模式識彆原理與應用/高等學校電子與通信類專業“十二五”規劃教材 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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李弼程，邵美珍，黃潔 編

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 信號處理
• 圖像處理
• 通信工程
• 電子工程
• 高等教育
• 教材
• 規劃教材

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560619859

版次：1

商品編碼：11454881

包裝：平裝

叢書名： 高等學校電子與通信類專業“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2008-02-01

用紙：膠版紙

頁數：282

正文語種：中文

編輯推薦

　　《模式識彆原理與應用/高等學校電子與通信類專業“十二五”規劃教材》將理論與實際相結閤，有利於讀者加深對理論方法的理解。可使讀者較係統地掌握模式識彆的理論精髓和相關技術。書中給齣的應用實例，為科研人員應用模式識彆方法解決相關領域的實際問題提供瞭具體思路和方法。

內容簡介

　　《模式識彆原理與應用/高等學校電子與通信類專業“十二五”規劃教材》係統闡述瞭模式識彆原理與方法，並在此基礎上介紹瞭模式識彆的應用。
　　《模式識彆原理與應用/高等學校電子與通信類專業“十二五”規劃教材》分為兩大部分：基礎部分主要包括統計模式識彆、結構模式識彆、模糊模式識彆、神經網絡模式識彆和多分類器融閤等內容；應用部分主要包括文本分類、語音識彆、圖像識彆和視頻識彆等內容。

目錄

第1章 緒論
1.1 模式識彆的基本概念
1.2 模式識彆係統
1.3 模式識彆的基本方法
習題
參考文獻

第2章 貝葉斯決策理論
2.1 分類器的描述方法
2.1.1 基本假設
2.1.2 模式分類器的描述
2.2 最大後驗概率判決準則
2.2.1 判決準則
2.2.2 錯誤概率
2.3 最小風險貝葉斯判決準則
2.4 Neyman-Person判決準則
2.5 最小最大風險判決準則
習題
參考文獻

第3章 概率密度函數估計
3.1 概率密度函數估計概述
3.2 參數估計的基本概念與評價準則
3.2.1 參數估計的基本概念
3.2.2 參數估計的評價準則
3.3 概率密度函數的參數估汁
3.3.1 最大似然估計
3.3.2 貝葉斯估計
3.3.3 貝葉斯學習
3.4 概率密度函數的非參數估計
3.4.1 非參數估計的基本原理
3.4.2 Parzen窗法
3.4.3 kN-近鄰法
習題
參考文獻

第4章 綫性判彆分析
4.1 綫性判彆函數
4.1.1 綫性判彆函數的幾何意義
4.1.2 廣義綫性判彆函數
4.1.3 綫性判彆函數設計的一般步驟
4.2 綫性分類器
4.2.1 基於錯誤概率的綫性分類器設計
4.2.2 Fisher綫性判決
4.2.3 感知準則函數
4.2.4 最小平方誤差準則函數
4.2.5 決策樹
4.3 分段綫性分類器
4.3.1 分段綫性分類器的定義
4.3.2 分段綫性距離分類器
4.3.3 分段綫性分類器設計的一般考慮
4.4 近鄰分類器
4.4.1 最近鄰法
4.4.2 k-近鄰法
習題
參考文獻

第5章 特徵提取和選擇
5.1 基本概念
5.1.1 特徵的特點
5.1.2 特徵的類彆
5.1.3 特徵的形成
5.1.4 特徵提取和選擇的作用
5.2 類的可分性判據
5.2.1 基於距離的可分性判據
5.2.2 基於概率密度函數的可分性判據
5.2.3 基於熵函數的可分性判據
5.3 基於可分性判據的特徵提取
5.3.1 基於距離可分性判據的特徵提取方法
5.3.2 基於概率密度函數可分性判據的特徵提取方法
5.3.3 基於熵函數可分性判據的特徵提取方法
5.4 主分量分析（PCA）
5.5 獨立分量分析（ICA）
5.5.1 ICA概述
5.5.2 基於纍積量的ICA估計
5.5.3 ICA的極大似然估計方法
5.6 基於核函數的方法
5.6.1 基於核函數方法的基本思想
5.6.2 基於核函數的主分量分析
5.6.3 基於核函數的獨立分量分析
5.6.4 基於核函數的Fisher綫性判彆
5.7 特徵選擇方法
5.7.1 最優搜索算法
5.7.2 次優搜索算法
5.7.3 遺傳算法
習題
參考文獻

第6章 聚類分析
6.1 模式相似性測度與聚類準則
6.1.1 模式相似性測度
6.1.2 聚類準則
6.2 基於試探的聚類算法
6.2.1 基於最近鄰規則的試探法
6.2.2 最大最小距離聚類算法
6.3 層次聚類法
6.3.1 層次聚類法概述
6.3.2 類與類之間的距離
6.4 動態聚類法
6.4.1 動態聚類法的基本思想
6.4.2 K均值算法
6.4.3 迭代自組織的數據分析算法
6.4.4 基於LBG算法的聚類分析
6.5 分解法
6.5.1 一分為二法
6.5.2 分裂法
習題
參考文獻

第7章 結構模式識彆
7.1 結構模式識彆概述
7.2 形式語言與自動機
7.2.1 短語結構文法
7.2.2 正則文法和有限自動機
7.2.3 上下文無關文法和下推自動機
7.3 高維文法和隨機文法
7.3.1 樹文法和識彆器
7.3.2 網文法
7.3.3 隨機文法和識彆器
7.4 句法分析
7.4.1 窮舉法
7.4.2 Cooke-Younger-Kasami算法
7.4.3 Earley剖析算法
7.5 文法推斷
7.5.1 文法推斷的概念
7.5.2 正則文法的推斷
7.5.3 上下文無關文法的推斷
習題
參考文獻

第8章 模糊模式識彆
8.1 模糊集閤
8.1.1 模糊子集的概念
8.1.2 隸屬函數的確定
8.1.3 模糊子集的運算
8.2 模糊關係
8.2.1 模糊關係的定義
8.2.2 模糊關係與模糊矩陣的運算
8.3 模糊模式識彆的基本思想
8.3.1 特徵的模糊化
8.3.2 結果的模糊化
8.3.3 硬分類和模糊分類
8.3.4 模式分類的最大隸屬原則與擇近原則
8.4 模糊聚類分析
8.4.1 模糊等價關係法
8.4.2 傳遞閉包法
8.4.3 模糊K均值算法
習題
參考文獻

第9章 神經網絡模式識彆
9.1 神經網絡的基本要素
9.1.1 人工神經元模型
9.1.2 神經網絡結構
9.1.3 神經網絡的學習方法
9.2 前饋神經網絡
9.2.1 感知器
9.2.2 BP網絡
9.2.3 徑嚮基函數網絡
9.3 自組織特徵映射神經網絡
9.3.1 網絡結構
9.3.2 自組織特徵映射算法
9.4 支持嚮量機
9.4.1 綫性可分情況
9.4.2 綫性不可分情況
9.5 神經網絡模式識彆
9.5.1 神經網絡模式識彆與統計模式識彆
9.5.2 神經網絡模式識彆的基本思想
習題
參考文獻

第10章 多分類器融閤
10.1 多分類器融閤的基本原理
10.1.1 多分類器融閤的必要性
10.1.2 多分類器融閤的體係結構
10.1.3 多分類器融閤的分類
10.2 多數投票法和BKS方法
10.2.1 多數投票法
10.2.2 BKS方法
10.3 基於Bayes理論的多分類器融閤
10.3.1 基於Bayes理論的多分類器閤成規則
10.3.2 基於Bayes理論的多分類器閤成方法
10.4 基於證據理論的多分類器融閤
10.4.1 證據理論基礎
10.4.2 度量層的多分類器融閤
10.4.3 決策層的多分類器融閤
10.5 基於神經網絡的多分類器融閤
10.6 基於模糊積分的多分類器融閤
10.6.1 g模糊測度
10.6.2 模糊積分
10.6.3 模糊積分在信息融閤中的應用
10.7 基於決策模闆的多分類器融閤
習題
參考文獻

第11章 文本分類
11.1 文本分類技術
11.1.1 文本分類流程
11.1.2 文本預處理
11.1.3 分類器
11.2 垃圾郵件識彆技術
11.2.1 服務器與客戶端過濾
11.2.2 黑白名單過濾技術
11.2.3 規則匹配過濾技術
11.2.4 垃圾郵件內容過濾技術
11.3 網頁分類技術
11.3.1 網頁分類流程
11.3.2 基於嚮量空間模型的網頁噪聲淨化
習題
參考文獻

第12章 語音識彆
12.1 語音識彆的基本原理
12.1.1 語音識彆係統的結構
12.1.2 語音信號的預處理
12.1.3 語音識彆的特徵提取
12.1.4 語音識彆的模型建立
12.1.5 語音識彆的判決準則
12.2 說話人識彆
12.2.1 說話人識彆的基本原理
12.2.2 說話人識彆係統舉例
12.3 語種識彆
12.3.1 語種識彆的基本原理
12.3.2 語種識彆係統舉例
12.4 關鍵詞識彆
12.4.1 關鍵詞識彆的基本原理
12.4.2 關鍵詞識彆係統舉例
12.5 連續語音識彆
12.5.1 連續語音識彆的基本原理
12.5.2 連續語音識彆係統舉例
習題
參考文獻

第13章 圖像識彆
13.1 圖像識彆的基本原理
13.2 人臉識彆
13.2.1 費歇爾臉方法
13.2.2 小波分解
13.2.3 基於小波變換與SVM的人臉識彆
13.3 簽名識彆
13.3.1 簽名圖像預處理與特徵提取
13.3.2 基於證據理論融閤的簽名識彆
13.4 車牌識彆
13.4.1 車牌識彆係統簡介
13.4.2 車牌圖像定位分割算法
習題
參考文獻

第14章 視頻識彆
14.1 視頻結構分析
14.1.1 視頻結構模型
14.1.2 非壓縮域鏡頭邊界檢測方法
14.1.3 鏡頭的錶示
14.1.4 代錶幀的選取方法
14.2 主持人識彆
14.3 標題條識彆
14.3.1 含有標題條的圖像幀檢測
14.3.2 文字區域識彆
習題
參考文獻

精彩書摘

　　黑白名單技術的優點是過濾簡單、速度快。該技術的缺點首先是無法區分垃圾郵件和閤法郵件，隻是機械地進行過濾，過濾效果差。例如，如果垃圾郵件發送者改變瞭地址，黑名單又沒有跟上，就可能使垃圾郵件“漏網”；如果自己的朋友改變瞭郵箱地址，而自己沒有將其加入白名單中，那就可能收不到他的信，阻止掉瞭閤法郵件是用戶不能忍受的。其次，Internet是一個跨國傢、無邊界的網絡，對於黑名單技術而言要想起到好的效果，需要各個國傢之間的閤作，纔能確保垃圾郵件製造者無處隱匿。
　　11.2.3規則匹配過濾技術
　　規則匹配過濾技術是根據垃圾郵件的某些特徵，首先人工設定一些規則，通過這些規則來描述垃圾郵件，當郵件符閤這些規則中的一條或幾條時，則判定其為垃圾郵件。下麵主要介紹規則匹配過濾技術中的群發過濾和關鍵詞過濾。
　　1.群發過濾
　　垃圾郵件發送者為瞭降低發送垃圾郵件的成本，大多使用群發功能，使得郵件服務器在一段較短時間內收到來自同一個地址的大量郵件，或者在一段較短時間內收到不同地址發送過來的大量內容相同的郵件，這些郵件都被認為是垃圾郵件而進行過濾。缺點是當一個用戶大批量發送正常郵件時，正常郵件很可能被誤判為垃圾郵件。
　　2.關鍵詞過濾
　　通常的做法是創建一些簡單或復雜的，能夠反映垃圾郵件特徵的單詞錶來識彆和處理垃圾郵件。比如某些關鍵詞大量齣現在垃圾郵件中，如一些病毒的郵件標題（如test）、一些商業廣告的標題（如“free”、“贈送”、“免費’’等）。它的基礎是必須創建一個龐大的過濾關鍵詞列錶。這種技術缺陷很明顯，過濾的能力同關鍵詞有明顯聯係。當然，係統采用這種技術來處理郵件時消耗的係統資源會比較多，並且，一般躲避關鍵詞的技術（如拆詞、組詞）就很容易繞過過濾，例如，我們知道帶有標題“Free”的信件是垃圾郵件，但是這種技術可能會因為字母之間有空格而放過它，所以誤判率較高。
　　總的來說，規則匹配過濾技術的局限性在於規則都是人工製定的，垃圾郵件的特徵在不斷地變化，需要人為的發現、總結和更新，維護起來比較難。
　　11.2.4垃圾郵件內容過濾技術
　　由於郵件中很大一部分信息集中於郵件的文本中，因此可以通過對文本的分析來識彆郵件是否為垃圾郵件，目前采用的識彆技術主要是將文本分類技術引入到垃圾郵件過濾中，將郵件自動分類為垃圾郵件和閤法郵件。垃圾郵件內容過濾的實質是二分類問題，主要包括訓練過程和過濾過程，其基本框圖如圖11—4所示。
　　（1）輸入／輸齣。訓練過程輸入為由專傢分好類彆的垃圾郵件訓練語料庫，輸齣為構造的垃圾郵件過濾器。
　　……

前言/序言

《數字圖像處理與分析》 內容簡介 本書係統地闡述瞭數字圖像處理與分析的基本理論、核心算法和關鍵技術，旨在為電子信息、自動化、計算機科學與技術等相關專業的本科生和研究生提供一本內容全麵、條理清晰、深入淺齣的教材。同時，本書也可作為從事圖像處理、計算機視覺、模式識彆等領域研究與開發人員的參考書。 本書共分為十二章，結構緊湊，邏輯嚴謹，由淺入深，循序漸進。 第一章 數字圖像處理基礎 本章首先介紹數字圖像的基本概念，包括圖像的定義、錶示方法（像素、灰度級、顔色空間等）以及圖像的數字化過程（采樣與量化）。接著，深入探討瞭圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換，並詳細介紹瞭這些變換在圖像處理中的應用，如圖像配準、校正等。此外，本章還介紹瞭圖像的數學錶達，如傅裏葉變換在圖像處理中的重要作用，包括圖像的頻域分析、濾波等。最後，對幾種常見的數字圖像錶示格式（如BMP, JPEG, PNG等）及其特點進行瞭簡要介紹。 第二章 圖像增強 圖像增強是改善圖像視覺質量、突齣感興趣區域、消除噪聲或提高對比度的過程。本章重點介紹空間域增強和頻率域增強技術。在空間域，詳細講解瞭點處理技術，如灰度變換（對數變換、指數變換、分段綫性變換）、直方圖均衡化及其改進方法（自適應直方圖均衡化），以及鄰域處理技術，包括平滑濾波（均值濾波、高斯濾波、中值濾波）和銳化濾波（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts算子）。在頻率域，闡述瞭傅裏葉變換在圖像增強中的應用，如低通濾波、高通濾波、同態濾波等，並討論瞭這些方法的原理、優缺點及適用場景。 第三章 圖像復原 圖像復原旨在恢復由於傳感器成像模型、采集過程或其他原因造成的圖像退化。本章首先分析瞭圖像退化的數學模型，包括模糊、噪聲、幾何失真等。然後，重點講解瞭各種復原技術。對於模糊退化，介紹瞭逆濾波、維納濾波（最小均方誤差濾波）、約束最小二乘濾波等方法，並討論瞭盲復原（已知退化模型但未知退化函數）和非盲復原（已知退化模型和退化函數）的區彆與聯係。對於噪聲退化，迴顧瞭第二章介紹的各種濾波技術，並深入探討瞭專門針對噪聲的復原方法，如維納濾波在去噪方麵的應用。此外，還介紹瞭圖像復原的一些高級技術，如偏微分方程（PDE）方法在圖像去噪和去模糊中的應用。 第四章 彩色圖像處理 彩色圖像蘊含比灰度圖像更豐富的信息。本章首先介紹彩色圖像的錶示方法，包括RGB, CMY, HSV, YIQ等顔色空間，並詳細講解瞭不同顔色空間之間的轉換原理。接著，重點探討瞭彩色圖像的增強技術，如基於顔色空間分離的增強、彩色直方圖均衡化、彩色圖像的平滑與銳化。此外，還介紹瞭彩色圖像的分割、僞彩色處理等內容。本章將理論與實際相結閤，通過生動的例子展示彩色圖像處理的魅力。 第五章 圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾具有特定意義的區域的過程，是圖像分析和目標識彆的基礎。本章從不同角度介紹瞭多種分割方法。首先，講解瞭基於區域的方法，如區域生長法、區域分裂閤並法。然後，深入探討瞭基於邊緣的方法，如邊緣檢測算子（Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian, Canny算子），並分析瞭邊緣連接和閉閤技術。此外，還介紹瞭基於閾值的方法，包括全局閾值法、局部閾值法、Otsu法（最大類間方差法）等。最後，還涉及瞭分水嶺變換、Watershed算法等基於形貌學的分割技術。 第六章 形態學圖像處理 形態學圖像處理是基於圖像中對象形狀的數學形態學理論。本章詳細講解瞭基本的形態學運算，包括膨脹、腐蝕、開運算、閉運算，以及更復雜的運算，如梯度、頂帽變換、黑帽變換、擊中與不擊中變換。本章著重分析瞭這些運算在圖像細化、骨架提取、連接組件分析、形狀分析、噪聲去除等方麵的應用。同時，還介紹瞭結構元素的設計原則及其對運算結果的影響。 第七章 圖像特徵提取 特徵提取是圖像分析的核心環節，旨在從圖像中提取齣能夠代錶圖像內容的關鍵信息。本章首先介紹瞭一階和二階統計特徵，如均值、方差、協方差、能量等。接著，深入講解瞭基於形狀的特徵提取，如輪廓特徵（麵積、周長、質心、慣性矩）、傅裏葉描述子、形狀上下文等。此外，還介紹瞭基於紋理的特徵提取，如灰度共生矩陣（GLCM）特徵、局部二值模式（LBP）等。本章還涉及瞭SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）等局部特徵提取方法。 第八章 圖像錶示與描述 在本章中，我們將重點關注如何將提取到的圖像特徵進行有效的錶示和描述，以便於後續的分析和識彆。我們將深入探討輪廓錶示方法，包括鏈碼、多邊形逼近等，以及區域錶示方法，如連通區域標簽。此外，還將詳細介紹基於傅裏葉變換的描述子，如傅裏葉描述子，以及基於小波變換的錶示方法。最後，本章還將介紹一些高級的圖像錶示技術，例如圖論方法在圖像錶示中的應用。 第九章 圖像變換 圖像變換是改變圖像錶示形式，以便於分析或處理的關鍵技術。本章將深入探討幾種重要的圖像變換。首先，我們將詳細介紹傅裏葉變換及其在圖像去噪、邊緣檢測、圖像壓縮等方麵的應用。接著，我們將講解離散餘弦變換（DCT），它在JPEG圖像壓縮標準中起著核心作用。然後，我們將介紹小波變換，它能夠同時提供圖像的空間和頻率信息，在圖像去噪、特徵提取等方麵具有廣泛應用。最後，本章還將簡要介紹Hough變換在直綫、圓等特定形狀檢測中的應用。 第十章 圖像壓縮 圖像壓縮旨在減少圖像存儲和傳輸所需的比特數，同時盡量保持圖像質量。本章首先介紹圖像壓縮的基本原理，包括無損壓縮和有損壓縮。然後，詳細講解幾種經典的圖像壓縮算法。無損壓縮方麵，我們將介紹行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼、算術編碼等。有損壓縮方麵，我們將重點分析基於變換編碼的方法，如離散餘弦變換（DCT）在JPEG標準中的應用，並介紹預測編碼、嚮量量化等技術。最後，本章還將簡要介紹現代圖像壓縮標準（如JPEG2000）的特點。 第十一章 圖像復原與去噪 本章在前幾章的基礎上，進一步深入探討圖像的復原與去噪技術。我們將迴顧並係統梳理各種濾波方法在去噪方麵的作用，重點分析不同噪聲模型（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、泊鬆噪聲）下最優去噪算法的選擇。除瞭經典的維納濾波、同態濾波等，本章還將介紹基於小波變換的去噪方法，以及一些高級的去噪技術，如非局部均值（NL-means）濾波、BM3D（Block-Matching and 3D filtering）算法等。同時，我們還將討論圖像復原中的模糊問題，並介紹更魯棒的去模糊方法，如盲去捲積技術。 第十二章 圖像處理與分析的應用 本章通過一係列典型的應用案例，展示瞭前述理論與技術在實際問題中的應用。我們將從醫學影像分析（如X光片、CT、MRI的增強、分割與識彆）、遙感圖像處理（如地形分析、地物分類）、工業檢測（如産品缺陷檢測、文字識彆）、人臉識彆、視頻監控、增強現實等領域，深入剖析圖像處理與分析技術的具體實現過程和效果。通過這些應用，讀者可以更深刻地理解圖像處理與分析技術的重要性及其廣闊的應用前景。 本書力求理論嚴謹，算法清晰，並配有豐富的圖例和算法流程圖，以便於讀者理解。在講解過程中，盡可能地結閤實際應用，引導讀者思考和實踐。每章末都附有思考題和實驗指導，幫助讀者鞏固所學知識，提高動手能力。 學習本書，您將能夠： 深入理解數字圖像處理與分析的基本原理和核心算法。 掌握各種圖像增強、復原、分割、特徵提取和錶示技術。 熟悉形態學處理、圖像變換、圖像壓縮等關鍵技術。 瞭解圖像處理與分析在各個領域的廣泛應用。 具備獨立分析和解決實際圖像處理問題的能力。 我們希望本書能夠成為您學習數字圖像處理與分析領域的堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書，就被其嚴謹的邏輯和清晰的結構所摺服。作者在內容編排上，遵循瞭從基礎到進階的原則，讓讀者能夠循序漸進地掌握模式識彆的精髓。例如，在介紹特徵提取和選擇時，作者先從最基本的統計特徵開始，然後逐步引入更復雜的特徵工程技術，並結閤瞭各種算法的優劣勢進行分析。我尤其欣賞書中對“數據預處理”環節的重視，作者詳細闡述瞭數據清洗、歸一化、特徵縮放等步驟對於後續模型性能的影響，並給齣瞭具體的實踐建議。這讓我明白，一個優秀的模式識彆係統，不僅僅是算法的堆砌，更需要精細的數據處理作為基礎。在講解分類模型時，作者不僅深入剖析瞭各種模型的原理，還討論瞭它們在不同數據集上的錶現，以及如何根據數據特性選擇最閤適的模型。書中對支持嚮量機（SVM）的講解尤其深入，從核函數的選擇到參數的優化，作者都進行瞭詳盡的介紹，並結閤瞭大量的圖示，讓我對SVM的理解更上一層樓。這本書讓我看到瞭模式識彆背後嚴謹的科學性和強大的工程能力，也激發瞭我對這個領域更深層次的探索欲望。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是它的“實用性”和“前瞻性”。作者在講解每個算法時，都非常注重其在實際應用中的錶現，並給齣瞭大量的工程實現上的建議。例如，在講解神經網絡時，書中不僅闡述瞭多層感知機的原理，還詳細介紹瞭反嚮傳播算法的細節，以及如何進行網絡結構的優化和超參數的調整。我特彆喜歡書中關於“模型評估與選擇”這一章節，作者詳細介紹瞭各種評價指標（如準確率、召迴率、F1分數），並強調瞭交叉驗證的重要性，這對於我們在實際項目中構建魯棒的模型至關重要。此外，書中還對當前熱門的深度學習技術進行瞭介紹，包括捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，並簡要闡述瞭它們在圖像識彆、自然語言處理等領域的最新進展。這讓我感受到瞭這本書緊跟時代步伐，能夠幫助我瞭解模式識彆領域的最新發展趨勢。書中不僅提供瞭理論基礎，還鼓勵讀者進行創新性的思考，讓我覺得學習不僅僅是記憶，更是激發創造力的過程。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在模式識彆這座龐大的知識森林中，找到最清晰的路徑，並為我指明瞭未來探索的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對模式識彆這個領域之前一直有些模糊的概念，直到讀瞭這本教材，纔真正撥開瞭迷霧。這本書的魅力在於，它將抽象的理論概念，通過非常具象化的方式呈現齣來，讓人感覺非常親切。比如，書中在講解聚類算法時，用瞭大量的圖例來展示不同算法（如K-Means、層次聚類）是如何一步步將數據點分組的，讓我這個視覺型學習者受益匪淺。那些散點圖、樹狀圖，仿佛就在眼前，清晰地展示瞭算法的運作過程。而且，作者在解釋一些復雜的概念時，經常會用生活中的例子來類比，比如將特徵選擇比作在雜亂的房間裏找齣重要的物品，這種生動的比喻，讓我在理解理論的同時，也能體會到其中的趣味性。書中不僅講解瞭常用的無監督學習方法，也深入探討瞭半監督學習和強化學習等更高級的主題，讓我對模式識彆的整個體係有瞭更全麵的認識。特彆是在講到降維技術（如PCA、t-SNE）時，作者非常細緻地解釋瞭它們在可視化和噪聲去除方麵的作用，並給齣瞭實際的應用場景。這本書讓我意識到，模式識彆不僅僅是學術研究，更是賦能各行各業的技術，它正在深刻地改變著我們的生活。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是在寒冷的鼕夜裏，我抱著一本溫熱的書，感受著知識的暖流。翻開它，我仿佛置身於一個充滿奇妙數字和規律的王國。那些復雜的算法，在作者的筆下變得生動有趣，不再是枯燥的符號堆砌，而是一個個解決實際問題的鑰匙。我特彆喜歡其中關於圖像識彆的部分，那些細緻的講解，讓我理解瞭機器如何“看懂”世界。例如，在講述特徵提取時，作者通過生動的比喻，將高維度的信息降維到易於理解的層麵，讓我這個初學者也茅塞頓開。還有在分類器設計這一章，從簡單的邏輯迴歸到復雜的深度學習模型，作者都循序漸進地展開，並結閤瞭大量的圖示和代碼示例，讓我能夠在理論學習的同時，立刻動手實踐。這讓我感覺自己不再是旁觀者，而是真正地參與到這場關於“識彆”的智慧探索中。更令人驚喜的是，書中還探討瞭語音識彆和文本識彆等多個領域的應用，讓我看到瞭模式識彆技術在現實世界中的強大力量，從智能助手到自動駕駛，這些曾經隻存在於科幻電影中的場景，如今正在逐步變為現實，而這本書，就是打開這些未來之門的鑰匙。我強烈推薦這本書給所有對人工智能和數據科學感興趣的讀者，它不僅是一本教材，更是一場引人入勝的思想旅程。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，我首先被它紮實的理論基礎所吸引。作者在開篇就清晰地闡述瞭模式識彆的核心概念，從統計決策理論到機器學習的基本原理，都進行瞭係統性的介紹。那些數學公式和理論推導，雖然初看有些挑戰，但作者的邏輯非常嚴謹，層層遞進，讓我能逐步跟上。特彆是在講到貝葉斯分類器時，作者不僅給齣瞭完整的數學推導，還深入剖析瞭其背後的思想，以及在不同場景下的適用性。我印象深刻的是，書中對先驗概率和後驗概率的解釋，以及如何利用似然函數來更新信念，這讓我對概率統計在模式識彆中的作用有瞭更深刻的大白。此外，作者還詳細介紹瞭各種模式識彆的常用算法，例如K近鄰、支持嚮量機、決策樹等，並對它們的優缺點進行瞭比較分析。這對於我選擇閤適的算法來解決實際問題非常有幫助。書中不僅關注理論，還穿插瞭大量的案例分析，讓我能夠將學到的知識與實際應用相結閤。例如，在介紹監督學習時，作者就以垃圾郵件分類為例，詳細講解瞭如何構建分類模型，這讓我在學習理論的同時，也能夠理解其背後的工程實現。整本書的編排邏輯清晰，內容詳實，是一本不可多得的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

618特價買入，199減去100，不錯，劃算

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一般

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