模式识别

出版者:机械工业出版社

作者:西奥多里蒂斯

页数:689

出版时间:2003-9

价格:69.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111127673

丛书系列:经典原版书库

具体描述

本书的主要特点：

　　最新的特征生成技术，包括基于小波。小波包，分形的特征，还阐述了独立分量分析。

　　新增了关子支持向量机，变形模板匹配的章节，以及关于约束优化的附录。

　　特征选择技术。

　　线性以及非线性分类器的设计，包括贝叶斯分类器、多层感知器，决策树和RBF网络。

　　独立于上下文的分类，包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。

　　不仅介绍了聚类算法的最新发展，而且还介绍了一些经典方法，诸如模糊。基因、退火等算法技术。

　　各种应用，包括图像分析。字符识别，医学诊断。语音识别以及信道均衡。

作者简介

Serclios Theodoridis于1973年在雅典大学获得物理学学士学位，又分别于1975和1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。自1995年，他是希腊雅典大学信息与通信系教授。他有4篇论文获得IEEE的神经网络会刊的卓越论文奖，他是IET和IEEE高级会员。

Konstatinos Koutroumbas，1989年毕业于希腊佩特雷大学的计算机工程与信息学院，1990年在英国伦敦大学获得计算机科学硕士学位，1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年任职于希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院，是国际知名的专家。

读后感

我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...  

5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...  

阅读这本书籍的时候，才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本，好好学习数学吧。 建议：读此本书，要有强悍的数学知识网。（针对入门者） 针对自己情况，学习难点： - 许多数学知识（尤其是概率论方面的知识）欠缺，需要重新学习。 - 内容多，知识量大，要...

5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...  

5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...  

用户评价

我特别欣赏这本书在方法论上的广度与深度兼顾。市面上很多教材会集中火力介绍当前最热门的几种算法，但这本书却展现出了一种更全面的视角。它不仅仅涵盖了传统的统计学习方法，比如支持向量机（SVM）的核技巧推导、决策树的熵和信息增益准则，就连早期基于模式的识别方法，如模板匹配和距离度量的一些细微差别，也有着不容忽视的篇幅。尤其让我印象深刻的是关于分类器性能评估的部分。作者没有停留在准确率（Accuracy）这个单一指标上打转，而是系统地介绍了混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC值的实际意义，并结合实际案例分析了在数据不平衡情况下，过度关注某一指标可能带来的灾难性后果。这种对评估体系的重视，体现了作者深厚的工程实践经验，知道一个“理论上完美”的模型在真实世界中如何因为评估体系的缺陷而功亏一篑。这本书真正培养的是一种“系统性思维”，让你在设计识别系统时，能考虑到从数据预处理到最终决策判定的每一个环节的潜在风险。

这本书的封面设计得极为简洁，纯黑的背景上用白色粗体字印着书名，带着一种低调而专业的范儿，让人第一眼就觉得这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是直指核心的专业书籍。我是在一个学术会议上听一位教授推荐后决定购买的，他当时提到这本书在算法的理论深度和工程实现的平衡上做得非常出色。当我翻开第一章时，就被作者严谨的逻辑和清晰的论证结构所吸引。他没有急于抛出复杂的公式，而是先用一系列非常贴合实际的例子，将抽象的概念具象化。比如，在讲解特征提取那一节，作者没有仅仅罗列各种变换方法，而是深入剖析了不同应用场景下，每种方法背后的数学假设和局限性。我记得有段关于主成分分析（PCA）的讨论，它不仅仅停留在了方差最大化这个教科书式的定义上，而是详细阐述了在高维数据降维时，PCA如何处理信息冗余和潜在的噪声问题，甚至还涉及了数据分布的非高斯性对降维效果的微妙影响。阅读过程中，我不得不频繁地查阅线性代数和概率论的参考书，这表明作者对读者的知识储备是有一定要求的，但也正因为这种深度，使得每一次理解上的突破都带来了巨大的成就感。这本书的价值不在于提供现成的“黑箱”解决方案，而在于教会读者如何从底层原理出发，去理解和优化任何一个识别系统，这才是真正硬核的知识。

这本书的排版和插图设计，可以说是同类专业书籍中的一股清流，虽然朴实，但非常有效。大量的图表并非华而不实的动画效果，而是精心设计的数学可视化工具。例如，在阐述高斯混合模型（GMM）的EM算法收敛过程时，作者提供的二维投影图，清晰地展示了均值和协方差矩阵是如何一步步迭代调整，从而更好地拟合数据的密度分布的。这种“所见即所得”的数学表达，极大地降低了理解复杂概率模型参数估计过程的认知负担。此外，书中的习题设计也独具匠心。它们并非简单的数值计算，而是更多地侧重于理论证明和设计权衡。我记得有一个作业要求读者自行推导出某种特定核函数下的对偶问题形式，这迫使我必须将书中所学的KKT条件和优化理论知识融会贯通，而不仅仅是记住公式。完成后的满足感，远胜于做几百道填空题。这本书与其说是一本教科书，不如说是一本工具箱，里面的每件工具都是经过打磨、能真正用于解决问题的。

这本书的作者显然是一位站在时代前沿、又深谙历史脉络的学者。在讨论现代的深度学习方法时，他没有将它们视为凭空出现的魔法，而是巧妙地将它们与早期的神经网络模型以及信息论基础联系起来。比如，当谈到反向传播（Backpropagation）时，作者用了相当大的篇幅回顾了链式法则在多层网络中的应用，并细致地分析了梯度消失问题的根源，这使得后来理解现代残差网络（ResNet）的创新点变得水到渠成。这种历史的纵深感让读者明白，即便是最前沿的技术，也是建立在坚实的数学和计算基础之上的。更难能可贵的是，书中对不同方法论的“哲学”立场也进行了探讨。例如，在描述判别式模型（如逻辑回归）和生成式模型（如朴素贝叶斯）的优劣时，作者不仅停留在数学性能的比较，还探讨了它们在模型可解释性方面的内在冲突。这种高度的思辨性，让这本书超越了一般的工具书范畴，成为了一部引导读者形成自己独立研究观点的启蒙之作。我读完后，感觉对整个领域有了更宏大、更立体的认知框架。

这本书的阅读体验，坦白地说，充满了一种“挑战性与满足感并存”的矛盾情绪。它的语言风格偏向于严谨的学术论述，几乎没有为了吸引眼球而采用的煽情或口语化的表达。对于那些习惯了快速阅读和碎片化学习的读者来说，这无疑是个不小的门槛。我记得我在啃读到关于贝叶斯决策论和最小错误率的章节时，着实花了好几天的时间才算勉强吃透。作者对各种风险函数的定义、损失函数的构建，以及如何通过拉格朗日乘子法等优化手段求解最优分类器的过程，描述得极其详尽，每一步推导都像是精密仪器的操作，不允许丝毫的含糊。但一旦你跟上了作者的思路，你会发现这种严密性带来的益处是巨大的。它让你不再满足于仅仅知道“某个分类器表现得好”，而是能清晰地阐述“它为什么在这个特定的假设空间下表现得更好”。书中穿插的一些历史回顾和不同学派之间的观点交锋，也让内容显得生动起来，而不是单纯的公式堆砌。它像一位技艺精湛的老师，耐心地把你带入一个复杂但逻辑自洽的世界，让你在迷宫中找到清晰的路径。