中國科學技術大學精品教材：模式識彆 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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汪增福 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 統計學習
• 模式分類
• 圖像處理
• 信號處理
• 數據挖掘
• 中國科學技術大學
• 精品教材

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312026546

版次：1

商品編碼：10339634

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-01-01

用紙：膠版紙

頁數：322

字數：370000

正文語種：中文

內容簡介

《模式識彆》主要介紹統計模式識彆和結構模式識彆的相關內容。全書由7章組成，第1章為緒論，第2章介紹統計模式識彆中的幾何方法，著重介紹特徵空間的概念和相關分類器的設計方法。第3章介紹統計模式識彆中的概率方法，著重介紹最小錯誤概率分類器、最小風險分類器、紐曼皮爾遜分類器和最小最大分類器以及概率密度函數的參數估計和非參數估計等。第4章討論典型分類器錯誤概率的計算問題。第5章討論無監督情況下的模式識彆問題，著重介紹幾種典型的聚類算法：基於分裂的聚類方法、基於閤並的聚類方法、動態聚類方法、基於核函數的聚類方法和近鄰函數值聚類方法等。第6章討論結構模式識彆問題，給齣幾種典型的文法規則和與之相關聯的識彆裝置，包括有限狀態自動機、下推自動機和圖靈機等。最後，在第7章對全書進行總結。
《模式識彆》可作為電子信息類各專業高年級本科生和碩士研究生模式識彆課程的教材，也可供從事模式識彆相關研究的教師和科研人員參考。

目錄

總序
前言
第1章 緒論
1.1 模式和模式識彆
1.2 模式的分類
1.3 模式識彆係統的基本構成
1.4 模式識彆方法及其分類
1.5 模式識彆舉例
1.6 本書內容安排

第2章 統計模式識彆中的幾何方法
2.1 統計分類的基本思想
2.1.1 特徵空間和分類器設計
2.1.2 兩個例子
2.2 模式的相似性度量和最小距離分類器
2.2.1 相似性度量和距離函數
2.2.2 最小距離分類器
2.3 綫性可分情況下的幾何分類法
2.3.1 綫性判彆函數和綫性分類器
2.3.2 綫性判彆函數的參數確定
2.3.3 感知器算法
2.3.4 收斂性定理
2.3.5 梯度下降法
2.3.6 最小平方誤差法
2.4 非綫性可分情況下的幾何分類法
2.4.1 廣義綫性判彆函數法
2.4.2 分段綫性判彆函數法
2.4.3 非綫性判彆函數法：位勢函數法
2.5 綫性可分問題的非迭代解法
2.6 最優分類超平麵
本章小結

第3章 統計模式識彆中的概率方法
3.1 用概率方法描述分類問題
3.2 幾個相關的概念
3.3 最小錯誤概率判決準則
3.4 最小風險判決規則
3.5 貝葉斯統計判決規則的似然比錶現形式
3.5.1 最小錯誤概率判決規則的似然比錶現形式
3.5.2 最小風險判決規則的似然比錶現形式
3.6 拒絕判決
3.7 貝葉斯分類器的一般結構
3.8 Neyman-Pearson判決規則
3.9 最小最大判決規則
3.10 基於分段綫性化的分類器設計
3.11 正態分布下的分類器設計
3.11.1 正態分布的定義和若乾性質
3.11.2 正態分布下的分類器設計
3.12 有監督情況下類條件概率密度的參數估計
3.12.1 最大似然估計
3.12.2 貝葉斯估計和貝葉斯學習
3.13 非監督情況下類條件概率密度的參數估計
3.14 類條件概率密度的非參數估計
3.14.1 非參數估計的基本概念和方法
3.14.2 Parzen窗估計法
3.14.3 Kn-近鄰估計法
3.14.4 正交級數副近法
本章小結

第4章 分類器的錯誤率
4.1 正態分布下的錯誤率
4.2 樣本各維之間統計獨立情況下的錯誤率
4.3 錯誤率界限的理論估計
4.3.1 Chernoff界限
4.3.2 Bhattacharyya界限
4.4 近鄰分類法的錯誤率
4.5 分類器錯誤率的實驗估計
4.5.1 已訓練分類器錯誤率的實驗估計
4.5.2 有限樣本情況下分類器錯誤率的實驗估計
本章小結

第5章 統計模式識彆中的聚類方法
5.1 聚類分析
5.2 聚類準則
5.2.1 誤差平方和準則函數
5.2.2 權平均平方距離和準則函數
5.2.3 類間距離和準則函數
5.2.4 離散度準則函數
5.3 基於分裂的聚類算法
5.3.1 簡單增類聚類算法
5.3.2 改進的增類聚類算法
5.4 基於閤並的聚類算法
5.5 動態聚類算法
5.5.1 C-均值動態聚類算法（I）
5.5.2 C-均值動態聚類算法（Ⅱ）
5.5.3 ISODATA算法
5.5.4 基於樣本和核的相似性度量的動態聚類算法
5.6 基於近鄰函數值準則的聚類算法
5.7 最小張樹聚類算法
本章小結

第6章 結構模式識彆中的句法方法
6.1 模式基元和模式結構的錶達
6.2 形式語言基礎
6.2.1 集閤、集閤間的關係和集閤運算
6.2.2 符號串和語言
6.2.3 文法
6.2.4 文法的分類
6.3 有限狀態自動機
6.3.1 確定的有限狀態自動機
6.3.2 非確定的有限狀態自動機
6.3.3 有限狀態自動機之間的等價
6.3.4 有限狀態文法和有限狀態自動機
6.4 下推自動機
6.4.1 下推自動機的即時描述
6.4.2 上下文無關文法和下推自動機
6.5 圖靈機
6.6 關於語言、文法和自動機的再討論
6.6.1 語言的命名
6.6.2 從語言構建自動機
6.6.3 語言類型的確定
6.7 句法分析
6.7.1 正嚮剖析過程的樹錶示
6.7.2 先驗規則引導的樹正嚮剖析算法
6.7.3 基於三角錶格的反嚮剖析算法
6.8 文法推斷
6.8.1 正則文法的推斷
6.8.2 非正則文法的推斷
本章小結

第7章 總結
附錄
參考文獻

精彩書摘

特徵錶達特徵的錶達方式和特徵本身密切相關。如果所選擇的特徵是一組度量和屬性特徵，那麼可以用相應的度量和屬性參量構建一個特徵嚮量。其中，每一個相關的度量和屬性參量構成該特徵嚮量的一個分量。一定範圍內的所有特徵嚮量組成一個特徵空間，而前述的特徵嚮量成為該模式空間中的一個點。為敘述方便起見，在不至於引起混淆的情況下今後將這樣的特徵嚮量也稱為觀測樣本。和模式空間一般具有很大維數這一點不同，相應特徵空間的維數一般很小。這樣，通過引入特徵抽取和錶達這一關鍵步驟，我們可以實現從模式空間到特徵空間的映射；這個映射過程實質上是一個降維的過程。實施降維操作的目的是為瞭獲取輸入模式的更本質的特徵錶達以便於後續的識彆與分類。
此外，如果所選擇的特徵是一組基元特徵，則從基元之間的連接關係齣發來錶達輸入模式可能是一種更為恰當的選擇。此時，相應的模式可用一個具有一定結構的樹或圖來錶示。當然，通過適當定義基元的度量和屬性，輸入模式同樣也可以用特徵嚮量進行錶達，雖然這種錶達方式有些時候顯得有些牽強。
分類與識彆一旦輸人模式的特徵被選擇和抽取，接下來的工作是根據所獲得的輸入模式的特徵描述，判斷該輸入模式的類彆。當一個輸入模式可被錶徵為特徵空間中的一個特徵嚮量時，相應的問題被轉化為特徵空間的分割問題。為瞭實現對特徵空間的正確分割從而解決相應的分類問題，一種做法是進行大量的試驗，即在各種觀測條件下對待識彆對象進行大量的觀測，獲得待識彆對象大量的觀測樣本；並依據所選擇的特徵通過特徵抽取步驟將這些觀測樣本映射到相應的特徵空間中。然後，根據觀測樣本所對應的特徵嚮量在特徵空間中的分布情況對特徵空間實施分割，將其分割成若乾個區域，使得每一個區域中盡可能隻包含來自同一個類彆的樣本。通過這種操作，可以在特徵空間中的一個分割區域和一個類彆之間建立關聯。

前言/序言

　　2008年是中國科學技術大學建校五十周年。為瞭反映五十年來辦學理念和特色，集中展示教材建設的成果，學校決定組織編寫齣版代錶中國科學技術大學教學水平的精品教材係列。在各方的共同努力下，共組織選題281種，經過多輪、嚴格的評審，最後確定50種人選精品教材係列。
　　1958年學校成立之時，教員大部分都來自中國科學院的各個研究所。作為各個研究所的科研人員，他們到學校後保持瞭教學的同時又作研究的傳統。同時，根據“全院辦校，所係結閤”的原則，科學院各個研究所在科研第一綫工作的傑齣科學傢也參與學校的教學，為本科生授課，將最新的科研成果融人到教學中。五十年來，外界環境和內在條件都發生瞭很大變化，但學校以教學為主、教學與科研相結閤的方針沒有變。正因為堅持瞭科學與技術相結閤、理論與實踐相結閤、教學與科研相結閤的方針，並形成瞭優良的傳統，纔培養齣瞭一批又一批高質量的人纔。
　　學校非常重視基礎課和專業基礎課教學的傳統，也是她特彆成功的原因之一。當今社會，科技發展突飛猛進、科技成果日新月異，沒有紮實的基礎知識，很難在科學技術研究中作齣重大貢獻。建校之初，華羅庚、吳有訓、嚴濟慈等老一輩科學傢、教育傢就身體力行，親自為本科生講授基礎課。他們以淵博的學識、精湛的講課藝術、高尚的師德，帶齣一批又一批傑齣的年輕教員，培養瞭一屆又一屆優秀學生。這次人選校慶精品教材的絕大部分是本科生基礎課或專業基礎課的教材，其作者大多直接或間接受到過這些老一輩科學傢、教育傢的教誨和影響，因此在教材中也貫穿著這些先輩的教育教學理念與科學探索精神。
　　改革開放之初，學校最先選派青年骨乾教師赴西方國傢交流、學習，他們在帶迴先進科學技術的同時，也把西方先進的教育理念、教學方法、教學內容等帶迴到中國科學技術大學，並以極大的熱情進行教學實踐，使“科學與技術相結閤、理論與實踐相結閤、教學與科研相結閤”的方針得到進一步深化，取得瞭非常好的效果，培養的學生得到全社會的認可。這些教學改革影響深遠，直到今天仍然受到學生的歡迎，並輻射到其他高校。在入選的精品教材中，這種理念與嘗試也都有充分的體現。

《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》一書，旨在為讀者係統性地介紹模式識彆這一人工智能領域的核心學科。本書內容涵蓋瞭模式識彆的理論基礎、關鍵算法以及實際應用，力求使讀者在理解基本原理的同時，也能掌握解決實際問題的能力。 內容概覽： 本書開篇，將首先深入淺齣地闡述模式識彆的定義、發展曆程及其在當今科技社會中的重要地位。我們將從人類認知和感知能力的仿生學視角齣發，引齣機器如何通過分析和理解數據來“認識”事物的基本概念。 隨後，本書將重點介紹構成模式識彆基石的數學和統計學工具。這包括概率論、統計推斷、綫性代數等，這些理論是理解後續算法的關鍵。讀者將學習如何運用這些工具來描述和量化數據的特徵，以及如何構建模型來捕捉數據中的內在規律。 接著，本書將詳細講解各類經典的模式識彆算法。這部分內容將按照算法的原理和適用範圍進行係統性的梳理，力求全麵而深入。 統計模式識彆： 這部分將深入探討基於統計模型的模式識彆方法。我們將首先介紹貝葉斯分類器，詳細分析其原理、優缺點以及如何進行參數估計。隨後，我們將討論最大似然估計和最大後驗估計等參數估計方法。對於高斯分布、多項分布等常見分布模型，本書將進行詳細的推導和講解。此外，非參數統計方法，如k近鄰（k-NN）算法，也將被詳細介紹，包括其工作原理、距離度量以及k值的選擇策略。 句法模式識彆： 不同於統計方法，句法模式識彆側重於模式的結構和形狀。本書將介紹如何將模式錶示為抽象的符號串或結構，以及如何運用形式語言和文法來描述這些結構。這部分內容將包括模式的分解、抽象以及文法的學習等關鍵技術，並會舉例說明其在字符識彆、圖像分析等領域的應用。 神經網絡與深度學習： 隨著人工智能的飛速發展，神經網絡和深度學習已成為模式識彆領域不可或缺的強大工具。本書將從基礎的感知機模型講起，逐步介紹多層前饋網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等經典網絡結構。我們將詳細講解反嚮傳播算法，以及如何利用梯度下降等優化算法來訓練神經網絡。對於CNN，將深入探討捲積層、池化層、全連接層等組件的作用，以及它們在圖像識彆中的核心地位。RNN及其變種（如LSTM、GRU）的原理和應用也將被詳盡闡述，尤其是在序列數據處理方麵的優勢。此外，還會介紹一些常見的深度學習框架和實踐技巧。 支持嚮量機（SVM）： SVM作為一種強大的分類算法，在許多模式識彆任務中錶現齣色。本書將詳細講解SVM的理論基礎，包括核函數的概念、軟間隔最大化等。讀者將理解SVM如何通過尋找最優超平麵來進行分類，以及如何處理非綫性可分的情況。 聚類分析： 模式識彆不僅包括分類，也包括無監督學習中的聚類。本書將介紹各種聚類算法，包括基於劃分的聚類（如K-Means）、基於層次的聚類以及基於密度的聚類（如DBSCAN）。我們將討論聚類算法的原理、優缺點以及如何評估聚類結果。 關鍵技術與方法： 除瞭上述核心算法，本書還將深入探討模式識彆過程中的關鍵技術和方法： 特徵提取與選擇： 成功的模式識彆很大程度上依賴於有效的特徵錶示。本書將介紹各種特徵提取技術，包括手工設計的特徵（如SIFT、HOG）以及通過神經網絡自動學習的特徵。同時，還將討論特徵選擇的重要性，以及如何選擇最具有判彆能力的特徵子集，以提高識彆精度和效率。 分類器設計與評估： 本書將指導讀者如何根據實際問題選擇閤適的分類器，並詳細介紹各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，以及如何對模型的性能進行科學的評估和比較。 降維技術： 在高維數據環境中，降維是提高算法效率和泛化能力的關鍵。本書將介紹主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等常用的降維技術，並分析它們的適用場景。 應用領域： 本書的內容將不僅僅局限於理論，還將結閤豐富的實際應用案例，讓讀者更直觀地理解模式識彆的強大能力。這些應用領域包括但不限於： 圖像識彆與計算機視覺： 人臉識彆、物體檢測、場景理解、醫學影像分析等。 語音識彆與自然語言處理： 語音助手、文本分類、情感分析、機器翻譯等。 生物信息學： 基因序列分析、蛋白質結構預測等。 遙感圖像處理： 地物分類、變化檢測等。 金融風險評估與欺詐檢測。 學習方法與目標： 本書在編寫過程中，力求做到循序漸進，由淺入深。每章節都配有清晰的理論講解、數學推導以及精心設計的例題和習題，幫助讀者鞏固所學知識。我們鼓勵讀者在學習過程中，動手實踐，運用所學算法解決實際問題。 通過閱讀本書，讀者將能夠： 1. 理解模式識彆的核心概念、基本理論和關鍵算法。 2. 掌握常用模式識彆算法的原理、實現方法和適用範圍。 3. 具備獨立分析和設計模式識彆係統的基本能力。 4. 瞭解模式識彆在各個領域的廣泛應用，並能將所學知識應用於解決實際問題。 本書適閤高等院校相關專業本科生、研究生，以及從事人工智能、機器學習、計算機視覺等領域研究和開發的工程師參考閱讀。我們相信，本書將為讀者打開通往智能世界的大門，激發對模式識彆更深層次的探索和研究。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個學期開始前，為瞭應對即將到來的專業課程而特意尋找的。我的導師在推薦教材的時候，多次提到瞭“中國科學技術大學精品教材”係列，並特彆強調瞭其中一些在人工智能和計算機科學領域具有裏程碑意義的著作。當我看到《模式識彆》這本書的標題時，我的直覺告訴我，這就是我需要的。這本書的排版設計非常考究，每一章節的劃分都顯得格外清晰，邏輯性極強。在內容組織上，它並沒有一開始就陷入過於晦澀的數學推導，而是先從模式識彆的基本概念、發展曆程以及應用領域入手，循序漸進地引導讀者進入主題。這種“由淺入深”的學習方式，對於我這種初學者來說，簡直是福音。我特彆欣賞書中對各個章節內容的概括和總結，這使得我在閱讀過程中，能夠隨時迴顧和鞏固已學知識，而不至於迷失在細節之中。而且，每一章節後麵都配有一定數量的習題，這些習題的難度梯度設置得也很好，既有鞏固基礎的簡單題，也有啓發思考的綜閤題，能夠有效地檢驗我的學習效果，並幫助我發現自己理解上的盲點。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》之前，我對模式識彆的印象還停留在一些比較基礎的圖像處理概念上。這本書徹底改變瞭我的認知。它就像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引領我探索模式識彆的廣闊天地。我尤其對書中關於“分類器設計”那一章印象深刻。書中詳細講解瞭各種經典分類器的原理，比如邏輯迴歸、感知機、以及後來提到的更復雜的支持嚮量機。作者在講解這些算法時，不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，還輔以直觀的幾何解釋，讓我能夠從不同的角度去理解。我記得書中用圖示的方式展示瞭超平麵如何分隔不同類彆的樣本，這種可視化講解非常有助於建立直觀的理解。而且，書中還討論瞭過擬閤和欠擬閤的問題，以及如何通過正則化等技術來解決，這對於構建魯棒的模型至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是為瞭準備一次重要的技術麵試。麵試官暗示我，在模式識彆領域，有一本“標杆性”的教材是必須掌握的。經過一番打聽，我鎖定瞭這本《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》。這本書的語言嚴謹而不失邏輯，每一頁都充滿瞭智慧。我最欣賞它的一點是，它並沒有迴避模式識彆中一些核心的數學理論，而是將其以一種清晰、係統的方式呈現齣來。例如，在介紹貝葉斯分類器時，書中詳細闡述瞭先驗概率、後驗概率以及似然函數等概念，並給齣瞭完整的推導過程。這讓我對概率論和數理統計在模式識彆中的應用有瞭更深刻的認識。同時，書中對於各種算法的比較分析也非常到位，它不會僅僅羅列算法，而是會深入分析不同算法的優勢和劣勢，以及它們在不同應用場景下的錶現。這種批判性的分析，對於我理解和選擇閤適的算法非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它內容的深度和廣度。我一直認為，一本真正好的教材，應該能夠帶領讀者觸及知識的本質，而不是停留在錶麵的介紹。而《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》恰恰做到瞭這一點。書中對於各種模式識彆算法的講解，不僅闡述瞭其原理，更深入地分析瞭其數學基礎，包括貝葉斯理論、統計學方法、綫性代數等，這些都以一種非常嚴謹的方式呈現齣來。我記得在講解支持嚮量機（SVM）的那一章節，作者花瞭相當大的篇幅來闡述核函數的概念以及其在高維空間中的映射原理，這讓我對SVM的理解上升到瞭一個新的高度。之前我隻知道SVM是一個強大的分類器，但通過這本書，我纔真正理解瞭它背後深邃的數學思想。同時，書中還涵蓋瞭諸如決策樹、神經網絡、聚類分析等多種重要的模式識彆技術，並且對它們各自的優缺點、適用場景以及相互之間的聯係進行瞭詳細的比較和分析，這種全局性的視角，極大地拓寬瞭我的知識視野。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職的工程師，利用業餘時間學習一些新的技術領域，以保持自己的競爭力。在選擇模式識彆的入門書籍時，我經曆瞭一個相當漫長的篩選過程。我對比瞭市麵上幾十本同類書籍，但很多都顯得過於學術化，或者過於淺顯。直到我發現瞭這本《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》。它的語言風格非常獨特，既有學術論文的嚴謹，又不乏教學的生動性。書中穿插瞭大量的圖錶和示意圖，這些可視化元素極大地幫助我理解瞭抽象的概念。例如，在講解k-means聚類算法時，書中用非常形象的動態圖展示瞭聚類中心和簇的不斷迭代更新過程，這比單純的文字描述要直觀得多。而且，書中還列舉瞭許多實際的應用案例，比如圖像識彆、語音識彆、生物信息學等，讓我能夠將書本上的理論知識與現實世界中的問題聯係起來，這對我來說，是非常寶貴的。這些案例的引入，不僅增加瞭學習的趣味性，更讓我看到瞭模式識彆技術的巨大潛力和價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象。簡潔而又不失專業感，那種經典的藍白配色，配閤著“中國科學技術大學精品教材”的燙金字體，立刻就傳遞齣一種嚴謹、權威的學術氣息。我是在一個偶然的機會，在學校圖書館的書架上發現它的，當時就被它“精品教材”的定位吸引住瞭。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而有韌性，翻頁的時候感覺很順滑，書頁的印刷清晰，字跡工整，沒有絲毫的模糊不清，這對於需要長時間閱讀和學習的教材來說，實在是太重要瞭。封底的簡介雖然不多，但字裏行間透露齣的係統性和深度，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我一直對模式識彆這個領域很感興趣，總覺得它在人工智能的基石地位上扮演著至關重要的角色，而一本齣自名校、被譽為“精品”的教材，無疑是我學習這個領域的最佳選擇。我之前也接觸過一些關於模式識彆的資料，但總感覺零散，缺乏一個係統的框架，這本書的齣現，恰好彌補瞭我的這一需求。我非常期待它能夠帶我進入一個更加廣闊和深入的模式識彆世界。

評分☆☆☆☆☆

我之前對模式識彆的理解非常有限，隻知道它和人工智能有點關係，但具體是什麼，能做什麼，我一點概念都沒有。偶然間在網上看到有人推薦《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》，抱著試一試的心態買瞭下來。這本書的內容真的讓我大開眼界。開篇就用通俗易懂的語言解釋瞭什麼是模式，什麼是識彆，以及我們日常生活中哪些地方都在應用模式識彆技術。我記得書中舉瞭一個例子，關於如何區分貓和狗的圖片，作者通過介紹特徵提取、分類器設計等步驟，一步步地揭示瞭背後的原理。這種從“是什麼”到“怎麼做”的清晰邏輯，讓我這個門外漢也能夠逐漸理解。書中對各個算法的描述，都配有詳細的數學公式和推導，但作者又很巧妙地穿插瞭一些通俗的解釋，讓我在理解數學公式的同時，也能把握其核心思想。這本書的知識點非常密集，但又不會讓人覺得枯燥乏味，因為它始終圍繞著“模式識彆”這個核心主題展開。

評分☆☆☆☆☆

我喜歡閱讀知識性強的書籍，尤其是在計算機科學領域。當我聽說《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》是一本“精品教材”時，我的興趣就被點燃瞭。拿到這本書，我首先被它嚴謹的學術風格所吸引。書中對每一個概念的定義都非常精確，每一個定理的推導都滴水不漏。我特彆贊賞書中對“特徵選擇”和“特徵提取”的論述，這部分內容對於理解如何將原始數據轉化為有意義的信息至關重要。書中列舉瞭多種經典的特徵提取方法，比如傅裏葉變換、小波變換等，並對它們的原理和適用範圍進行瞭詳細的介紹。此外，書中還對一些非監督學習的模式識彆方法，如聚類分析，進行瞭深入的探討。這些內容對於我理解數據的內在結構和規律非常有幫助。整本書的知識體係非常完整，從理論基礎到實際應用，都涵蓋得淋灕盡緻。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，主攻方嚮與模式識彆有交叉。在導師的推薦下，我開始研讀這本《中國科學技術大學精品教材：模式識彆》。這本書的結構安排非常閤理，從最基礎的統計決策理論，到後來更復雜的機器學習方法，都進行瞭係統性的梳理。我尤其喜歡書中關於“降維”技術部分的講解，PCA、LDA等算法的推導過程清晰明瞭，並且對它們在實際應用中的效果進行瞭詳細的論述。更讓我驚喜的是，書中還提及瞭一些前沿的模式識彆技術，雖然隻是點到為止，但已經足以激發我的進一步研究興趣。比如，在神經網絡那一章，除瞭傳統的BP神經網絡，還簡要介紹瞭深度學習的基本思想，並將其與模式識彆的範疇聯係起來。這讓我意識到，這本書不僅僅是一本經典的教材，更是一扇通往最新研究領域的大門。書中參考文獻的引用也非常廣泛，為我後續進行更深入的文獻調研提供瞭便利。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這樣希望在人工智能領域有所建樹的開發者來說，無異於一股清流。它不僅僅是理論的堆砌，更是方法論的梳理。我非常喜歡書中對於“誤差度量”和“模型評估”部分的講解。作者清晰地闡述瞭準確率、召迴率、F1分數等評價指標的含義，以及它們在不同場景下的適用性。而且，書中還詳細介紹瞭交叉驗證等模型評估技術，這對於防止模型過擬閤、提高模型的泛化能力具有重要的指導意義。我記得書中還提及瞭一些關於“貝葉斯決策理論”的深入討論，這讓我對模式識彆的統計學基礎有瞭更深刻的認識。整體而言，這本書的邏輯嚴密，內容紮實，知識體係完整，非常適閤想要係統學習模式識彆的讀者。它不僅僅是一本書，更像是一個指導我深入研究模式識彆領域的地圖。

評分☆☆☆☆☆

可大的教材 不錯的

評分☆☆☆☆☆

經典必讀！經典必讀！經典必讀！經典必讀！

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書。

評分☆☆☆☆☆

研究生和科研工作者

評分☆☆☆☆☆

3.適閤什麼樣的人閱讀

評分☆☆☆☆☆

很新的書，送貨很快！

評分☆☆☆☆☆

還沒看，應該不錯，彆人推薦的

評分☆☆☆☆☆

好評，一定要這麼多字嗎

評分☆☆☆☆☆

整體看瞭一遍，感覺概念比較清楚，邏輯性比較強，使人對模式識彆建立起總體概念。個人認為學模式識彆可以從此書入手，再看其他教材學習具體算法。