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出版者:Springer

作者:Sommer, Gerald; Kr Ger, Norbert; Perwass, Christian

出品人:

页数:505

译者:

出版时间:2000-10-13

价格:USD 89.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540678861

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 数据挖掘
• 人工智能
• 统计学习
• 图像处理
• 模式分类
• 神经网络
• 算法
• 计算机视觉

深入解析模式识别的基石与前沿：一本关于数据驱动洞察的综述 书名：《洞察之径：从经典算法到深度学习的范式演进》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视自信息时代初期以来，模式识别领域所经历的理论革新与技术飞跃。我们聚焦于那些驱动现代数据分析与决策系统的核心方法论，着重探讨它们如何在不同复杂度和维度的数据集上展现出强大的泛化能力和精确度。全书结构清晰，逻辑严谨，从基础的统计学习理论出发，逐步过渡到当前最炙手可热的深度神经网络架构，旨在为研究人员、工程师以及对数据科学有浓厚兴趣的专业人士提供一本兼具理论深度与实践指导意义的参考书。 第一部分：奠基石——经典模式识别的稳固框架 本书的第一部分致力于重温和解析那些经过时间检验的、构成了现代模式识别理论基石的经典算法。我们认为，理解这些基础概念对于掌握后续的复杂模型至关重要，因为许多前沿技术本质上是对这些经典思想的重新包装或高效实现。 第一章：统计决策论与特征空间 本章首先引入概率论在模式识别中的核心地位，详细阐述了贝叶斯决策理论，包括最小错误率分类器（Bayes Classifier）的推导过程及其在参数完全已知情况下的最优性。随后，我们深入探讨了特征空间的构建与优化。这不仅包括了如何从原始数据中提取有意义的特征（如傅里叶变换、小波分析的早期应用），还重点分析了维度灾难问题，并详尽介绍了主成分分析（PCA）作为一种线性降维技术的原理、几何意义及其在数据可视化中的应用。我们还会讨论判别分析（如LDA）在高维空间中寻找最佳分离超平面的数学过程。 第二章：监督学习的核心：参数与非参数方法 本章聚焦于监督学习的范式。在线性分类器方面，我们将详细剖析感知机（Perceptron）的收敛性证明，并将其扩展到支持向量机（SVM）。SVM的精髓在于核技巧（Kernel Trick）如何将低维空间中不可分的问题映射到高维可分空间，我们对此进行了详尽的数学推导，并对比了不同核函数（如多项式核、高斯RBF核）在实际应用中的优劣。 在非参数方法中，K近邻（K-NN）作为最直观的算法，其性能分析和距离度量（如欧氏距离、马氏距离）的选择被置于重要地位。此外，决策树模型（如ID3、C4.5）的构建过程，特别是信息增益和基尼不纯度作为分裂标准的理论基础，将被清晰地呈现。 第三章：无监督学习与聚类分析 模式识别的一个重要分支是发掘数据中固有的结构。本章专注于无监督学习，尤其是聚类技术。我们详细比较了划分式聚类（如K-Means算法的迭代优化过程和局部最优陷阱）与层次聚类（凝聚型与分裂型）的异同。针对更复杂的密度和分布假设，高斯混合模型（GMM）及其期望最大化（EM）算法的迭代步骤将被严格论证。此外，我们探讨了自组织映射（SOM）在拓扑保持上的独特价值。 第二部分：范式转变——从特征工程到表示学习 第二部分标志着模式识别领域从依赖手工设计的特征工程转向自动化表示学习的重大转折。这部分内容着重于机器学习模型如何内化对数据复杂结构的理解。 第四章：集成学习的威力 集成方法代表了提升单一模型性能的强大策略。本章深入分析了集成学习的两大支柱：Bagging（以随机森林为例，重点讨论了Bootstrap抽样和特征子空间选择如何有效降低方差）和Boosting（特别是AdaBoost和梯度提升机（GBM））。对于GBM，我们将详细阐述梯度下降法在函数空间中的应用，及其如何通过残差拟合来构建强大的预测模型。 第五章：概率图模型与序列数据处理 在处理具有内在依赖关系的数据（如时间序列、自然语言）时，概率图模型提供了严谨的框架。本章首先介绍马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）在线性序列标注任务中的优势，特别是CRF如何克服HMM在建模全局依赖上的局限性。接着，我们探讨了隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别早期阶段的应用及其基本假设的严格性分析。 第三部分：深度学习革命——表示学习的时代 本书的最后一部分全面覆盖了深度学习框架，这是当前模式识别领域的主流范式。我们强调，深度学习的核心在于其多层非线性变换所实现的层次化特征提取能力。 第六章：多层感知机与反向传播 本章从最基础的前馈网络（MLP）入手，详细解释激活函数（如Sigmoid、ReLU及其变种）的选择对梯度传播的影响。反向传播算法作为训练深层网络的基石，其基于链式法则的梯度计算过程将被彻底分解，并讨论了梯度消失/爆炸问题的出现机制。 第七章：卷积神经网络（CNN）的结构与应用 卷积网络是处理网格化数据（如图像）的革命性工具。本章系统梳理了CNN的结构：卷积层（感受野、权值共享）、池化层（下采样策略）和全连接层。我们会深入分析经典架构的演进，包括LeNet、AlexNet对深度和复杂度的突破，VGG网络对小尺寸卷积核的系统探索，以及ResNet引入的残差连接（Residual Connection）如何有效解决了超深网络中的退化问题。 第八章：循环网络与注意力机制 对于序列数据，循环神经网络（RNN）及其变体是关键。本章详述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的门控机制来管理信息流，从而捕获长期依赖。随后，我们将重点转向注意力机制的崛起，解析它如何使网络能够动态地聚焦于输入序列中最相关部分，并作为Transformer架构的理论先驱，为后续的自然语言处理（NLP）奠定基础。 第九章：现代优化与模型正则化 训练深度模型需要高效的优化策略。本章对比了传统的随机梯度下降（SGD）与现代自适应学习率方法，如Momentum、RMSProp和Adam的原理和收敛特性。同时，针对过拟合问题，我们将详尽讨论L1/L2正则化、Dropout（及其在不同层级的适用性）和批标准化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。 结论：面向未来的挑战与方向 本书最后总结了当前模式识别领域仍面临的主要挑战，包括模型的可解释性（XAI）、对小样本学习的适应性（Few-Shot Learning）以及在资源受限环境下的模型部署效率。我们鼓励读者将所学的经典理论与现代深度学习工具相结合，以期在日益复杂的数据环境中，构建出既鲁棒又富有洞察力的智能系统。 --- 本书的论述严格遵循数学逻辑和算法的工程实现细节，旨在提供一个扎实的理论基础，并辅以对关键技术演进路线的深刻洞察。

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