Computer Manual in MATLAB to Accompany Pattern Classification, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:David G. Stork

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2004-4-8

价格:USD 53.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780471429777

丛书系列:

图书标签:

Research
Classification
textbook
Pattern
研究
recognization
classify
MATLAB
Pattern Classification
Machine Learning
Computer Manual
Algorithms
Data Analysis
Second Edition
Engineering
Technical Manual
Programming

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Computer Manual to Accompany Pattern Classification and its associated MATLAB software is an excellent companion to Duda: Pattern Classfication, 2nd ed, (DH&S). The code contains all algorithms described in Duda as well as supporting algorithms for data generation and visualization. The Manual uses the same terminology as the DH&S text and contains step-by-step worked examples, including many of the examples and figures in the textbook. The Manual is accompanied by software that is available electronically. The software contains all algorithms in DH&S, indexed to the textbook, and uses symbols and notation as close as possible to the textbook. The code is self-annotating so the user can easily navigate, understand and modify the code.

MATLAB 助力模式识别：循序渐进的实践指南本书旨在为学习模式识别的读者提供一套详尽且实用的 MATLAB 操作指南。本书的核心目标是帮助读者将理论知识转化为可执行的代码，通过 MATLAB 强大的计算能力和灵活的编程环境，深入理解和掌握各类模式识别算法。本书并非模式识别教材的替代品，而是与《Pattern Classification, Second Edition》（暂译：《模式分类，第二版》）等经典教材相辅相成，为读者在实践层面提供坚实的支持。本书特色与内容概览：本书强调“动手实践”的重要性，通过丰富的 MATLAB 代码示例，引导读者一步步实现和探索模式识别中的关键概念。我们将深入浅出的讲解如何利用 MATLAB 实现数据预处理、特征提取、分类器设计、模型评估等核心任务。第一部分：MATLAB 基础与模式识别的数据准备在开始复杂的算法实现之前，本书将首先回顾和介绍 MATLAB 中与模式识别密切相关的基础知识。这包括： MATLAB 环境与基本操作：熟悉 MATLAB 的集成开发环境（IDE），包括脚本编写、变量管理、矩阵运算等。数据导入与导出：学习如何从各种常见文件格式（如 .txt, .csv, .mat）导入数据，以及如何将处理后的数据保存。数据可视化：掌握使用 MATLAB 的绘图函数（如 `plot`, `scatter`, `histogram`, `imagesc`）来直观展示数据分布、特征关系以及分类结果，这对于理解数据和算法性能至关重要。数据预处理技术：缺失值处理：介绍 MATLAB 中处理缺失值的方法，如插值、删除等，并讨论不同方法的适用场景。数据归一化与标准化：实现 Min-Max 归一化、Z-score 标准化等技术，以消除特征之间的量纲影响，提高算法的鲁棒性。维度约减初步：简要介绍主成分分析（PCA）等降维方法的概念，并展示其在 MATLAB 中的基本实现，为后续的特征提取奠定基础。第二部分：核心模式识别算法的 MATLAB 实现本部分是本书的核心，将逐一介绍和实现各种经典的模式识别算法。对于每种算法，我们将：深入剖析算法原理：简要回顾算法背后的数学原理，但更侧重于如何将其转化为 MATLAB 代码。提供详细的 MATLAB 代码实现：给出清晰、注释详尽的代码，方便读者理解和修改。通过示例数据进行演示：使用标准或合成数据集来演示算法的运行过程和结果。讨论算法的优缺点与适用性：分析不同算法在不同场景下的表现。具体算法实现包括（但不限于）： 1. 线性分类器：感知器（Perceptron）：实现最简单的线性分类器，理解其学习过程。支持向量机（SVM）：线性 SVM：实现基于线性核函数的 SVM，理解超平面和间隔的概念。非线性 SVM：通过核技巧（如多项式核、径向基核 RBF）实现非线性 SVM，处理复杂可分的数据。使用 MATLAB 的 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的 SVM 函数进行更高效的实现和调优。 2. 概率分类器：贝叶斯分类器（Bayesian Classifier）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）：实现基于条件独立假设的朴素贝叶斯分类器，探讨其在文本分类等领域的应用。高斯判别分析（GDA）/ 线性判别分析（LDA）：实现基于高斯分布假设的判别模型，理解其参数估计和分类决策过程。 3. 基于距离和相似性的分类器： K-近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：实现 KNN 算法，学习距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）的选择，以及 K 值的确定。决策树（Decision Trees）： ID3, C4.5, CART：实现决策树的构建算法，理解信息增益、增益比、基尼不纯度等概念，并学习剪枝技术。使用 MATLAB 的 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的决策树函数。 4. 集成学习方法： Bagging 与 Boosting 简介：介绍集成学习的基本思想。随机森林（Random Forest）：使用 MATLAB 实现或调用相关函数，展示其强大的泛化能力。 5. 聚类算法（无监督学习）： K-Means 聚类：实现 K-Means 算法，学习如何选择 K 值和初始化质心。层次聚类（Hierarchical Clustering）：实现凝聚型和分裂型层次聚类，理解不同链接方式（单链接、全链接、平均链接）的影响。 DBSCAN：实现基于密度的聚类算法。使用 MATLAB 的 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的聚类函数。第三部分：模型评估与性能提升一旦模型被训练完成，对其进行客观的评估是必不可少的。本部分将介绍：评估指标：准确率（Accuracy）：基本的分类性能度量。混淆矩阵（Confusion Matrix）：详细展示真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score：在类别不平衡时更有效的评估指标。 ROC 曲线与 AUC 值：衡量分类器在不同阈值下的性能。交叉验证（Cross-Validation）： K 折交叉验证：实现 K 折交叉验证，减少模型过拟合的风险，获得更可靠的性能估计。模型调优：网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Random Search）：介绍用于寻找最优超参数的方法。特征选择：探讨常用的特征选择技术，如过滤法、包裹法、嵌入法。第四部分：进阶主题与应用实例本书还将触及一些进阶的主题，并结合实际应用场景：神经网络基础（选讲）：简要介绍多层感知器（MLP）的基本结构，以及如何使用 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 进行构建和训练（可作为对更深入神经网络学习的入门）。应用案例：图像分类入门：使用 MATLAB 实现简单的图像特征提取（如纹理特征、颜色直方图），并结合分类器进行图像分类。文本分类初步：利用 MATLAB 实现文本数据的预处理（如分词、去停用词、TF-IDF），并训练分类器（如朴素贝叶斯、SVM）。目标读者：本书适合以下人群：正在学习模式识别、机器学习、数据挖掘等课程的本科生和研究生。希望将理论知识应用于实践，掌握 MATLAB 编程技能的科研人员和工程师。希望通过代码理解和实现各类模式识别算法的自学者。如何使用本书：本书的设计理念是读者可以对照其正在学习的模式识别教材，根据章节内容，找到相应的 MATLAB 实现方法。读者应具备一定的 MATLAB 编程基础，或在学习本书的同时，参考 MATLAB 的官方文档和教程。建议读者在阅读代码的同时，亲手在 MATLAB 环境中运行、修改和调试代码，以达到最佳的学习效果。通过本书的学习，读者将能够熟练运用 MATLAB 解决实际的模式识别问题，为更深入的学习和研究打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这些在机器学习和模式识别的泥沼中挣扎的工程师和学生们量身定做的指南。我当初拿到《Pattern Classification, Second Edition》那本厚厚的教科书时，心里就犯嘀咕，理论固然深奥，但真要动手实现那些复杂的算法，没有个趁手的工具简直是痴人说梦。这本书的出现，就像是黑暗中点亮的一盏明灯。它不仅仅是告诉你“应该”怎么做，而是手把手教你“如何”在MATLAB这个强大的环境中把那些抽象的数学公式转化为可运行的代码。我尤其欣赏它的结构，每介绍一个章节的理论概念，紧接着就能在配套的MATLAB代码中找到对应的实现。这极大地缩短了从理解理论到掌握实践的鸿沟。当我第一次成功地用书里的代码跑出一个SVM分类器，并清晰地看到决策边界如何在二维空间中被精确绘制出来时，那种成就感是无与伦比的。它让那些原本只能在纸面上停留的知识活了起来，变成了一张张可以交互的图表和运行结果。对于任何需要将理论知识付诸实践，特别是那些正在进行毕业设计或实际项目开发的读者来说，这本书的价值无可替代。它不是那种堆砌概念的参考书，而是实打实的“操作手册”，确保你能够跨越理论与实践之间的那道巨大鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，最初翻开这本书的时候，我担心它会陷入那种“代码即真理”的误区，把所有的注意力都集中在MATLAB语法和函数调用上，而忽略了算法背后的统计学和优化原理。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本书的精妙之处在于它找到了一个完美的平衡点。它没有像一些过于偏重编程的书那样，简单地抛给你一堆封装好的函数，而是深入浅出地展示了核心算法的MATLAB实现细节。比如，在处理高维数据降维时，无论是主成分分析（PCA）还是线性判别分析（LDA），书中的代码都清晰地映射了矩阵分解和特征值计算的步骤。这迫使你不仅要知道`eig()`函数是做什么的，更要理解为什么在这里使用它，以及它如何对应于经典教材中推导出的特征方程。对于我这种渴望深入理解底层机制的读者来说，这种将数学理论与工程实现无缝对接的方式是极其宝贵的。它教会我的不只是如何在MATLAB里敲代码，更是如何用一种计算思维去审视和验证那些复杂的模式识别模型。它让我确信，只有真正理解了背后的数学逻辑，才能在面对真实世界中那些混乱、嘈杂的数据时，做出正确的工程判断。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书对学习过程的影响，我会选择“效率革命”。在科研领域，时间是最宝贵的资源。传统的学习路径往往是：研读理论 -> 寻找开源代码（可能质量参差不齐） -> 调试运行 -> 最终发现代码与理论的理解存在偏差。而这本书直接跳过了中间那些不确定的环节。它提供的代码质量稳定可靠，并且是与教材理论紧密绑定的，这意味着你不需要浪费数周时间去“验证”代码的正确性，而是可以直接将精力投入到实验设计和结果分析上。比如，在处理高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法时，书中的代码不仅展示了迭代步骤，还清晰地展示了如何处理矩阵的求逆和概率的对数似然计算，这些都是教科书中容易被轻描淡写，但在实际编程中却常常导致数值不稳定的关键点。有了它，我可以迅速地在不同数据集上测试不同模型（如决策树、贝叶斯分类器）的性能差异，极大地加速了我的实验周期。对于那些有严格时间限制的项目而言，这种直接的效率提升是无法估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套价值远超出了单纯的“代码示例集”。它更像是一个“故障排除专家”的指南。在任何涉及复杂计算的领域，遇到运行错误或结果不符合预期的情景是家常便饭。当我在尝试实现一个复杂的特征提取过程时，程序因为维度不匹配而崩溃，我翻阅教材时只能找到理论描述，心中一片茫然。但转到这本书的对应章节，我立即能看到MATLAB是如何处理矩阵维度、如何进行适当的重塑（reshape）或转置操作的。它用具体的、可执行的例子，解释了那些教科书中晦涩难懂的矩阵操作规范，比如在处理协方差矩阵的特征向量时，应该确保它们的列向量化顺序与特征值的大小对应。这种对实际编程陷阱的预见和处理，体现了作者深厚的工程经验。它不仅仅是告诉我们算法如何工作，更是在预警我们：“当你试图用代码实现这个步骤时，要特别注意这个边界条件，否则程序会崩溃。”这种前瞻性的指导，让这本书成为我工作台上不可或缺的“实时调试助手”。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于那些习惯于图形化编程环境，但又希望提升到脚本化、自动化流程的初学者来说，是一个绝佳的过渡桥梁。我记得我刚接触模式识别那会儿，完全依赖于那些拖拽模块的工具箱界面，虽然直观，但一旦需要修改参数的范围、尝试不同的正则化项或者集成进一个更大的系统时，立刻就束手无策了。这本书彻底打破了这种依赖性。它采用的MATLAB脚本是如此的模块化和注释清晰，以至于我能毫不费力地找到关于K近邻（KNN）分类中距离度量函数、或者神经网络中反向传播梯度的具体实现段落。这种清晰的代码结构，让我得以快速地对算法进行“手术刀式”的修改和迭代。例如，我曾尝试将书中的标准K均值聚类算法替换成更鲁棒的Fuzzy C-Means，整个过程因为有了这本书提供的清晰参考框架，比我想象的要顺利得多。它让你从一个被动的使用者，转变为一个主动的设计者，这种赋权感在学术和工程实践中都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

仔细研读过

评分☆☆☆☆☆

仔细研读过

评分☆☆☆☆☆

仔细研读过

评分☆☆☆☆☆

仔细研读过

评分☆☆☆☆☆

仔细研读过