具体描述
本书综合考虑了有监督和无监督模式识别的经典的以及当前的理论和实践，为专业技术人员和高校学生建立起完整的基本知识体系。本书由模式识别领域的两位项级专家合著，从工程角度全面阐述了模式识别的应用，内容包括叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器（包含神经网络和支持向量机）、动态编程和用于顺序数据的隐马尔可夫模型、特征（包含小波、主成分分析、独立成分分析和分形分析）、特征选择技术、来自学习理论的基本概念、聚类概念和算法等。
本书是享誉世界的名著，内容既全面又相对独立，既有基础知识的介绍又有领域研究现状的介绍，还有对未来发展的展望，是本领域最全面的参考书，被世界众多高校选用为教材。本书可作为高等院校计算机、电子、通信、自动化等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域工程技术人员的参考用书。
作者简介
Serclios Theodoridis于1973年在雅典大学获得物理学学士学位，又分别于1975和1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。自1995年，他是希腊雅典大学信息与通信系教授。他有4篇论文获得IEEE的神经网络会刊的卓越论文奖，他是IET和IEEE高级会员。
Konstatinos Koutroumbas，1989年毕业于希腊佩特雷大学的计算机工程与信息学院，1990年在英国伦敦大学获得计算机科学硕士学位，1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年任职于希腊雅典国家天文台空间应用与遥感研究院，是国际知名的专家。
目录信息
读后感
我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...
评分5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...
评分我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥...
评分5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...
评分5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译...
用户评价
我发现这本书在处理跨学科知识的融合方面做得相当出色，这在同类书籍中是比较少见的。它不仅仅局限于传统的计算机科学或统计学范畴，而是巧妙地引入了认知神经科学和信息论中的一些核心概念，用以解释某些“黑箱”模型决策背后的潜在机制。比如，在讨论特征提取的重要性时，作者并非简单地罗列特征工程的方法，而是从人类视觉皮层的运作模式类比出发，解释了层次化表征的必然性，这种跨界的类比，极大地拓宽了我的思维边界。阅读过程中，我时常会产生一种“原来如此”的顿悟感，这种感觉主要来源于不同知识领域的观念相互印证、彼此强化的过程。它打破了学科壁垒，构建了一个更加宏大且统一的知识体系。对于那些渴望跳出传统窠臼，寻找跨界创新灵感的读者来说，这本书提供的理论视角将是宝贵的精神食粮。它成功地将一个技术性极强的领域，提升到了一个更具哲学思辨高度的层次，让人在学习技术细节的同时，也能体会到科学探究本身的乐趣。
评分这本书的阅读体验，简直就是一场智力上的“马拉松”。它不是那种可以捧着咖啡闲适翻阅的轻松读物，而是要求你时刻保持高度专注，甚至需要准备草稿纸和计算器才能跟上作者的思路。我记得在攻克其中关于高维空间数据降维算法的那几章时，我反复阅读了不下五遍，中间夹杂着大量的自我推演和图示绘制，才能真正把握其背后的数学优雅性。作者在证明某个定理或推导某个优化目标函数时，习惯于“小步快跑”，每一步的逻辑跳跃性相对较小，这种细致入微的讲解方式，虽然极大地增加了阅读的耗时，但同时也最大限度地保证了读者不会在哪个环节迷失方向。这种“保姆式”的教学态度，对于习惯了精炼摘要和结论导向阅读的现代读者来说，或许会觉得冗长，但对于我这种偏执于“知其所以然”的学习者而言，却是莫大的帮助。它教会我的，不仅是如何应用某个模型，更是如何从零开始构建起对该模型背后数学本质的深刻理解。这本书的价值，正在于它拒绝提供现成的“答案”，而是引导读者亲手去“解题”。
评分从一个纯粹的“工具箱”角度来审视这本著作，它无疑是丰富且专业的。书中涵盖的各种识别框架和分类器的对比分析非常详尽，从早期的统计学习理论到后来的基于能量的模型，再到近些年的集成学习策略，形成了一个完整的知识谱系图。我特别欣赏其中关于**鲁棒性（Robustness）**分析的部分。作者没有避讳展示现有方法的局限性，而是坦诚地指出了在噪声、缺失数据或对抗性攻击下，不同模型性能的衰减曲线和内在原因。这种批判性的视角，远比单纯的赞美和推崇更有价值。它让我意识到，任何一种算法都不是万能钥匙，选择“对”的工具远比“全”的工具重要。此外，书中对不同模型的复杂度和计算成本的对比，也为工程实践提供了非常实用的指导。当我需要在一分钟内做出决策，选择一个在速度和精度上都有所取舍的方案时，这本书提供的评估矩阵就是我的首选参考。它像是一位经验丰富的老工程师，在给你展示所有工具的说明书之余，还附带了自己多年实战中总结的“使用心得”和“注意事项”。
评分坦白说，我购买这本书的初衷，是想找一本能够有效弥补我当前知识体系中某个特定“盲区”的参考书。我更关注的是那些具有前沿性和颠覆性的研究方向，比如深度学习在特定非结构化数据处理中的最新进展。然而，这本书给我的整体印象是**根基极其扎实，但步伐略显保守**。它在梳理经典理论和传统方法论时，无疑是教科书级别的典范，结构清晰，逻辑链条严密，对于打牢基础框架绝对功不可没。但是，当我深入到关于近五年新兴技术的章节时，我感觉内容更新的速度似乎跟不上业界的发展节奏。例如，关于某些新型神经网络结构的描述，更多停留在概念性的介绍层面，缺乏深入到最新变体和优化策略的探讨。这使得这本书更像是一座坚固的“知识堡垒”，防御力极强，但攀登其顶端才能看到的“未来风景”描绘得不够清晰。对于那些已经掌握了基本功，渴望快速掌握最新工具和方法的读者来说，可能需要配合大量的最新论文才能达到理想的学习效果。或许这是经典教材的固有取向，即注重普适性和长期价值，而非短期的热点追踪，这一点需要潜在读者在购买前有所权衡。尽管如此，其对基础原理的深刻阐述，依然值得我给予肯定。
评分这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深沉的墨绿色，搭配烫金的字体，给人一种沉稳而又不失典雅的感觉。内页纸张的质感也相当不错，印刷清晰，字里行间透露着一种严谨的学术气息。我花了很长时间在挑选教材，最终决定入手这本，主要是冲着它在业界享有的一定声誉。初次翻阅，就能感受到作者在内容组织上的匠心独运。虽然我对这个领域的基础知识已有一定了解，但这本书的叙述方式总能提供新的视角。比如，在介绍某一核心算法的演变历史时，作者不仅罗列了关键的时间节点和代表人物，还深入剖析了不同理论流派之间的思想碰撞与融合，这种宏观的视角处理，让原本枯燥的知识点变得生动起来，仿佛在阅读一部领域的“编年史”。而且，书中的图表绘制得极其精美，很多复杂的数学推导过程，通过配图的辅助，一下子就变得豁然开朗，这一点对于自学者来说简直是福音。我尤其欣赏它在理论深度和实际应用之间的平衡拿捏，既能满足深度研究者的需求，也能让初学者顺利入门，不会感到过于高深莫测。这本书的排版也十分人性化，大量的注释和参考文献被巧妙地放置在页脚或专门的版块中，既保证了正文阅读的流畅性，又不牺牲信息详尽度。总的来说，这是一本让人愿意静下心来，沉浸其中细细品味的佳作。
评分非常好的一本书，讲解非常详细，深入浅出。
评分教材。
评分非常好的一本书，讲解非常详细，深入浅出。
评分教材。
评分教材。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有