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出版者:Spartan Books

作者:M. M Bongard

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1970

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780876711187

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 统计学习
• 图像处理
• 信号处理
• 分类
• 聚类
• 特征提取

《模式识别》 本书深入探讨了模式识别的理论基础、关键算法及其在各个领域的应用。模式识别，顾名思义，是研究如何让计算机“认识”和“理解”数据中蕴含的规律与结构。这门学科的出现，极大地拓展了计算机的能力边界，使其能够超越简单的数值计算，开始“看见”图像、“听懂”语音、“理解”文本，乃至在海量数据中发现隐藏的联系。 核心理论与方法： 本书首先会带领读者走进模式识别的核心理论世界。我们会从概率论与统计学的基本概念入手，这是理解许多模式识别算法的基石。您将学习到如何使用概率分布来描述数据，如何进行统计推断，以及贝叶斯定理在分类问题中的强大作用。 接着，我们将重点介绍各种经典的模式识别方法。这包括： 统计学习方法： 例如，我们将会详细讲解线性判别分析 (LDA) 和二次判别分析 (QDA)，它们通过寻找最优的超平面来分离不同类别的样本。支持向量机 (SVM) 更是模式识别领域的一个里程碑，本书将剖析其核技巧的工作原理，解释它如何将低维数据映射到高维空间以实现线性可分，以及其在处理非线性问题上的卓越表现。此外，K近邻 (KNN) 算法也将被提及，作为一种直观且易于实现的非参数方法，它依赖于样本之间的距离来做出分类决策。 决策树： 这一方法通过构建一系列的“如果-那么”规则来逐步将数据进行划分，其易于理解和解释的特性使其在很多实际应用中备受欢迎。我们将深入探讨不同的分裂准则，如信息增益和基尼不纯度，以及如何避免过拟合。 聚类分析： 与监督学习中的分类不同，聚类是一种无监督学习技术，旨在将相似的数据点分组。本书将详细介绍K-Means算法，一种迭代式的聚类方法，解释其工作流程和优缺点。此外，层次聚类等其他聚类方法也将得到介绍，展示如何构建数据之间的层级关系。 神经网络与深度学习基础： 随着人工智能的飞速发展，神经网络和深度学习已成为模式识别领域不可或缺的力量。本书将为读者打下坚实的基础，介绍感知机、多层感知机 (MLP) 等基本结构，解释反向传播算法如何训练神经网络。虽然不深入探讨最新的深度学习架构，但我们将勾勒出其发展脉络，为读者进一步探索复杂的神经网络模型（如卷积神经网络 CNN 和循环神经网络 RNN）奠定基础。 关键技术与挑战： 除了核心算法，本书还将探讨模式识别过程中面临的关键技术和挑战： 特征提取与选择： 如何从原始数据中提取出最能代表模式的特征是模式识别的关键步骤。我们将介绍各种特征提取技术，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)，它们能够降低数据的维度并突出重要的信息。同时，我们也会讨论特征选择的方法，旨在剔除冗余或不相关的特征，提高模型的效率和准确性。 模型评估与优化： 训练出模型只是第一步，如何评估其性能并进行优化同样至关重要。本书将详细介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数，以及交叉验证等技术，帮助读者科学地衡量模型的优劣。我们还将讨论过拟合和欠拟合的问题，并提供相应的解决方法，例如正则化和调整模型复杂度。 分类与识别： 这是模式识别的终极目标。我们将深入研究各种分类器的工作原理，并分析它们在不同数据集上的表现。无论是二分类还是多分类问题，本书都将提供清晰的指导。 应用领域： 模式识别的触角已经延伸到我们生活的方方面面。本书将通过丰富的案例来展示其强大的应用能力，让读者深刻理解其价值： 计算机视觉： 从人脸识别、物体检测到图像分割，计算机视觉是模式识别最直观的应用领域之一。我们将探讨如何利用模式识别技术让计算机“看懂”图像，识别其中的内容。 自然语言处理 (NLP)： 语音识别、文本分类、机器翻译等 NLP 任务都离不开模式识别。本书将展示如何应用模式识别技术来理解人类语言的奥秘。 生物医学： 疾病诊断、基因序列分析、医学影像识别等都是生物医学领域应用模式识别的典型例子。 金融领域： 欺诈检测、信用评分、股票市场预测等都受益于模式识别技术。 其他领域： 还将涉及工业自动化、推荐系统、安全监控等多个领域的应用实例。 本书特色： 《模式识别》力求在理论深度和实践应用之间取得平衡。本书不仅会严谨地阐述数学原理，还会通过大量的图示和伪代码来辅助理解。我们将努力以清晰、易懂的语言，引导读者逐步掌握模式识别的核心思想和技术。无论您是希望深入了解人工智能底层技术的研究者，还是希望将模式识别应用于实际问题的工程师，本书都将是您不可或缺的学习资源。通过本书的学习，您将能够独立地设计、实现和评估各种模式识别系统，为解决复杂的现实世界问题提供强大的工具。

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这本书最大的问题在于其结构上的散乱和缺乏连贯性。作者似乎把所有他想到的知识点一股脑地堆砌在了这本书里，却完全没有梳理出一条清晰的学习路径。前几章讲的东西，可能要到最后几章才被再次提及，而且没有明确的交叉引用，导致读者必须在脑海中建立一个庞大的知识网络来手动连接这些碎片化的信息。比如，关于特征提取的几种方法，它们之间应该存在明显的递进关系或者并列关系，但在这本书里，它们被分散在了完全不相关的章节中，阅读起来就像是在玩一个需要不断寻找线索的侦探游戏，而不是系统地获取知识。这种编排方式极大地拖慢了学习进度，让人感觉知识点总是处于一种“漂浮”的状态，难以沉淀和内化。我花了大量时间去尝试梳理作者的思路，但最终放弃了，因为作者自己似乎都没有一个统一的框架。

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坦白说，我对于这本书中讨论的某些前沿应用案例感到非常不以为然。作者似乎沉迷于一些已经被业界普遍认为效率低下或已经被更优算法取代的技术路线，并花了大量的篇幅去论证它们的“理论优雅性”。在实际的操作层面，这些方法不仅计算复杂度高得吓人，而且在真实数据集上的鲁棒性也表现得非常差。我尝试将书中的一个核心算法部署到我目前的小项目上进行验证，结果发现其性能还不如一个十年前的基准模型，这让我对作者的工程实践能力产生了严重的怀疑。这本书更像是一份停留在纯理论阶段的学术报告合集，而非一本面向实际应用的指导手册。如果读者是希望通过这本书来解决实际问题，我敢肯定，他们会感到深深的失望和挫败，因为书中的“银弹”在现实世界中根本不奏效。

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我必须承认，这本书在某些理论深度上确实是下足了功夫，但这种深度是以牺牲可理解性为代价的。它就像一个沉浸在自己世界里的学者的自言自语，充满了晦涩难懂的术语和极为抽象的数学描述。我尝试去理解其中关于高维空间映射的部分，但发现作者似乎完全没有考虑过读者的认知负荷。每一个定理的证明都像是一场智力马拉松，虽然最终导向的结果是正确的，但中间的论证过程过于繁琐和绕口，让人在看完一个段落后，往往需要回头重读三四遍才能勉强抓住核心思想。更让我困惑的是，这本书的语言风格极其正式且僵硬，缺乏任何生动或形象的比喻来辅助理解那些复杂的概念。我感觉自己不是在学习一门技术，而是在攻克一部古老的哲学典籍，枯燥乏味到让人昏昏欲睡。如果不是为了工作上的需要，我早就把它束之高阁了。

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这本书的装帧质量和印刷工艺实在令人失望，拿到手的时候就感觉像是廉价的平装本。内页的纸张非常薄，油墨渗透得厉害，稍微翻动一下，就能看到背面模糊的字迹，这对于需要对照图表和文本阅读的读者来说，简直是折磨。特别是那些需要精细观察的插图，颜色黯淡，线条模糊，很多细节在低分辨率的印刷下完全无法分辨。我怀疑这根本不是一个正规出版社的标准产品，更像是在某个作坊里匆忙赶出来的盗版书。而且，书脊的设计也极不合理，稍微多翻阅几次，就开始出现明显的松动和脱页的迹象，我甚至不敢用力去翻开中间部分，生怕一不小心就散架了。花了大价钱买了一本这样的实体书，体验感极差，远不如找一份电子版来得实在。

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这本书的排版简直是一场灾难，我花了整整一个下午才勉强适应这种混乱的布局。首先，字体选择非常随意，有时突然变大，有时又缩得像蚂蚁爬过，让人阅读起来非常吃力。更要命的是，图表的标注简直是随心所欲，很多关键的公式推导过程都被简化得让人摸不着头脑，仿佛作者认为我们都是已经掌握了所有背景知识的领域专家。我不得不频繁地在不同章节之间来回跳转，试图拼凑出作者想要表达的完整思路，但收效甚微。很多地方的逻辑跳跃性太强，完全没有循序渐进的引导，初学者读起来简直是寸步难行。而且，书中的案例分析部分，选取的样本数据也显得陈旧且缺乏代表性，对于现代工程实践的指导意义非常有限，读完后感觉只是在看一本过时的教科书，完全没有带来任何新的启发。我实在无法理解，一本声称是经典教材的书，怎么会在最基本的阅读体验和内容组织上犯下如此低级的错误。

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