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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Richard O. Duda

出品人:

页数:654

译者:

出版时间:2000-11

价格:USD 155.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471056690

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
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《模式识别导论：从基础理论到前沿应用》 第一部分：基础理论与数学基石 本书旨在为读者构建一个坚实而全面的模式识别（Pattern Recognition）理论框架。我们深知，高效的模式识别依赖于扎实的数学基础。因此，本书的开篇将系统梳理支撑该领域的关键数学工具。 第一章：概率论与统计推断的复兴 本章首先回顾经典概率论的公理体系，重点阐述随机变量、联合分布、条件概率以及贝叶斯定理在分类决策中的核心作用。随后，我们深入探讨统计推断，涵盖点估计（如最大似然估计MLE与最大后验估计MAP）和区间估计。特别关注非参数密度估计方法，如核密度估计（KDE）及其在应对小样本或高维数据时的适用性与局限。我们将引入信息论的基本概念，如熵、互信息，作为衡量数据不确定性和特征有效性的重要指标，为后续的特征选择奠定理论基础。 第二章：线性代数与几何视角 模式识别的许多核心算法，无论是降维还是分类边界的构建，都深深植根于线性代数。本章详细阐述向量空间、矩阵分解（特别是奇异值分解SVD和特征值分解EVD）在数据表示和降维中的应用。我们着重分析如何利用投影矩阵来理解数据流形，并介绍二次型与正定矩阵在度量空间和距离计算中的重要性。几何观点被贯穿始终，例如，如何将分类问题转化为在高维空间中寻找最优超平面的过程。 第三章：最优化方法在决策中的作用 模式识别中的学习过程本质上是一个最优化问题，即最小化某个损失函数或最大化某个似然函数。本章聚焦于优化算法的原理和实践。我们将从凸优化基础出发，详细介绍梯度下降法及其变体（如SGD、Adam），并分析共轭梯度法和牛顿法的收敛特性。对于涉及约束条件的优化问题，如支持向量机（SVM）的求解，我们将深入剖析拉格朗日乘数法和KKT条件，理解对偶问题的强大威力。 第二部分：经典模式识别模型 在奠定理论基础后，本书转向对经典、行之有效的模式识别模型的深入剖析，这些模型至今仍是理解更复杂算法的基石。 第四章：基于距离与判别函数的分类器 本章首先考察基于实例的学习方法，特别是K近邻（K-NN）算法。我们将讨论距离度量的选择（欧氏、马氏、Jaccard等）对K-NN性能的决定性影响，并探讨如何通过近邻的权重分配来平滑决策边界。随后，重点转向判别函数。我们详尽阐述线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），分析它们在数据满足正态性假设下的最优性，并探究如何通过Fisher判别准则来最大化类间可分性。 第五章：生成模型与贝叶斯分类器 生成模型的核心在于学习数据的联合概率分布 $P(X, Y)$。本章集中讲解朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，分析其“特征条件独立性”假设的实际意义及其在文本分类中的高效性。我们将探讨高斯朴素贝叶斯以及如何处理连续型特征。此外，我们也会回顾贝叶斯决策理论的完整框架，引入最小风险决策（Minimum Bayes Risk）的概念，并讨论如何根据成本矩阵来优化分类策略。 第六章：决策树与集成学习的构建 决策树以其直观性和易解释性而著称。本章详细介绍ID3、C4.5和CART算法，重点解析信息增益、基尼指数等分裂准则的计算细节。随后，我们将目光投向如何通过集成方法提升单一模型的鲁棒性与精度。我们将系统介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBDT）的迭代机制，揭示它们如何通过多样化和误差补偿来构建强大的预测模型。 第七章：支持向量机（SVM）：最大化间隔的艺术 SVM被誉为统计学习的里程碑之一。本章将详细推导线性SVM的优化目标，并深入讲解核函数（Kernel Function）的概念，特别是径向基函数（RBF）如何将数据映射到高维特征空间以解决非线性可分问题。我们将区分硬间隔与软间隔SVM，并阐述松弛变量和正则化参数 $C$ 在平衡拟合精度与泛化能力中的作用。 第三部分：数据降维与特征工程 有效的数据处理是模式识别成功的关键。本部分着重于如何从高维数据中提取有效信息并减少冗余。 第八章：特征选择与提取的策略 本章区分特征选择（Selection）与特征提取（Extraction）。在特征选择方面，我们探讨过滤法（Filter Methods，如方差阈值、卡方检验）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如L1正则化）。在特征提取方面，我们将详述主成分分析（PCA）的数学原理，并讨论其在数据可视化和噪声去除中的应用。同时，我们也会介绍线性判别分析（LDA）作为一种监督式的特征提取方法，并将其与PCA进行对比。 第九章：流形学习与非线性降维 当数据内在结构是非线性时，PCA等线性方法往往失效。本章引入非线性降维技术。我们将详细讲解等度量映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE），理解它们如何尝试在高维数据中保持局部几何结构，并在低维嵌入空间中重构数据流形。这些方法为理解复杂高维数据的内在低维表示提供了新的视角。 第四部分：现代模式识别：深度学习的基石 在算法快速迭代的今天，深度学习已成为模式识别领域的主流范式。本部分将连接传统方法与现代神经网络。 第十章：人工神经网络与反向传播 本章作为深度学习的入门，首先介绍感知机（Perceptron）的局限性。随后，我们构建多层前馈网络（MLP），详细解析激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体）的特性。核心内容在于反向传播算法（Backpropagation），我们将用清晰的链式法则推导来解释梯度计算的效率，并讨论梯度消失/爆炸问题的成因与缓解策略。 第十一章：卷积神经网络（CNN）的结构与应用 CNN是处理图像和网格数据的核心工具。本章专注于卷积层、池化层（Pooling）以及全连接层的设计。我们将剖析不同感受野和步长对特征提取的影响。重点分析经典架构，如LeNet-5、AlexNet，并讨论现代网络设计中的残差连接（Residual Connections）如何使得训练超深网络成为可能。 第十二章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于时间序列和自然语言处理等序列数据，RNN是基础。本章讲解标准RNN的结构与挑战（如长期依赖问题）。随后，我们将深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，理解它们如何精确控制信息的遗忘与更新，从而有效捕捉序列中的长期依赖关系。 结语：评估与未来展望 全书最后将探讨模式识别系统的评估标准，包括交叉验证、性能指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积AUC）的意义，以及模型选择与正则化的重要性。我们将简要展望领域前沿，如自监督学习和对抗性样本对模型鲁棒性的挑战。 本书结构严谨，理论与实践并重，力求使读者不仅掌握“如何使用”算法，更能深刻理解“为何有效”，为后续深入研究打下坚实基础。

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☆☆☆☆☆

http://halllv.spaces.live.com/Blog/cns!10EFD22C2AE2406A!178.entry

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

在我开始阅读之前，就听闻了许多关于这本书的赞誉，说它是模式识别领域的“圣经”之一。出于好奇和学习的驱动，我终于入手了这本书。当我翻阅第一页时，就感受到一种扑面而来的学术气息，那种严谨的逻辑和清晰的表述，让我对即将开始的阅读之旅充满了期待。书中对数学概念的引入，比如线性代数、概率论和统计学，都处理得相当到位，既保证了理论的严谨性，又不会让初学者望而却步，仿佛作者在用一种循序渐进的方式，搭建起一座通往高级模式识别技术的桥梁。我特别留意到书中对不同算法的比较和分析，这种深度和广度是我在其他教材中很难找到的。它不仅仅是罗列算法，更是在深入剖析它们的原理、优缺点以及适用场景。我仿佛已经看到了自己通过这本书，能够独立分析和解决各种复杂的数据问题。这本书的厚度本身就是一种承诺，承诺着丰富的知识和深刻的洞察，我相信它会极大地拓展我的认知边界，为我的学习和研究提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我在研究过程中，一直需要一本能够系统性地梳理模式识别理论的书籍。这本书的出现，恰好满足了我的需求。它以一种高度概括和精炼的方式，将模式识别的核心概念和方法呈现出来。我尤其欣赏书中对理论的严谨推导，以及对算法的深入剖析，这使得我对这些工具的理解不再停留在表面。我仿佛看到自己通过这本书，能够清晰地认识到各种算法之间的内在联系和区别，并能根据实际问题选择最合适的算法。我非常期待书中关于分类器设计和模型评估的部分，因为这直接关系到最终的识别效果。这本书的价值，在于它为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够在复杂的研究问题中，有条不紊地进行分析和探索。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据科学领域摸索多年的从业者，我一直寻求一本能够系统性地梳理模式识别理论的书籍。这本书的出现，无疑是满足了我长久以来的渴望。它没有华丽的辞藻，没有故弄玄虚的表述，只有扎实的理论基础和严谨的逻辑推理。我尤其欣赏书中对数学原理的讲解，它们不是独立的理论，而是紧密服务于算法的构建和理解。我仿佛看到这些枯燥的数学公式，在作者的笔下焕发出生命力，成为了理解复杂模型的钥匙。书中对各种监督学习和非监督学习算法的深度剖析，让我对这些强大的工具有了前所未有的认识。我特别期待书中关于模型评估和选择的章节，因为这直接关系到算法的实用性和可靠性。这本书的价值，在于它提供了一个清晰的框架，让我可以将零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。我深信，这本书将成为我职业生涯中重要的参考资料，引领我在数据科学的道路上走得更远。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次拿到这本书时，就被它的厚重感和内容所吸引。它不仅仅是一本教科书，更像是一本关于数据科学的百科全书。书中从最基础的概率论和统计学概念，到复杂的机器学习算法，都进行了深入的讲解。我特别欣赏书中对数学原理的严谨推导，这让我能够真正理解算法背后的逻辑，而不是仅仅停留在表面。我仿佛看到自己通过这本书，能够清晰地认识到各种模式识别技术之间的联系和区别，并能根据实际问题选择最合适的解决方案。我非常期待书中关于贝叶斯分类器和支持向量机的详细讲解，因为我知道这些方法在实际应用中非常有效。这本书的价值，在于它提供了一个完整的知识体系，让我能够系统性地学习和掌握模式识别的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析和机器学习充满热情的学生，在众多推荐书中，这本书的名字反复出现。当它终于摆在我面前时，我被它的外观所吸引，简约的设计背后蕴含着内容的深刻。我迫不及待地翻开，发现它并非枯燥的理论堆砌，而是将抽象的概念具象化，通过大量的图示和例子，将复杂的模式识别原理一一呈现。我尤其欣赏书中对不同算法的介绍，它们之间的联系与区别，以及在不同情境下的应用，都被阐述得淋漓尽致。我感觉自己不再是被动地接收信息，而是主动地参与到知识的构建过程中。这本书就像是一个宝藏，每一次翻阅都能发现新的亮点，每一次深入都能获得更深的理解。我非常期待书中关于特征提取和选择的部分，因为我深知好的特征是成功分类的关键。这本书所带来的，不仅仅是知识的增长，更是思维方式的提升，它教会我如何去思考问题，如何去分解问题，以及如何去寻找解决问题的最佳路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观朴实无华，但却散发出一种经久不衰的学术魅力。我喜欢它那种不事张扬的风格，专注于内容的深度和广度。当我翻开它，就仿佛置身于一个严谨的学术殿堂，作者以其深厚的功底，将模式识别的理论娓娓道来。书中对数学概念的严谨推导，让我深刻理解了算法背后的数学逻辑，而不是仅仅停留在表面的操作。我尤其欣赏书中对不同算法的比较分析，它们在不同应用场景下的表现，以及各自的优缺点，都被阐述得淋漓尽致。我仿佛看到自己通过这本书，能够灵活运用各种工具来解决实际问题。我非常期待书中关于降维和特征选择的讨论，因为我深知这是提升模型效率和准确性的关键。这本书的价值，在于它提供了一个系统性的学习框架，让我能够从宏观到微观，全面地掌握模式识别的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计和印刷质量都属上乘，给人一种专业而可靠的感觉。当我开始阅读时，就被其中清晰的逻辑和严谨的论证所吸引。书中对模式识别的基本概念和理论进行了详尽的阐述，从统计学的基础到机器学习的各种算法，都涵盖得非常全面。我特别喜欢书中对不同算法的详细解释，包括它们的数学原理、优缺点以及适用场景。我感觉自己通过这本书，能够对各种模式识别技术有一个深入的了解，并能够将其应用于实际问题中。我非常期待书中关于神经网络和深度学习的讨论，因为我深知这些技术在当今数据科学领域的重要性。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够启发思考的书籍，它让我开始学会如何去分析数据，如何去构建模型，以及如何去评估模型的表现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露着一股严谨而深邃的气息，纸张的质感触手可及，透露着印刷的考究。我第一次翻开它，就被那排版所吸引，文字清晰，图示精美，每一页都充满了知识的张力。尽管我尚未深入每一章节的细节，但从目录的结构就能感受到作者的用心良苦。它似乎在一步步引领我走向一个庞大而复杂的领域，从基础的理论概念，到各种各样的分类方法，再到评估和优化的策略，整个脉络清晰可见。我尤其期待书中关于各种机器学习算法的阐述，想象着它们如何在实际问题中大放异彩。这本书不仅是一本学习资料，更像是一位经验丰富的导师，它在用一种沉静而有力的声音告诉我，在这个信息爆炸的时代，理解并掌握数据背后的模式是多么重要。我迫不及待地想要沉浸其中，去探索那些隐藏在数据洪流中的规律，去学习那些能够解决现实世界问题的工具。这本书的重量感，也象征着它所承载的知识的厚重，我相信它会成为我学习道路上不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书脊和封面设计都透露着一股严谨的学术风格，让我对即将开始的阅读之旅充满了期待。翻开书页，清晰的字体和精美的插图立刻吸引了我的目光。书中对模式识别的介绍，从基础的统计学原理到各种高级的分类和回归技术，都进行了深入的剖析。我尤其喜欢书中对每种算法的详细讲解，包括它们的数学原理、优缺点以及适用场景，这让我对这些工具的理解更加透彻。我仿佛看到自己通过这本书，能够灵活运用各种技术来解决现实世界中的数据问题。我非常期待书中关于聚类分析和特征提取的讨论，因为我知道这些是数据探索和预处理的关键步骤。这本书的价值，在于它提供了一个全面而深入的学习平台，让我能够在这个快速发展的领域中，不断提升自己的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和机器学习充满好奇的初学者，在接触这本书之前，我对模式识别的概念有些模糊。然而，这本书以一种极其友好的方式，为我打开了新世界的大门。书中清晰的语言和生动的插图，将原本可能枯燥的数学理论变得易于理解。我特别喜欢书中对概念的循序渐进的讲解，从最基础的定义到复杂的算法，每一步都衔接得恰到好处，让我没有丝毫的压力。我仿佛看到了作者在用一种耐心和热情，引导我一步步认识这个奇妙的世界。我对书中关于数据预处理和特征工程的讨论尤为感兴趣，因为我知道这些步骤对于模型的性能至关重要。这本书不仅仅是教授知识，更是在培养我解决问题的能力，它让我开始学会如何去分析数据，如何去构建模型，以及如何去评估模型的表现。我相信，这本书会成为我学习AI道路上的启蒙之作，为我打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

唯一一点是知识点很散。。。

评分☆☆☆☆☆

难死我了。。

评分☆☆☆☆☆

我只能说我没有勇气读完，数学底子实在是太差了，而且这本书的错误实在是太多了，建议看的时候一定要对着勘误看，要不然很坑的！

评分☆☆☆☆☆

Textbook of pattern recognition

评分☆☆☆☆☆

经典入门