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邵晓芳，孙即祥，田素芬 著

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• 几何学习
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030476845

商品编码：26642018342

包装：平装

出版时间：2016-05-01

图书基本信息
图书名称	张量投票方法及其在机器视觉中的应用
作者	邵晓芳,孙即祥,田素芬
定价	120.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030476845
出版日期	2016-05-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	B5
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书旨在对张量投票算法尽行比较全面的介绍和分析,并对其应用领域进行描述，主要内容包括六章:章为绪论,主要介绍张量投票算法的研究背景、历史沿革、相关工作和本书的章节安排；第二章摘录了张量代数涉及到的一些数学知识，主要包括矢量的基本常识、张量代数基础和张量分析方面的内容；第三章是对张量投票方法的全面描述与分析，涵盖了张量投票的预处理方法、数据的张量表示、投票过程及特征提取、与相关工作的比较和分析等；第四章和第五章介绍张量投票方法的应用，分为图像处理、机器视觉两大领域，每一领域中首先概述该领域的现有研究成果、分析其特点及研究趋势，然后描张量投票算法的应用并列举相应的实例；第六章给出笔者对这一算法的一些研究体会，主要针对如何对这一算法尽行改进和提高来尽行，主要从特征显要性计算、投票域的设计、迭代的作用等角度着手进行；后是对全书的总结以及对进一步研究工作的展望。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《机器学习中的统计推断》 内容简介 《机器学习中的统计推断》一书深入探讨了机器学习模型背后的核心统计原理，旨在为读者提供一个坚实的理论基础，理解和构建更强大、更可靠的机器学习系统。本书不涉及张量投票方法，而是将焦点放在从数据中进行有效推断的普遍性方法上。 第一部分：概率论基础与统计模型 本书的开篇，我们将回归机器学习的基石——概率论。详细介绍概率的基本概念，包括随机变量、概率分布（离散和连续），以及常见的概率分布模型，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。我们将阐述这些分布如何描述现实世界中的不确定性，并在机器学习中扮演的角色。 随后，我们将进入统计推断的核心。读者将学习到点估计和区间估计的概念，理解如何从样本数据中估计总体的参数。我们将详细讲解最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）这两种重要的参数估计方法，分析它们的优缺点以及适用场景。对于区间估计，我们将深入探讨置信区间和可信区间，以及如何构造和解释它们，从而量化我们对估计结果的信心。 接下来，本书将系统地介绍统计模型。我们将从最简单的线性模型开始，逐步深入到非线性模型。重点讲解广义线性模型（GLM），包括逻辑回归和泊松回归，以及它们在分类和回归问题中的强大应用。此外，我们还会介绍基于模型的推断方法，例如贝叶斯网络和马尔可夫随机场，阐述它们如何表示变量之间的依赖关系，并用于进行概率推理。 第二部分：模型评估与选择 一个好的机器学习模型不仅需要能够拟合数据，更重要的是它能够泛化到未见过的数据。因此，本书将花费大量篇幅在模型评估与选择上。我们将详细介绍偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）这一核心概念，解释过拟合和欠拟合的根源，以及如何通过调整模型复杂度来找到最佳平衡点。 交叉验证（Cross-Validation）作为一种重要的模型评估技术，将被详细讲解。我们将介绍K折交叉验证、留一法交叉验证等不同策略，以及它们在评估模型性能、防止数据泄露方面的作用。 本书还将深入探讨模型的性能指标。对于分类问题，我们将全面介绍准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值，并讨论它们的适用场景和局限性。对于回归问题，我们将讲解均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数等常用指标，并分析它们如何衡量模型的预测精度。 在模型选择方面，我们将介绍信息准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），阐述它们如何在一个模型具有较高拟合度的同时，惩罚模型的复杂度，从而帮助我们选择最优模型。此外，我们还会探讨统计检验方法，如t检验和卡方检验，用于比较不同模型之间的性能差异，并判断差异是否具有统计显著性。 第三部分：参数化与非参数化推断 本书将深入探讨参数化推断和非参数化推断这两种主要的统计推断范式。 参数化推断部分，我们将在前文的基础上，进一步深化对参数模型的理解。重点介绍最大似然估计（MLE）和最小二乘法（Least Squares）在参数估计中的应用。我们将详细推导线性回归模型参数的解析解，并探讨其性质。此外，我们还将介绍最大后验估计（MAP）在贝叶斯框架下的重要性，以及如何利用先验信息来正则化模型，防止过拟合，例如L1和L2正则化。 非参数化推断部分，我们将介绍不依赖于特定概率分布假设的推断方法。我们将详细讲解K近邻（K-NN）算法的统计学原理，以及其在分类和回归问题中的应用。核密度估计（Kernel Density Estimation）作为一种重要的非参数密度估计方法，也将被深入解析，介绍不同核函数的性质以及带宽选择对估计结果的影响。 本书还将介绍决策树和随机森林等基于非参数模型的集成学习方法。我们将从统计学的角度剖析它们如何通过构建一系列决策规则来拟合复杂的数据模式，以及它们内在的偏差-方差权衡机制。此外，我们将探讨支持向量机（SVM）的统计学基础，包括其在高维空间中的核技巧和最大间隔原理。 第四部分：模型正则化与鲁棒性 为了构建在实际应用中表现优异的机器学习模型，防止过拟合和提高模型的鲁棒性至关重要。本部分将聚焦于模型正则化和鲁棒性技术的讨论。 我们将详细阐述L1和L2正则化，分析它们如何通过向损失函数添加惩罚项来约束模型参数的范数，从而降低模型复杂度，提高泛化能力。我们将解释L1正则化产生的稀疏性效应，及其在特征选择中的应用。 除了参数约束，我们还将介绍早停法（Early Stopping）作为一种有效的防止过拟合的技术，并分析其背后的原理。我们将探讨数据增强（Data Augmentation）在计算机视觉等领域的重要性，以及如何通过生成更多样化的训练数据来提高模型的泛化能力。 在模型鲁棒性方面，本书将介绍如何处理噪声数据和异常值。我们将讨论鲁棒统计的概念，以及一些鲁棒的损失函数（如Huber损失）和优化算法，它们能够减少异常值对模型训练的影响。我们还将介绍模型集成（Model Ensemble）技术，如Bagging和Boosting，阐述它们如何通过组合多个模型的预测结果来降低整体的方差，提高预测的稳定性和准确性。 第五部分：贝叶斯推断与深度学习的统计基础 本书的最后部分，我们将把目光投向更加前沿的贝叶斯推断方法，以及深度学习模型背后的统计学原理。 贝叶斯推断部分，我们将深入介绍贝叶斯定理，并将其应用于机器学习模型的参数估计。我们将重点讲解变分推断（Variational Inference）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，阐述它们如何用于近似计算复杂的后验分布。我们将介绍贝叶斯线性回归、贝叶斯逻辑回归等模型，以及它们如何通过结合先验信息和数据来做出更可靠的预测。 深度学习的统计基础部分，本书将从统计学的角度审视深度神经网络。我们将解释多层感知机（MLP）的非线性映射能力，以及激活函数在引入非线性方面的作用。我们将探讨深度学习中的正则化技术，如Dropout，并从统计学角度解释其防止过拟合的机制。此外，我们还将介绍批量归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程，并影响模型的泛化能力。本书将着重于揭示深度学习模型在统计学上的内在工作原理，帮助读者更深入地理解其强大能力。 本书特色 《机器学习中的统计推断》一书的最大特色在于其严谨的数学推导和丰富的统计学视角。本书不回避复杂的数学概念，而是循序渐进地引导读者理解概率论、统计学与机器学习之间的深刻联系。全书内容涵盖了从基础概念到前沿技术的广泛主题，为读者提供了一个全面而深入的机器学习统计推断知识体系。本书适合机器学习的研究者、工程师以及对机器学习底层原理有浓厚兴趣的读者。通过学习本书，读者将能够更自信地构建、评估和优化机器学习模型，并在解决实际问题时做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

一本让人眼前一亮的著作，它巧妙地将“张量投票方法”这一相对抽象的数学工具，与“机器视觉”这个我们日常生活中越来越熟悉的领域紧密地联系起来。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一副全新的眼镜，能够以一种前所未有的视角去审视那些曾经模糊不清的图像信息。书中开篇就深入浅出地介绍了张量的基本概念，这对于我这样背景并非纯数学专业的研究者来说，无疑是一次极大的福音。作者并没有堆砌复杂的公式，而是通过形象的比喻和贴切的例子，将张量的高维特性、内在的数学结构以及它如何能够更有效地表征和处理多维度数据，描绘得淋漓尽致。尤其是在讲解张量投票方法的核心思想时，作者运用了“信息聚合”、“方向感知”等词汇，配合着生动的示意图，让我瞬间理解了这种方法为何能够克服传统算法在处理复杂纹理、模糊边界等问题时的局限性。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习中的一些“黑箱”算法感到困惑，而这本书提供了一种新的视角来理解那些隐藏在复杂模型背后的数学原理。张量投票方法，虽然名字听起来有些学术化，但其核心思想——基于局部信息进行加权投票，以感知全局结构——却非常直观。书中对于该方法在图像去噪方面的应用，让我眼前一亮。它能够有效地识别并抑制图像中的随机噪声，同时保留图像的边缘和细节，这对于提升图像的整体质量和后续处理效果至关重要。书中提供的对比案例，直观地展现了张量投票方法在去噪效果上的优越性。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，就像是在进行一次脑力体操，不断地挑战和拓展我原有的认知边界。作者对张量投票方法在光学流估计方面的阐述，尤其令我印象深刻。传统的यthods在处理运动模糊、遮挡等复杂情况时，往往表现不佳，而张量投票方法能够通过对像素运动信息的聚合，更准确地捕捉到物体的运动轨迹，即使在动态场景下也能保持较好的鲁棒性。书中对于“张量场”的讲解，让我对图像中隐含的运动信息有了更深的理解。这种将静态图像转化为动态信息的能力，极大地扩展了机器视觉的应用范围。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读之前，我对于“张量投票”这个概念是有些望而生畏的，总觉得它离实际应用会比较遥远。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种非常接地气的方式，将复杂的数学原理转化为解决实际问题的强大工具。书中对于图像边缘检测的论述，尤其让我惊艳。传统的边缘检测算法，往往容易受到噪声的干扰，导致检测结果不连续或者出现虚假的边缘。而张量投票方法，通过对局部信息进行加权聚合，能够有效地抑制噪声，并捕捉到更加精细、连贯的边缘信息。书中展示的实验对比图，充分证明了这一点，让我看到了张量投票在提升图像质量和细节捕捉方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在图像处理领域摸爬滚打多年的技术人员来说，这本书无疑是一股清流。它没有故弄玄虚，而是用清晰的语言和严谨的逻辑，深入浅出地阐释了张量投票方法的核心思想及其在机器视觉领域的广阔前景。书中对于张量在图像特征提取方面的优势，阐述得尤为到位。它能够捕捉到图像中更丰富的局部几何信息，例如曲率、方向性等，这些信息是传统像素级或低阶特征难以捕捉的。这对于理解物体的结构和形状至关重要，也为后续的识别、分割等任务奠定了坚实的基础。我尤其喜欢书中关于“投票权重”的讨论，它体现了张量投票方法在处理不确定性和模糊性方面的灵活性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常人性化，循序渐进，即使是对张量概念不太熟悉的读者，也能逐步理解。从基础的张量代数，到核心的张量投票算法，再到其在各种机器视觉任务中的具体应用，作者都进行了细致的讲解。我在阅读过程中，对于如何将张量投票方法应用于三维点云数据的分析，产生了浓厚的兴趣。书中详细阐述了如何将点云数据构建成张量表示，并利用张量投票来提取点云的法向量、曲率等几何属性，这对于三维物体识别、表面重建等任务具有重要的指导意义。这种跨领域的融合，展现了张量投票方法的强大通用性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，填补了我一直以来在机器视觉理论与实践之间存在的认知鸿沟。作者将看似高深的张量数学，巧妙地与机器视觉中的具体问题相结合，使得抽象的理论变得生动而有力量。我特别欣赏书中对于张量在理解图像语义信息方面的探索。它不仅能够捕捉图像的几何特征，还能够通过对局部信息的高效整合，间接地理解图像的含义。例如，在图像分类任务中，张量投票方法能够更有效地提取物体的关键局部特征，从而提升分类的准确率。这种从低层特征到高层语义的连接，是机器视觉领域一个重要的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，即使面对一些稍显复杂的数学概念，作者也能通过清晰的解释和丰富的图示，让我得以轻松理解。我在阅读过程中，对于张量投票方法在医学图像分析中的应用，产生了浓厚的兴趣。例如，在病灶检测和分割方面，它能够更精确地识别出病灶的边缘和形状，从而为医生提供更准确的诊断依据。书中对于如何利用张量投票来捕捉医学图像中微小病灶的细节，进行了深入的探讨，这对于提升医学影像的诊断精度具有重要的现实意义。这本书确实是一部非常有价值的参考书，为我在机器视觉领域的研究和实践提供了重要的理论指导和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值并不仅仅在于理论的深度，更在于其极强的可操作性。作者在介绍每一种算法时，都提供了详尽的伪代码或者算法流程图，并配以对关键参数的解释和调优建议。这对于希望将张量投票方法应用于实际项目中的工程师和研究人员来说，无疑是一份宝贵的实操指南。我尝试着按照书中的指导，复现了几个简单的例子，发现过程并不像想象中那么困难，而且实验结果也相当令人满意。书中对于不同应用场景下，张量投票方法的选择和配置，也给出了非常实用的建议，避免了“一刀切”的尴尬。这种理论与实践的完美结合，使得这本书既有学术上的严谨性，又不失工程上的实用性。

评分☆☆☆☆☆

整本书的逻辑链条清晰且富有层次感，从理论基础的铺垫，到具体算法的解析，再到实际应用的展示，每一步都水到渠成。在探讨张量投票方法在特定机器视觉任务中的应用时，作者表现出了极强的洞察力。例如，在目标检测和分割领域，书中详细阐述了如何利用张量投票来捕捉物体的局部几何特征，从而更精确地识别和描绘出物体的轮廓，即便是面对遮挡、形变等挑战，也能展现出惊人的鲁棒性。我尤其对书中关于“张量流”的概念印象深刻，它使得对图像中连续性信息的捕捉变得更加直观和高效，仿佛在图像中注入了生命力，让物体的形态和运动轨迹得以生动展现。此外，书中还探讨了该方法在三维重建、点云处理等前沿领域的潜力，为我未来的研究方向提供了宝贵的启发。