Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition

作者:Petra Perner

页数:361

出版时间:2001-12

价格:677.44元

isbn号码:9783540423591

具体描述

在线阅读本书

This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Workshop on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, MLDM 2001, held in Leipzig, Germany in July 2001.

The 26 revised full papers presented together with two invited papers were carefully reviewed and selected for inclusion in the proceedings. The papers are organized in topical sections on case-based reasoning and associative memory; rule induction and grammars; clustering and conceptual clustering; data mining on signals, images, and spatio-temporal data; nonlinear function learning and neural net based learning; learning for handwriting recognition; statistical and evolutionary learning; and content-based image retrieval.

用户评价

坦白说，这本书的写作风格，如果用一个词来形容，那就是“学术的冷峻”。它毫不留情地将读者置于一堆高维代数和概率论的海洋中，期望读者能自行摸索出通往彼岸的路径。我尤其欣赏作者在阐述某些核心算法时的那种近乎偏执的精确性——每一个数学符号的定义都恪守教科书的标准，这对于希望验证自己理论知识的资深研究人员来说，无疑是一种慰藉。然而，这种对精确性的追求，却牺牲了叙述的流畅性和可读性。大量的长难句和复杂的从句结构，使得我常常需要反复阅读同一段落，才能捕捉到作者想要传达的核心思想。比如，在介绍高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法时，上下文的衔接非常生硬，从似然函数的建立到迭代步骤的推导，中间缺乏必要的“软着陆”和直观解释，让人感觉像是在攀爬一座陡峭的冰壁，每进一步都需要耗费巨大的心力。更让我感到困惑的是，书中对于不同算法之间的横向比较和适用场景分析非常薄弱，读者很难在脑海中建立起一个“什么时候该用A，什么时候该用B”的决策树，这对于从事应用研究的人来说，是致命的缺陷，因为模式识别的精髓往往在于如何根据具体问题选择最合适的工具。

这本书最让我感到遗憾的一点，在于它对新兴技术和前沿研究的追踪力度明显不足，给人一种强烈的“滞后感”。虽然书名提到了“数据挖掘”，但书中对近年来爆发式增长的图神经网络（GNN）在复杂网络模式识别中的应用，仅仅用了一页纸的篇幅草草带过，措辞保守，缺乏任何富有洞察力的分析。此外，对于深度学习模型在可解释性（XAI）方面所做的努力，这本书似乎完全没有捕捉到时代的需求。在当今许多实际应用场景中，“模型为什么做出这个预测”的重要性，已经不亚于预测本身的准确性。然而，这本书沉溺于传统的优化算法和统计模型，对于诸如LIME或SHAP值这类解释工具的讨论几乎为零。这使得这本书的“前沿性”大打折扣，它更像是对过去十年某个时间点上知识体系的精准快照，而非一本面向未来挑战的指南。对于追求知识更新速度的读者来说，这本书提供的价值，很大一部分需要依赖于读者自身的额外阅读和补充，否则，仅仅依靠书中的内容，很容易在快速迭代的技术浪潮中迷失方向。

这本号称“机器学习与数据挖掘在模式识别中的应用”的著作，读完之后，我感觉自己像是经历了一场波澜壮阔的探险，但最终发现目的地似乎与地图上标注的有些出入。从封面设计来看，它透着一股严谨的学术气息，仿佛预示着一场深入理论腹地的旅程。然而，实际翻阅起来，内容组织上的跳跃性颇为惊人。它似乎试图在一本书的篇幅内涵盖从基础的统计学习理论到尖端深度学习网络的全部光谱，结果就是，每一个领域都只是蜻蜓点水般地触及。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者笔锋一转，迅速跳到了复杂的非线性核函数，而对于SVM理论推导中至关重要的对偶问题，却只是轻描淡写地一带而过，留给读者的多是公式的堆砌，而非深入的理解。更令人费解的是，对于实际应用中的数据预处理和特征工程环节，这本书几乎避而不谈，仿佛在作者的理想世界里，输入的数据永远是完美无瑕、可以直接投入模型的“圣杯”。这种对实践环节的疏离感，使得这本书更像是一份高阶数学的习题集，而非指导工程师解决实际问题的工具手册。对于那些希望通过这本书建立起对模式识别完整认知框架的初学者来说，这种结构无疑会造成极大的困惑和挫败感，因为他们迫切需要的那些“如何让代码跑起来”的经验，在这里几乎找不到踪影。

这本书的章节安排，简直像是一场精神上的过山车。前三分之一的部分，还算循规蹈矩，重点介绍了传统的监督学习范式，尽管深度不足，但至少脉络尚存。然而，一旦进入到无监督学习和强化学习的篇章，整个结构便开始崩塌。它仿佛是把不同研究小组的讲义未经整合地拼凑在一起，主题的转换显得突兀且缺乏过渡。例如，前一章还在深入探讨聚类分析中的层次结构如何影响结果解释，紧接着下一章便一头扎进了马尔可夫决策过程（MDP）的贝尔曼方程，两者之间缺乏一个将“结构发现”与“序列决策”联系起来的理论桥梁。这种破碎感严重影响了对“模式识别”这一宏大主题的整体把握。一个好的综述性著作，应该能展示出各个子领域的内在联系，让读者看到这些看似分散的技术是如何共同服务于从数据中提取信息这一核心目标。但遗憾的是，这本书更像是一份技术要点的清单，而非一幅完整的地图，读完后，知识点是零散堆砌的，难以形成系统的认知体系。

从排版和印刷质量来看，这本书的水准只能算是中规中矩，远未达到一本专业教材应有的水准。虽然纸张的克重尚可，但内页的字体选择和间距处理实在不敢恭维。尤其是公式的排版，常常出现下标和上标挤压在一起的情况，尤其是在涉及到矩阵微分和张量运算的部分，辨识度极低，我不得不经常借助外部资源来重新核对那些模糊不清的符号。更让我不能接受的是，书中大量的图表，那些本应是帮助理解复杂模型的视觉辅助工具，却显得设计粗糙，色彩对比度极低，许多关键的决策边界或数据分布的可视化效果模糊不清，起不到应有的解释作用。对于一个探讨“模式识别”——一个本质上高度依赖于数据可视化来理解的学科——的著作而言，如此敷衍的图文质量，无疑是对读者智力的一种不尊重。每一次面对那些难以辨认的图表时，我都会停下来，怀疑自己是不是漏看了前面某个关键的定义，从而浪费了大量本可以用于学习新知的时间。