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出版者:Wiley-Interscience

作者:Richard O. Duda

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-6-4

价格:USD 186.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471703501

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模式识别：从理论基石到前沿应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的模式识别领域概览，涵盖从经典理论到最新研究进展的广阔知识体系。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在理论的深度与实际应用的广度之间取得完美的平衡，是致力于深入理解和掌握模式识别技术的研究人员、工程师和高年级本科生、研究生的理想参考资料。 第一部分：基础与数学框架 本书的开篇部分将读者带入模式识别的理论核心。我们首先对模式识别的基本概念、历史演变和核心任务进行了界定，明确了“模式”在不同学科背景下的含义，并确立了监督学习、无监督学习和半监督学习的基本范式。 随后，重点转向支撑整个领域的概率论与统计学基础。这部分内容不仅复习了必要的概率密度函数、随机变量的期望与方差等基础概念，更着重于贝叶斯决策理论的详尽阐述。我们将深入探讨最小错误率分类器（Bayes Classifier）的推导过程，分析在不同先验概率和似然函数假设下分类器的性能特性。通过详细的数学推导，读者将理解如何构建最优的概率分类器。 此外，统计决策论被系统地引入，包括损失函数的设计、风险最小化原则，以及如何处理参数估计中的不确定性。我们专门辟出一章，用于讨论最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP），对比它们在有限样本和模型复杂性控制方面的优劣。 第二部分：特征工程与数据表征 模式识别的成功在很大程度上依赖于对数据的有效表征。本部分聚焦于特征的选择、提取与降维技术。 首先，我们详细分析了特征选择的必要性，并分类介绍了过滤法（Filter Methods，如方差选择、卡方检验）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如Lasso回归的系数筛选）。每种方法的内在原理、计算复杂度及其对模型性能的影响都得到了详尽的剖析。 在特征提取方面，本书深入探讨了主成分分析（PCA）的数学原理，包括协方差矩阵的特征值分解，以及PCA在维度爆炸问题中的应用。更进一步，我们介绍了线性判别分析（LDA），阐明了其与PCA在优化目标上的根本区别——LDA致力于最大化类间散度并最小化类内散度。对于非线性数据的处理，核PCA（KPCA）被作为一种非线性降维工具进行了介绍。 数据预处理技术，如数据标准化、归一化以及缺失值处理的稳健方法，也占据了重要篇幅，确保读者能够为后续的分类或聚类算法准备高质量的输入。 第三部分：核心分类器与模型构建 本部分是全书的核心，详细介绍了构成现代模式识别系统的各种关键算法。 线性分类器的讨论从最基础的感知机（Perceptron）开始，逐步过渡到支持向量机（SVM）的理论精髓。对于SVM，本书不仅解释了最大间隔超平面的几何意义，还详细推导了对偶问题的求解，并清晰地阐述了核技巧（Kernel Trick）如何使线性分类器能够处理高维非线性可分数据。 基于树的模型部分，首先介绍了决策树（Decision Trees）的构建过程，重点分析了信息增益、Gini不纯度等分裂标准的选择。随后，我们将扩展到集成学习方法：随机森林（Random Forests）的构建机制、Bagging的原理，以及梯度提升机（GBM）和XGBoost/LightGBM等前沿提升框架的迭代优化思想。 基于实例的学习，特别是K近邻（K-NN）算法，被从其距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度）的选择及其对分类边界的影响角度进行了深入探讨。 第四部分：聚类、估计与模型评估 在无监督学习范畴内，本书对聚类分析进行了系统的梳理。K-均值（K-Means）算法的迭代优化过程、初始化策略（如K-Means++）被详细分析。此外，层次聚类（Hierarchical Clustering）的凝聚（Agglomerative）和分裂（Divisive）方法，以及DBSCAN（基于密度的聚类）在发现任意形状簇上的优势，都得到了充分的解释。 在模型评估方面，本书强调了交叉验证（Cross-Validation）的重要性，并深入讨论了偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。对于分类任务，我们详细解析了混淆矩阵（Confusion Matrix）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC指标的计算及其在不平衡数据集中的应用价值。 第五部分：神经网络与深度学习的初步接触 鉴于现代模式识别与深度学习的紧密联系，本书在最后部分引入了人工神经网络（ANN）的基础结构。我们从多层感知机（MLP）的结构出发，解释了前向传播和反向传播（Backpropagation）算法的数学推导和计算流程。激活函数（如Sigmoid, ReLU）的选择及其对梯度消失问题的潜在影响被纳入讨论。 虽然不深入复杂的深度学习架构，但这一部分为读者理解如何利用梯度下降法优化复杂非线性模型奠定了必要的理论基础，连接了传统统计学习与现代计算智能的桥梁。 全书通过大量的理论推导、图示说明和对核心算法思想的深刻剖析，旨在培养读者独立分析、设计和实现复杂模式识别系统的能力。

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我一直对数据科学领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在理解和应用各种机器学习算法方面。在寻找合适的教材时，《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》无疑是其中的佼佼者。这本书的优点在于其严谨的学术性和卓越的实践指导性。作者在讲解理论知识时，循序渐进，逻辑清晰，能够让人深入理解算法背后的数学原理。我尤其欣赏书中对各种模型优缺点的深入剖析，以及在不同应用场景下的适用性分析。这对于我选择和优化模型至关重要。而配套的计算机手册，更是将理论与实践无缝衔接。它提供的Python代码，不仅易于理解和修改，而且覆盖了模式识别领域的核心算法。我尝试用书中的代码来解决实际问题，效果令人满意。例如，在分析用户行为数据时，我使用了书中的贝叶斯分类器，并结合了特征工程的方法，成功地识别出具有高转化潜力的用户群体。手册中的实验设计，更是引导我一步步地探索算法的性能，并学习如何进行模型调优。这套书为我提供了一个系统化的学习框架，让我能够更自信地应对数据科学领域的各种挑战。我强烈推荐给所有对模式识别和机器学习感兴趣的读者，尤其是在校学生和从事数据分析相关工作的专业人士。

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我是一名在读的研究生，一直以来，模式识别都是我学习生涯中的一个重要课题。在寻找合适的教材时，我尝试过许多不同的书籍，但都未能完全满足我的需求。直到我遇到了《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》。这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。作者在讲解理论知识时，深入浅出，逻辑严谨，能够让人在理解核心概念的同时，也能够窥见其背后的数学原理。尤其是在介绍贝叶斯分类器和最大似然估计等内容时，作者的讲解清晰而透彻，让我对统计学习方法有了更深入的理解。而配套的计算机手册，更是将理论与实践完美地结合在了一起。书中提供的Python代码，不仅能够运行，而且结构清晰，注释详细，非常适合用来学习和理解各种算法的实现细节。我曾经花费大量时间来理解一个复杂的算法，但通过阅读这本书中的代码，我能够很快地掌握其精髓。手册中的实验部分，也设计得非常巧妙，能够引导读者一步步地去探索算法的性能，以及如何优化模型。这种“实验驱动”的学习方式，让我能够更好地检验自己对理论的理解，并发现潜在的知识盲点。此外，这本书的排版和设计也十分出色，文字清晰易读，图表丰富直观，为我提供了一个愉悦的学习体验。总而言之，这套书是我近年来学习过程中遇到的最优秀的一套教材，它不仅提升了我的学术研究能力，也为我未来的职业发展奠定了坚实的基础。我强烈推荐所有对模式识别和机器学习感兴趣的读者，尤其是研究生和从事相关领域研究的人员，都应该认真研读这本书。

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这本书对我来说，就像是一次智慧的洗礼。在接触《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》之前，我对模式识别的理解，仅仅停留在一些零散的、不成体系的概念上。然而，这本书以其独特的视角和深刻的洞察力，将整个模式识别的知识体系梳理得井井有条。作者在讲解时，不仅注重理论的深度，更强调了概念之间的联系，让我能够构建起一个完整的知识框架。我特别喜欢作者在介绍各种算法时，所展现出的那种“以终为始”的思维方式，即先抛出问题，再一步步地揭示解决问题的路径。这种方式让我能够更好地理解算法设计的初衷和核心思想。而配套的计算机手册，更是为我的学习增添了无限的乐趣。通过动手实践，我能够更直观地感受到算法的魅力，并学会如何将其应用于实际问题。我甚至能够通过修改代码，来观察不同参数对模型性能的影响，这种探索式的学习过程，让我受益匪浅。这本书不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它培养了我一种独立思考和解决问题的能力。我感觉自己像是获得了一把打开未知世界大门的钥匙，而这套书，就是那把最精密的钥匙。

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作为一名软件工程师，我一直希望能够深入了解模式识别这个领域，并将其应用到我的项目中。《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》为我提供了绝佳的学习机会。这本书的优点在于其理论的全面性和实践的指导性。作者在讲解各类分类器和聚类算法时，不仅清晰地阐述了算法的原理，还深入剖析了其数学基础，这对于我这样的技术背景的读者来说，是非常有价值的。同时，配套的计算机手册更是将理论与实践紧密地联系起来。它提供的Python代码，不仅仅是简单的实现，更是一种高质量的代码风格的示范。我学会了如何使用scikit-learn等库来实现各种模式识别算法，并能够根据具体的需求进行参数调优和模型选择。手册中的案例研究，更是让我看到了模式识别技术在实际项目中的应用场景，例如在图像识别和文本分类方面，我从中获得了许多灵感。这本书让我对模式识别有了更系统、更深入的认识，也为我未来的职业发展提供了更广阔的空间。我不仅掌握了新的技术，更重要的是，我学会了一种严谨的科学研究方法，以及一种解决复杂问题的思维模式。我相信，这套书将是我职业生涯中一份宝贵的财富，它将持续地为我提供知识和启示。

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我是一名对新兴技术充满好奇心的普通读者，之前对模式识别的了解仅限于一些碎片化的信息。然而，《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》彻底改变了我对这个领域的认知。这本书的语言非常平实易懂，即使是对于没有深厚数学背景的读者，也能够轻松理解。作者用非常生动的比喻和实例，将抽象的模式识别概念讲解得十分透彻。我尤其喜欢书中关于“特征提取”的章节，它通过大量的图示和例子，让我明白了如何从原始数据中提取出有用的信息，这对于我理解很多AI应用背后的逻辑非常有帮助。配套的计算机手册更是让我跃跃欲试，我尝试跟着手册中的步骤，使用Python实现了一些简单的分类模型，并取得了成功。这种“学以致用”的感觉，让我非常有成就感。它不仅让我学会了技术，更重要的是，它点燃了我对人工智能领域探索的热情。这本书让我看到了一个充满可能性的未来，也让我意识到，掌握这些技术，能够让我更好地理解和适应这个快速变化的时代。我真心推荐给所有对人工智能感兴趣，想要了解模式识别原理的读者，无论你是学生还是工作人士，都能从中受益匪浅。

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作为一名在校的博士生，我一直在寻找一本能够深入理解模式识别核心理论并兼顾实践操作的教材。《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》无疑是我的不二之选。这本书的理论深度和广度都令我印象深刻，作者在讲解诸如判别函数、决策理论、统计模式识别等核心概念时，逻辑严谨，论证充分，让我能够对这些概念有深刻的理解。尤其是在介绍支持向量机和核方法时，作者的讲解细致入微，不仅阐述了其数学原理，还深入探讨了其在实际应用中的优势。而配套的计算机手册，更是为我的研究提供了强大的支持。它提供的Python代码，不仅实现清晰，而且能够直接运行，让我能够快速验证理论，并在此基础上进行更深入的探索。手册中的实验部分，设计得非常巧妙，能够引导我理解不同算法的特性，以及如何根据具体的研究问题选择合适的模型。我曾利用书中的方法，在我的研究项目中取得显著的进展。这套书为我提供了一个系统性的学习框架，也让我能够以更严谨的学术态度去对待模式识别的研究。我强烈推荐给所有从事相关领域研究的研究生和学者，它将为你们的研究提供宝贵的指导和支持。

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我一直对人工智能领域抱有浓厚的兴趣，但苦于没有找到一本能够系统引导我的教材。《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》的出现，彻底改变了我的学习困境。这本书从最基础的概率论和统计学概念出发，逐步构建起模式识别的理论框架。作者的讲解方式非常独特，他善于用生动的比喻和形象的例子来解释抽象的数学概念，使得那些原本令人生畏的公式变得易于理解。例如，在解释“过拟合”时，作者用了一个非常形象的比喻，让我一下子就明白了其中的道理。而配套的计算机手册，则是我从“听故事”到“做事情”的转变的关键。手册中的代码，不仅仅是功能的实现，更是一种思维方式的展现。通过阅读和修改这些代码，我学会了如何将理论知识转化为实际的解决方案，如何进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估。我印象最深的是，手册中关于“模型评估”的部分，它详细地介绍了各种评估指标，以及如何根据不同的应用场景选择合适的评估方法。这对于我来说，是至关重要的。这本书让我意识到，模式识别不仅仅是关于算法本身，更是一种解决问题的思维模式。它教会我如何去分析问题，如何去构建模型，如何去迭代优化，最终达到解决问题的目的。我感觉自己像是获得了一把能够打开人工智能大门的钥匙，而这套书就是那把最关键的钥匙。

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这本书简直是打开了我的新世界大门！在接触到这本书之前，我对模式识别的概念只是模糊的了解，觉得它是一个抽象而遥远的技术领域。然而，这本《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》彻底颠覆了我的看法。它不是一本枯燥的理论堆砌，而是一次充满启发性的思维旅程。作者以一种极为清晰和循序渐进的方式，将复杂的模式识别原理分解开来，从最基础的概念讲起，逐步深入到各种算法和应用。我尤其喜欢作者在解释各种分类器时，那种抽丝剥茧般的逻辑推导，让人很容易理解背后的数学原理和直观意义。例如，在讲解线性分类器时，作者不仅给出了代数上的公式，还辅以几何上的解释，让我能够清晰地看到决策边界是如何形成的。而配套的计算机手册更是锦上添花，它不是简单的代码堆砌，而是真正教会你如何将书本上的理论付诸实践。通过动手编写代码，我能够更深刻地理解算法的运作机制，甚至可以对算法进行微调，观察其性能变化。这种理论与实践的完美结合，让我对模式识别的掌握达到了一个新的高度。这本书不仅适合初学者，即使是已经对模式识别有所了解的研究者，也能从中获得新的启发和更深的理解。它教会我如何系统地思考问题，如何分析数据，如何选择合适的模型，以及如何评估模型的性能。这是一种能力，一种在未来人工智能时代不可或缺的核心能力。我真的非常庆幸能够接触到这样一本优秀的教材，它不仅提升了我的专业知识，更重要的是，它激发了我对这个领域更深入探索的兴趣。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我的实际项目中，去解决一些有趣的问题。

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老实说，一开始我拿到这套书时，并没有抱有太高的期望，因为市面上类似的教材实在太多了，很多都流于表面，或者过于晦涩难懂。但是，《Pattern Classification 2nd Edition with Computer Manual 2nd Edition Set》给我带来了巨大的惊喜。它最大的优点在于其“落地性”和“可操作性”。很多时候，理论知识的学习会让人觉得有些“虚”，不知道如何将其转化为实际的解决问题的能力。但这本书，尤其是配套的计算机手册，却很好地弥补了这一点。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“怎么做”。通过书中提供的代码示例，我得以亲手实践各种模式识别算法，比如支持向量机、决策树、神经网络等等。这种“动手实践”的过程，远比单纯阅读文字更能加深理解。我甚至可以修改代码中的参数，观察结果的变化，从而更直观地理解不同参数对模型性能的影响。此外，书中的例子也十分贴近实际应用，涵盖了图像识别、文本分类、语音识别等多个领域，这让我能够看到模式识别技术是如何在现实世界中发挥作用的。作者在编写计算机手册时，充分考虑到了读者的学习路径，从最简单的环境搭建，到各个算法的实现，都做了详尽的说明。即使是对编程不太熟悉的读者，也能在手册的指导下轻松上手。这种“手把手教学”的方式，极大地降低了学习门槛，让原本看起来高深莫测的模式识别技术变得触手可及。对于想要进入人工智能领域，或者希望提升自己数据分析和机器学习技能的读者来说，这套书绝对是不可多得的宝藏。它不仅提供知识，更提供了一种解决问题的框架和方法论，让你能够自信地应对各种挑战。

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