模式识别：算法及实现方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

王振永 著

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 算法
• 统计学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 图像处理
• 信号处理
• Python
• MATLAB

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560363271

版次：1

商品编码：12256139

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

本书适用于电子信息、计算机、自动控制等专业的本科生和研究生及本领域的研究者。

内容简介

本书主要介绍了模式识别的基本概念与算法,全书分为11章,内容包括:模式识别概述、模式的表示、最近邻分类器、贝叶斯分类器、隐式马尔可夫模型、决策树、支持向量机、组合分类器、聚类方法等。希望本书有助于读者更好地理解模式识别技术以及该技术对各个领域的重要作用。本书包含了大量的工作实例，安排了适量的练习，提供了丰富的延伸阅读材料。希望每一位读者都能从中受益。

目录

目录

第1章 导论

第2章 模式集合的表征

第3章 最近邻分类器

第4章 贝叶斯分类器

第5章 隐士马尔可夫模型

第6章 决策树

第7章 支持向量机

第8章 多分类器组合

第9章 聚类方法

第10章 本书总结

第11章 应用实例：手写数字识别

名词索引

好的，这是一份关于一本名为《模式识别：算法及实现方法》的图书的详细简介。这份简介将侧重于描述该书未涵盖的内容，旨在为读者清晰界定该书的范围与焦点，同时保持专业、详实的风格。 --- 图书简介：《模式识别：算法及实现方法》—— 聚焦基础与经典实现路径 核心定位界定：本书的视野与边界 《模式识别：算法及实现方法》是一本专注于奠定模式识别领域理论基石和经典算法实现细节的专著。为了确保内容的深度和一致性，本书在内容选取上采取了精炼和聚焦的策略。因此，本书的叙述范围明确排除了某些前沿、交叉或高度专业化的研究方向。 一、 侧重于传统统计学派与基础决策理论 本书的构建哲学是巩固读者对模式识别核心思想的理解，即如何从数据中提取特征并进行分类决策。因此，本书将重点放在了基于概率论和统计学的经典框架之下。 不包含的领域（侧重现代与深度学习方法的读者需注意）： 1. 深度学习模型架构的深入探究： 本书不包含对当前主流的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 架构的详细结构解析、内部机制（如注意力机制的复杂推导）或最新的优化技巧（如新型正则化方法、先进的优化器如 AdamW 的细微变体）。对于依赖于大规模预训练模型（如 BERT、GPT 等自然语言模型）的迁移学习或微调的实际操作流程，本书亦不予详述。 2. 大规模分布式训练与工程实践： 涉及 TensorFlow 或 PyTorch 等现代深度学习框架中，关于分布式计算（如多GPU/多节点训练）、模型并行、数据并行的高级配置，以及如何在云环境中部署和扩展模型的工程优化细节，均不属于本书的讨论范畴。 3. 生成对抗网络（GANs）及其变体： 图像生成、条件生成、以及稳定训练GANs的各种高级策略，如WGAN、StyleGAN 等的数学推导和应用案例，在本书中不会出现。 二、 传统特征工程与几何方法为主导 在特征提取和降维方面，本书主要围绕数学上可解析、计算复杂度相对明确的传统方法展开。 不包含的领域（侧重于非线性、高维特征空间的读者需注意）： 1. 现代流形学习与拓扑数据分析（TDA）： 对于基于黎曼几何或拓扑学概念的降维技术，如 Isomap、LLE（局部线性嵌入）、t-SNE（及其改进版 UMAP）的底层数学结构和在高维特征空间中的适用性分析，本书并未深入涉及。这些方法通常需要特定的拓扑学或微分几何背景才能完全理解。 2. 非线性核方法的复杂变体： 虽然本书可能涉及支持向量机（SVM）的基本原理和高斯核函数的使用，但对于非常规核函数（如多项式核的高阶展开、或基于特定领域知识构造的定制核函数）的构造、优化及其在大型数据集上的计算效率问题，则不在讨论之列。 3. 超高维稀疏表示与压缩感知： 涉及信号处理领域的前沿技术，如基追踪（Basis Pursuit）、迭代阈值算法等，用于从远低于奈奎斯特率的采样中重建信号或特征，这些属于信号处理与优化理论的交叉领域，不在此书范围内。 三、 算法实现集中于经典范式 本书在“实现方法”部分，旨在展示如何从零开始构建或理解核心算法的逻辑流程。因此，其侧重点在于原理的清晰展现而非工程的极致优化。 不包含的领域（侧重于软件工程与性能优化的读者需注意）： 1. 特定硬件加速的优化： 本书不会深入探讨如何使用 CUDA C++、OpenCL 或特定的硬件指令集（如 AVX-512）来加速矩阵运算或特定迭代算法的收敛速度。算法的复杂度分析将停留在渐近分析层面，而非实际运行时间优化。 2. 跨平台移植性和代码库的维护： 对于如何构建健壮的、易于维护的、支持多操作系统的模式识别软件库（涉及版本控制、API设计、模块化等软件工程主题），本书不予涉及。 3. 实时系统与嵌入式部署： 讨论将分类模型部署到资源受限的微控制器（MCU）或实时操作系统（RTOS）环境中的功耗管理、内存限制下的模型量化（Quantization）或剪枝（Pruning）策略，这些工程化决策不属于本书的理论范畴。 四、 理论深度聚焦于经典判别与估计 在统计决策论层面，本书将严格遵循经典的贝叶斯决策框架和最大似然估计（MLE）的范式。 不包含的领域（侧重于现代统计推断的读者需注意）： 1. 贝叶斯方法的高级推断： 虽然可能介绍朴素贝叶斯分类器，但本书不会深入探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法、吉布斯采样（Gibbs Sampling）或变分推断（Variational Inference）等现代贝叶斯统计推断技术，这些通常用于解决高维或复杂似然函数的积分难题。 2. 信息论在特征选择中的高级应用： 仅涉及基础的信息增益或互信息概念。对于基于偏微分方程（PDE）的演化方程（如信息瓶颈理论的高阶推导）或复杂的相互信息估计方法，本书不做探讨。 3. 因果推断与可解释性（XAI）的深度集成： 模式识别的传统目标是预测，而非解释。因此，本书不会包含基于结构方程模型（SEM）、反事实分析（Counterfactual Analysis）或如 LIME/SHAP 等新兴可解释性工具的详尽论述。 总结 《模式识别：算法及实现方法》致力于成为一本坚实的桥梁，连接读者对概率论、线性代数基础与经典模式识别算法（如线性判别分析、K-均值聚类、决策树的早期版本、高斯混合模型等）的掌握。它要求读者具备扎实的数学基础，并愿意投入时间理解算法背后的数学推导和基础的编程实现逻辑。对于追求最新深度学习架构、大规模工程部署或高级统计推断方法的读者而言，本书将是理解这些技术之前的重要理论铺垫，但其本身并不涵盖上述更前沿和复杂的领域。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在研究计算机视觉的经典问题，比如物体检测和图像分割，总觉得自己的理解不够透彻。这本书的内容简直就是为我量身定做的！我尤其喜欢书中对卷积神经网络（CNN）的讲解，它循序渐进地介绍了CNN的各个组成部分，从卷积层到池化层，再到全连接层，每一个环节都解释得非常清楚，并且给出了不同类型的CNN架构的优劣势分析。让我印象深刻的是，书中还讨论了激活函数、损失函数以及优化器等关键概念，并且详细阐述了它们如何影响模型的训练效果。更棒的是，它还涉及了一些更高级的主题，比如数据增强、迁移学习和模型压缩，这些都是在实际项目中非常重要的技术。我跟着书中的指导，尝试着去实现一个简单的图像分类器，遇到了很多之前没有想到的问题，但都能在书中找到相应的解决方案或者提示。这本书最大的优点在于，它既有扎实的理论基础，又有丰富的实践指导，让我在理论和实践之间找到了完美的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

我在业余时间对机器学习算法做了一些研究，想了解更多关于信号处理和时间序列分析的知识。这本书正好契合了我的需求。书中关于模式识别的数学基础，如概率论、线性代数和统计学的回顾，让我对后续内容的理解更加顺畅。我对其中关于时序数据分析的部分尤为感兴趣，比如ARIMA模型、小波变换在信号降噪和特征提取中的应用。书中对这些方法的讲解，不仅限于理论公式，还深入探讨了它们在实际应用中的细节，例如参数的选取、模型的诊断以及如何处理缺失值等。我跟着书中的例子，尝试着分析了一些我自己的数据，发现了很多之前没有意识到的时间依赖性。另外，书中关于模式识别在生物信息学和金融领域的一些应用案例，也拓宽了我的视野，让我看到了这些算法的广阔前景。总的来说，这本书提供了一个全面而深入的视角，让我对模式识别及其在不同领域的应用有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！我一直对图像处理和机器学习的底层原理很感兴趣，但很多资料都过于理论化，或者实现起来感觉云里雾里。读了这本书后，我发现很多困扰我很久的概念突然变得清晰了。比如，书中对各种降维算法的讲解，不仅仅是列出公式，更深入地剖析了它们背后的思想，以及为什么在不同的场景下选择不同的算法。最让我惊喜的是，它不仅仅停留在理论层面，还提供了非常详细的算法实现思路和伪代码，我跟着书里的步骤，在Python里实现了几个关键的算法，效果比我之前摸索着写的好太多了。尤其是在处理一些高维数据时，之前我总是觉得束手无策，但通过书中介绍的PCA和t-SNE，我能够有效地可视化和分析数据，发现了之前完全没有注意到的模式。而且，书中的例子非常贴合实际应用，比如在人脸识别和文本分类方面的案例，让我能够立刻感受到这些算法的强大之处。总的来说，这本书为我打开了一扇通往更深层次模式识别领域的大门，让我不再只是停留在“调用库”的层面，而是真正理解了“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

最近我刚接触到模式识别这个领域，感觉知识点非常零散，很多概念都似懂非懂。这本书的出现，就像一道曙光，瞬间点亮了我前进的道路。它从最基础的概念讲起，比如特征提取和特征选择，然后逐步深入到更复杂的算法，如贝叶斯分类器、KNN算法、隐马尔可夫模型等。书中对这些算法的讲解，逻辑清晰，条理分明，很容易让人理解。而且，作者还非常贴心地提供了大量的图示和实例，帮助我们更好地理解抽象的数学概念。我特别喜欢书中关于隐马尔可夫模型（HMM）的讲解，它用生动形象的比喻，把HMM的原理讲得非常透彻，让我对它在语音识别和自然语言处理中的应用有了全新的认识。这本书还有一个很大的优点，就是它不仅介绍了算法的理论，还提供了相应的代码实现，让我能够动手实践，加深对算法的理解。对于像我这样的初学者来说，这本书无疑是一本不可多得的入门教材。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我深知理解数据背后的规律是多么重要。这本书的内容，特别是关于聚类和分类算法的章节，让我耳目一新。书中对K-means、DBSCAN、SVM、决策树等经典算法的讲解，不只是停留在表面，而是深入到了算法的数学原理、优缺点以及适用场景。我尤其欣赏书中对不同聚类算法在处理不同形状和密度的簇时的表现进行对比分析，这让我对如何选择最适合的聚类方法有了更清晰的认识。在分类算法方面，书中对逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机等算法的讲解，也让我对它们的内在机制有了更深刻的理解，比如SVM的核函数如何处理非线性可分问题，决策树如何进行特征选择等。而且，书中还介绍了评估模型性能的各种指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并详细解释了它们在不同场景下的意义，这对于我后续的工作非常有帮助。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的框架，让我能够更有效地从海量数据中挖掘有价值的信息。