Pattern Classification and Scene Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Richard O. Duda

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:1973-2-9

价格:USD 98.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471223610

丛书系列:

图书标签:

模式识别
机器学习
统计学
研究
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Scene
模式识别
机器学习
图像处理
计算机视觉
统计学习
数据挖掘
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分类算法
特征提取
模式分析

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具体描述

《现代数据挖掘与深度学习：原理、算法与实践应用》本书导读：在信息爆炸的时代，海量数据已成为驱动科学进步与产业创新的核心资源。本书《现代数据挖掘与深度学习：原理、算法与实践应用》旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系，涵盖从经典数据挖掘技术到前沿深度学习范式的核心理论、关键算法及其在现实世界中的工程应用。我们不再满足于仅仅识别数据中的模式，而是致力于理解数据背后的深层结构，并利用强大的计算模型实现高效的决策和预测。本书的结构设计遵循理论奠基—方法精进—应用拓展的逻辑主线，确保读者在掌握坚实数学和统计学基础的同时，能够迅速掌握最新的技术工具箱。我们特别注重理论的严谨性与实践的可操作性之间的平衡，力求每一章节的知识点都能通过具体的案例和代码示例得以印证。 --- 第一部分：数据科学的基石与经典挖掘范式本部分聚焦于数据预处理、特征工程的艺术与科学，以及支撑所有复杂模型的基础统计学习理论。我们将深入剖析如何将原始、嘈杂的数据转化为可供模型学习的有效信息，并回顾那些在特定领域依然发挥关键作用的经典算法。第一章：数据准备、清洗与特征工程的艺术本章详细阐述了数据生命周期中至关重要的一步：数据准备。我们不仅讨论缺失值处理（插补法、删除策略）和异常值检测（基于统计量、基于距离的方法），更强调特征工程作为“模型的燃料”的重要性。内容覆盖特征构建的多种策略，包括多项式特征、交互特征的构造、时间序列特征的提取，以及如何利用领域知识指导特征选择。此外，还将介绍降维技术（PCA、t-SNE的原理与局限性）在特征空间优化中的作用。第二章：统计学习基础与模型评估体系深入探讨统计学习的理论框架，包括偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）、过拟合与欠拟合的诊断，以及正则化技术（L1, L2）如何约束模型复杂度。评估体系是模型可靠性的保障，本章会详细解析分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1-Score、ROC/AUC）和回归问题的评估标准（MSE, MAE, $R^2$），并探讨交叉验证的多种形式及其在不同数据集规模下的适用性。第三章：传统模式识别与监督学习范式本章回顾并深入分析了支撑早期人工智能系统的经典监督学习算法。重点介绍支持向量机（SVM）的核技巧及其在非线性可分问题中的优势，决策树（ID3, C4.5, CART）的构建逻辑与剪枝策略。更重要的是，我们将讨论集成学习方法，包括Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines, GBMs）的内在机制，解释它们如何通过组合弱学习器达到高精度预测。第四章：无监督学习与数据内在结构发现无监督学习是揭示数据“自然”分组和结构的关键。本章详述了聚类分析的理论基础，从基于划分（K-Means, K-Medoids）到基于层次（Agglomerative, Divisive）的聚类方法。特别关注密度估计聚类（DBSCAN）在识别任意形状簇方面的能力。同时，我们将介绍关联规则挖掘（Apriori算法）及其在市场篮子分析中的应用，以及流数据和高维数据聚类的挑战。 --- 第二部分：深度神经网络的构建与优化本部分将视角转向深度学习——现代数据分析的核心驱动力。我们将从最基础的神经元模型出发，逐步构建起复杂的深度网络结构，并详细解析训练过程中的关键挑战与高效解决方案。第五章：人工神经网络基础与反向传播机制本章是深度学习的基石。从感知机模型出发，介绍激活函数（Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, GELU）的特性与选择标准。核心内容集中于反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，解释链式法则如何在多层网络中高效计算梯度。此外，还将介绍优化器的演变历程，从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。第六章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命卷积神经网络是处理网格结构数据（如图像、视频）的强大工具。本章系统讲解卷积层、池化层、全连接层的结构与功能。重点解析经典的CNN架构演变，例如LeNet、AlexNet、VGG的层级设计思想，以及残差连接（ResNet）如何解决深度网络中的梯度消失问题。内容还包括目标检测的基本框架（如YOLO的演进方向）和语义分割的基础网络结构。第七章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理针对文本、语音、时间序列等序列数据，RNN提供了强大的建模能力。本章解释了RNN的循环结构及其在处理长期依赖关系上的固有缺陷（梯度消失/爆炸）。随后，深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部单元结构与门控机制，阐明它们如何有效捕获序列中的时间依赖性。第八章：高级网络结构、正则化与性能调优本章关注如何提升深度模型的泛化能力和训练效率。我们将探讨高级结构，例如如何利用Transformer架构中的自注意力（Self-Attention）机制来替代或增强RNN处理长距离依赖。正则化策略方面，除了权重衰减，还将详细讲解Dropout、批量归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）的工作原理及其对训练稳定性的影响。此外，还将讨论超参数搜索的策略（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。 --- 第三部分：前沿应用、模型解释与伦理考量本部分将理论与实践进一步结合，探讨深度模型在特定复杂任务中的部署，并引入模型可解释性（XAI）和负责任AI的视角。第九章：生成模型与表示学习生成模型是当前AI研究的热点。本章介绍如何构建能够生成逼真数据的模型。重点分析变分自编码器（VAE）的概率图模型基础，以及生成对抗网络（GAN）的零和博弈框架、判别器与生成器的训练动态。同时，也会探讨对比学习（Contrastive Learning）在自监督学习中如何构建有效的特征表示。第十章：模型可解释性（XAI）与因果推断导论随着模型决策权重的增加，理解“为什么”变得至关重要。本章系统介绍模型事后解释技术（Post-hoc Explainability），如局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值，解释它们如何量化单个特征对模型预测的贡献。此外，将引入因果推断的基本概念，区分相关性与因果性，为构建更可靠的决策系统打下理论基础。第十一章：大规模数据处理与模型部署现代数据挖掘任务往往涉及PB级数据和需要实时响应的系统。本章讨论如何利用分布式计算框架（如Spark MLLib的原理概述）处理大规模数据集。重点转向模型部署的工程实践，包括模型序列化、容器化（Docker/Kubernetes在MLOps中的角色），以及模型服务化（Model Serving）的延迟优化和负载均衡策略。第十二章：面向未来：负责任的数据挖掘与隐私保护技术的发展必须伴随伦理和安全责任。本章探讨数据挖掘和深度学习在公平性（Fairness）、透明度（Transparency）和问责制（Accountability）方面面临的挑战。内容包括偏见（Bias）的来源识别与缓解策略，以及差分隐私（Differential Privacy, DP）在保护训练数据主体隐私下的模型训练技术概述。 --- 本书特色：全面覆盖：跨越了经典统计学习、现代深度学习、到XAI和MLOps的完整技术栈。深度融合：强调数学原理的直观解释与高效算法的工程实现相结合。前瞻视野：包含了对生成模型、Transformer架构和隐私保护技术的深入探讨。实践导向：大量穿插的案例研究和代码片段（基于Python生态系统），确保知识的即时转化能力。本书是面向数据科学家、机器学习工程师、计算机视觉与自然语言处理研究人员，以及希望深入理解和应用现代数据分析技术的理工科高年级本科生和研究生[^1]的理想教材与参考手册。 [^1]: 此处的脚注仅为模仿学术书籍排版风格，不应视为内容的一部分或对原始问题的重复。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

老实讲，当我翻开这本书的时候，我有点担心它会过于偏重理论而忽略了实际应用中的“脏活累活”。毕竟，现实世界的数据往往是充满噪声和不规则性的。然而，我的担忧很快就被打消了。书中关于鲁棒性设计和误差分析的部分，简直是为我量身定做。作者没有停留在理想化的假设上，而是深入探讨了在真实复杂环境下，算法性能是如何受到数据偏差、遮挡、光照变化等因素影响的。尤其是关于降维技术和非线性映射的章节，它不仅仅介绍了主成分分析（PCA）这类经典方法，更进一步探讨了流形学习在处理高维复杂数据时的潜力。我特别喜欢作者在案例分析中展现出的那种“问题导向”的思维方式，仿佛在模拟一个真实的工程师在面对一个棘手问题时，会如何层层剥茧，最终找到最优解。这种强调实践检验和工程经验的叙述风格，让这本书的实用价值飙升，绝非空谈理论的“花架子”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计也值得一提，它们共同构筑了一种高效的学习环境。在涉及复杂数据结构的展示时，那些精心绘制的示意图，往往比冗长的文字描述更为有力。我尤其赞赏作者在公式化表达上的克制与精准——只有在绝对必要时才引入复杂的数学符号，并且总是伴随着清晰的上下文解释。这种对阅读体验的重视，使得长时间的研读也不会让人感到视觉疲劳。它更像是一本为严肃的学习者准备的“工具书”，结构清晰，索引明确，当你需要回顾某个特定概念时，总能迅速定位。总而言之，对于任何希望在模式识别和计算机视觉领域深耕的人士而言，这本书不仅是理论知识的来源，更是一种严谨的治学态度的体现。它教会你的，是如何系统、深入地去分析和解决现实世界中那些错综复杂的“识别”难题。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么方面需要我用更挑剔的眼光来审视，那可能就是这本书在最新研究进展的覆盖面上，展现出了一种历史的厚重感。当然，对于一本奠基性的著作来说，打好地基远比追逐最新的时髦算法更重要。这本书所构建的坚实基础是毋庸置疑的。然而，对于那些刚刚接触深度学习和前沿神经网络架构的读者来说，可能需要配合其他资料来补充当前机器视觉领域最新的热点。尽管如此，本书对传统机器学习核心思想的阐述，其深度和广度是无可替代的。它教导我们的不是如何使用某个现成的库函数，而是理解这些函数背后的“为什么”和“如何才能做得更好”。它培养的是一种批判性思维，而不是简单的工具操作能力。所以，我更倾向于将它视为一个“内功心法”的修炼宝典，而非一本“招式大全”。掌握了这些内功，后续学习任何新的招式都会事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

这本《模式分类与场景分析》着实让人眼前一亮，它仿佛带着读者走进了一个充满视觉奇迹与深度思考的殿堂。我一直对如何让计算机“看懂”世界抱有极大的好奇，而这本书的开篇，那种对基础理论的梳理，简直是教科书级别的严谨又不失优雅。它不是那种堆砌公式的枯燥读物，而是用一种非常直观的方式，将抽象的数学概念与实际的图像处理流程巧妙地串联起来。我特别欣赏作者在讲解特征提取时所下的功夫，那种对不同描述符的优缺点、适用场景的细致剖析，让我这个初学者也能迅速建立起一个清晰的知识框架。读到后面关于距离度量和决策规则的部分，我感觉自己就像在进行一场高水平的辩论，每一种方法都有其坚实的理论支撑，作者并没有偏袒任何一方，而是客观地呈现了它们在不同数据分布下的表现。可以说，光是前几章，就足以让我对整个模式识别领域有了脱胎换骨的认识。那种被知识洪流温柔包裹，却又不断被引导着去深入探索的感觉，是阅读体验中难得的享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常到位，它有一种沉稳而富有节奏感的力量。章节之间的过渡自然流畅，就像一条精心铺设的河流，引导着读者的心智不断向前。我发现自己常常在阅读某个特定算法的介绍时，会不自觉地被带入到对该算法历史背景和发展脉络的思考中去。作者的文字功底深厚，在解释那些晦涩难懂的优化问题时，总能找到一个绝佳的比喻或者一个清晰的几何解释，使得原本的数学推导变得“触手可及”。比如，在讨论支持向量机（SVM）的核函数时，它不仅仅是展示了数学公式，更是让你体会到将低维空间数据映射到高维特征空间的“魔力”所在。这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。每读完一个主要部分，都会有一种茅塞顿开的畅快感，这对于一个追求知识深度又害怕陷入泥潭的学习者来说，是至关重要的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆