《模式分类》(英文版)(第2版)简明易读,新增的图表使得许多统计和数学题材非常生动。最终以完美和谐的形式,引导读者深入新的主题。
www.cs.unm.edu/~jmk/cs531/ErrataPrintings3and4.pdf 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了
评分相较别的书,这本书的图是非常给力的! 本来因为看这书比较老了,都没有去看过,最近拿起看了linear discriminant functions这章。 原来看支持向量机导论,开头讲线性分类器,几经拿起,怎么都没看下去。这章把svm涉及到的一些名词和来有都解释的非常清楚。 另外,光看这一章...
评分本书固然经典,但也并不是完美无缺的。首先,它并不适合入门,最好在对模式识别领域有了一定的理解之后再通读这本书,相信会使自己的认识得到提升。其次,作者有的时候可能过分吝惜文字,这增加了读者理解上的困难,尤其是一些本来就比较深入难以理解的地方。最后一点,这本书...
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评分相较别的书,这本书的图是非常给力的! 本来因为看这书比较老了,都没有去看过,最近拿起看了linear discriminant functions这章。 原来看支持向量机导论,开头讲线性分类器,几经拿起,怎么都没看下去。这章把svm涉及到的一些名词和来有都解释的非常清楚。 另外,光看这一章...
我不得不说,这本书的结构设计简直是为我这种希望系统性学习的人量身定做的。它并非杂乱无章地堆砌知识点,而是循序渐进,从最基础的概念入手,逐步深入到更复杂的应用。阅读过程中,我能够清晰地感受到作者对于知识体系的梳理能力,每一个章节都像是一块精心打磨的拼图,最终汇聚成一幅宏大的图景。在讲解到某个算法时,作者会先回顾它出现的历史背景和解决的根本问题,然后详细阐述其核心思想,并辅以通俗易懂的数学推导,如果你对数学稍有基础,那么理解起来会事半功倍。但即使数学功底不那么深厚,作者也提供了很多直观的解释和类比,让我能够抓住问题的本质。我特别欣赏的是,书中对于不同方法的优缺点对比非常客观,并且会给出适用场景的建议,这让我能够避免陷入“万能工具”的误区,而是学会根据实际情况灵活选择。很多时候,我会在读完一个章节后,立刻翻阅后面的章节,看看它如何承接前面讲到的内容,这种连贯性让我非常有成就感,也大大提升了我的阅读效率。这本书让我觉得,学习一个新领域,原来可以如此有序和高效。
评分坦白说,一开始我对这本书的期望并不高,以为它会是一本充斥着晦涩术语和复杂公式的枯燥读物。然而,它的实际表现却给了我巨大的惊喜。作者在语言表达上展现出了非凡的功力,能够用简洁、准确又不失趣味的语言来阐述深奥的理论。我尤其喜欢它在引入某个概念时,会先用一个生动的小故事或一个贴近生活的例子来“破冰”,让读者立刻产生共鸣,打破对未知领域的恐惧感。例如,在讲解“相似度度量”时,作者并没有直接给出公式,而是先描述了一个人如何根据喜好来评价电影,从而引出“距离”的概念,再自然过渡到量化相似度的方法。这种“润物细无声”的教学方式,让我感觉自己并非在被动地接受知识,而是在一个轻松愉快的氛围中,与作者一同探索。而且,书中对于不同方法的解释,总能让我联想到现实生活中的各种场景,比如在讨论“聚类”时,我立刻想到了超市里对商品进行的分类摆放,以及社交网络中基于兴趣爱好形成的社群。这种将理论与实践紧密结合的写作风格,极大地增强了我学习的兴趣和理解的深度。
评分这本书真是让我大开眼界,虽然我不是这个领域的专业人士,但作者用一种非常生动形象的方式,将那些看似抽象复杂的概念一一拆解,让我这个门外汉也能窥探到其中的奥妙。我尤其喜欢它在介绍某个理论时,总会穿插一些有趣的实际案例,比如在讨论如何区分不同种类的植物时,作者并没有枯燥地罗列形态特征,而是娓娓道来一个植物学家如何通过细微的叶片形状和花朵颜色,结合环境因素,最终锁定目标物种的故事。这种叙事方式,让原本可能枯燥的技术讲解变得引人入胜,仿佛我正置身于一个充满智慧的课堂,而教授则是一位经验丰富、又风趣幽默的长者。书中的插图也恰到好处,没有过多花哨的图表,而是简洁明了地勾勒出关键的结构或过程,帮助我更好地理解文字描述。更让我惊喜的是,某些章节还引导我思考更深层次的问题,比如在讨论“特征选择”时,作者不仅仅是介绍了几种方法,还引发了我对“什么是真正有用的信息”的哲学思考,让我觉得这本书不只是在教我“怎么做”,更是在启发我“为什么这么做”。整体而言,这本书的知识密度很高,但传递的方式非常亲切,适合所有对事物运作原理感到好奇的读者。
评分我必须说,这本《模式分类》简直就是一本技术科普的典范之作。作者的叙事技巧堪称一绝,他能够将那些原本可能让普通读者望而却步的复杂技术,用一种极其平易近人、甚至带点幽默感的方式呈现出来。我特别喜欢他在引入新概念时,总会先抛出一个引人入胜的问题,或者描述一个生活中的小场景,让读者自然而然地被带入情境,然后在不知不觉中理解了技术的原理。例如,在讲解“降维”技术时,他并没有直接搬出PCA或t-SNE的公式,而是先描述了一个人如何在一个杂乱的房间里寻找一件特定的物品,然后引申出如何提取关键线索来简化搜索过程。这种“类比推理”和“情境导入”的方式,让我觉得阅读过程非常轻松愉快,丝毫没有产生畏难情绪。而且,书中对于图示的运用也恰到好处,没有那种滥竽充数的图表,而是每一张图都精准地服务于文字的解释,有效地帮助我构建起视觉化的理解。总而言之,这本书让我深刻体会到,技术并非高不可攀,只要方法得当,人人都可以触及科学的魅力。
评分我必须承认,这本书的内容给我带来的启发远超我的预期。它不仅仅是一本讲解技术的工具书,更像是一位经验丰富的导师,在引导我思考“为什么”和“如何做得更好”。作者在介绍方法论时,总是会深入探讨其背后的哲学思考和设计理念。比如,在谈到“特征提取”时,他并没有仅仅停留在介绍各种算法,而是引导读者去思考,什么是“信息”,什么是“噪声”,以及如何才能捕捉到数据中最本质的信号。这种深度挖掘,让我感觉自己不仅仅是在学习一套技能,更是在培养一种看待问题的思维方式。书中的许多观点,都让我受益匪浅,甚至开始反思我过去的一些工作方法。例如,在讲解“评估指标”时,作者强调了选择合适的指标比使用通用指标更重要,并详细分析了不同指标在不同场景下的局限性,这让我意识到,过去很多时候我可能过于依赖某些“标准答案”,而忽略了问题的实际需求。总的来说,这本书让我觉得,学习的过程是一个不断质疑、不断反思、不断完善的过程,它教会我的,不仅仅是“怎么做”,更是“如何思考”。
评分适合当手册用
评分很经典的书,深入浅出,值得反复细读
评分经典教材,刚读研究生的时候啃过,但是那时候刚接触模式识别,虽然认真在看,但是收获并不大。几年之后回头来看,发现以前觉得晦涩难懂的部分,现在豁然开朗了!
评分又一本当作字典般收藏的书,作者作为模式识别领域的奠基人,在该书中对这个领域方方面面的研究都有涉及。
评分很经典的书,深入浅出,值得反复细读
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