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出版者:PENGUIN U.K.

作者:GIBSON,WILLIAM

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040201

价格:NT$ 330

装帧:

isbn号码:9780141016931

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 机器学习
• 人工智能
• 图像处理
• 数据挖掘
• 统计学习
• 计算机视觉
• 信号处理
• 深度学习
• 算法

《模式识别：解锁隐藏的秩序》 在浩瀚无垠的信息海洋中，隐藏着无数等待被发现的规律与联系。从天体的运行轨迹到生物体的基因序列，从人类的语言习惯到金融市场的波动，一切事物都遵循着某种内在的模式。而《模式识别：解锁隐藏的秩序》正是带领我们深入探索这些隐藏秩序的指南。 本书并非一本关于图形设计或艺术创作的教程，也非一本讲述特定领域（如时尚、建筑或音乐）的风格解析。相反，它是一次对“模式”这一普遍概念的深度剖析，揭示了我们如何能够识别、理解并利用这些规律来解决现实世界中的各种挑战。 内容概述： 《模式识别：解锁隐藏的秩序》将带领读者踏上一段循序渐进的学习旅程，从最基础的识别原理出发，逐步深入到复杂系统的模式分析。 第一部分：模式的本质与基础 何为模式？ 我们将从基本定义出发，探讨模式在不同学科和日常生活中扮演的角色。模式不仅仅是视觉上的重复，更是一种潜在的结构、关系或趋势。 识别的艺术： 介绍人类感知系统如何处理和理解信息，以及我们如何通过观察、对比、分类等基本方法来捕捉模式。 数据的语言： 探讨数据作为模式载体的意义，以及如何通过数据的收集、清洗和预处理为模式识别奠定基础。 基础的数学工具： 介绍一些支撑模式识别的关键数学概念，例如统计学基础（均值、方差、概率分布）、线性代数（向量、矩阵）以及离散数学的基本原理。这些工具将帮助我们量化和描述模式。 第二部分：模式识别的经典方法 基于规则的方法： 探讨如何通过预设的规则和逻辑来识别特定的模式。这包括专家系统、决策树等早期但依然有效的技术。 基于统计的方法： 深入讲解如何利用统计模型来描述和识别数据中的模式。我们将学习贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）等经典算法，了解它们在模式识别任务中的优势与应用。 基于距离和相似性的方法： 介绍如何通过计算数据点之间的距离或相似度来识别模式。K近邻（KNN）算法将作为这一部分的重点，展示其简单直观的强大之处。 聚类分析： 探索如何将相似的数据点分组，从而发现隐藏的类别模式。我们将学习K-means、层次聚类等方法，理解它们在无监督模式发现中的作用。 第三部分：现代模式识别的技术与应用 特征提取与选择： 讲解如何从原始数据中提取出最能代表模式的关键特征，并对这些特征进行优化，以提高识别的准确性和效率。 机器学习的革命： 介绍机器学习在模式识别领域的巨大贡献。我们将重点关注监督学习和无监督学习中的核心算法，例如逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。 深度学习的力量： 深入探讨深度学习（特别是卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）如何颠覆了图像、语音和序列数据的模式识别。我们将了解其强大的特征学习能力及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的突破性应用。 评估与优化： 学习如何科学地评估模式识别模型的性能，例如准确率、精确率、召回率、F1分数等指标，并探讨模型过拟合和欠拟合的问题，以及如何通过交叉验证、正则化等技术进行优化。 第四部分：模式识别的实际应用领域 计算机视觉： 如何让计算机“看懂”图像？本书将介绍人脸识别、物体检测、图像分类等在安防、医疗、自动驾驶等领域的应用。 自然语言处理： 如何让计算机理解人类语言？本书将涵盖文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等在智能助手、内容审核、信息检索等方面的实践。 信号处理： 如何从噪声中提取有用的模式？介绍在通信、音频处理、生物医学信号分析中的应用。 金融与商业： 如何预测市场趋势、识别欺诈行为？探讨在风险评估、客户细分、股票预测等方面的应用。 科学研究： 如何在复杂的实验数据中发现规律？介绍在基因组学、天文学、物理学等领域的研究价值。 《模式识别：解锁隐藏的秩序》将通过清晰的理论阐述、翔实的数学推导（必要时进行简化说明）以及丰富的案例分析，帮助读者构建一个完整的模式识别知识体系。无论您是想深入理解人工智能的底层逻辑，还是希望在自己的领域内提升分析和解决问题的能力，本书都将是您不可或缺的良师益友。它不仅传授技术，更引导一种看待世界、理解规律的思维方式，让我们能够从纷繁复杂中洞察秩序，化繁为简，创造更多可能。

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这本关于模式识别的书，坦白说，结构设计得相当精巧。作者似乎非常擅长将那些原本晦涩难懂的数学概念，用一种近乎诗意的语言娓娓道来。我特别欣赏它在绪论部分对“识别”这一行为的哲学层面的探讨，远远超出了我们通常理解的那种简单的分类任务。比如，它深入剖析了人类如何从噪音中提取信号，以及这种过程在机器智能中的潜在映射，这让我对后续的算法学习有了更深层次的理解框架。在讲解经典识别方法时，比如决策树和支持向量机（SVM），作者并没有停留在公式的堆砌上，而是花费了大量的篇幅来阐述每种方法的内在假设和适用场景的边界条件，这一点对于工程实践者来说至关重要。我记得有一章专门讨论了特征工程的重要性，强调了“好的特征胜过复杂的模型”，作者通过几个形象的案例，比如图像处理中的纹理分析，非常直观地展示了如何通过数据预处理来极大地提升模型的性能上限。不过，有一点小小的遗憾，就是对于一些前沿的深度学习在模式识别中的最新进展，涉及得相对保守，更多地聚焦于成熟和经典的理论基石上。总体而言，这是一本扎实、富有洞察力的教材，适合那些希望打下坚实理论基础的读者。

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这是一本充满了严谨逻辑和结构美感的著作。它对待数学的严谨性是毋庸置疑的，但更难得的是，它并没有让读者迷失在符号的海洋中。作者非常注重概念之间的连接性，使得整本书读起来像是一个精心编排的交响乐，每一个章节都是一个乐章，层层递进，相互呼应。特别值得称赞的是，书中对模式识别中的“错误分析”给予了足够的重视，不仅仅是计算准确率，而是深入探讨了假阳性和假阴性的实际业务影响，这在很多技术书籍中常常被忽略。例如，在生物医学图像识别的案例分析中，作者详尽地讨论了在不同风险偏好下如何调整分类阈值，这体现了作者深厚的跨学科视野。虽然全书的语言风格偏向于学术化，但其严密的论证结构本身就是一种美学享受。它迫使你慢下来，仔细思考每一个前提和每一步推导，而不是囫囵吞枣地接受结论。对于希望系统性、学术性地掌握模式识别领域全貌的学者或高阶学生而言，这本书无疑是案头必备的参考书。

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这本书的叙事节奏把握得非常巧妙，有一种逐步递进的、引导式的体验。它没有一开始就抛出复杂的算法，而是花费大量篇幅来定义“模式”和“识别”的范围，这种细致的铺垫使得后续内容的引入水到渠成。我对其中关于统计决策论的章节印象最为深刻。作者用一种非常清晰的逻辑链条，将最小化期望风险作为整个分类理论的终极目标，然后依次推导出最大似然估计、最大后验概率等一系列核心方法。这种自上而下的结构，让读者能够清楚地看到每一种算法的理论来源和目标函数。在讲解非监督学习，特别是聚类方法时，作者对K-均值算法的局限性进行了毫不留情的批判，并详细介绍了层次聚类和基于密度的聚类方法，强调了选择合适聚类标准的重要性。书中对如何评估聚类结果的指标（如轮廓系数）的解释也十分到位，既有数学定义，也有直观感受。对于那些希望深入理解“为什么”一个模型比另一个模型更优越的读者来说，这本书提供了坚实的理论后盾。

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读完这本著作，我最大的感受是，它不像是一本标准的教科书，倒更像是一位经验丰富的大师在私下里传授他的“独门秘籍”。行文风格非常接地气，充满了作者个人的洞察和对现实世界问题的深刻理解。举个例子，在谈到分类器偏差与方差的权衡时，作者没有使用那种冷冰冰的数学推导，而是引入了一个关于“过度拟合天气预报”的比喻，生动地解释了模型泛化能力的重要性。我尤其喜欢其中关于贝叶斯理论在模式识别中应用的章节，作者非常巧妙地将概率论的严谨性与实际应用中的不确定性管理结合起来，让人感觉概率不是束缚，而是一种描述世界复杂性的有力工具。书中对缺失数据和异常值处理的章节处理得尤为细致，提供的不是标准化的算法清单，而是基于不同数据分布假设下的“专家建议”，这种实战精神令人印象深刻。尽管这本书的篇幅不薄，但在阅读过程中，我很少感到枯燥，因为作者总能在关键节点穿插一些历史典故或者与哲学、认知科学的交叉思考，使得整个学习过程充满了智力上的愉悦。这本书无疑是为那些不满足于停留在“会用”层面，而渴望理解“为什么”的深度学习者准备的。

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从一个偏向应用开发的角度来看，这本书的价值在于它构建了一个完整的、从数据采集到模型部署的知识体系框架，但其侧重点显然更偏向于基础理论的夯实。书中对不同距离度量和相似性函数（如欧氏距离、余弦相似度等）的详细比较分析，堪称典范。作者不仅仅罗列了它们的公式，更深入地探讨了它们在不同维度数据空间中对“邻近性”的定义差异，这一点对于构建高效的近邻算法至关重要。我个人对其中关于降维技术，特别是主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的讲解给予高度评价。作者清晰地阐述了前者侧重于最大化方差，后者侧重于最大化类别可分性，并通过清晰的几何解释，帮助我彻底厘清了两者在信息保留和分类目标上的根本区别。不过，对于处理大规模、高维度数据时模型训练和推理的优化策略，比如分布式计算或模型剪枝等现代工程话题，探讨得相对较少，这可能需要读者自行在其他资料中补充。总的来说，它是一部优秀的“内功心法”秘籍，指导你如何练就识别能力的核心真谛。

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