模式识别（第三版） [Pattern Recognition (Third Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张学工 著

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 统计学习
• 图像处理
• 信号处理
• 数据挖掘
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• 回归

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302225003

版次：3

商品编码：12307799

包装：平装

丛书名： 国家精品课程教材 ， 新编《信息、控制与系统》系列教材

外文名称：Pattern Recognition (Third Edition)

开本：16开

出版时间：2010-08-01

用纸：胶版纸

页数：237###

内容简介

　　《模式识别（第三版）》是清华大学自动化系国家精品课程“模式识别基础”的教材，是在《模式识别》第一版和第二版基础上重写而成的。本教材系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等，并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、Boosting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性，并覆盖部分当前研究前沿。

作者简介

　　张学工，1989年毕业于清华大学自动化系，1994年于清华大学获得模式识别与智能系统专业博士学位，后留校任教，现为清华大学自动化系教授，清华信息科学与技术国家实验室生物信息学研究部主任。长期从事模式识别与生物信息学研究与教学工作，曾获国家科技进步二等奖、国家教学成果奖二等奖等，2006年获国家杰出青年基金。主讲的“模式识别基础”课程2008年被评为国家精品课程。

内页插图

目录

第1章 概论
1．1 模式与模式识别
1．2 模式识别的主要方法
1．3 监督模式识别与非监督模式识别
1．4 模式识别系统举例
1．5 模式识别系统的典型构成
1．6 本书的主要内容

第2章 统计决策方法
2．1 引言：一个简单的例子
2．2 最小错误率贝叶斯决策
2．3 最小风险贝叶斯决策
2．4 两类错误率、Neyman-Pearson决策与ROC曲线
2．5 正态分布时的统计决策
2．5．1 正态分布及其性质回顾
2．5．2 正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策
2．6 错误率的计算
2．6．1 正态分布且各类协方差矩阵相等情况下错误率的计算
2．6．2 高维独立随机变量时错误率的估计
2．7 离散概率模型下的统计决策举例
2．8 小结与讨论

第3章 概率密度函数的估计
3．1 引言
3．2 最大似然估计
3．2．1 最大似然估计的基本原理
3．2．2 最大似然估计的求解
3．2．3 正态分布下的最大似然估计
3．3 贝叶斯估计与贝叶斯学习
3．3．1 贝叶斯估计
3．3．2 贝叶斯学习
3．3．3 正态分布时的贝叶斯估计
3．3．4 其他分布的情况
3．4 概率密度估计的非参数方法
3．4．1 非参数估计的基本原理与直方图方法
3．4．2 kN近邻估计方法
3．4．3 Parzen窗法
3．5 讨论

第4章 线性分类器
4．1 引言
4．2 线性判别函数的基本概念
4．3 Fisher线性判别分析
4．4 感知器
4．5 最小平方误差判别
4．6 最优分类超平面与线性支持向量机
4．6．1 最优分类超平面
4．6．2 大间隔与推广能力
4．6．3 线性不可分情况
4．7 多类线性分类器
4．7．1 多个两类分类器的组合
4．7．2 多类线性判别函数
4．8 小结与讨论

第5章 非线性分类器
5．1 引言
5．2 分段线性判别函数
5．2．1 分段线性距离分类器
5．2．2 一般的分段线性判别函数
5．3 二次判别函数
5．4 多层感知器神经网络
5．4．1 神经元与感知器
5．4．2 用多个感知器实现非线性分类
5．4．3 采用反向传播算法的多层感知器
……
第6章 其他分类方法
第7章 特征选择
第8章 特征提取
第9章 非监督模式识别
第10章 模式识别系统的评价
索引
参考文献

前言/序言

　　从本书第二版出版到现在已经又是十年了。在这十年里，我们真切地感受到了信息时代的到来。对信息的处理和分析，已经不仅仅是信息科学家所关心的问题，也不仅仅是信息技术产业所关心的问题，而是为很多学科和很多领域共同关心的问题。作为信息处理与分析的重要方面，模式识别也开始从一个少数人关心的专业，变成一个在工程、经济、金融、医学、生物学、社会学等各个领域都受到关注的学科。
　　模式识别学科的发展，可以从笔者所在的清华大学自动化系在模式识别专业教学和教材上的沿革窥见一斑。早在1978年，在已故中科院学部委员常迥教授的领导下，自动化系成立了信号处理与模式识别教研组，后更名为信息处理研究所，1981年获准成立“模式识别与智能系统”学科（当时称“模式识别与智能控制”）的第一个硕士点、博士点。从那时起，边肇祺等教授就开始为研究生开设模式识别课程，后逐渐包括进少部分五年级本科生（当时清华大学本科学制为五年）。80年代中期，边肇祺、阎平凡、杨存荣、高林、刘松盛和汤之永等老师组成了教材编写小组，开始编写模式识别教材，这就是1988年出版的《模式识别》（第一版）。该教材的出版，为我国模式识别学科的发展做出了历史性的贡献，被很多高校和科研院所作为教材或参考书。十年以后，模式识别学科的内容有了很多更新和发展，我们成立了由边肇祺、阎平凡、赵南元、张学工和张长水组成的改写小组，由笔者与边肇祺老师共同组织编写了本书的第二版，2000年正式出版。此时的模式识别课程，已经由最初只有十几位研究生参加的小课，发展为由上百名研究生和高年级本科生参加的大课。第二版教材也得到了国内同行的欢迎，9年内已经重印15次。
　　随着模式识别学科的日益发展，我们很快认识到，对模式识别课程的需求已经超出了本专业研究生的范围。于是我们将模式识别课程分为两门：面向研究生的“模式识别”和面向本科生的“模式识别基础”。到今天，本科生“模式识别基础”每年的选课人数也已达到100～150人，除了来自本系的学生，每年还有多位来自其他院系的学生选课。2007年，该课程荣幸地被评为国家级精品课程。
　　在近几年的教学实践中，我们体会到，原来的教材有些地方不太适应大范围教学的需要，而且近十年来模式识别自身以及它在很多领域中的应用又有了很多新发展。因此，笔者从两年前开始着手编写新版教材。新版教材的出发点是：一方面，结合当前的最新发展，精炼传统内容，充实新内容，进一步增强实用性，接触学科前沿；另一方面，在教材的深度和广度上兼顾广大本科生学习的特点和本专业研究生的需求，力求达到使非本专业学生通过本教材能学到足够系统的基本知识，而本专业学生又能以本教材作为其专业研究的重要起点。
　　编写新版教材所需要的时间超出了我的预想，很高兴她今天终于能和读者见面了。在此要感谢在本书编写过程中给了我很多帮助的同事和同学们，尤其是：美国南加州大学的Jasmine X．Zhou教授在2007年给我提供了短期访问机会，使我能够有一段相对完整的时间集中开始本书的写作；蒋博同学通读了本书三分之二的初稿并作了多处补充；现在已经分别是电子科技大学和北京大学教师的凡时财、李婷婷同学帮助准备了本书部分素材。我还要感谢清华大学出版社王一玲编辑在本书编写过程中的一贯支持。当然，最重要的，我要感谢参加本书第一版和第二版编写的所有老师，这不但是因为在这一版中仍使用了前两版的一些内容，更是因为，是这些老师们把我带进了模式识别的大门，使我受益至今。
　　由于时间仓促和个人水平所限，教材中难免有错误或不足之处，敬请广大同行和读者批评指正，相关内容请发电子邮件，以便在再版时补充和修改。
　　在本书最终完稿的时候，我十岁的女儿以极大的兴致看完了我讲“模式识别基础”第一课的录像，并说将来长大了要听我讲课。谨以此书献给我的妻子和女儿。

《模式识别（第三版）》内容简介 《模式识别（第三版）》是一部系统介绍模式识别基本理论、核心算法和实际应用的权威著作。本书深入浅出地阐述了如何从数据中提取有用的信息，并将其转化为可理解的模式，从而实现智能化的决策和分析。 第一部分：基础理论与数学工具 本书的开篇奠定了坚实的理论基础。我们首先探讨了模式识别的定义、基本流程以及其在各个领域的广泛应用，从图像识别、语音识别到文本分析和生物信息学，展现了模式识别强大的生命力。 接着，本书详细回顾了模式识别所依赖的关键数学工具。概率论与统计学是理解许多模式识别算法的核心，我们深入讲解了概率分布、统计推断、最大似然估计、贝叶斯估计等概念。线性代数在处理高维数据和矩阵运算中至关重要，本书介绍了向量空间、矩阵分解、特征值与特征向量等内容。此外，信息论为衡量信息量和区分模式提供了理论框架，相关概念如熵、互信息等也被纳入讨论。 第二部分：经典模式识别方法 本书的核心部分深入剖析了多种经典的模式识别方法，这些方法是理解更复杂算法的基础。 统计模式识别： 参数模型： 我们首先介绍基于概率密度函数估计的参数化方法。重点讲解了高斯混合模型（GMM），包括其 EM（期望最大化）算法的学习过程，以及如何利用 GMM 进行聚类和分类。 非参数模型： 随后，本书深入探讨了非参数方法，这类方法不预设数据的分布形式。核心内容包括： k-近邻（k-NN）算法： 详细阐述了其工作原理、距离度量选择、k值的确定，以及其在分类和回归中的应用。 决策树： 讲解了如何构建决策树，包括信息增益、基尼指数等分裂准则，以及剪枝技术以防止过拟合。 支持向量机（SVM）： 这是本书的一个重点。我们详细介绍了 SVM 的基本原理，包括最大间隔分类器、核技巧（线性核、多项式核、径向基函数核等），以及软间隔 SVM 处理噪声和异常值的方法。 句法模式识别： 本书还介绍了句法模式识别（也称为结构模式识别）的思路。这种方法将模式视为由基本元素（符号）组成的结构，并利用形式语言和文法来描述这些结构。内容包括： 字符串匹配与相似度： 讲解了编辑距离等概念。 文法与解析： 介绍了上下文无关文法（CFG）等，以及如何利用解析器来识别模式。 应用场景： 讨论了其在图像分析（如形状识别）、自然语言处理等领域的应用。 第三部分：机器学习视角下的模式识别 随着机器学习的飞速发展，许多模式识别技术也融入了机器学习的范畴。《模式识别（第三版）》紧跟这一趋势，将机器学习的核心思想和算法融入模式识别的讨论中。 无监督学习： 聚类算法： 除了 GMM，我们还详细讲解了其他重要的聚类方法，如： K-Means 算法： 阐述了其迭代过程、质心更新以及对初始质心的敏感性。 层次聚类： 介绍了凝聚型和分裂型层次聚类方法，以及如何通过树状图（dendrogram）来解释聚类结果。 DBSCAN 算法： 讲解了其基于密度的聚类思想，以及如何处理任意形状的簇。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 详细讲解了 PCA 的原理，如何找到数据的主成分，以及其在降维和特征提取中的应用。 独立成分分析（ICA）： 介绍了 ICA 用于从混合信号中分离独立信号的原理。 监督学习（分类与回归）： 贝叶斯分类器： 深入讲解了贝叶斯定理在分类中的应用，包括朴素贝叶斯分类器，以及其如何处理条件独立性假设。 线性分类器： 详细讨论了感知机、逻辑回归等线性分类器。 集成学习： Bagging 和 Boosting： 介绍了如何通过组合多个弱学习器来构建强大的集成模型，如随机森林（Random Forest）和 AdaBoost。 梯度提升： 讲解了梯度提升的原理，以及 XGBoost、LightGBM 等现代集成算法。 深度学习初步： 本书也引入了深度学习的基本概念，为读者提供进入该前沿领域的入门。 多层感知机（MLP）： 讲解了神经网络的基本结构、激活函数、反向传播算法等。 卷积神经网络（CNN）： 介绍了 CNN 在图像识别中的关键作用，包括卷积层、池化层、全连接层等。 循环神经网络（RNN）： 简要介绍 RNN 在处理序列数据（如文本、语音）方面的能力。 第四部分：特征选择与特征提取 有效的特征表示是模式识别成功的关键。《模式识别（第三版）》专门辟出一章来讨论特征处理技术。 特征提取： 手工设计特征： 讨论了在特定领域（如图像处理）如何手动设计有用的特征，例如边缘、角点、纹理特征等。 自动特征提取： 重点介绍了一些自动从原始数据中提取特征的方法，包括 PCA、ICA 以及一些基于深度学习的自动编码器（Autoencoders）等。 特征选择： 过滤法（Filter Methods）： 讲解了基于统计度量（如相关性、互信息）的特征选择方法。 包裹法（Wrapper Methods）： 介绍了如何利用学习算法本身来评估特征子集，如递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）。 嵌入法（Embedded Methods）： 讨论了在模型训练过程中进行特征选择的方法，如 L1 正则化（Lasso）。 第五部分：模式识别的实际应用与前沿 本书的最后部分将理论与实践相结合，展示了模式识别在现实世界中的广泛应用，并展望了未来的发展方向。 典型应用场景： 图像识别与计算机视觉： 包括人脸识别、物体检测、图像分类、医学影像分析等。 语音识别与自然语言处理： 包括语音助手、机器翻译、文本情感分析等。 生物信息学： 如基因序列分析、蛋白质结构预测等。 金融领域： 如信用评分、欺诈检测等。 工业自动化： 如质量检测、机器人导航等。 评价指标与模型评估： 详细讲解了评估模式识别模型性能的常用指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC 曲线、AUC 值等。 强调了交叉验证（Cross-validation）等模型评估技术的重要性，以避免过拟合和获得鲁棒的性能估计。 未来发展趋势： 展望了当前模式识别领域的热点问题和未来发展方向，例如： 可解释性 AI（XAI）： 如何让模型决策过程更透明。 小样本学习（Few-Shot Learning）和零样本学习（Zero-Shot Learning）： 如何在数据稀缺的情况下进行有效识别。 对抗性攻击与防御： 应对模型被恶意干扰的挑战。 联邦学习（Federated Learning）： 在保护数据隐私的前提下进行模型训练。 《模式识别（第三版）》内容全面，结构清晰，语言严谨，既适合作为高等院校相关专业（如计算机科学、电子工程、自动化、统计学、数学等）的教材，也适合从事相关领域研究和开发的专业技术人员作为参考书。通过阅读本书，读者将能够系统掌握模式识别的核心理论与技术，并具备解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

一本好的教科书，往往能在厚重的理论和清晰的实践之间找到绝佳的平衡点。这本《模式识别（第三版）》无疑就做到了这一点。初次翻开它，我的第一感觉是它的结构非常清晰，循序渐进。从最基础的统计模式识别概念入手，比如概率论、统计推断这些“老朋友”的复习和深化，到后来更复杂的机器学习模型，如支持向量机、决策树、神经网络等等，作者都给出了详尽的解释。我尤其欣赏它在讲解每一个算法时，不仅给出了数学上的严谨推导，更重要的是，还穿插了大量的图示和例子。这些图示，有些是二维的、易于理解的数据点分布图，帮助我直观地把握分类边界；有些则是更高维度的特征空间示意图，虽然抽象，但配合文字解释，却能让我隐约感受到在高维空间中数据行为的复杂性。 举个例子，当介绍k近邻算法（k-NN）时，作者没有停留在“找到最近的k个邻居”这个简单的定义上。他深入分析了k值的选择如何影响分类结果，讨论了距离度量的敏感性，例如欧几里得距离、马哈兰诺比斯距离的优劣，以及在不同类型数据上它们的适用性。并且，书中还通过一个简单的二维数据集，绘制出不同k值下形成的分类区域，这对我这个初学者来说，简直是醍醐灌顶。我能清晰地看到，当k较小时，决策边界会非常“崎岖”，容易受到噪声点的影响，而当k较大时，边界又会变得过于平滑，可能丢失重要的局部信息。这种可视化和直观的讲解方式，极大地降低了我的学习门槛。

评分☆☆☆☆☆

学习算法，如果只是死记硬背公式，很容易陷入“知其然不知其所以然”的困境。而《模式识别（第三版）》恰恰在这方面做得非常出色。它善于用类比和直观的解释来帮助读者理解复杂的数学概念。例如，在介绍感知机（Perceptron）时，作者并没有直接给出更新规则，而是将其比作一个简单的“决策者”，根据输入数据和当前权重，做出判断，如果判断错误，就微调权重，直到能够正确分类。这种生动的比喻，让我在第一次接触到线性分类器时，就产生了清晰的认识。 再比如，当讲解到支持向量机（SVM）中的“核技巧”时，作者用了一个非常经典的“升维”例子。想象一下，二维平面上的数据点无论如何都无法被一条直线完美分开，但如果我们将这些点“投射”到三维空间，它们可能就变得容易被一个平面区分了。核技巧就是一种巧妙的方法，让我们可以在不实际进行升维计算的情况下，就能得到在高维空间中的内积结果，从而有效地计算出高维空间中的分类超平面。这种“点石成金”般的解释，让我对SVM的强大有了更深的体会。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍各种统计模型时，非常注重它们背后的假设和局限性。这对于我们建立科学的认知体系至关重要。例如，在介绍高斯混合模型（GMM）时，作者不仅详细讲解了期望最大化（EM）算法的迭代过程，还强调了GMM对数据服从混合高斯分布的假设。它会指出，如果真实数据分布与混合高斯模型相差甚远，那么GMM的拟合效果可能就不会很理想。 此外，书中对“无监督学习”的介绍也相当深入。特别是聚类分析部分，像K-Means、层次聚类等算法的原理、优缺点以及适用场景都进行了细致的阐述。作者通过生动的例子，展示了K-Means如何通过迭代划分数据点来寻找簇中心，以及它在处理大规模数据集时的效率。同时，它也提醒读者，K-Means对初始中心点的选择比较敏感，以及如何选择合适的k值。这种对算法细节和潜在问题的探讨，让我觉得这本书非常有价值，能够帮助我避开一些常见的“坑”。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，一本教材能否提供清晰的脉络和足够的练习，是决定学习效果的关键。《模式识别（第三版）》在这方面也做得相当不错。书中的章节结构安排非常合理，从基础到进阶，层层递进，让人感觉学习过程是有序可循的。每个章节的结尾，通常会附带一些思考题或练习题，这些题目非常有针对性，能够帮助读者巩固所学的知识，并发现自己理解上的不足。 我特别喜欢书中对于“模型评估”的详细阐述。它不仅仅是简单地提到了准确率（accuracy），而是深入讨论了混淆矩阵（confusion matrix）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）等一系列评估指标，并解释了它们在不同场景下的含义和重要性。书中还介绍了交叉验证（cross-validation）等模型选择和评估方法，这对于构建可靠的模型至关重要。这种对评估细节的关注，让我认识到，一个好的模式识别系统，不仅在于其模型本身的性能，更在于其严谨的评估和验证过程。

评分☆☆☆☆☆

对于想要深入理解数据背后原理的读者来说，《模式识别（第三版）》绝对是一本值得反复研读的宝藏。它不仅仅是一本“速成”指南，更像是一本“武功秘籍”，它告诉你招式（算法），更告诉你招式背后的内力（数学原理）和使用方法（应用场景）。当我第一次接触到贝叶斯分类器时，除了公式，我更被它提供的对“先验概率”和“后验概率”的深刻理解所吸引。书中花了相当大的篇幅解释如何估计这些概率，如何处理类别不平衡的问题，以及如何利用贝叶斯定理来更新我们的信念。 我记得在学习“最大似然估计”（MLE）和“最大后验估计”（MAP）时，作者通过一个抛硬币的例子，清晰地解释了它们之间的区别。MLE只关注从数据中估计参数，而MAP则引入了先验知识，对参数进行正则化，从而避免过拟合。这种循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起对统计学中“估计”这个概念的完整认知。书中对各种分布的介绍，如高斯分布、多项式分布、泊松分布等等，也都是围绕着它们在模式识别中的应用展开的，而不是孤立地给出它们的数学性质。

评分☆☆☆☆☆

《模式识别（第三版）》在讲解数学原理时，善于将抽象的公式与实际应用场景相结合，让读者能够“触类旁通”。比如，在介绍判别分析（Discriminant Analysis）时，它不仅仅停留在数学上的推导，而是将其与实际中的“如何区分不同类别的物体”联系起来。作者通过分析不同特征之间的关系，如何构建一个决策边界，使得不同类别的样本能够被有效地分开。 我尤其欣赏书中在讲解“特征工程”和“特征选择”这一块的内容。它不是将特征工程看作一个独立的、与算法无关的步骤，而是将其融入到整个模式识别流程中。书中介绍了如何根据问题的特性，提取有意义的特征，以及如何利用各种统计方法（如卡方检验、互信息等）来评估特征的重要性，并进行特征选择，以提高模型的泛化能力和计算效率。这种全局的视角，让我对模式识别的整个流程有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其对实际应用的重视程度。很多理论书籍可能停留在概念的介绍，让人感觉“纸上谈兵”。但《模式识别（第三版）》却不然，它仿佛一位经验丰富的导师，时刻提醒我这些理论可以用来解决什么问题。在介绍完各种分类和回归模型后，书中会列举一些经典的模式识别应用场景，比如图像识别、语音识别、文本分类、生物信息学分析等等。虽然它并没有提供完整的代码实现，但它详细地阐述了如何将所学的模型应用于这些领域，需要考虑哪些特征工程，以及可能遇到的挑战。 我特别喜欢关于图像识别的那部分内容。它不仅仅是简单地提及“CNN”这个词，而是从像素级的特征提取，到边缘检测，再到更高级的纹理和形状描述，逐步深入。书中对SIFT、SURF等特征提取算法的原理和应用场景也有不错的介绍，虽然这些算法在深度学习时代可能不再是主流，但理解它们的工作原理，对于理解后来更复杂的深度学习网络，有着至关重要的基础作用。它帮助我理解了为什么深度学习网络能够“自动学习”特征，是因为它们在底层模仿了人类提取信息的一些基本过程。

评分☆☆☆☆☆

对于有一定数学基础，或者希望从根本上理解模式识别算法的读者来说，这本《模式识别（第三版）》是一本不可多得的佳作。它没有回避复杂的数学推导，而是将其作为理解算法本质的必经之路。例如，在介绍贝叶斯网络时，作者通过概率图模型，清晰地展现了变量之间的依赖关系，以及如何利用链式法则进行概率推断。 书中对于“生成模型”和“判别模型”的对比和讨论，也让我受益匪浅。它解释了生成模型是如何学习数据的联合概率分布，从而能够生成新的数据样本，而判别模型则专注于学习决策边界，直接进行分类。这种清晰的划分，帮助我理解了不同类型模型的适用场景和优势。即使是对于一些初学者来说，这本书的引导性也很强，可以帮助他们逐步建立起对这些复杂概念的认识。

评分☆☆☆☆☆

对于一个学习者而言，一本好的教材应该能够激发学习兴趣，并提供足够的挑战。这本《模式识别（第三版）》在保持学术严谨性的同时，融入了大量的启发性思考。书中对“过拟合”和“欠拟合”的讨论，简直是新手入门的“必修课”。它不仅给出了这两种现象的定义，更重要的是，它探讨了产生这两种现象的原因，例如模型复杂度、训练数据量、正则化强度等，并提出了相应的解决方案，如交叉验证、正则化（L1, L2）、提前停止（early stopping）等。 我特别喜欢书中对正则化解释的那一部分。它将L1和L2正则化比作是两种不同的“惩罚”机制，L1倾向于产生稀疏解（使一些权重变为零），而L2则倾向于使权重趋于平均。这种形象的解释，让我更容易理解它们在防止过拟合方面的作用。并且，书中还讨论了如何根据具体问题选择合适的正则化方法和参数，这对于实际的模型调优至关重要。它让我明白，模式识别并非一蹴而就，而是一个不断实验和调整的过程。

评分☆☆☆☆☆

《模式识别（第三版）》在理论的深度和广度上都做得相当到位，让我在阅读过程中，不仅能掌握基础的分类与回归方法，还能接触到更前沿的机器学习技术。书中对降维技术的介绍，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），都给出了非常详尽的数学推导和直观解释。PCA如何找到方差最大的方向，LDA如何最大化类间散布同时最小化类内散布，这些原理在书中得到了清晰的呈现。 尤其让我印象深刻的是，在介绍PCA时，作者不仅解释了如何通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来实现降维，还深入讨论了PCA在去除数据噪声、可视化高维数据方面的作用。书中还给出了一些实际案例，比如用PCA对人脸图像进行降维，提取出主要的“人脸特征”，这让我对PCA的应用有了更具体的认识。而LDA的讲解则更加侧重于其在分类任务中的优化作用，它如何为分类器提供更好的“判别性”特征，这为我理解后续的监督学习算法打下了坚实的基础。

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