具体描述
《模式识别》在完美地结合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、动态编程和用于顺序数据的隐马尔可夫模型、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，主要更新了关于支持向量机和聚类算法的内容，重点研究了图像分析、语音识别和声音分类的特征生成。每章末均提供有习题与练习，且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域是图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。
作者简介
Serclios Theodoridis于1973年在雅典大学获得物理学学士学位，又分别于1975和1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。自1995年，他是希腊雅典大学信息与通信系教授。他有4篇论文获得IEEE的神经网络会刊的卓越论文奖，他是IET和IEEE高级会员。
Konstatinos Koutroumbas，1989年毕业于希腊佩特雷大学的计算机工程与信息学院，1990年在英国伦敦大学获得计算机科学硕士学位，1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年任职于希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院，是国际知名的专家。
目录信息
读后感
5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...
评分阅读这本书籍的时候，才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本，好好学习数学吧。 建议：读此本书，要有强悍的数学知识网。（针对入门者） 针对自己情况，学习难点： - 许多数学知识（尤其是概率论方面的知识）欠缺，需要重新学习。 - 内容多，知识量大，要...
评分5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...
评分阅读这本书籍的时候，才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本，好好学习数学吧。 建议：读此本书，要有强悍的数学知识网。（针对入门者） 针对自己情况，学习难点： - 许多数学知识（尤其是概率论方面的知识）欠缺，需要重新学习。 - 内容多，知识量大，要...
评分5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...
用户评价
这本书真是让我大开眼界，它像一把精巧的钥匙，打开了我对数字世界深层运作机制的一扇门。我一直对那些看似“智能”的系统背后的原理感到好奇，比如人脸识别软件是如何瞬间锁定目标的，又比如语音助手是如何理解我那些含糊不清的指令的。这本书没有给我那些晦涩难懂的数学公式堆砌，而是用一种极其生活化的方式，将那些复杂的算法逻辑剥丝抽茧地呈现在我面前。它详细描述了信号的预处理过程，如何将现实世界中那些无序的、充满噪声的数据转化为计算机可以理解的“语言”。特别是关于特征提取的部分，作者的阐述简直是艺术品级别的——如何从一堆杂乱的点阵中提炼出“眼睛”、“鼻子”这些本质的几何属性，而不是仅仅停留在像素值的层面。读完后，我感觉自己仿佛站在了更高的地方，俯瞰着那些曾经神秘莫测的技术是如何一步步构建起来的。这不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于“感知”的哲学思考，让我们重新审视人与机器之间界限的模糊化。那种豁然开朗的感觉，是最近阅读体验中最强烈的。
评分我发现这本书在处理**不确定性**这一核心议题上，展现出了一种罕见的成熟和平衡。它没有天真地宣称任何算法能够完美解决现实世界中的所有模糊性，反而花了相当篇幅去探讨鲁棒性（Robustness）的重要性。书中详细区分了哪些错误是由于模型自身的结构缺陷导致的，哪些是源于输入数据的内在随机性和噪声。对于模糊集合理论和支持向量机（SVM）等处理边界情况的工具，作者的描述非常到位，强调了它们是如何通过构造最优超平面来最小化分类器在决策边界上的不确定性影响的。这种严谨的态度让我非常信服，它让我明白，好的“识别”不是追求百分之百的正确，而是要以可控的、可量化的风险，在不确定的信息中做出“最不坏”的决策。这本书读完后，我对“信息”的价值和局限性都有了更深层次的理解，这对于我未来在任何需要基于数据做判断的领域，都将是宝贵的财富。
评分坦白说，我原本对这类偏向理论基础的书籍是抱有抗拒心理的，担心读起来会像啃石头一样枯燥乏味。然而，这本书的叙事节奏掌控得极佳。它不是那种教科书式的、平铺直叙的介绍，而是充满了巧妙的案例穿插。比如，当讲到聚类分析时，作者没有直接抛出K-means算法的推导，而是先描述了一个自动给客户群体画像的商业场景，让我立刻明白了这项技术在现实中的痛点价值。接着，它才优雅地引入算法，每一步的逻辑都像是为了解决前面那个商业问题量身定制的。这种“先问题，后工具”的结构，极大地增强了阅读的代入感和目的性。更令人称赞的是，它对不同分类器之间的优缺点对比分析非常中肯且深入，没有偏袒任何一种技术，而是客观地指出了它们在过拟合、计算复杂度上的权衡点。这本书就像一位经验老到的向导，知道何时该加速，何时该停下来欣赏风景，让我在不感到压力的情况下，构建起了坚实的知识框架。
评分这本书的排版和插图设计，简直是强迫症患者的福音。在阅读技术书籍时，很多时候图表是辅助理解的关键，但常常因为模糊不清或布局混乱而适得其反。这本书的图例清晰锐利，色彩搭配得体，特别是那些用于可视化高维空间投影的图，每一个轴的标注都精确无误，让复杂的降维过程一目了然。此外，作者在章节末尾设置的“思考与辨析”环节设计得非常巧妙。它不是简单的习题，而是抛出一些开放性的、带有争议性的观点，比如“当数据量足够大时，模型的复杂度是否不再是主要瓶颈？”这类问题，迫使读者跳出书本的既有结论，进行批判性思考。这种互动式的设计，极大地提升了阅读的参与度和知识的内化效率。这本书在细节上的打磨，体现了作者对读者体验的尊重，绝非应付了事之作。
评分这本书的深度和广度着实让我感到震撼，它远远超出了我对一个入门级“模式识别”读物（如果它算入门的话）的预期。我特别欣赏作者对不同范式切换时的那种流畅过渡。它没有固步自封于传统的统计学方法，而是大胆地将近年来深度学习在特征工程上的突破也纳入了讨论范畴。虽然深度学习部分没有展开到代码实现层面，但它清晰地解释了为什么深层网络能够自动学习到比传统人工设计更优越的特征表示，这对于理解当前人工智能热潮的底层逻辑至关重要。更让我耳目一新的是，书中对“错误率的几何意义”的阐述。作者用非常直观的几何图形解释了贝叶斯决策理论中的最小错误率边界，让我这个在大学里一直对概率论感到头疼的人，终于找到了一个感性的抓手来理解这背后的数学美感。这本书的视野足够开阔，足以支撑起一个研究生的初步调研需求。
评分经典书籍
评分有一定介绍的算法手册。可以让你对很多类算法有一定的了解，但不能让你对某一类算法有深入的了解。包括了的clustering算法相当丰富。
评分曾今的最爱
评分额。觉得这本书写得很糟糕。不推荐。
评分特别难。。。不过很系统
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