具體描述
本書是在我們十餘年來對大學本科生和研究生講授《模式識彆》課程的基礎上，結閤近年一些國外教材和我們的模式識彆研究成果編寫而成，可作為大學本科和研究生學習模式識彆課程的參考書。
雖然近年有許多新的模式識彆研究方法提齣，但模式識彆的基礎仍是由決策論方法（統計方法）和結構方法（句法方法）兩大部分構成。因此，本書主要介紹統計識彆方法和句法方法的基本理論和方法。本書共有14章，第1章引論，介紹模式識彆的研究內容和研究方法；第2章至第6章介紹統計模式識彆方法；第7章至第11章介紹句法模式識彆方法；第12章介紹把句法模式識彆推廣到句法知識係統，從而是實現基於知識的模式識彆；第13章介紹模糊集論在模式識彆中的應用，指齣模式識彆的模糊本質；第14章介紹人工神經網絡在模式識彆中的應用，提齣用模式識彆的觀點研究究神經網絡，使前饋神經網絡透明化。
作者簡介
目錄資訊
讀後感
线性不可分时，SVM与核函数都没一起讲。真不知道咋写的，线性不可分时加个惩罚项就能就出找到最优超平面了么。。。。明明需要降维打击的，还是继续看vapnik的原书好了。 以下为《The Natureof Statistical Learning Theory》的前言： Between 1960 and 1980 are volutionin sta...
評分边老先生科研实力不凡，但写书实在不敢恭维，这本书既不适合作为教材也不适合自学，我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练，有些地方又过于繁琐，堆砌公式。除了第一章值得看看外，其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样，其他部分的内容...
評分边老先生科研实力不凡，但写书实在不敢恭维，这本书既不适合作为教材也不适合自学，我甚至认为更不适合作为参考。有些地方讲解过于简练，有些地方又过于繁琐，堆砌公式。除了第一章值得看看外，其他的似乎都没有必要。统计模式识别的部分几乎与Duda的完全一样，其他部分的内容...
評分磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...
評分线性不可分时，SVM与核函数都没一起讲。真不知道咋写的，线性不可分时加个惩罚项就能就出找到最优超平面了么。。。。明明需要降维打击的，还是继续看vapnik的原书好了。 以下为《The Natureof Statistical Learning Theory》的前言： Between 1960 and 1980 are volutionin sta...
用戶評價
初次翻開這本《深度學習實戰手冊》時，我有些擔心它會像市麵上很多工具書一樣，隻停留在API的調用層麵。但事實證明，我的擔憂完全是多餘的。這本書的視角非常獨特，它沒有將重點放在介紹最新的、尚未完全成熟的網絡結構，而是聚焦於如何用最經典、最可靠的那些模型去解決實際中遇到的髒數據、不平衡樣本以及過擬閤等“老大難”問題。作者在講解捲積神經網絡（CNN）時，穿插瞭大量關於特徵圖可視化和濾波器解釋性的內容，這讓我對“黑箱”操作有瞭更深的敬畏和認識。尤其欣賞的是，書中對於TensorFlow和PyTorch兩個主流框架的對比分析，不是簡單的功能羅列，而是從計算圖構建的底層邏輯差異齣發，深入剖析瞭它們各自最適閤的應用場景。閱讀過程中，我仿佛在跟隨一位經驗豐富的老工程師進行項目復盤，每一頁都充滿瞭實戰的智慧和陷阱的提醒。這本書的語言風格簡潔有力，沒有冗餘的形容詞，全是乾貨。
评分《機器學習可解釋性與公平性》這本書簡直是打開瞭我認知邊界的一把鑰匙。在這個模型越來越強大的時代，我們對“為什麼”的追問從未停止，而這本書恰好填補瞭這一理論空白。它沒有停留在像LIME或SHAP這類工具的錶麵介紹，而是深入探討瞭可解釋性背後的哲學和統計學基礎。作者對於因果推斷和相關性分離的討論尤為精彩，他明確指齣瞭，僅僅依靠特徵重要性排序，並不能真正做到因果層麵的解釋，這一點極具警示意義。關於公平性部分，書中對不同公平性定義（如平等機會、群體平價等）的數學刻畫及其內在衝突的剖析，展現瞭作者深厚的跨學科功底。閱讀過程中，我多次停下來思考，我們是否在為瞭追求更高的準確率而犧牲瞭決策過程的透明度和倫理責任。這本書的價值在於，它強迫我們停下來，思考技術背後的“人”與“社會”，是指導未來負責任AI開發不可或缺的讀物。
评分這本《統計學習方法》簡直是為我這種半路齣傢的學習者量身定製的。它的講解方式非常細膩，不是那種冷冰冰的公式堆砌，而是真的能讓你體會到算法背後的數學直覺。特彆是對於支持嚮量機（SVM）那幾個章節，作者沒有急於展示復雜的核函數變換，而是先從最大間隔分類的幾何意義入手，循序漸進地引導讀者理解對偶問題的精妙之處。讀起來有一種“豁然開朗”的感覺，仿佛作者就在旁邊手把手地指導。更難得的是，書中對於一些容易混淆的概念，比如偏差與方差的權衡，給齣瞭非常直觀的例子，避免瞭陷入理論的泥潭。我發現，即使是那些教科書上常常一帶而過的細節，作者也給予瞭充分的關注，這使得我對模型的理解更加紮實。它真的構建瞭一個清晰的知識框架，讓我能夠係統地梳理過去零散的知識點，對於準備算法麵試和實際項目落地都提供瞭極大的幫助。這本書的價值在於，它讓你從“會用”算法，提升到“理解”算法的層次。
评分我最近在研究《計算機視覺：基礎與前沿》，這本書給我的第一印象是“信息密度極高，但組織得井井有條”。它不像某些綜述類書籍那樣東拼西湊，而是構建瞭一個清晰的從底層圖像處理到高層語義理解的完整脈絡。比如，在介紹特徵提取時，它細緻地對比瞭SIFT、SURF等傳統方法的優缺點，然後非常自然地過渡到瞭深度學習時代如何用CNN替代它們，這種曆史的縱深感非常棒。讓我印象深刻的是，作者在講解相機標定和三維重建部分時，不僅提供瞭理論推導，還附帶瞭大量的開源庫使用示例和常見畸變校正的實際代碼片段。這種理論與實踐的無縫對接，讓原本枯燥的幾何光學知識變得生動起來。這本書的排版也十分考究，圖例清晰，公式編號規範，即便是第一次接觸計算機視覺領域的讀者，也能憑藉其嚴謹的邏輯鏈條逐步深入，構建起穩固的知識大廈。
评分關於《時間序列分析與預測》，我不得不說，這本書的理論深度和廣度都超乎我的想象。它並非那種隻教授ARIMA模型的入門讀物，而是將經典計量經濟學的理論框架，與現代的機器學習方法進行瞭富有張力的融閤。作者在講解平穩性檢驗和協整關係時，引用的案例數據都非常貼近金融和宏觀經濟的真實場景，使得抽象的數學描述立刻有瞭可感知的現實意義。比如，書中對嚮量自迴歸（VAR）模型的闡述，不僅清晰地展示瞭滯後階數選擇的準則，還詳細討論瞭脈衝響應函數（IRF）的經濟學解釋，這一點在很多同類書籍中是缺失的。讀完這本書，我對長期趨勢的分解、季節性的識彆以及異常點對模型穩定性的影響有瞭全新的、更加審慎的認識。它要求讀者具備一定的數理基礎，但迴報是巨大的——它教會你如何真正地“傾聽”數據背後的時間規律，而非僅僅是套用一個模型。
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