模式识别原理与应用/高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李弼程，邵美珍，黄洁 编

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 信号处理
• 图像处理
• 通信工程
• 电子工程
• 高等教育
• 教材
• 规划教材

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560619859

版次：1

商品编码：11454881

包装：平装

丛书名： 高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2008-02-01

用纸：胶版纸

页数：282

正文语种：中文

编辑推荐

　　《模式识别原理与应用/高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材》将理论与实际相结合，有利于读者加深对理论方法的理解。可使读者较系统地掌握模式识别的理论精髓和相关技术。书中给出的应用实例，为科研人员应用模式识别方法解决相关领域的实际问题提供了具体思路和方法。

内容简介

　　《模式识别原理与应用/高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材》系统阐述了模式识别原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用。
　　《模式识别原理与应用/高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材》分为两大部分：基础部分主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等内容；应用部分主要包括文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等内容。

目录

第1章 绪论
1.1 模式识别的基本概念
1.2 模式识别系统
1.3 模式识别的基本方法
习题
参考文献

第2章 贝叶斯决策理论
2.1 分类器的描述方法
2.1.1 基本假设
2.1.2 模式分类器的描述
2.2 最大后验概率判决准则
2.2.1 判决准则
2.2.2 错误概率
2.3 最小风险贝叶斯判决准则
2.4 Neyman-Person判决准则
2.5 最小最大风险判决准则
习题
参考文献

第3章 概率密度函数估计
3.1 概率密度函数估计概述
3.2 参数估计的基本概念与评价准则
3.2.1 参数估计的基本概念
3.2.2 参数估计的评价准则
3.3 概率密度函数的参数估汁
3.3.1 最大似然估计
3.3.2 贝叶斯估计
3.3.3 贝叶斯学习
3.4 概率密度函数的非参数估计
3.4.1 非参数估计的基本原理
3.4.2 Parzen窗法
3.4.3 kN-近邻法
习题
参考文献

第4章 线性判别分析
4.1 线性判别函数
4.1.1 线性判别函数的几何意义
4.1.2 广义线性判别函数
4.1.3 线性判别函数设计的一般步骤
4.2 线性分类器
4.2.1 基于错误概率的线性分类器设计
4.2.2 Fisher线性判决
4.2.3 感知准则函数
4.2.4 最小平方误差准则函数
4.2.5 决策树
4.3 分段线性分类器
4.3.1 分段线性分类器的定义
4.3.2 分段线性距离分类器
4.3.3 分段线性分类器设计的一般考虑
4.4 近邻分类器
4.4.1 最近邻法
4.4.2 k-近邻法
习题
参考文献

第5章 特征提取和选择
5.1 基本概念
5.1.1 特征的特点
5.1.2 特征的类别
5.1.3 特征的形成
5.1.4 特征提取和选择的作用
5.2 类的可分性判据
5.2.1 基于距离的可分性判据
5.2.2 基于概率密度函数的可分性判据
5.2.3 基于熵函数的可分性判据
5.3 基于可分性判据的特征提取
5.3.1 基于距离可分性判据的特征提取方法
5.3.2 基于概率密度函数可分性判据的特征提取方法
5.3.3 基于熵函数可分性判据的特征提取方法
5.4 主分量分析（PCA）
5.5 独立分量分析（ICA）
5.5.1 ICA概述
5.5.2 基于累积量的ICA估计
5.5.3 ICA的极大似然估计方法
5.6 基于核函数的方法
5.6.1 基于核函数方法的基本思想
5.6.2 基于核函数的主分量分析
5.6.3 基于核函数的独立分量分析
5.6.4 基于核函数的Fisher线性判别
5.7 特征选择方法
5.7.1 最优搜索算法
5.7.2 次优搜索算法
5.7.3 遗传算法
习题
参考文献

第6章 聚类分析
6.1 模式相似性测度与聚类准则
6.1.1 模式相似性测度
6.1.2 聚类准则
6.2 基于试探的聚类算法
6.2.1 基于最近邻规则的试探法
6.2.2 最大最小距离聚类算法
6.3 层次聚类法
6.3.1 层次聚类法概述
6.3.2 类与类之间的距离
6.4 动态聚类法
6.4.1 动态聚类法的基本思想
6.4.2 K均值算法
6.4.3 迭代自组织的数据分析算法
6.4.4 基于LBG算法的聚类分析
6.5 分解法
6.5.1 一分为二法
6.5.2 分裂法
习题
参考文献

第7章 结构模式识别
7.1 结构模式识别概述
7.2 形式语言与自动机
7.2.1 短语结构文法
7.2.2 正则文法和有限自动机
7.2.3 上下文无关文法和下推自动机
7.3 高维文法和随机文法
7.3.1 树文法和识别器
7.3.2 网文法
7.3.3 随机文法和识别器
7.4 句法分析
7.4.1 穷举法
7.4.2 Cooke-Younger-Kasami算法
7.4.3 Earley剖析算法
7.5 文法推断
7.5.1 文法推断的概念
7.5.2 正则文法的推断
7.5.3 上下文无关文法的推断
习题
参考文献

第8章 模糊模式识别
8.1 模糊集合
8.1.1 模糊子集的概念
8.1.2 隶属函数的确定
8.1.3 模糊子集的运算
8.2 模糊关系
8.2.1 模糊关系的定义
8.2.2 模糊关系与模糊矩阵的运算
8.3 模糊模式识别的基本思想
8.3.1 特征的模糊化
8.3.2 结果的模糊化
8.3.3 硬分类和模糊分类
8.3.4 模式分类的最大隶属原则与择近原则
8.4 模糊聚类分析
8.4.1 模糊等价关系法
8.4.2 传递闭包法
8.4.3 模糊K均值算法
习题
参考文献

第9章 神经网络模式识别
9.1 神经网络的基本要素
9.1.1 人工神经元模型
9.1.2 神经网络结构
9.1.3 神经网络的学习方法
9.2 前馈神经网络
9.2.1 感知器
9.2.2 BP网络
9.2.3 径向基函数网络
9.3 自组织特征映射神经网络
9.3.1 网络结构
9.3.2 自组织特征映射算法
9.4 支持向量机
9.4.1 线性可分情况
9.4.2 线性不可分情况
9.5 神经网络模式识别
9.5.1 神经网络模式识别与统计模式识别
9.5.2 神经网络模式识别的基本思想
习题
参考文献

第10章 多分类器融合
10.1 多分类器融合的基本原理
10.1.1 多分类器融合的必要性
10.1.2 多分类器融合的体系结构
10.1.3 多分类器融合的分类
10.2 多数投票法和BKS方法
10.2.1 多数投票法
10.2.2 BKS方法
10.3 基于Bayes理论的多分类器融合
10.3.1 基于Bayes理论的多分类器合成规则
10.3.2 基于Bayes理论的多分类器合成方法
10.4 基于证据理论的多分类器融合
10.4.1 证据理论基础
10.4.2 度量层的多分类器融合
10.4.3 决策层的多分类器融合
10.5 基于神经网络的多分类器融合
10.6 基于模糊积分的多分类器融合
10.6.1 g模糊测度
10.6.2 模糊积分
10.6.3 模糊积分在信息融合中的应用
10.7 基于决策模板的多分类器融合
习题
参考文献

第11章 文本分类
11.1 文本分类技术
11.1.1 文本分类流程
11.1.2 文本预处理
11.1.3 分类器
11.2 垃圾邮件识别技术
11.2.1 服务器与客户端过滤
11.2.2 黑白名单过滤技术
11.2.3 规则匹配过滤技术
11.2.4 垃圾邮件内容过滤技术
11.3 网页分类技术
11.3.1 网页分类流程
11.3.2 基于向量空间模型的网页噪声净化
习题
参考文献

第12章 语音识别
12.1 语音识别的基本原理
12.1.1 语音识别系统的结构
12.1.2 语音信号的预处理
12.1.3 语音识别的特征提取
12.1.4 语音识别的模型建立
12.1.5 语音识别的判决准则
12.2 说话人识别
12.2.1 说话人识别的基本原理
12.2.2 说话人识别系统举例
12.3 语种识别
12.3.1 语种识别的基本原理
12.3.2 语种识别系统举例
12.4 关键词识别
12.4.1 关键词识别的基本原理
12.4.2 关键词识别系统举例
12.5 连续语音识别
12.5.1 连续语音识别的基本原理
12.5.2 连续语音识别系统举例
习题
参考文献

第13章 图像识别
13.1 图像识别的基本原理
13.2 人脸识别
13.2.1 费歇尔脸方法
13.2.2 小波分解
13.2.3 基于小波变换与SVM的人脸识别
13.3 签名识别
13.3.1 签名图像预处理与特征提取
13.3.2 基于证据理论融合的签名识别
13.4 车牌识别
13.4.1 车牌识别系统简介
13.4.2 车牌图像定位分割算法
习题
参考文献

第14章 视频识别
14.1 视频结构分析
14.1.1 视频结构模型
14.1.2 非压缩域镜头边界检测方法
14.1.3 镜头的表示
14.1.4 代表帧的选取方法
14.2 主持人识别
14.3 标题条识别
14.3.1 含有标题条的图像帧检测
14.3.2 文字区域识别
习题
参考文献

精彩书摘

　　黑白名单技术的优点是过滤简单、速度快。该技术的缺点首先是无法区分垃圾邮件和合法邮件，只是机械地进行过滤，过滤效果差。例如，如果垃圾邮件发送者改变了地址，黑名单又没有跟上，就可能使垃圾邮件“漏网”；如果自己的朋友改变了邮箱地址，而自己没有将其加入白名单中，那就可能收不到他的信，阻止掉了合法邮件是用户不能忍受的。其次，Internet是一个跨国家、无边界的网络，对于黑名单技术而言要想起到好的效果，需要各个国家之间的合作，才能确保垃圾邮件制造者无处隐匿。
　　11.2.3规则匹配过滤技术
　　规则匹配过滤技术是根据垃圾邮件的某些特征，首先人工设定一些规则，通过这些规则来描述垃圾邮件，当邮件符合这些规则中的一条或几条时，则判定其为垃圾邮件。下面主要介绍规则匹配过滤技术中的群发过滤和关键词过滤。
　　1.群发过滤
　　垃圾邮件发送者为了降低发送垃圾邮件的成本，大多使用群发功能，使得邮件服务器在一段较短时间内收到来自同一个地址的大量邮件，或者在一段较短时间内收到不同地址发送过来的大量内容相同的邮件，这些邮件都被认为是垃圾邮件而进行过滤。缺点是当一个用户大批量发送正常邮件时，正常邮件很可能被误判为垃圾邮件。
　　2.关键词过滤
　　通常的做法是创建一些简单或复杂的，能够反映垃圾邮件特征的单词表来识别和处理垃圾邮件。比如某些关键词大量出现在垃圾邮件中，如一些病毒的邮件标题（如test）、一些商业广告的标题（如“free”、“赠送”、“免费’’等）。它的基础是必须创建一个庞大的过滤关键词列表。这种技术缺陷很明显，过滤的能力同关键词有明显联系。当然，系统采用这种技术来处理邮件时消耗的系统资源会比较多，并且，一般躲避关键词的技术（如拆词、组词）就很容易绕过过滤，例如，我们知道带有标题“Free”的信件是垃圾邮件，但是这种技术可能会因为字母之间有空格而放过它，所以误判率较高。
　　总的来说，规则匹配过滤技术的局限性在于规则都是人工制定的，垃圾邮件的特征在不断地变化，需要人为的发现、总结和更新，维护起来比较难。
　　11.2.4垃圾邮件内容过滤技术
　　由于邮件中很大一部分信息集中于邮件的文本中，因此可以通过对文本的分析来识别邮件是否为垃圾邮件，目前采用的识别技术主要是将文本分类技术引入到垃圾邮件过滤中，将邮件自动分类为垃圾邮件和合法邮件。垃圾邮件内容过滤的实质是二分类问题，主要包括训练过程和过滤过程，其基本框图如图11—4所示。
　　（1）输入／输出。训练过程输入为由专家分好类别的垃圾邮件训练语料库，输出为构造的垃圾邮件过滤器。
　　……

前言/序言

《数字图像处理与分析》 内容简介 本书系统地阐述了数字图像处理与分析的基本理论、核心算法和关键技术，旨在为电子信息、自动化、计算机科学与技术等相关专业的本科生和研究生提供一本内容全面、条理清晰、深入浅出的教材。同时，本书也可作为从事图像处理、计算机视觉、模式识别等领域研究与开发人员的参考书。 本书共分为十二章，结构紧凑，逻辑严谨，由浅入深，循序渐进。 第一章 数字图像处理基础 本章首先介绍数字图像的基本概念，包括图像的定义、表示方法（像素、灰度级、颜色空间等）以及图像的数字化过程（采样与量化）。接着，深入探讨了图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换，并详细介绍了这些变换在图像处理中的应用，如图像配准、校正等。此外，本章还介绍了图像的数学表达，如傅里叶变换在图像处理中的重要作用，包括图像的频域分析、滤波等。最后，对几种常见的数字图像表示格式（如BMP, JPEG, PNG等）及其特点进行了简要介绍。 第二章 图像增强 图像增强是改善图像视觉质量、突出感兴趣区域、消除噪声或提高对比度的过程。本章重点介绍空间域增强和频率域增强技术。在空间域，详细讲解了点处理技术，如灰度变换（对数变换、指数变换、分段线性变换）、直方图均衡化及其改进方法（自适应直方图均衡化），以及邻域处理技术，包括平滑滤波（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）和锐化滤波（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts算子）。在频率域，阐述了傅里叶变换在图像增强中的应用，如低通滤波、高通滤波、同态滤波等，并讨论了这些方法的原理、优缺点及适用场景。 第三章 图像复原 图像复原旨在恢复由于传感器成像模型、采集过程或其他原因造成的图像退化。本章首先分析了图像退化的数学模型，包括模糊、噪声、几何失真等。然后，重点讲解了各种复原技术。对于模糊退化，介绍了逆滤波、维纳滤波（最小均方误差滤波）、约束最小二乘滤波等方法，并讨论了盲复原（已知退化模型但未知退化函数）和非盲复原（已知退化模型和退化函数）的区别与联系。对于噪声退化，回顾了第二章介绍的各种滤波技术，并深入探讨了专门针对噪声的复原方法，如维纳滤波在去噪方面的应用。此外，还介绍了图像复原的一些高级技术，如偏微分方程（PDE）方法在图像去噪和去模糊中的应用。 第四章 彩色图像处理 彩色图像蕴含比灰度图像更丰富的信息。本章首先介绍彩色图像的表示方法，包括RGB, CMY, HSV, YIQ等颜色空间，并详细讲解了不同颜色空间之间的转换原理。接着，重点探讨了彩色图像的增强技术，如基于颜色空间分离的增强、彩色直方图均衡化、彩色图像的平滑与锐化。此外，还介绍了彩色图像的分割、伪彩色处理等内容。本章将理论与实际相结合，通过生动的例子展示彩色图像处理的魅力。 第五章 图像分割 图像分割是将图像划分为若干具有特定意义的区域的过程，是图像分析和目标识别的基础。本章从不同角度介绍了多种分割方法。首先，讲解了基于区域的方法，如区域生长法、区域分裂合并法。然后，深入探讨了基于边缘的方法，如边缘检测算子（Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian, Canny算子），并分析了边缘连接和闭合技术。此外，还介绍了基于阈值的方法，包括全局阈值法、局部阈值法、Otsu法（最大类间方差法）等。最后，还涉及了分水岭变换、Watershed算法等基于形貌学的分割技术。 第六章 形态学图像处理 形态学图像处理是基于图像中对象形状的数学形态学理论。本章详细讲解了基本的形态学运算，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算，以及更复杂的运算，如梯度、顶帽变换、黑帽变换、击中与不击中变换。本章着重分析了这些运算在图像细化、骨架提取、连接组件分析、形状分析、噪声去除等方面的应用。同时，还介绍了结构元素的设计原则及其对运算结果的影响。 第七章 图像特征提取 特征提取是图像分析的核心环节，旨在从图像中提取出能够代表图像内容的关键信息。本章首先介绍了一阶和二阶统计特征，如均值、方差、协方差、能量等。接着，深入讲解了基于形状的特征提取，如轮廓特征（面积、周长、质心、惯性矩）、傅里叶描述子、形状上下文等。此外，还介绍了基于纹理的特征提取，如灰度共生矩阵（GLCM）特征、局部二值模式（LBP）等。本章还涉及了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）等局部特征提取方法。 第八章 图像表示与描述 在本章中，我们将重点关注如何将提取到的图像特征进行有效的表示和描述，以便于后续的分析和识别。我们将深入探讨轮廓表示方法，包括链码、多边形逼近等，以及区域表示方法，如连通区域标签。此外，还将详细介绍基于傅里叶变换的描述子，如傅里叶描述子，以及基于小波变换的表示方法。最后，本章还将介绍一些高级的图像表示技术，例如图论方法在图像表示中的应用。 第九章 图像变换 图像变换是改变图像表示形式，以便于分析或处理的关键技术。本章将深入探讨几种重要的图像变换。首先，我们将详细介绍傅里叶变换及其在图像去噪、边缘检测、图像压缩等方面的应用。接着，我们将讲解离散余弦变换（DCT），它在JPEG图像压缩标准中起着核心作用。然后，我们将介绍小波变换，它能够同时提供图像的空间和频率信息，在图像去噪、特征提取等方面具有广泛应用。最后，本章还将简要介绍Hough变换在直线、圆等特定形状检测中的应用。 第十章 图像压缩 图像压缩旨在减少图像存储和传输所需的比特数，同时尽量保持图像质量。本章首先介绍图像压缩的基本原理，包括无损压缩和有损压缩。然后，详细讲解几种经典的图像压缩算法。无损压缩方面，我们将介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码、算术编码等。有损压缩方面，我们将重点分析基于变换编码的方法，如离散余弦变换（DCT）在JPEG标准中的应用，并介绍预测编码、向量量化等技术。最后，本章还将简要介绍现代图像压缩标准（如JPEG2000）的特点。 第十一章 图像复原与去噪 本章在前几章的基础上，进一步深入探讨图像的复原与去噪技术。我们将回顾并系统梳理各种滤波方法在去噪方面的作用，重点分析不同噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声）下最优去噪算法的选择。除了经典的维纳滤波、同态滤波等，本章还将介绍基于小波变换的去噪方法，以及一些高级的去噪技术，如非局部均值（NL-means）滤波、BM3D（Block-Matching and 3D filtering）算法等。同时，我们还将讨论图像复原中的模糊问题，并介绍更鲁棒的去模糊方法，如盲去卷积技术。 第十二章 图像处理与分析的应用 本章通过一系列典型的应用案例，展示了前述理论与技术在实际问题中的应用。我们将从医学影像分析（如X光片、CT、MRI的增强、分割与识别）、遥感图像处理（如地形分析、地物分类）、工业检测（如产品缺陷检测、文字识别）、人脸识别、视频监控、增强现实等领域，深入剖析图像处理与分析技术的具体实现过程和效果。通过这些应用，读者可以更深刻地理解图像处理与分析技术的重要性及其广阔的应用前景。 本书力求理论严谨，算法清晰，并配有丰富的图例和算法流程图，以便于读者理解。在讲解过程中，尽可能地结合实际应用，引导读者思考和实践。每章末都附有思考题和实验指导，帮助读者巩固所学知识，提高动手能力。 学习本书，您将能够： 深入理解数字图像处理与分析的基本原理和核心算法。 掌握各种图像增强、复原、分割、特征提取和表示技术。 熟悉形态学处理、图像变换、图像压缩等关键技术。 了解图像处理与分析在各个领域的广泛应用。 具备独立分析和解决实际图像处理问题的能力。 我们希望本书能够成为您学习数字图像处理与分析领域的坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是在寒冷的冬夜里，我抱着一本温热的书，感受着知识的暖流。翻开它，我仿佛置身于一个充满奇妙数字和规律的王国。那些复杂的算法，在作者的笔下变得生动有趣，不再是枯燥的符号堆砌，而是一个个解决实际问题的钥匙。我特别喜欢其中关于图像识别的部分，那些细致的讲解，让我理解了机器如何“看懂”世界。例如，在讲述特征提取时，作者通过生动的比喻，将高维度的信息降维到易于理解的层面，让我这个初学者也茅塞顿开。还有在分类器设计这一章，从简单的逻辑回归到复杂的深度学习模型，作者都循序渐进地展开，并结合了大量的图示和代码示例，让我能够在理论学习的同时，立刻动手实践。这让我感觉自己不再是旁观者，而是真正地参与到这场关于“识别”的智慧探索中。更令人惊喜的是，书中还探讨了语音识别和文本识别等多个领域的应用，让我看到了模式识别技术在现实世界中的强大力量，从智能助手到自动驾驶，这些曾经只存在于科幻电影中的场景，如今正在逐步变为现实，而这本书，就是打开这些未来之门的钥匙。我强烈推荐这本书给所有对人工智能和数据科学感兴趣的读者，它不仅是一本教材，更是一场引人入胜的思想旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它的“实用性”和“前瞻性”。作者在讲解每个算法时，都非常注重其在实际应用中的表现，并给出了大量的工程实现上的建议。例如，在讲解神经网络时，书中不仅阐述了多层感知机的原理，还详细介绍了反向传播算法的细节，以及如何进行网络结构的优化和超参数的调整。我特别喜欢书中关于“模型评估与选择”这一章节，作者详细介绍了各种评价指标（如准确率、召回率、F1分数），并强调了交叉验证的重要性，这对于我们在实际项目中构建鲁棒的模型至关重要。此外，书中还对当前热门的深度学习技术进行了介绍，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并简要阐述了它们在图像识别、自然语言处理等领域的最新进展。这让我感受到了这本书紧跟时代步伐，能够帮助我了解模式识别领域的最新发展趋势。书中不仅提供了理论基础，还鼓励读者进行创新性的思考，让我觉得学习不仅仅是记忆，更是激发创造力的过程。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在模式识别这座庞大的知识森林中，找到最清晰的路径，并为我指明了未来探索的方向。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，就被其严谨的逻辑和清晰的结构所折服。作者在内容编排上，遵循了从基础到进阶的原则，让读者能够循序渐进地掌握模式识别的精髓。例如，在介绍特征提取和选择时，作者先从最基本的统计特征开始，然后逐步引入更复杂的特征工程技术，并结合了各种算法的优劣势进行分析。我尤其欣赏书中对“数据预处理”环节的重视，作者详细阐述了数据清洗、归一化、特征缩放等步骤对于后续模型性能的影响，并给出了具体的实践建议。这让我明白，一个优秀的模式识别系统，不仅仅是算法的堆砌，更需要精细的数据处理作为基础。在讲解分类模型时，作者不仅深入剖析了各种模型的原理，还讨论了它们在不同数据集上的表现，以及如何根据数据特性选择最合适的模型。书中对支持向量机（SVM）的讲解尤其深入，从核函数的选择到参数的优化，作者都进行了详尽的介绍，并结合了大量的图示，让我对SVM的理解更上一层楼。这本书让我看到了模式识别背后严谨的科学性和强大的工程能力，也激发了我对这个领域更深层次的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，我首先被它扎实的理论基础所吸引。作者在开篇就清晰地阐述了模式识别的核心概念，从统计决策理论到机器学习的基本原理，都进行了系统性的介绍。那些数学公式和理论推导，虽然初看有些挑战，但作者的逻辑非常严谨，层层递进，让我能逐步跟上。特别是在讲到贝叶斯分类器时，作者不仅给出了完整的数学推导，还深入剖析了其背后的思想，以及在不同场景下的适用性。我印象深刻的是，书中对先验概率和后验概率的解释，以及如何利用似然函数来更新信念，这让我对概率统计在模式识别中的作用有了更深刻的大白。此外，作者还详细介绍了各种模式识别的常用算法，例如K近邻、支持向量机、决策树等，并对它们的优缺点进行了比较分析。这对于我选择合适的算法来解决实际问题非常有帮助。书中不仅关注理论，还穿插了大量的案例分析，让我能够将学到的知识与实际应用相结合。例如，在介绍监督学习时，作者就以垃圾邮件分类为例，详细讲解了如何构建分类模型，这让我在学习理论的同时，也能够理解其背后的工程实现。整本书的编排逻辑清晰，内容详实，是一本不可多得的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对模式识别这个领域之前一直有些模糊的概念，直到读了这本教材，才真正拨开了迷雾。这本书的魅力在于，它将抽象的理论概念，通过非常具象化的方式呈现出来，让人感觉非常亲切。比如，书中在讲解聚类算法时，用了大量的图例来展示不同算法（如K-Means、层次聚类）是如何一步步将数据点分组的，让我这个视觉型学习者受益匪浅。那些散点图、树状图，仿佛就在眼前，清晰地展示了算法的运作过程。而且，作者在解释一些复杂的概念时，经常会用生活中的例子来类比，比如将特征选择比作在杂乱的房间里找出重要的物品，这种生动的比喻，让我在理解理论的同时，也能体会到其中的趣味性。书中不仅讲解了常用的无监督学习方法，也深入探讨了半监督学习和强化学习等更高级的主题，让我对模式识别的整个体系有了更全面的认识。特别是在讲到降维技术（如PCA、t-SNE）时，作者非常细致地解释了它们在可视化和噪声去除方面的作用，并给出了实际的应用场景。这本书让我意识到，模式识别不仅仅是学术研究，更是赋能各行各业的技术，它正在深刻地改变着我们的生活。

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一般

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618特价买入，199减去100，不错，划算

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