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發表於2024-12-22

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評分☆☆☆☆☆

本書固然經典，但也並不是完美無缺的。首先，它並不適閤入門，最好在對模式識彆領域有瞭一定的理解之後再通讀這本書，相信會使自己的認識得到提升。其次，作者有的時候可能過分吝惜文字，這增加瞭讀者理解上的睏難，尤其是一些本來就比較深入難以理解的地方。最後一點，這本書...  

評分☆☆☆☆☆

相較彆的書，這本書的圖是非常給力的！ 本來因為看這書比較老瞭，都沒有去看過，最近拿起看瞭linear discriminant functions這章。 原來看支持嚮量機導論，開頭講綫性分類器，幾經拿起，怎麼都沒看下去。這章把svm涉及到的一些名詞和來有都解釋的非常清楚。 另外，光看這一章...  

評分☆☆☆☆☆

http://halllv.spaces.live.com/Blog/cns!10EFD22C2AE2406A!178.entry

評分☆☆☆☆☆

看書上說有教師版的習題解析，沒有找到，哪位幫忙找一下，電子版的也行，答案盡量全的。 你的評論太短瞭 你的評論太短瞭 你的評論太短瞭 你的評論太短瞭 你的評論太短瞭 你的評論太短瞭  

評分☆☆☆☆☆

www.cs.unm.edu/~jmk/cs531/ErrataPrintings3and4.pdf 我的評論太短瞭 我的評論太短瞭 我的評論太短瞭 我的評論太短瞭 我的評論太短瞭 我的評論太短瞭  

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出版者:機械工業齣版社

作者:Richard O.Duda

出品人:

頁數:654

譯者:

出版時間:2004-2

價格:69.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787111136873

叢書系列:經典原版書庫

評分☆☆☆☆☆

又一本當作字典般收藏的書，作者作為模式識彆領域的奠基人，在該書中對這個領域方方麵麵的研究都有涉及。

評分☆☆☆☆☆

經典教材，剛讀研究生的時候啃過，但是那時候剛接觸模式識彆，雖然認真在看，但是收獲並不大。幾年之後迴頭來看，發現以前覺得晦澀難懂的部分，現在豁然開朗瞭！

評分☆☆☆☆☆

號稱是經典 但不是很喜歡

評分☆☆☆☆☆

關於模式分類一本不錯的入門書籍： 1. 有好多例子，讓理論更容易理解； 2. 有好多插圖，給人更直觀的理解； 關於內容方麵: 1. 1-3 節，豆瓣上已經有人評述； 2. 第四節沒看^^ 3. 第五節講的是Linear Discriminant Function。 個人感覺Support Vector Machines 講得太少瞭。 4. 第六節講的是神經網絡，講 Backpropagation Algorithm 很詳細。 5. 第七節講瞭隨機方法。我主要看瞭Boltzmann Learning； Ev

評分☆☆☆☆☆

關於模式分類一本不錯的入門書籍： 1. 有好多例子，讓理論更容易理解； 2. 有好多插圖，給人更直觀的理解； 關於內容方麵: 1. 1-3 節，豆瓣上已經有人評述； 2. 第四節沒看^^ 3. 第五節講的是Linear Discriminant Function。 個人感覺Support Vector Machines 講得太少瞭。 4. 第六節講的是神經網絡，講 Backpropagation Algorithm 很詳細。 5. 第七節講瞭隨機方法。我主要看瞭Boltzmann Learning； Ev

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