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[希腊] Sergios，Theodoridis（西格尔斯.西奥多里蒂斯），Konstantinos，Koutroumbas（康斯坦提诺斯.库特龙巴斯） 著，李晶皎 等 译

图书标签:

• 模式识别
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• 聚类
• 回归
• 贝叶斯方法
• 神经网络
• 支持向量机
• 决策树
• 隐马尔可夫模型

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121301100

版次：4

商品编码：12002807

包装：平装

丛书名： 国外计算机科学教材系列

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：672

字数：1129000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。

本书在完美地合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。

内容简介

本书全面阐述了模式识别的基础理论、*新方法以及各种应用。讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的*新算法，提供了*新的分类器和鲁棒回归的核方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。

作者简介

　　　　 Sergios Theodoridis：希腊雅典大学物理学学士、英国伯明翰大学信号处理与通信硕士和博士。希腊雅典大学信息与通信系教授，其4篇论文获IEEE神经网络会刊卓越论文奖，IET和IEEE高级会士。

　　　　Konstantinos Koutroumbas：希腊佩特雷大学计算机学士、英国伦敦大学计算机硕士、希腊雅典大学计算机博士。希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院研究员，国际知名专家。

　　　　李晶皎：东北大学信息学院教授，博士生导师。一直从事教学和科研工作，主要研究方向为模式识别、语音信号处理、计算机系统结构、嵌入式系统等。

目录

目 录
第1章 导论 1
1．1 模式识别的重要性 1
1．2 特征、特征向量和分类器 3
1．3 有监督、无监督和半监督学习 4
1．4 MATLAB程序 6
1．5 本书的内容安排 6
第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 8
2．1 引言 8
2．2 贝叶斯决策理论 8
2．3 判别函数和决策面 12
2．4 正态分布的贝叶斯分类 13
2．5 未知概率密度函数的估计 23
2．6 最近邻规则 42
2．7 贝叶斯网络 44
习题 49
MATLAB编程和练习 55
参考文献 60
第3章 线性分类器 63
3．1 引言 63
3．2 线性判别函数和决策超平面 63
3．3 感知器算法 64
3．4 最小二乘法 70
3．5 均方估计的回顾 75
3．6 逻辑识别 80
3．7 支持向量机 81
习题 97
MATLAB编程和练习 99
参考文献 100
第4章 非线性分类器 104
4．1 引言 104
4．2 异或问题 104
4．3 两层感知器 105
4．4 三层感知器 108
4．5 基于训练集准确分类的算法 109
4．6 反向传播算法 110
4．7 反向传播算法的改进 115
4．8 代价函数选择 117
4．9 神经网络大小的选择 119
4．10 仿真实例 123
4．11 具有权值共享的网络 124
4．12 线性分类器的推广 125
4．13 线性二分法中l维空间的容量 126
4．14 多项式分类器 127
4．15 径向基函数网络 129
4．16 通用逼近 131
4．17 概率神经元网络 132
4．18 支持向量机：非线性情况 134
4．19 超越SVM的范例 137
4．20 决策树 146
4．21 合并分类器 150
4．22 合并分类器的增强法 155
4．23 类的不平衡问题 160
4．24 讨论 161
习题 161
MATLAB编程和练习 164
参考文献 168
第5章 特征选择 178
5．1 引言 178
5．2 预处理 178
5．3 峰值现象 180
5．4 基于统计假设检验的特征选择 182
5．5 接收机操作特性（ROC）曲线 187
5．6 类可分性测量 188
5．7 特征子集的选择 193
5．8 最优特征生成 196
5．9 神经网络和特征生成/选择 203
5．10 推广理论的提示 204
5．11 贝叶斯信息准则 210
习题 211
MATLAB编程和练习 213
参考文献 216
第6章 特征生成I：线性变换 221
6．1 引言 221
6．2 基本向量和图像 221
6．3 Karhunen-Loève变换 223
6．4 奇异值分解 229
6．5 独立成分分析 234
6．6 非负矩阵因子分解 239
6．7 非线性维数降低 240
6．8 离散傅里叶变换（DFT） 248
6．9 离散正弦和余弦变换 251
6．10 Hadamard变换 252
6．11 Haar变换 253
6．12 回顾Haar展开式 254
6．13 离散时间小波变换（DTWT） 257
6．14 多分辨解释 264
6．15 小波包 265
6．16 二维推广简介 266
6．17 应用 268
习题 271
MATLAB编程和练习 273
参考文献 275
第7章 特征生成II 282
7．1 引言 282
7．2 区域特征 282
7．3 字符形状和大小的特征 298
7．4 分形概述 304
7．5 语音和声音分类的典型特征 309
习题 320
MATLAB编程和练习 322
参考文献 325
第8章 模板匹配 331
8．1 引言 331
8．2 基于最优路径搜索技术的测度 331
8．3 基于相关的测度 342
8．4 可变形的模板模型 346
8．5 基于内容的信息检索：相关反馈 349
习题 352
MATLAB编程和练习 353
参考文献 355
第9章 上下文相关分类 358
9．1 引言 358
9．2 贝叶斯分类器 358
9．3 马尔可夫链模型 358
9．4 Viterbi算法 359
9．5 信道均衡 362
9．6 隐马尔可夫模型 365
9．7 状态驻留的HMM 373
9．8 用神经网络训练马尔可夫模型 378
9．9 马尔可夫随机场的讨论 379
习题 381
MATLAB编程和练习 382
参考文献 384
第10章 监督学习：尾声 389
10．1 引言 389
10．2 误差计算方法 389
10．3 探讨有限数据集的大小 390
10．4 医学图像实例研究 393
10．5 半监督学习 395
习题 404
参考文献 404
第11章 聚类：基本概念 408
11．1 引言 408
11．2 近邻测度 412
习题 427
参考文献 428
第12章 聚类算法I：顺序算法 430
12．1 引言 430
12．2 聚类算法的种类 431
12．3 顺序聚类算法 433
12．4 BSAS的改进 436
12．5 两个阈值的顺序方法 437
12．6 改进阶段 439
12．7 神经网络的实现 440
习题 443
MATLAB编程和练习 444
参考文献 445
第13章 聚类算法II：层次算法 448
13．1 引言 448
13．2 合并算法 448
13．3 cophenetic矩阵 465
13．4 分裂算法 466
13．5 用于大数据集的层次算法 467
13．6 最佳聚类数的选择 472
习题 474
MATLAB编程和练习 475
参考文献 477
第14章 聚类算法III：基于函数最优方法 480
14．1 引言 480
14．2 混合分解方法 481
14．3 模糊聚类算法 487
14．4 可能性聚类 502
14．5 硬聚类算法 506
14．6 向量量化 513
附录 514
习题 515
MATLAB编程和练习 516
参考文献 519
第15章 聚类算法IV 523
15．1 引言 523
15．2 基于图论的聚类算法 523
15．3 竞争学习算法 533
15．4 二值形态聚类算法 540
15．5 边界检测算法 546
15．6 谷点搜索聚类算法 548
15．7 通过代价最优聚类（回顾） 550
15．8 核聚类方法 555
15．9 对大数据集的基于密度算法 558
15．10 高维数据集的聚类算法 562
15．11 其他聚类算法 572
15．12 聚类组合 573
习题 578
MATLAB编程和练习 580
参考文献 582
第16章 聚类有效性 591
16．1 引言 591
16．2 假设检验回顾 591
16．3 聚类有效性中的假设检验 593
16．4 相关准则 600
16．5 单独聚类有效性 612
16．6 聚类趋势 613
习题 620
参考文献 622
附录A 概率论和统计学的相关知识 626
附录B 线性代数基础 635
附录C 代价函数的优化 637
附录D 线性系统理论的基本定义 649
索引 652

前言/序言

译 者 序

模式识别诞生于20世纪20年代，随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代初迅速发展成一门学科。模式识别研究的理论和方法在很多地方得到了成功的应用，从最初的光学字符识别（OCR），扩展到笔输入计算机、生物身份认证、DNA序列分析、化学气味识别、药物分子识别、图像理解、人脸辨识、表情识别、手势识别、语音识别、说话人识别、信息检索、数据挖掘和信号处理等。

尽管如此，与生物认知系统相比，模式识别系统的识别能力和鲁棒性还远不能让人满意。模式识别还有许多的基础理论和基本方法等待人们解决，新问题也层出不穷。为此，相关人员很需要一本关于这一领域的高水平学术著作，它既有基础知识的介绍，还有本领域研究现状的介绍，以及未来发展的展望等。本书正是这样一本经典著作。

本书是第四版，于2009年由模式识别领域的两位顶级专家合著，他们是希腊雅典大学信息学院与通信系的Sergios Theodoridis教授和希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院的Konstantinos Koutroumbas博士。第四版的特点是：大部分章节增加了MATLAB编程和练习，新增了一些模式识别最新研究成果，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。

为了适用于电力电子工程、计算机工程、计算机科学和信息、以及自动控制等专业的研究生，以及高年级本科生各种不同知识背景的学生，本书内容安排既全面，又相对独立。在各个章节中需要的一些数学工具，如概率、统计和约束优化等知识，在本书的4个附录中做了简单的讲解。本书可以面向大学生和研究生，可以作为一学期或两个学期的课程。本书也可以作为自学教材，或供研究人员和工程技术人员参考。

负责本书初译人员有：东北大学信息学院的王骄、闫爱云、张瑶、王亮、李亮、薛长江、李鹏飞、宋光杰。

负责本书译校人员有：东北大学信息学院的王爱侠、李贞妮。

东北大学李晶皎教授完成最后译校。

在翻译过程中，我们力求忠实、准确地把握原著，同时保留原著的风格。但由于译者水平有限，书中难免有错误和不准确之处，恳请广大读者批评指正。

前 言

本书是作者在20年来给研究生和本科生教学的基础上编写的，该课程面向很多专业的学生，例如电力电子工程、计算机工程、计算机科学和信息以及自动控制等专业的研究生。这些经验使我们得以把本书内容编写得既全面又相对独立，并且适用于各种不同知识背景的学生。读者需要具备的知识包括：微积分学基础、初等线性代数和概率论基础。在各个章节中需要的一些数学工具，如概率、统计和约束优化等知识，在本书的4个附录中做了简单的讲解。本书面向大学生和研究生，可以作为一个学期或两个学期的课程。本书也可以作为自学教材，或供研究人员和工程技术人员参考。我们编写本书的动力之一是，使这本书适合于所有从事模式识别相关研究的人员。

范围和方法

本书采用统一的方式讲述各种模式识别方法。模式识别是多个应用领域的核心，包括图像分析、语音和声音识别、生物统计学、生物信息学、数据挖掘和信息检索等。尽管这些领域有很多不同点，但也有共同之处，对它们的研究也有统一的方法，例如数据分类、隐藏模式等。本书的重点在于讲述现在常用的方法。读者可以从本书获得并理解相关的基础知识，进而研究更多的与应用相关的方法。

本书的每一章都采用循序渐进的讲解方式，从基础开始过渡到比较高深的课题，最后对最新技术发表评论。我们尽量保持数学描述和直接叙述之间的平衡，这不是一件容易的任务。然而，我们坚信对于模式识别，如果试图回避数学，将使读者很难理解算法的本质、并丧失研究新算法的潜能；本书会使得读者能够很容易的解决遇到的问题。在模式识别中，最终采用的合适技术和算法在很大程度上依赖于所要解决的问题。根据我们的经验，讲解模式识别是一个使学生复习数学基础知识的好方法。

新增内容

第四版新增内容如下：

● 大部分章节的最后新增了MATLAB代码和计算机实验。

● 更多的实例和新增的图增强了本书的可读性。

● 有关当前热门问题的新增章节如下：

— 非线性降维

— 非负矩阵分解

— 关联性反馈

— 鲁棒回归

— 半监督学习

— 谱聚类

— 聚类组合技术

部分章节被重写，增加了更多的当前应用方面的内容。

补充内容

MATLAB文档可从与本书相关的网站下载，网址是www.elsevierdirect.com/9781597492720。电子文档的图和每章后习题和练习的解答都可从网站上下载。读者还可以下载相关问题的详细证明和本书所有章节的课件。

我们定期在网站上增加和更新MATLAB示例，欢迎读者多提建议。尽管网站上的内容经过多次仔细检查，但有些地方还是不可避免地存在错误，欢迎读者批评指正。

致谢

本书的出版离不开广大师生多年来的支持和帮助。特别感谢Kostas Berberidis、Velissaris Gezerlis、Xaris Georgion、Kristina Georgoulakis、Leyteris Kofidis、Thanassis Liavas、Michalis Mavroforakis、Aggelos Pikrakis、Thanassis Rontogiannis、Margaritis Sdralis、Kostas Slavakis和Theodoros Yiannakoponlos。Yannis Kopsinis和Kostas Thernelis自始至终都给予了莫大的支持和帮助。对本书的再版仔细阅读、提出大量批评和建议的有：Alexandros B?lnn、Dionissis Cavouras、Vassilis Digalakis、Vassilis Drakopoulos、Nikos Galatsanos、George Glentis、Spiros Hatzispyros、Evagelos Karkaletsis、Elias Koutsoupias、Aristides Likas、Gerassimos Mileounis、George Monstakides、George Paliouras、Stavros Perantonis、Takis Stamatoponlos、Nikos Vassilas、Manolis Zervakis和Vassilis Zissimopoulos。

本书的再版还要感谢读者的批评和建议，提出批评和建议的读者有：Tulay Adali, University of Maryland; Mehniet Celenk, Ohio University; Rama Chellappa, University of Maryland; Mark Clements, Georgia Institute of Technology; Robert Duin, Delft University of Technology; Miguel Figneroa, Villanueva University of Puerto Rico; Dimitris Gunopoulos, University of Athens; Mathias Kolsch, Naval Postgraduate School; Adam Krzyzak, Concordia University; Baoxiu Li, Arizona State University; David Miller, Pennsylvania State University; Bernhard Sch?lkopf, Max Planck Institute; Hari Sundaram, Arizona State University; Harry Wechsler, George Mason University和Alexander Zien，Max Planck Institute。

我们由衷地感谢这些同事所给予的批评和建议。非常感谢N. Kalouptsidis教授，长期以来我们的合作和友谊是本书灵感的来源。

最后，K. Koutroumbas要感谢Sophia、Dimitris-Marios和Valentini-Theodora的耐心与支持。同时，S. Theodoridis要感谢Despina、Eva和Eleni，她们是快乐和动力的源泉。

《模式识别（第四版）》图书简介 本书旨在深入探讨模式识别领域的核心理论、关键算法及其广泛的应用。作为一本内容详实的学术专著，它为读者提供了一个全面而严谨的学习框架，帮助理解和掌握从基本概念到前沿技术的各个方面。 核心内容概述： 全书围绕模式识别这一跨学科主题展开，涵盖了从数据预处理、特征提取到模型构建、分类决策等一系列关键步骤。它不仅讲解了经典的统计模式识别方法，如贝叶斯决策理论、最大似然估计、线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA），还深入介绍了近年来发展迅速的机器学习方法，特别是深度学习在模式识别中的应用。 理论基础与数学原理： 本书高度重视理论的严谨性。在数学基础方面，它会详细阐述概率论、统计学、线性代数和优化理论等在模式识别中不可或缺的数学工具，并解释这些工具如何被应用于构建和分析模式识别模型。例如，在介绍贝叶斯分类器时，会深入讲解条件概率、先验概率和后验概率的概念，并推导出贝叶斯决策规则。对于线性判别分析和主成分分析，则会详细展示其在高维数据降维和特征提取中的数学原理，包括协方差矩阵、特征值分解等概念。 经典与现代算法详解： 本书系统性地介绍了多种经典的模式识别算法。对于基于统计学习的方法，会详细讲解K近邻（KNN）算法、支持向量机（SVM）的原理、不同核函数的选择以及优化策略。在决策树方面，则会探讨ID3、C4.5、CART等算法的构建过程及其剪枝技术。 同时，本书也充分吸收了近年来机器学习领域，尤其是深度学习的最新进展。它会详细介绍多层感知机（MLP）及其反向传播算法，以及卷积神经网络（CNN）在图像识别、物体检测等任务中的核心思想和结构设计，如卷积层、池化层、全连接层等。对于序列数据，如语音识别和自然语言处理中的模式识别，也会介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等模型。 特征提取与表示： 特征是模式识别的基石。本书会讲解如何从原始数据中提取有意义的特征，包括手工特征工程的方法，例如SIFT、HOG等在计算机视觉中的经典特征提取器，以及基于深度学习的自动特征学习。它会讨论如何选择合适的特征表示，以应对不同类型数据的挑战，例如文本数据的TF-IDF表示、词嵌入（Word Embeddings）等。 模型评估与优化： 如何科学地评估和优化模式识别模型的性能是实践中的重要环节。本书会详细介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值等，并讲解交叉验证、留出法等模型选择和评估技术。此外，它还会讨论过拟合和欠拟合问题，以及正则化、早停等防止过拟合的常用策略。 应用领域广泛展示： 本书并非仅限于理论探讨，而是着重展示模式识别在各个领域的实际应用。读者将能了解到模式识别在图像处理（如人脸识别、图像检索、医学影像分析）、语音识别（如语音助手、声纹识别）、文本处理（如情感分析、垃圾邮件过滤、机器翻译）、生物信息学（如基因序列分析）以及工业自动化（如缺陷检测、故障诊断）等方面的成功案例和具体实现。每一个应用案例都会结合具体的算法和数据特点进行深入分析。 目标读者： 本书适合计算机科学、电子工程、人工智能、自动化、统计学、数学以及相关交叉学科的研究生、高年级本科生，以及从事模式识别、机器学习、数据挖掘、人工智能等领域的科研人员和工程师。对于希望系统性学习模式识别理论并将其应用于实际问题的读者来说，本书是不可多得的参考。 学习价值： 通过学习本书，读者将能够： 建立扎实的理论基础： 深刻理解模式识别背后的数学原理和统计学基础。 掌握多样化的算法： 熟悉从经典统计方法到前沿深度学习模型的原理、实现和应用。 提升实践能力： 学习如何选择、设计和评估适合特定问题的模式识别系统。 拓展应用视野： 了解模式识别在各行各业的广泛用途，并从中获得启发。 本书将引导读者深入探索模式世界的奥秘，掌握解析和理解复杂信息的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

我与《模式识别（第四版）》的相遇，源于我对人工智能领域的好奇与探索。这本书如同我进入这个复杂世界的一张详尽地图，它为我指明了方向，并提供了穿越各个区域所需的工具。作者以一种非凡的清晰度，将模式识别的各个方面展现在我眼前。 书中关于“概率分布”的阐述，让我对数据是如何被建模和理解有了全新的认识。从简单的单变量高斯分布，到多变量高斯分布，再到更复杂的分布模型，作者都进行了深入的讲解，并配以直观的图示。这让我明白，理解数据的内在分布是构建有效模式识别模型的基础。 《模式识别（第四版）》在对分类算法的介绍上，可谓是面面俱到。从简单的朴素贝叶斯分类器，到复杂的支持向量机，作者都提供了详尽的数学推导和算法解释。我尤其对书中对“最大后验概率（MAP）估计”的讲解印象深刻，它让我理解了如何在引入先验知识的情况下，优化模型的参数。 在对无监督学习的阐述中，书中对聚类算法的介绍给我留下了深刻的印象。从 K-Means 的简单直观，到层次聚类的分层结构，再到 DBSCAN 的基于密度的强大能力，作者都进行了详尽的介绍。书中对这些算法的伪代码和数学推导，让我能够清晰地理解它们的工作流程，并且认识到不同聚类算法的适用条件和局限性。 《模式识别（第四版）》在特征提取方面也提供了丰富的资源。例如，PCA 的介绍让我理解了如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，从而达到降维的目的。作者不仅给出了 PCA 的数学推导，还解释了它在数据预处理和可视化中的重要应用。 书中对模型评估和选择的讨论，也让我受益匪浅。作者详细介绍了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率和 F1 分数，并解释了它们在不同场景下的适用性。同时，对交叉验证等技术进行了详细的阐述，这让我能够更客观地评估模型的性能，并选择最优的模型。 此外，本书还对一些更前沿的算法进行了介绍，例如在介绍神经网络时，对前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）都有涉及。虽然篇幅相对有限，但已经足够让我对这些强大的模型产生浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下基础。 总而言之，《模式识别（第四版）》以其严谨的科学态度、清晰的讲解方式和丰富的实例，为我构建了一个坚实的模式识别知识体系。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何去学习，如何去思考，以及如何去创新。

评分☆☆☆☆☆

在我学习模式识别的漫长道路上，《模式识别（第四版）》无疑是我遇到的最得力的助手之一。这本书的优点数不胜数，其中最让我印象深刻的，便是其在讲解算法时所展现出的深度与广度。作者并没有满足于仅仅列举算法的名称和基本原理，而是深入到算法的数学推导、内在机制以及潜在的优缺点分析。 书中关于“生成模型”的讲解，让我对如何从数据生成新的样本有了更深刻的理解。特别是对高斯混合模型（GMM）的详细阐述，作者不仅介绍了 EM 算法在 GMM 中的应用，还通过生动的图示，展示了 GMM 如何能够拟合各种复杂的数据分布。这让我意识到，生成模型在数据生成、密度估计等领域有着广泛的应用前景。 《模式识别（第四版）》在对决策树算法的讲解上，也做得非常出色。作者从信息熵和信息增益的概念入手，详细解释了如何构建一个最优的决策树。我尤其欣赏书中对“剪枝”策略的讨论，它让我理解了如何防止模型过拟合，从而提高其泛化能力。通过书中提供的例子，我能够亲手构建并裁剪一个决策树，这让我对算法的实际操作有了更直观的感受。 在讨论支持向量机（SVM）时，作者并没有止步于线性可分的情况，而是深入讲解了核函数的原理以及如何处理非线性可分的数据。我特别对“核技巧”的解释印象深刻，它让我理解了如何通过映射到高维空间来解决低维空间中的线性不可分问题。书中对不同核函数的优缺点进行了详尽的分析，这对于我选择合适的核函数至关重要。 本书还对一些经典的降维技术进行了细致的介绍，例如主成分分析（PCA）和因子分析。作者不仅推导了 PCA 的数学公式，还阐述了它在数据可视化、特征提取以及噪声去除等方面的应用。这让我能够更有效地处理高维数据，避免“维度灾难”，并从中提取出更具代表性的特征。 《模式识别（第四版）》在章节的组织上也体现了作者的良苦用心。从基础的概率论和统计学知识，到经典的分类和聚类算法，再到更高级的机器学习模型，知识体系层层递进，逻辑严谨。每个章节的结尾都会有相关的练习题，这不仅帮助我巩固所学知识，也为我提供了进一步探索的思路。 此外，书中还对模型评估和选择这一关键环节进行了深入的探讨。作者详细介绍了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率和 F1 分数，并解释了它们在不同场景下的适用性。同时，对交叉验证等技术进行了详细的阐述，这让我能够更客观地评估模型的性能，并选择最优的模型。 对我而言，《模式识别（第四版）》不仅仅是一本教科书，更是一本可以反复研读的工具书。它所提供的知识和方法，是我在后续学习和研究过程中不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

一本好的教科书，其价值远不止于信息的堆砌，更在于它能否点燃读者的求知欲，并为他们搭建起理解复杂概念的坚实桥梁。《模式识别（第四版）》无疑就扮演了这样的角色，至少对我而言是如此。我拿到这本书的时候，正值我对人工智能和机器学习领域充满探索热情，但又常常被各种术语和算法弄得头晕目转向的阶段。这本书如同一盏明灯，照亮了我前行的道路。 开篇，作者并没有直接抛出令人望而生畏的数学公式，而是从人类识别模式的直观能力出发，巧妙地引入了模式识别的本质。这种循序渐进的讲解方式，让原本抽象的概念变得生动易懂。我尤其喜欢其中关于“特征提取”的章节，作者用一系列生活化的例子，比如如何从一张人脸照片中区分出性别，或者如何通过声音判断说话人的情绪，来解释特征的重要性。这让我意识到，模式识别并非高高在上的理论，而是渗透在我们日常生活中的智慧。 在深入到具体的算法时，作者展现出了对细节的精准把握。无论是贝叶斯分类器、决策树，还是支持向量机（SVM），每一个算法的原理都被拆解得清晰明了，并且配以详实的数学推导。虽然我的数学功底并非顶尖，但在作者的引导下，我竟然能够理解并掌握这些核心概念。特别是SVM的部分，作者花了大量的篇幅讲解了核函数的作用以及如何选择合适的核函数，并辅以图示，让我对“核技巧”这一神奇的工具有了豁然开朗的认识。这比我在网上零散阅读的资料要系统和深入得多，也避免了我走很多弯路。 此外，书中对于模型评估和选择的讨论也让我受益匪浅。在实际应用中，我们往往会遇到过拟合和欠拟合的问题，而《模式识别（第四版）》提供了多种行之有效的解决方案，例如交叉验证、正则化等。作者不仅仅是列举了这些方法，更重要的是解释了它们背后的逻辑，以及在不同场景下如何权衡和选择。这种理论与实践相结合的讲解，极大地提升了我解决实际问题的能力。我甚至开始尝试将书中学到的知识应用到我自己的小项目中，并取得了意想不到的效果。 不得不提的是，本书的排版和图示也做得非常出色。清晰的排版让阅读体验变得愉悦，而那些精心设计的图表，则成为了理解复杂算法的得力助手。例如，在讲解聚类算法时，那些生动的散点图和簇划分示意图，让我能够直观地感受到不同算法的工作机制。这种视觉化的呈现方式，对于我这样依赖图像来理解抽象概念的学习者来说，是弥足珍贵的。它有效地弥补了纯文字描述可能带来的枯燥和晦涩。 总的来说，《模式识别（第四版）》是一本集理论深度、实践指导和阅读体验于一体的优秀教材。它不仅能够帮助我打下坚实的理论基础，更能激发我对模式识别领域更深层次的探索。我非常庆幸能够在这本书的陪伴下，开启我的模式识别学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

在我学习模式识别的旅程中，《模式识别（第四版）》这本书扮演了至关重要的角色。它不仅仅是一本技术手册，更是一位循循善诱的良师，引领我深入理解模式识别的精髓。这本书最大的优点在于其对概念的深入剖析和对算法原理的细致讲解。 书中关于“贝叶斯分类器”的讲解，让我第一次真正理解了如何利用概率来做出分类决策。作者通过对贝叶斯定理的详细推导和解释，让我深刻理解了先验概率、似然函数和后验概率之间的关系。这为我后续学习更复杂的概率模型奠定了坚实的基础。 《模式识别（第四版）》在对线性模型进行讲解时，并未止步于表面的公式，而是深入剖析了线性回归和逻辑回归背后的数学原理。我尤其对书中对“损失函数”的解释印象深刻，它让我理解了如何量化模型预测的误差，并如何通过优化损失函数来训练模型。 对于支持向量机（SVM），书中提供了非常详尽的讲解，从线性SVM的推导，到核函数的应用，再到软间隔SVM的处理。作者用简洁的语言解释了“最大间隔”的几何意义，并用图示展示了支持向量在确定决策边界中的关键作用。这让我意识到，SVM 是一种非常强大且具有理论优雅性的分类模型。 在对无监督学习的阐述中，书中对聚类算法的介绍给我留下了深刻的印象。从 K-Means 的简单直观，到层次聚类的分层结构，再到 DBSCAN 的基于密度的强大能力，作者都进行了详尽的介绍。书中对这些算法的伪代码和数学推导，让我能够清晰地理解它们的工作流程，并且认识到不同聚类算法的适用条件和局限性。 《模式识别（第四版）》在特征提取方面也提供了丰富的资源。例如，PCA 的介绍让我理解了如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，从而达到降维的目的。作者不仅给出了 PCA 的数学推导，还解释了它在数据预处理和可视化中的重要应用。 此外，本书还对一些更前沿的算法进行了介绍，例如在介绍神经网络时，对前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）都有涉及。虽然篇幅相对有限，但已经足够让我对这些强大的模型产生浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下基础。 总而言之，《模式识别（第四版）》以其严谨的科学态度、清晰的讲解方式和丰富的实例，为我构建了一个坚实的模式识别知识体系。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何去学习，如何去思考，以及如何去创新。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《模式识别（第四版）》这本书时，我便被它所展现出的深厚学术底蕴和清晰的逻辑结构所吸引。这本书并非一本简单的技术手册，而更像是一次对模式识别领域智慧的深度探索。作者以一种严谨又不失生动的笔触，引领我一步步走进这个充满魅力的学科。 书中对于“统计学习理论”的讲解，让我对机器学习的底层原理有了更深刻的理解。作者从偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）开始，深入到 VC 维理论，为我揭示了模型泛化能力的关键。这让我明白，构建一个优秀的模型，不仅仅是选择一个好的算法，更重要的是理解其泛化能力的内在机制。 《模式识别（第四版）》在对分类算法的介绍上，内容详尽且逻辑清晰。从经典的贝叶斯分类器，到强大的支持向量机（SVM），作者都提供了深入的数学推导和算法解释。我尤其对书中对 SVM 中“软间隔”的讲解印象深刻，它让我理解了如何在存在噪声和异常值的情况下，依然能够构建出鲁棒的分类器。 在对无监督学习的阐述中，书中对聚类算法的介绍给我留下了深刻的印象。从 K-Means 的简单直观，到层次聚类的分层结构，再到 DBSCAN 的基于密度的强大能力，作者都进行了详尽的介绍。书中对这些算法的伪代码和数学推导，让我能够清晰地理解它们的工作流程，并且认识到不同聚类算法的适用条件和局限性。 《模式识别（第四版）》在特征提取方面也提供了丰富的资源。例如，PCA 的介绍让我理解了如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，从而达到降维的目的。作者不仅给出了 PCA 的数学推导，还解释了它在数据预处理和可视化中的重要应用。 此外，本书还对一些更前沿的算法进行了介绍，例如在介绍神经网络时，对前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）都有涉及。虽然篇幅相对有限，但已经足够让我对这些强大的模型产生浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下基础。 总而言之，《模式识别（第四版）》以其严谨的科学态度、清晰的讲解方式和丰富的实例，为我构建了一个坚实的模式识别知识体系。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何去学习，如何去思考，以及如何去创新。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《模式识别（第四版）》这本书时，我首先被它精炼的语言和严谨的逻辑所吸引。这本书以一种高度结构化的方式，将模式识别这一庞大而复杂的领域娓娓道来。作者并没有回避深奥的数学原理，而是以一种循序渐进的方式，将复杂的概念分解为易于理解的组成部分。 书中关于“贝叶斯决策理论”的讲解，是我学习模式识别的起点。作者通过对贝叶斯定理的详细推导和解释，让我深刻理解了概率在分类问题中的核心作用。我尤其欣赏书中对“最小风险决策”的阐述，它让我明白了如何在存在不确定性的情况下，做出最优的决策。这为我后续学习各种概率模型打下了坚实的基础。 《模式识别（第四版）》在介绍线性判别分析（LDA）时，作者不仅给出了其数学推导，还通过生动的二维图示，清晰地展示了 LDA 如何找到最优的投影方向，以最大化类间散度并最小化类内散度。这让我直观地理解了 LDA 的分类思想，并认识到它在降维和分类任务中的有效性。 对于神经网络的讲解，书中从最简单的感知机模型开始，逐步引入了多层感知机、激活函数以及反向传播算法。我特别对反向传播算法的推导印象深刻，它让我理解了如何通过链式法则来计算损失函数对权重的梯度，从而实现模型的训练。这为我后来深入学习深度学习打下了良好的基础。 书中在介绍无监督学习算法时，对 K-Means 聚类算法的讲解尤为详尽。作者不仅给出了 K-Means 的迭代过程，还分析了其优缺点，例如对初始质点的敏感性以及对圆形簇的偏好。这让我明白，理解算法的局限性同样重要，并为我选择更合适的聚类算法提供了指导。 《模式识别（第四版）》在特征提取方面也提供了丰富的资源。例如，PCA 的介绍让我理解了如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，从而达到降维的目的。作者不仅给出了 PCA 的数学推导，还解释了它在数据预处理和可视化中的重要应用。 此外，本书还对一些更前沿的算法进行了介绍，例如在介绍神经网络时，对前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）都有涉及。虽然篇幅相对有限，但已经足够让我对这些强大的模型产生浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下基础。 总而言之，《模式识别（第四版）》以其严谨的科学态度、清晰的讲解方式和丰富的实例，为我构建了一个坚实的模式识别知识体系。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何去学习，如何去思考，以及如何去创新。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到《模式识别（第四版）》这本书时，就被它厚重的身躯和严谨的封面所吸引。然而，真正让我心生敬意的，是它内容所蕴含的智慧和洞察力。这本书不仅仅是在介绍各种模式识别的算法，它更是在引领读者去理解“识别”这件事的本质，以及如何用数学和计算的方式来模拟和实现这一过程。 作者在书中关于“概率建模”的讲解，让我对统计学在模式识别中的重要性有了全新的认识。他们并没有简单地给出公式，而是通过一系列的例子，例如诊断疾病的准确性，或者垃圾邮件的过滤，来阐述概率在分类问题中的关键作用。我尤其被书中对“似然函数”的解释所吸引，它帮助我理解了在给定的模型下，观测到某个数据出现的可能性有多大。这对于后续理解最大似然估计等方法至关重要。 书中在介绍线性判别分析（LDA）时，作者花了大量的篇幅来阐述其目标是最大化类间散度同时最小化类内散度，并提供了详细的推导过程。这让我明白，LDA 并非仅仅是一种降维技术，它更是有着明确的分类目的。通过直观的二维图示，我能够清晰地看到 LDA 如何找到最优的投影方向，使得不同类别的样本点尽可能地分开。这为我理解更复杂的判别模型提供了铺垫。 在讨论非线性分类问题时，书中对多层感知机（MLP）的讲解，让我领略了神经网络的强大之处。作者从简单的二元分类器开始，逐步引入激活函数、隐藏层以及反向传播算法。我尤其欣赏书中对反向传播算法的详细阐述，它不仅解释了算法的数学原理，还用类比的方式，让我理解了误差如何逐层传递并更新权重。这让我对深度学习的“黑箱”有了一定的窥探。 此外，《模式识别（第四版）》还对一些经典的特征选择方法进行了深入的介绍，例如过滤法、包裹法和嵌入法。作者不仅阐述了每种方法的原理，还分析了它们的优缺点和适用场景。这对于我来说，是极大的帮助，因为在实际项目中，如何选择最有效的特征往往是影响模型性能的关键因素。我学会了如何从海量数据中提炼出有价值的信息，而不是被冗余的数据所淹没。 本书在章节的组织上也颇具匠心。从基础的概率论和统计学知识，到经典的分类和聚类算法，再到更高级的机器学习模型，知识点循序渐进，逻辑严谨。每个章节的结尾都会有相关的练习题，这不仅帮助我巩固所学知识，也为我提供了进一步探索的思路。我常常会在完成一章的学习后，尝试去解决其中的练习题，这极大地提升了我对知识的掌握程度。 值得一提的是，作者在书中对于“偏差-方差权衡”（Bias-Variance Tradeoff）的讨论，让我对模型的泛化能力有了更深刻的理解。他们解释了为什么一个过于简单的模型会产生高偏差，而一个过于复杂的模型又容易导致高方差，并且提供了避免这些问题的策略。这让我明白，构建一个优秀的模型，需要在模型的复杂度和训练数据的量之间找到一个微妙的平衡。 总而言之，《模式识别（四版）》是一本能够真正启发思考的著作。它不仅提供了丰富的知识，更重要的是，它教会了我如何去思考问题，如何去分析问题，以及如何去解决问题。这本书是我在模式识别领域学习路上的重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次捧起《模式识别（第四版）》时，我并没有预料到它会给我带来如此深刻的启发。这本书并非一本枯燥的算法手册，而更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走进模式识别的奇妙世界。作者在开篇就对“模式”这一概念进行了细致的界定，从人类识别模式的直观能力，到计算机如何模仿这一过程，逻辑清晰，引人入胜。 书中对“监督学习”和“无监督学习”的区分，以及各自的特点和应用场景的阐述，让我对机器学习的宏观框架有了清晰的认识。我特别喜欢书中对“决策边界”的讲解，作者通过大量的二维图示，形象地展示了不同分类器如何绘制出区分不同类别的边界。这让我直观地理解了线性分类器和非线性分类器的区别，以及它们在处理复杂数据时的能力差异。 《模式识别（第四版）》在对各种分类算法的介绍上，都力求做到详尽与深入。以逻辑回归为例，作者不仅推导了其损失函数（交叉熵）的由来，还详细讲解了梯度下降算法如何用于优化模型参数。这种对算法背后数学原理的深入剖析，让我能够更好地理解算法的内在机制，并在此基础上进行改进和调整。我甚至尝试着手动实现了一个简单的逻辑回归模型，这让我对算法的理解更上一层楼。 对于支持向量机（SVM），书中提供了非常详尽的讲解，从线性SVM的推导，到核函数的应用，再到软间隔SVM的处理。作者用简洁的语言解释了“最大间隔”的几何意义，并用图示展示了支持向量在确定决策边界中的关键作用。这让我意识到，SVM 是一种非常强大且具有理论优雅性的分类模型。书中对不同核函数的介绍，也让我能够根据具体问题的特点选择合适的核函数。 在无监督学习方面，《模式识别（第四版）》同样表现出色。对于 K-Means 聚类算法，作者不仅介绍了其迭代过程，还详细分析了它在初始化质心、选择 K 值以及对异常值敏感等方面的局限性。这让我明白，没有任何一种算法是万能的，理解算法的缺点同样重要。书中还介绍了更高级的聚类方法，如层次聚类和 DBSCAN，为我提供了更多解决实际问题的工具。 本书在特征提取方面也提供了丰富的资源。例如，PCA 的介绍让我理解了如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，从而达到降维的目的。作者不仅给出了 PCA 的数学推导，还解释了它在数据预处理和可视化中的重要应用。这让我能够有效地处理高维数据，避免“维度灾难”的问题。 此外，《模式识别（第四版）》还对一些更前沿的算法进行了介绍，例如在介绍神经网络时，对前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）都有涉及。虽然篇幅相对有限，但已经足够让我对这些强大的模型产生浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下基础。 总而言之，《模式识别（第四版）》以其严谨的科学态度、清晰的讲解方式和丰富的实例，为我构建了一个坚实的模式识别知识体系。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何去学习，如何去思考，以及如何去创新。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《模式识别（第四版）》的那一刻，我就知道我找到了一本能够陪伴我度过学习旅程的良师益友。这本书的强大之处在于其深厚的学术底蕴与平实的叙述风格的完美结合，使得即便是一些极其复杂和抽象的理论，在作者的笔下也变得娓娓道来。我特别欣赏书中对于贝叶斯理论的阐述，作者没有仅仅停留在公式的堆砌，而是深入浅出地解释了贝叶斯定理的直观意义，以及它在模式识别中扮演的核心角色。通过引入先验概率和后验概率的概念，并结合生动的例子，我第一次真正理解了“信念更新”的精髓。 书中对于概率密度估计方法的讲解也令我印象深刻。无论是参数方法还是非参数方法，作者都为我们提供了详尽的分析。对于非参数方法，例如核密度估计，书中详细介绍了不同核函数的选择对估计结果的影响，并提供了清晰的图示来展示其工作过程。这让我明白，在实际应用中，选择合适的估计方法和参数是至关重要的，而这本书为我们提供了坚实的理论基础和实践指导。我还发现，书中对这些方法的优缺点进行了详细的对比分析，这对于我们进行模型选择非常有帮助。 在讨论判别模型和生成模型时，作者清晰地区分了它们的原理和适用场景。我特别喜欢书中对高斯混合模型（GMM）的讲解，作者不仅详细推导了EM算法的迭代过程，还通过二维高斯分布的例子，让我们直观地感受到 GMM 如何能够拟合各种复杂分布。理解 GMM 的原理，对我后来学习更复杂的生成模型，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）打下了非常坚实的基础。这本书提供的知识体系，是前后贯通、层层递进的。 书中对于决策树算法的剖析也同样精彩。从信息增益到基尼系数，作者详细解释了构建决策树的各种分裂准则，并深入讨论了剪枝技术以避免过拟合。我尤其赞赏书中关于“剪枝”的章节，它让我理解了如何平衡模型的复杂度和泛化能力，这对于任何一个试图构建实用模型的学习者来说都是至关重要的。通过书中提供的案例，我能够亲手实现一个简单的决策树，并体会到参数选择对模型性能的影响。 《模式识别（第四版）》在非监督学习方面也提供了深入的讲解。我对于书中关于聚类算法的描述尤为着迷。从 K-Means 的简单直观到层次聚类的分层结构，再到 DBSCAN 的基于密度的强大能力，作者都进行了详尽的介绍。书中对这些算法的伪代码和数学推导，让我能够清晰地理解它们的工作流程，并且认识到不同聚类算法的适用条件和局限性。我甚至开始尝试用 DBSCAN 来处理一些实际的社交网络分析问题。 此外，书中还涉及了降维技术，如主成分分析（PCA）和因子分析。作者用清晰的语言解释了降维的目标以及 PCA 的数学原理，并提供了代码示例，让我能够快速上手。理解 PCA 的本质，对于数据可视化和特征工程都至关重要，这本书让我对这一技术有了更深刻的认识。 总而言之，《模式识别（第四版）》不仅是一本教科书，更是一次思想的启迪。它以其严谨的理论体系、清晰的讲解和丰富的实例，帮助我拨开了模式识别领域的迷雾，点燃了我进一步深入研究的激情。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次接触《模式识别（第四版）》时，我立刻被其内容所吸引。这本书以一种极其系统和深入的方式，为我打开了模式识别领域的大门。作者在讲解每个算法时，都不仅仅是停留在表面，而是会深入到其背后的数学原理和思想根源。 书中对“概率统计”的讲解，为理解整个模式识别领域奠定了基础。作者从基本的概率论概念讲起，逐步引入了各种概率分布，并详细阐述了它们在模式识别中的应用。我尤其对书中对“最大似然估计（MLE）”的讲解印象深刻，它让我理解了如何在给定模型下，找到最能解释观测数据的参数。 《模式识别（第四版）》在对分类算法的介绍上，内容非常丰富。从朴素贝叶斯、逻辑回归，到支持向量机（SVM），作者都提供了详细的数学推导和算法解释。我特别欣赏书中对 SVM 中“核函数”的讲解，它让我理解了如何通过非线性映射来解决线性不可分问题，这是 SVM 强大之处的关键。 在无监督学习方面，书中对聚类算法的介绍也同样精彩。从 K-Means 的简单直观，到层次聚类的分层结构，再到 DBSCAN 的基于密度的强大能力，作者都进行了详尽的介绍。书中对这些算法的伪代码和数学推导，让我能够清晰地理解它们的工作流程，并且认识到不同聚类算法的适用条件和局限性。 《模式识别（第四版）》在特征提取方面也提供了丰富的资源。例如，PCA 的介绍让我理解了如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，从而达到降维的目的。作者不仅给出了 PCA 的数学推导，还解释了它在数据预处理和可视化中的重要应用。 此外，本书还对一些更前沿的算法进行了介绍，例如在介绍神经网络时，对前馈神经网络和卷积神经网络（CNN）都有涉及。虽然篇幅相对有限，但已经足够让我对这些强大的模型产生浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下基础。 总而言之，《模式识别（第四版）》以其严谨的科学态度、清晰的讲解方式和丰富的实例，为我构建了一个坚实的模式识别知识体系。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何去学习，如何去思考，以及如何去创新。

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