具体描述
《模式识别与神经网络(英文版)》是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。
《模式识别与神经网络(英文版)》可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。
作者简介
B.D.Ripley 著名的统计学家，牛津大学应用统计教授。他在空间统计学、模式识别领域作出了重要贡献，对S的开发以及S-PLUSUS和R的推广应用有着重要影响。20世纪90年代他出版了人工神经网络方面的著作，影响很大，引导统计学者开始关注机器学习和数据挖掘。除本书外，他还著有Modern Applied Statistics with S和S Programming。
目录信息
1.1 How do neural methods differ?
1.2 The patterm recognition task
1.3 Overview of the remaining chapters
1.4 Examples
1.5 Literature
2 Statistical Decision Theory
2.1 Bayes rules for known distributions
2.2 Parametric models
2.3 Logistic discrimination
2.4 Predictive classification
2.5 Alternative estimation procedures
2.6 How complex a model do we need?
2.7 Performance assessment
2.8 Computational learning approaches
3 Linear Discriminant Analysis
3.1 Classical linear discriminatio
3.2 Linear discriminants via regression
3.3 Robustness
3.4 Shrinkage methods
3.5 Logistic discrimination
3.6 Linear separatio andperceptrons
4 Flexible Diseriminants
4.1 Fitting smooth parametric functions
4.2 Radial basis functions
4.3 Regularization
5 Feed-forward Neural Networks
5.1 Biological motivation
5.2 Theory
5.3 Learning algorithms
5.4 Examples
5.5 Bayesian perspectives
5.6 Network complexity
5.7 Approximation results
6 Non-parametric Methods
6.1 Non-parametric estlmation of class densities
6.2 Nearest neighbour methods
6 3 Learning vector quantization
6.4 Mixture representations
7 Tree-structured Classifiers
7.1 Splitting rules
7.2 Pruning rules
7.3 Missing values
7.4 Earlier approaches
7.5 Refinements
7.6 Relationships to neural networks
7.7 Bayesian trees
8 Belief Networks
8.1 Graphical models and networks
8.2 Causal networks
8 3 Learning the network structure
8.4 Boltzmann machines
8.5 Hierarchical mixtures of experts
9 Unsupervised Methods
9.1 Projection methods
9.2 Multidimensional scaling
9.3 Clustering algorithms
9.4 Self-organizing maps
10 Finding Good Pattern Features
10.1 Bounds for the Bayes error
10.2 Normal class distributions
10.3 Branch-and-bound techniques
10.4 Feature extraction
A Statistical Sidelines
A.1 Maximum likelihood and MAP estimation
A.2 The EM algorithm
A.3 Markov chain Monte Carlo
A.4 Axioms for conditional independence
A.5 Optimization
Glossary
References
Author Index
Subject Index
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书最让我感到惊喜的是它对未来趋势的预判和讨论。在全书的最后部分，作者并没有简单地做一个技术总结，而是将目光投向了十年、二十年后的技术前景。他大胆地探讨了当前主流模型可能面临的瓶颈，并提出了一些极具前瞻性的替代性研究方向。这种超越性的思考，让这本书的价值超越了当前的“时效性”。它不是一本只关于“现在”的书，而更像是一本关于“未来可能”的蓝图。作者以一种近乎布道的激情，鼓励读者不仅要掌握现有的工具，更要敢于质疑和探索未知的领域。读完后，我感到一种强烈的使命感，仿佛被推上了一个新的研究前沿的起点，迫不及待想要去验证书中所提及的那些大胆猜想。
评分这本书的封面设计得非常抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上银色的文字，给人一种既专业又充满未来科技感的印象。我是在一家独立书店偶然翻到它的，当时就被那种强烈的视觉冲击力吸引住了。虽然书名听起来很“硬核”，但实际翻开第一页，文字的排版和字体选择却出乎意料地友好，没有那种传统教科书的枯燥感。作者在引言部分花了大量的篇幅来阐述“智能”的哲学思辨，这让我一个对计算机科学背景不深的读者也感到十分亲切。他没有急于抛出复杂的公式，而是像一位老教授在引导我们思考，数据如何从无序走向有序，机器如何“看”见这个世界。尤其让我印象深刻的是，书中穿插了许多历史案例，比如早期人工智能的几次高潮与低谷，这种叙事手法让枯燥的技术发展史变得生动起来，仿佛在读一部关于人类智慧探索的编年史。对于初学者来说，这种由宏观到微观的引导方式，极大地降低了入门的心理门槛，让人愿意继续深挖下去。
评分这本书在排版和插图的设计上，似乎投入了极大的心血，这一点非常值得称赞。很多技术书籍的图表往往是简单的黑白线条，看得人昏昏欲睡，但这本书的插图色彩鲜明，而且很多复杂的数据流图都被设计成了富有空间感的立体图示。特别是关于网络结构的部分，作者用不同深浅的颜色来区分信息流的权重和激活强度，使得原本抽象的层级关系变得直观易懂。此外，书中还附带了一个在线资源链接，提供了很多与文本内容配套的互动式可视化工具。我试着操作了几下，那种“所见即所得”的交互体验，极大地帮助我理解了参数调整对模型输出的实时影响。这表明作者团队不仅仅是内容专家，也是出色的信息架构师，他们深知如何用最佳的媒介来传递复杂的知识。
评分这本书的深度和广度，远超出了我对一本技术书籍的预期。它不仅仅停留在算法层面的堆砌，更像是一本关于“信息处理的艺术”的深度剖析。我特别欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的类比艺术。比如，他用城市交通的实时调度系统来比喻优化算法的运行机制，这种生活化的比喻一下子就点亮了原本晦涩难懂的数学模型。在涉及实际应用案例时，作者的笔触极其细腻，他详细拆解了几个行业应用的案例，从医疗影像分析到金融风险预测，每一个环节的考量都考虑得十分周全，甚至提到了数据偏差对模型公平性的潜在影响，这一点在很多同类书籍中常常被忽略。这种对技术伦理的关注，体现了作者深厚的学养和责任感。读完相关章节，我感觉自己不只是学会了一种工具，更像是获得了一种看待复杂问题的新视角，一种更具批判性的思考方式。
评分坦白说，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但也是极具回报的。它对读者的数学基础有一定的要求，尤其是在涉及到高维空间和概率论的部分时，我不得不时常停下来，对照着附录中的数学回顾进行复习。但正是这种“硬核”的求真精神，让这本书的价值凸显出来。作者对于理论推导的严谨性几乎达到了苛刻的程度，每一个公式的引入都有清晰的逻辑链条，没有一步是跳跃的。这种扎实的论证过程，让我在构建自己的理解模型时，有了一个坚不可摧的地基。我感觉这本书更像是一本“内功心法”的秘籍，它教的不是速成招式，而是构建强大认知体系的核心原理。对于那些渴望深入理解“为什么”而不是只满足于“怎么做”的进阶学习者来说，这本书简直是一座知识的金矿，每挖深一层，都能发现新的闪光点。
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