Introduction to Statistical Pattern Recognition, Second Edition (Computer Science and Scientific Com

出版者:Academic Press

作者:Keinosuke Fukunaga

页数:592

出版时间:1990-10

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780122698514

具体描述

This completely revised second edition presents an introduction to statistical pattern recognition. Pattern recognition in general covers a wide range of problems: it is applied to engineering problems, such as character readers and wave form analysis as well as to brain modeling in biology and psychology. Statistical decision and estimation, which are the main subjects of this book, are regarded as fundamental to the study of pattern recognition. This book is appropriate as a text for introductory courses in pattern recognition and as a reference book for workers in the field. Each chapter contains computer projects as well as exercises.

用户评价

翻开这本书，我立刻被它那种严谨又不失清晰的数学推导深深吸引住了。作者在讲解每一个核心概念时，都毫不含糊地给出了其背后的理论基础，完全没有那种为了迎合初学者而把复杂的数学模型过度简化的倾向。比如在处理高维数据的特征选择时，书中对各种信息论指标的权衡分析，以及如何将其转化为实际可操作的算法，那逻辑链条之完整，让人读起来有一种豁然开朗的感觉。我特别欣赏它在不同方法论之间建立联系的能力，它不是孤立地介绍每一种模式识别技术，而是会深入剖析它们在统计学原理上的共同根源和关键分歧。读完对聚类分析那几章，我感觉自己对距离度量和概率模型的选择有了更深层次的理解，不再是死记硬背公式，而是真正理解了为什么在某些情况下欧氏距离比余弦相似度更合适。这本书的深度绝对值得那些希望扎实掌握模式识别底层逻辑的工程师和研究生花时间细细品读。它更像是一本教科书而非入门指南，但正是这种深度，确保了你学到的知识是经得起时间考验的。

从语言风格上讲，这本书的行文非常克制和客观，几乎没有使用任何夸张或情绪化的词汇。它像一位经验极其丰富、知识渊博的导师，用最精确的语言向你阐述一个复杂的概念，语气中透露出不容置疑的权威感。阅读过程就像是参加一场非常高级的学术研讨会，每句话都经过了反复的斟酌，力求准确无歧义。这种严谨性意味着你不能指望它用幽默的段子来活跃气氛，但绝对保证了信息的纯净度和传递效率。对于那些需要精确理解定义和定理的读者来说，这种风格是最高效的学习方式。例如，书中对误差类型I和II的阐述，没有使用任何比喻，而是直接基于假设检验的框架进行严格定义，这使得我们能清晰地分辨出何时应当应用哪种统计控制。总而言之，这是一部值得反复研读的案头必备，它提供的知识深度和精确度，是任何快速教程都无法比拟的。

这本书带给我最大的收获，是对于不确定性量化的那种全新的敬畏感。在很多应用场景中，模型给出一个预测结果，但我们往往忽略了对该预测“信心”的评估。作者在书中花费了大量篇幅来阐述如何通过后验概率分布来量化分类结果的可靠性，这远比简单的准确率指标要深刻得多。我记得有一个例子是关于医疗诊断的，书中对比了两种不同模型在罕见病检测上的表现，强调了当样本不平衡时，仅仅追求高召回率是如何误导决策的。通过这本书的学习，我开始在自己的项目中，不仅仅关注“模型能不能跑起来”，更关注“模型给出的结果在统计学上有多站得住脚”。这种思维模式的转变，无疑是技术人员职业生涯中至关重要的一步，它将一个单纯的编程执行者提升到了一个更具批判性思维的决策辅助者的高度。这种对不确定性的诚实面对，是这本书区别于市面上许多浮于表面的速成读物的地方。

如果非要说这本书有什么需要改进的地方，那可能就是它对最新深度学习框架的应用案例介绍相对保守。当然，理解基础理论是永远正确的基石，但对于一个身处这个快速迭代的AI时代的读者来说，难免会希望看到更多将经典统计理论与现代神经网络架构相结合的实践讨论。例如，在讲解降维技术时，如果能加入一些关于自动编码器（Autoencoders）在非线性特征提取方面如何与主成分分析（PCA）进行对比和互补的讨论，那就更完美了。目前的侧重点似乎还是放在了更传统的判别分析和生成模型上，虽然这些理论是万变不离其宗的根基，但对于希望立刻将所学应用于实际工业界项目的读者，可能会觉得在连接“现在”和“过去”的桥梁上稍显不足。不过话说回来，这本书的价值恰恰在于其对基础的深刻挖掘，它教会你“为什么”有效，而不是仅仅告诉你“如何使用”某个流行的库。

这本书的排版和图表质量简直是工业级的典范，这对于一本涉及大量公式和复杂图示的专业书籍来说至关重要。我曾经读过一些声称是“经典”的教材，结果里面的公式印刷模糊不清，图表布局混乱，让人光是理解图示就要花费额外的精力。然而，这本《Introduction to Statistical Pattern Recognition》的每一张图，无论是特征空间的可视化，还是算法流程的框图，都经过了精心设计，线条锐利，标签清晰。尤其是涉及到贝叶斯分类器和支持向量机（SVM）的几何解释部分，那些高维超平面的示意图，非常直观地展示了决策边界的形成过程。这种对细节的关注，极大地提升了阅读体验，使得原本可能枯燥的数学推导过程变得可以忍受，甚至可以说是一种享受。我不得不承认，正是这种专业级的制作水准，让这本书在众多同类书籍中脱颖而出，成为我案头常备的参考资料，随时需要回顾复杂推导时，都能快速定位并清晰理解。

Fukunaga跟Duda他们代表了一个时代,这本书也是关于经典的Bayes Decision Theory

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读多了，这些入门型的书都一样

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