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邵曉芳，孫即祥，田素芬 著

圖書標籤:

• 張量投票
• 機器視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 算法
• 機器學習
• 深度學習
• 幾何學習
• 投票方法

店鋪： 易寶易硯圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030476845

商品編碼：26642018342

包裝：平裝

齣版時間：2016-05-01

圖書基本信息
圖書名稱	張量投票方法及其在機器視覺中的應用
作者	邵曉芳,孫即祥,田素芬
定價	120.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030476845
齣版日期	2016-05-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	B5
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書旨在對張量投票算法盡行比較全麵的介紹和分析,並對其應用領域進行描述，主要內容包括六章:章為緒論,主要介紹張量投票算法的研究背景、曆史沿革、相關工作和本書的章節安排；第二章摘錄瞭張量代數涉及到的一些數學知識，主要包括矢量的基本常識、張量代數基礎和張量分析方麵的內容；第三章是對張量投票方法的全麵描述與分析，涵蓋瞭張量投票的預處理方法、數據的張量錶示、投票過程及特徵提取、與相關工作的比較和分析等；第四章和第五章介紹張量投票方法的應用，分為圖像處理、機器視覺兩大領域，每一領域中首先概述該領域的現有研究成果、分析其特點及研究趨勢，然後描張量投票算法的應用並列舉相應的實例；第六章給齣筆者對這一算法的一些研究體會，主要針對如何對這一算法盡行改進和提高來盡行，主要從特徵顯要性計算、投票域的設計、迭代的作用等角度著手進行；後是對全書的總結以及對進一步研究工作的展望。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《機器學習中的統計推斷》 內容簡介 《機器學習中的統計推斷》一書深入探討瞭機器學習模型背後的核心統計原理，旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎，理解和構建更強大、更可靠的機器學習係統。本書不涉及張量投票方法，而是將焦點放在從數據中進行有效推斷的普遍性方法上。 第一部分：概率論基礎與統計模型 本書的開篇，我們將迴歸機器學習的基石——概率論。詳細介紹概率的基本概念，包括隨機變量、概率分布（離散和連續），以及常見的概率分布模型，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布和正態分布。我們將闡述這些分布如何描述現實世界中的不確定性，並在機器學習中扮演的角色。 隨後，我們將進入統計推斷的核心。讀者將學習到點估計和區間估計的概念，理解如何從樣本數據中估計總體的參數。我們將詳細講解最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）這兩種重要的參數估計方法，分析它們的優缺點以及適用場景。對於區間估計，我們將深入探討置信區間和可信區間，以及如何構造和解釋它們，從而量化我們對估計結果的信心。 接下來，本書將係統地介紹統計模型。我們將從最簡單的綫性模型開始，逐步深入到非綫性模型。重點講解廣義綫性模型（GLM），包括邏輯迴歸和泊鬆迴歸，以及它們在分類和迴歸問題中的強大應用。此外，我們還會介紹基於模型的推斷方法，例如貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場，闡述它們如何錶示變量之間的依賴關係，並用於進行概率推理。 第二部分：模型評估與選擇 一個好的機器學習模型不僅需要能夠擬閤數據，更重要的是它能夠泛化到未見過的數據。因此，本書將花費大量篇幅在模型評估與選擇上。我們將詳細介紹偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）這一核心概念，解釋過擬閤和欠擬閤的根源，以及如何通過調整模型復雜度來找到最佳平衡點。 交叉驗證（Cross-Validation）作為一種重要的模型評估技術，將被詳細講解。我們將介紹K摺交叉驗證、留一法交叉驗證等不同策略，以及它們在評估模型性能、防止數據泄露方麵的作用。 本書還將深入探討模型的性能指標。對於分類問題，我們將全麵介紹準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值，並討論它們的適用場景和局限性。對於迴歸問題，我們將講解均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數等常用指標，並分析它們如何衡量模型的預測精度。 在模型選擇方麵，我們將介紹信息準則，如赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC），闡述它們如何在一個模型具有較高擬閤度的同時，懲罰模型的復雜度，從而幫助我們選擇最優模型。此外，我們還會探討統計檢驗方法，如t檢驗和卡方檢驗，用於比較不同模型之間的性能差異，並判斷差異是否具有統計顯著性。 第三部分：參數化與非參數化推斷 本書將深入探討參數化推斷和非參數化推斷這兩種主要的統計推斷範式。 參數化推斷部分，我們將在前文的基礎上，進一步深化對參數模型的理解。重點介紹最大似然估計（MLE）和最小二乘法（Least Squares）在參數估計中的應用。我們將詳細推導綫性迴歸模型參數的解析解，並探討其性質。此外，我們還將介紹最大後驗估計（MAP）在貝葉斯框架下的重要性，以及如何利用先驗信息來正則化模型，防止過擬閤，例如L1和L2正則化。 非參數化推斷部分，我們將介紹不依賴於特定概率分布假設的推斷方法。我們將詳細講解K近鄰（K-NN）算法的統計學原理，以及其在分類和迴歸問題中的應用。核密度估計（Kernel Density Estimation）作為一種重要的非參數密度估計方法，也將被深入解析，介紹不同核函數的性質以及帶寬選擇對估計結果的影響。 本書還將介紹決策樹和隨機森林等基於非參數模型的集成學習方法。我們將從統計學的角度剖析它們如何通過構建一係列決策規則來擬閤復雜的數據模式，以及它們內在的偏差-方差權衡機製。此外，我們將探討支持嚮量機（SVM）的統計學基礎，包括其在高維空間中的核技巧和最大間隔原理。 第四部分：模型正則化與魯棒性 為瞭構建在實際應用中錶現優異的機器學習模型，防止過擬閤和提高模型的魯棒性至關重要。本部分將聚焦於模型正則化和魯棒性技術的討論。 我們將詳細闡述L1和L2正則化，分析它們如何通過嚮損失函數添加懲罰項來約束模型參數的範數，從而降低模型復雜度，提高泛化能力。我們將解釋L1正則化産生的稀疏性效應，及其在特徵選擇中的應用。 除瞭參數約束，我們還將介紹早停法（Early Stopping）作為一種有效的防止過擬閤的技術，並分析其背後的原理。我們將探討數據增強（Data Augmentation）在計算機視覺等領域的重要性，以及如何通過生成更多樣化的訓練數據來提高模型的泛化能力。 在模型魯棒性方麵，本書將介紹如何處理噪聲數據和異常值。我們將討論魯棒統計的概念，以及一些魯棒的損失函數（如Huber損失）和優化算法，它們能夠減少異常值對模型訓練的影響。我們還將介紹模型集成（Model Ensemble）技術，如Bagging和Boosting，闡述它們如何通過組閤多個模型的預測結果來降低整體的方差，提高預測的穩定性和準確性。 第五部分：貝葉斯推斷與深度學習的統計基礎 本書的最後部分，我們將把目光投嚮更加前沿的貝葉斯推斷方法，以及深度學習模型背後的統計學原理。 貝葉斯推斷部分，我們將深入介紹貝葉斯定理，並將其應用於機器學習模型的參數估計。我們將重點講解變分推斷（Variational Inference）和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，闡述它們如何用於近似計算復雜的後驗分布。我們將介紹貝葉斯綫性迴歸、貝葉斯邏輯迴歸等模型，以及它們如何通過結閤先驗信息和數據來做齣更可靠的預測。 深度學習的統計基礎部分，本書將從統計學的角度審視深度神經網絡。我們將解釋多層感知機（MLP）的非綫性映射能力，以及激活函數在引入非綫性方麵的作用。我們將探討深度學習中的正則化技術，如Dropout，並從統計學角度解釋其防止過擬閤的機製。此外，我們還將介紹批量歸一化（Batch Normalization）如何穩定訓練過程，並影響模型的泛化能力。本書將著重於揭示深度學習模型在統計學上的內在工作原理，幫助讀者更深入地理解其強大能力。 本書特色 《機器學習中的統計推斷》一書的最大特色在於其嚴謹的數學推導和豐富的統計學視角。本書不迴避復雜的數學概念，而是循序漸進地引導讀者理解概率論、統計學與機器學習之間的深刻聯係。全書內容涵蓋瞭從基礎概念到前沿技術的廣泛主題，為讀者提供瞭一個全麵而深入的機器學習統計推斷知識體係。本書適閤機器學習的研究者、工程師以及對機器學習底層原理有濃厚興趣的讀者。通過學習本書，讀者將能夠更自信地構建、評估和優化機器學習模型，並在解決實際問題時做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

整本書的邏輯鏈條清晰且富有層次感，從理論基礎的鋪墊，到具體算法的解析，再到實際應用的展示，每一步都水到渠成。在探討張量投票方法在特定機器視覺任務中的應用時，作者錶現齣瞭極強的洞察力。例如，在目標檢測和分割領域，書中詳細闡述瞭如何利用張量投票來捕捉物體的局部幾何特徵，從而更精確地識彆和描繪齣物體的輪廓，即便是麵對遮擋、形變等挑戰，也能展現齣驚人的魯棒性。我尤其對書中關於“張量流”的概念印象深刻，它使得對圖像中連續性信息的捕捉變得更加直觀和高效，仿佛在圖像中注入瞭生命力，讓物體的形態和運動軌跡得以生動展現。此外，書中還探討瞭該方法在三維重建、點雲處理等前沿領域的潛力，為我未來的研究方嚮提供瞭寶貴的啓發。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的過程，就像是在進行一次腦力體操，不斷地挑戰和拓展我原有的認知邊界。作者對張量投票方法在光學流估計方麵的闡述，尤其令我印象深刻。傳統的यthods在處理運動模糊、遮擋等復雜情況時，往往錶現不佳，而張量投票方法能夠通過對像素運動信息的聚閤，更準確地捕捉到物體的運動軌跡，即使在動態場景下也能保持較好的魯棒性。書中對於“張量場”的講解，讓我對圖像中隱含的運動信息有瞭更深的理解。這種將靜態圖像轉化為動態信息的能力，極大地擴展瞭機器視覺的應用範圍。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在圖像處理領域摸爬滾打多年的技術人員來說，這本書無疑是一股清流。它沒有故弄玄虛，而是用清晰的語言和嚴謹的邏輯，深入淺齣地闡釋瞭張量投票方法的核心思想及其在機器視覺領域的廣闊前景。書中對於張量在圖像特徵提取方麵的優勢，闡述得尤為到位。它能夠捕捉到圖像中更豐富的局部幾何信息，例如麯率、方嚮性等，這些信息是傳統像素級或低階特徵難以捕捉的。這對於理解物體的結構和形狀至關重要，也為後續的識彆、分割等任務奠定瞭堅實的基礎。我尤其喜歡書中關於“投票權重”的討論，它體現瞭張量投票方法在處理不確定性和模糊性方麵的靈活性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常人性化，循序漸進，即使是對張量概念不太熟悉的讀者，也能逐步理解。從基礎的張量代數，到核心的張量投票算法，再到其在各種機器視覺任務中的具體應用，作者都進行瞭細緻的講解。我在閱讀過程中，對於如何將張量投票方法應用於三維點雲數據的分析，産生瞭濃厚的興趣。書中詳細闡述瞭如何將點雲數據構建成張量錶示，並利用張量投票來提取點雲的法嚮量、麯率等幾何屬性，這對於三維物體識彆、錶麵重建等任務具有重要的指導意義。這種跨領域的融閤，展現瞭張量投票方法的強大通用性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，填補瞭我一直以來在機器視覺理論與實踐之間存在的認知鴻溝。作者將看似高深的張量數學，巧妙地與機器視覺中的具體問題相結閤，使得抽象的理論變得生動而有力量。我特彆欣賞書中對於張量在理解圖像語義信息方麵的探索。它不僅能夠捕捉圖像的幾何特徵，還能夠通過對局部信息的高效整閤，間接地理解圖像的含義。例如，在圖像分類任務中，張量投票方法能夠更有效地提取物體的關鍵局部特徵，從而提升分類的準確率。這種從低層特徵到高層語義的連接，是機器視覺領域一個重要的研究方嚮。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀之前，我對於“張量投票”這個概念是有些望而生畏的，總覺得它離實際應用會比較遙遠。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者以一種非常接地氣的方式，將復雜的數學原理轉化為解決實際問題的強大工具。書中對於圖像邊緣檢測的論述，尤其讓我驚艷。傳統的邊緣檢測算法，往往容易受到噪聲的乾擾，導緻檢測結果不連續或者齣現虛假的邊緣。而張量投票方法，通過對局部信息進行加權聚閤，能夠有效地抑製噪聲，並捕捉到更加精細、連貫的邊緣信息。書中展示的實驗對比圖，充分證明瞭這一點，讓我看到瞭張量投票在提升圖像質量和細節捕捉方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常流暢，即使麵對一些稍顯復雜的數學概念，作者也能通過清晰的解釋和豐富的圖示，讓我得以輕鬆理解。我在閱讀過程中，對於張量投票方法在醫學圖像分析中的應用，産生瞭濃厚的興趣。例如，在病竈檢測和分割方麵，它能夠更精確地識彆齣病竈的邊緣和形狀，從而為醫生提供更準確的診斷依據。書中對於如何利用張量投票來捕捉醫學圖像中微小病竈的細節，進行瞭深入的探討，這對於提升醫學影像的診斷精度具有重要的現實意義。這本書確實是一部非常有價值的參考書，為我在機器視覺領域的研究和實踐提供瞭重要的理論指導和技術支持。

評分☆☆☆☆☆

一本讓人眼前一亮的著作，它巧妙地將“張量投票方法”這一相對抽象的數學工具，與“機器視覺”這個我們日常生活中越來越熟悉的領域緊密地聯係起來。讀完這本書，我感覺自己仿佛獲得瞭一副全新的眼鏡，能夠以一種前所未有的視角去審視那些曾經模糊不清的圖像信息。書中開篇就深入淺齣地介紹瞭張量的基本概念，這對於我這樣背景並非純數學專業的研究者來說，無疑是一次極大的福音。作者並沒有堆砌復雜的公式，而是通過形象的比喻和貼切的例子，將張量的高維特性、內在的數學結構以及它如何能夠更有效地錶徵和處理多維度數據，描繪得淋灕盡緻。尤其是在講解張量投票方法的核心思想時，作者運用瞭“信息聚閤”、“方嚮感知”等詞匯，配閤著生動的示意圖，讓我瞬間理解瞭這種方法為何能夠剋服傳統算法在處理復雜紋理、模糊邊界等問題時的局限性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值並不僅僅在於理論的深度，更在於其極強的可操作性。作者在介紹每一種算法時，都提供瞭詳盡的僞代碼或者算法流程圖，並配以對關鍵參數的解釋和調優建議。這對於希望將張量投票方法應用於實際項目中的工程師和研究人員來說，無疑是一份寶貴的實操指南。我嘗試著按照書中的指導，復現瞭幾個簡單的例子，發現過程並不像想象中那麼睏難，而且實驗結果也相當令人滿意。書中對於不同應用場景下，張量投票方法的選擇和配置，也給齣瞭非常實用的建議，避免瞭“一刀切”的尷尬。這種理論與實踐的完美結閤，使得這本書既有學術上的嚴謹性，又不失工程上的實用性。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器學習中的一些“黑箱”算法感到睏惑，而這本書提供瞭一種新的視角來理解那些隱藏在復雜模型背後的數學原理。張量投票方法，雖然名字聽起來有些學術化，但其核心思想——基於局部信息進行加權投票，以感知全局結構——卻非常直觀。書中對於該方法在圖像去噪方麵的應用，讓我眼前一亮。它能夠有效地識彆並抑製圖像中的隨機噪聲，同時保留圖像的邊緣和細節，這對於提升圖像的整體質量和後續處理效果至關重要。書中提供的對比案例，直觀地展現瞭張量投票方法在去噪效果上的優越性。