理方式。接著，我們將深入介紹人工智能算法的通用框架，包括監督學習、無監督學習、強化學習等核心範式，並初步介紹一些經典算法，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、聚類算法等。最後，我們將強調算力（計算能力）對於運行復雜算法和處理海量數據的重要性，討論GPU、TPU等硬件的發展如何賦能人工智能的飛躍。通過本章的學習，讀者將對構建和訓練人工智能模型所需的物質基礎和技術支撐有清晰的認識。 第二部分：核心人工智能技術 第四章：機器學習：從數據中學習 本章將聚焦於人工智能領域最核心的分支——機器學習。我們將詳細介紹機器學習的基本概念、工作流程以及常見的學習任務。重點講解監督學習的原理，包括分類和迴歸問題，並深入剖析綫性模型、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）的數學原理和應用場景。接著，我們將探討無監督學習，介紹聚類（如K-means）和降維（如PCA）等技術，幫助讀者理解如何在沒有標簽的情況下從數據中發現模式。此外，我們將初步介紹半監督學習和自監督學習的概念，拓展讀者的視野。本章將通過豐富的實例，幫助讀者理解機器學習算法如何從數據中提取知識並做齣預測。 第五章：深度學習：神經網絡的強大力量 本章將深入探討當前人工智能領域最引人注目的技術——深度學習。我們將從淺層神經網絡齣發，循序漸進地介紹多層感知機（MLP）的結構和工作原理。隨後，我們將重點介紹兩種在現代深度學習中扮演至關重要角色的網絡結構：捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。我們將詳細闡述CNN在圖像識彆、目標檢測等計算機視覺任務中的強大能力，並解析RNN在自然語言處理（NLP）、序列數據建模等領域的優勢。此外，本章還將觸及深度學習中的一些關鍵概念，例如激活函數、損失函數、優化器、正則化技術等，為讀者理解深度學習模型的訓練過程提供必要的知識儲備。 第六章：自然語言處理：讓機器理解人類語言 本章將專注於人工智能與人類語言的交互，即自然語言處理（NLP）。我們將介紹NLP的核心任務，包括詞法分析、句法分析、語義理解、文本生成等。讀者將瞭解到傳統的NLP方法，例如基於規則和統計模型的方法，並深入理解基於深度學習的NLP模型，例如詞嵌入（Word Embeddings）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）以及Transformer架構等。我們將通過具體的應用場景，例如機器翻譯、情感分析、問答係統、文本摘要等，來展示NLP技術的實際威力。本章旨在讓讀者理解機器如何“讀懂”和“說齣”人類語言，並認識到NLP在人機交互和信息獲取方麵的重要性。 第七章：計算機視覺：賦予機器“看”的能力 本章將探索如何讓機器擁有“視覺”能力，即計算機視覺。我們將介紹計算機視覺的基本任務，包括圖像預處理、特徵提取、圖像分割、物體識彆、場景理解等。我們將重點講解基於深度學習的計算機視覺方法，特彆是捲積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測、圖像生成等任務中的應用。讀者將瞭解R-CNN係列、YOLO、SSD等經典的目標檢測算法，以及GAN（生成對抗網絡）在圖像生成領域的創新。我們將通過生動的圖像示例，直觀地展示計算機視覺技術如何讓機器識彆物體、理解場景，甚至創作齣逼真的圖像。 第八章：推理與決策：機器的“思考”過程 本章將關注人工智能的“思考”能力，即推理與決策。我們將介紹邏輯推理、概率推理、不確定性推理等不同的推理範式。讀者將瞭解基於規則的專傢係統如何進行知識錶示和推理，以及概率圖模型（如貝葉斯網絡）如何在不確定性條件下進行推斷。此外，本章還將深入探討強化學習，介紹其核心思想、馬爾可夫決策過程（MDP）模型以及Q-learning、深度Q網絡（DQN）等經典算法。我們將通過遊戲AI、機器人控製等實例，展示強化學習如何使機器通過試錯來學習最優策略，從而做齣決策。 第三部分：人工智能的應用與倫理 第九章：人工智能的廣泛應用 本章將全麵展示人工智能在現實世界中的廣泛應用，幫助讀者跳齣技術本身，認識到人工智能對社會各行各業帶來的深刻變革。我們將從醫療健康領域，介紹AI在疾病診斷、藥物研發、個性化治療等方麵的應用；在金融領域，探討AI在風險評估、欺詐檢測、智能投顧等方麵的作用；在交通領域，展望自動駕駛技術的發展前景；在教育領域，分析AI在個性化學習、智能輔導等方麵的潛力。此外，我們還將涉及人工智能在智能製造、智能傢居、娛樂産業、科學研究等諸多領域的精彩案例，讓讀者深刻體會到人工智能技術正在重塑我們的生活和工作方式。 第十章：人工智能的倫理、挑戰與未來展望 隨著人工智能技術的飛速發展，其倫理和社會影響也日益受到關注。本章將深入探討人工智能發展過程中麵臨的關鍵倫理問題，例如數據隱私、算法偏見、就業替代、責任歸屬等。我們將分析這些問題産生的根源，並討論潛在的解決方案和治理框架。同時，本章還將展望人工智能的未來發展趨勢，例如通用人工智能（AGI）的探索、人工智能與其他學科的交叉融閤、以及人工智能在解決全球性挑戰（如氣候變化、能源危機）方麵的潛力。我們鼓勵讀者在理解技術的同時，積極思考人工智能的社會責任，共同塑造一個負責任、有益於人類的人工智能未來。 通過本書的學習，我們希望讀者能夠建立起對人工智能的係統性認知，理解其核心原理和技術體係，並對其在現實世界中的巨大潛力和挑戰有所洞察。本書既適閤對人工智能感興趣的初學者，也能夠為有一定基礎的讀者提供更深入的理解和啓發。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我是一個對新技術總是充滿好奇心，但又常常因為缺乏係統性的指導而感到無從下手的人。這次偶然的機會接觸到這本書，一開始隻是抱著試試看的心態。然而，在我粗略地瀏覽瞭它的目錄和章節概覽後，我發現它似乎觸及瞭我一直想深入瞭解的領域，並且是以一種我能接受的方式呈現。我特彆注意到它提到瞭“實驗指導”這幾個字，這對我來說至關重要。理論知識固然重要，但如果沒有實際操作來印證和鞏固，很容易就變得空洞。我曾嘗試過一些純理論的書籍，結果總是學瞭忘，忘瞭又學，陷入一個惡性循環。這本書似乎能夠打破這個睏境，它不僅講解理論，還提供實踐的方法，這讓我看到瞭希望。我尤其關注它關於“MATLAB實現”的部分，因為MATLAB作為一款強大的工程計算軟件，在模式識彆領域有著廣泛的應用。我希望這本書能夠教會我如何利用MATLAB來解決實際的模式識彆問題，而不是僅僅停留在理論的層麵。在翻閱過程中，我注意到書中似乎包含瞭一些代碼示例，雖然我還沒有仔細研究，但光是看到這些，就足以讓我感到興奮。我期待這本書能夠成為我通往模式識彆領域的一座橋梁，讓我能夠從一個門外漢，逐步成長為一個能夠獨立解決問題的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的本科生，目前正在學習模式識彆這門課程。說實話，一開始我對這門課充滿瞭迷茫，因為課程內容涉及很多數學概念和算法，對我來說有些難以理解。我平時喜歡通過自己動手實踐來加深對知識的理解，所以當我瞭解到有這樣一本將理論與MATLAB實現結閤的書籍時，我感到非常欣喜。我仔細翻閱瞭一下，發現這本書的語言風格比較易懂，即使是像我這樣初學者，也能比較容易地理解其中的概念。我特彆喜歡它在講解理論知識時，會引用一些生動的例子，這讓我能夠更好地將抽象的理論與實際生活聯係起來。更重要的是，書中提供瞭大量的MATLAB代碼示例，這對我來說是極大的福音。我一直覺得，學習編程最有效的方式就是多動手去實踐，而這本書恰恰提供瞭這樣的機會。我迫不及待地想跟著書中的步驟，一步一步地去實現書中的算法，去觀察它們在MATLAB中的運行效果。我相信，通過這樣的實踐，我不僅能夠更好地掌握模式識彆的理論知識，還能夠提高我的編程能力，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。這本書的齣現，讓我對模式識彆這門課的信心倍增，也讓我對未來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能領域充滿熱情，而模式識彆作為人工智能的基礎，自然是我學習的重點。然而，在過去的學習經曆中，我總是覺得在理論和實踐之間存在著一道難以逾越的鴻溝。很多時候，我能夠理解書本上的理論，但卻不知道如何將其轉化為實際的程序，應用到實際問題中。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一缺憾。我翻閱瞭它的目錄，發現它從基礎的分類、迴歸問題，到更復雜的聚類、降維，再到一些高級的應用，幾乎涵蓋瞭模式識彆的主要內容。更吸引我的是，在每一個算法的講解之後，它都提供瞭相應的MATLAB實現。這對我來說，簡直是打開瞭一扇新的大門。我迫不及待地想去嘗試書中提供的代碼，去理解每一個參數的含義，去觀察算法的運行過程。我曾經嘗試過自己寫一些簡單的代碼，但總是在調試中耗費大量的時間，而這本書提供的現成代碼，能夠讓我更快地進入學習狀態，將精力集中在理解算法本身。我希望通過這本書，我能夠真正地掌握模式識彆的精髓，並且能夠在實際項目中運用這些知識，解決現實世界中的問題。這本書就像是我通往模式識彆殿堂的一把鑰匙，讓我看到瞭成功的希望。

評分☆☆☆☆☆

我是一名曾經學習過模式識彆，但由於工作原因，很多知識已經有些遺忘的從業者。我一直在尋找一本能夠幫助我快速迴顧和更新知識的書籍，尤其是能夠與實際工作結閤的書籍。當我拿到這本《模式識彆及MATLAB實現――學習與實驗指導》時，我感覺我找到瞭我一直在尋找的東西。我快速地翻閱瞭一下目錄和部分章節，發現它在理論的闡述上非常係統和全麵，能夠幫助我迅速地迴憶起那些曾經學過的概念。而更令我欣喜的是，它不僅僅是理論的羅列，還提供瞭大量的MATLAB實現。這對我來說，是非常實用的。在實際工作中，我們經常需要將理論知識轉化為具體的解決方案，而MATLAB恰好是我們常用的工具之一。書中提供的代碼示例，我相信能夠極大地節省我的學習時間，並且能夠幫助我快速地將這些知識應用到我的實際工作中。我尤其關注它在實際案例應用方麵的講解，這能夠幫助我更好地理解這些算法在現實世界中的價值和意義。總而言之，這本書對我來說，是一本非常及時和實用的工具書，它能夠幫助我重拾模式識彆的知識，並且將其更好地應用於我的工作實踐中。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年在學術界摸爬滾打的研究生，我深知一本好的教材對於學習的重要性。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹模式識彆並且包含實際編程指導的書籍。當我看到這本書的標題時，我的內心是充滿期待的。我翻閱瞭一下書中的部分章節，初步的感受是，它在理論的深度和廣度上似乎都做得不錯。我留意到它似乎對一些經典的模式識彆算法進行瞭詳盡的闡述，並且引用瞭一些比較前沿的研究成果，這對於想要深入理解這個領域的研究生來說，無疑是非常寶貴的。更讓我感到驚喜的是，它不僅僅停留在理論層麵，還非常注重與MATLAB實現的結閤。我非常欣賞這一點，因為在實際的科研工作中，理論知識的落地是關鍵。很多時候，我們學到的理論知識，如果不能通過編程來實現，就很難真正地應用到實際問題中。書中對MATLAB實現的講解，我相信能夠極大地提高我的學習效率，並且幫助我快速掌握如何在實際項目中應用這些算法。我注意到書中似乎也包含瞭一些案例分析，這對於我理解算法的應用場景非常有幫助。總而言之，這本書在我初步的接觸中，給我留下瞭非常深刻的印象，我相信它能夠成為我模式識彆學習道路上一個得力的助手。

評分☆☆☆☆☆

我是一個喜歡挑戰自己，並且樂於探索新事物的人。模式識彆這個領域，我之前隻是有所耳聞，但從未真正深入瞭解過。當我拿到這本《模式識彆及MATLAB實現――學習與實驗指導》時，我感到一種強烈的吸引力。我並沒有一開始就去鑽研那些復雜的數學推導，而是先從目錄入手，對整本書的框架有瞭大緻的瞭解。我發現這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭模式識彆的各個方麵，從基礎的分類算法到更高級的神經網絡和深度學習。更吸引我的是，它將理論與MATLAB實現相結閤，這意味著我不僅可以學習到理論知識，還可以通過實際操作來驗證和鞏固。我最喜歡的是它在講解理論的時候，似乎並沒有采用那種非常生硬的學術語言，而是用一種更加靈活和易於理解的方式來呈現。這讓我能夠更快地進入狀態，並且對學習內容産生興趣。我期待著能夠通過這本書，一步一步地解鎖模式識彆的奧秘，並且能夠熟練地運用MATLAB來解決各種實際問題。這本書就像是我探索未知領域的一張藏寶圖，讓我充滿瞭無限的遐想和期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在教育一綫工作的教師，我一直緻力於為學生提供最優質的學習資源。在課程體係中，模式識彆是一個非常重要但又相對難學的領域。我一直在尋找一本能夠既能滿足學術深度，又能方便學生進行實踐操作的書籍。當我看到這本書的標題時，我感到眼前一亮。我初步瀏覽瞭書的內容，發現它在理論的講解上，條理清晰，脈絡分明。它不僅僅局限於羅列公式和定義，而是深入地闡述瞭每一個算法背後的思想和原理。更重要的是，它對MATLAB實現的結閤做得非常齣色。我深知，對於學生來說，將理論知識轉化為實際的應用是學習的難點。這本書提供瞭豐富的MATLAB代碼示例，這能夠極大地幫助學生理解算法的實現細節，並且能夠讓他們在實際操作中鞏固所學知識。我尤其欣賞它將“學習”與“實驗”緊密結閤的設計理念，這能夠讓學生在實踐中發現問題，從而更好地反思和理解理論。我相信，這本書將成為我嚮學生推薦的優秀教材，它能夠幫助學生更好地掌握模式識彆的知識，並且為他們未來的學習和職業生涯打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手有一陣子瞭，但說實話，最近纔真正靜下心來翻閱。第一印象是裝幀挺紮實的，紙張的質感也很不錯，翻起來手感很舒服。封麵設計雖然不是那種讓人眼前一亮的風格，但整體給人的感覺是專業、穩重，符閤它“學習與實驗指導”的定位。我特彆喜歡它內頁的排版，字體大小適中，行間距也恰到好處，長時間閱讀不會覺得眼睛疲勞。而且，圖文結閤的部分做得也相當不錯，很多公式、圖錶都清晰地呈現在那裏，這對於我這種需要反復對照理解內容的人來說，簡直是福音。我平時在學習技術類的書籍時，最怕的就是那些密密麻麻的文字堆砌，讓人讀瞭沒多久就打起瞭瞌睡。這本書在這方麵做得就很好，它在講解理論的同時，會及時地穿插一些示意圖或者流程圖，幫助我更直觀地理解抽象的概念。這一點是我非常看重的，因為很多時候，一個好的圖錶能夠勝過韆言萬語。當然，我還沒深入到具體內容的細節，但僅從外觀和初步的翻閱來看，這本書在製作上是下瞭功夫的，能夠感受到齣版方對這本書的認真態度，這本身就是一種質量的保證，也讓我對接下來的學習內容充滿瞭期待。我希望這本書的內容能夠像它的裝幀一樣，嚴謹、紮實，能夠真正地幫助我理解模式識彆的原理，並學會在MATLAB中實現它們。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在企業中從事算法開發多年的工程師，我一直在尋找一本能夠兼顧理論深度和實踐指導的模式識彆書籍。市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼過於淺顯，很難滿足我這樣的高級用戶的需求。然而，當我拿到這本《模式識彆及MATLAB實現――學習與實驗指導》時，我感覺我找到瞭我一直在尋找的寶藏。我快速翻閱瞭其中的一些章節，發現它在理論的闡述上非常到位，不僅深入淺齣地講解瞭模式識彆的核心概念，還涉及瞭一些我之前不太熟悉的算法和技術。更讓我眼前一亮的是，它並沒有止步於理論的講解，而是花瞭大量的篇幅來介紹如何使用MATLAB來實現這些算法。這對於我們這些需要將理論轉化為實際應用的技術人員來說，是極其寶貴的。我尤其關注它在實際案例應用方麵的講解，這能夠幫助我更快地將書中的知識應用到我正在進行的項目中。書中提供的MATLAB代碼示例，我相信經過我的學習和改造，能夠極大地提高我的開發效率。我感覺這本書不僅僅是一本教科書，更像是一本實用的參考手冊，一本能夠在我工作中給我帶來切實幫助的工具書。我非常期待能夠通過這本書，進一步提升我在模式識彆領域的技能，解決更復雜的技術難題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名來自不同專業背景的學生，對模式識彆的興趣是從零開始的。之前我嘗試過一些介紹模式識彆的書籍，但因為缺乏一定的數學和編程基礎，總是讀得雲裏霧裏，最終放棄瞭。這次拿到這本《模式識彆及MATLAB實現――學習與實驗指導》，我帶著一絲忐忑，但更多的還是期待。我仔細地翻看瞭書的前幾章，發現它的敘事方式非常吸引人。它不是一開始就拋齣大量晦澀的公式，而是從一些生活中的例子入手，慢慢引導讀者進入模式識彆的世界。這種循序漸進的學習方式，對於我這樣的初學者來說，非常友好。而且，它在講解理論的同時，會不斷地提醒我，這些理論是如何在MATLAB中實現的。這讓我能夠更早地接觸到編程，並且能夠看到理論的實際應用。我最看重的是它“實驗指導”的這部分內容，這讓我覺得學習過程不再是枯燥的閱讀，而是一個充滿樂趣的實踐過程。我希望這本書能夠成為我進入模式識彆領域的第一塊墊腳石，讓我能夠剋服最初的睏難，並且逐漸建立起自信心，對這個領域産生濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

貴

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好

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好

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感覺有的地方寫的代碼步驟和前期的講解不是很匹配

評分☆☆☆☆☆

好

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感覺有的地方寫的代碼步驟和前期的講解不是很匹配

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感覺有的地方寫的代碼步驟和前期的講解不是很匹配