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出版者:人民邮电出版社

作者:宋雪岩

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2006-12

价格:35.0

装帧:平装

isbn号码:9787115152824

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 数字图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像识别
• 图像增强
• 图像分割
• 图像特征提取
• 模式识别
• 机器学习

《数字时代的数据挖掘与洞察》 图书简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步与商业创新的核心资产。然而，海量原始数据往往如同未加雕琢的矿石，其内在的价值与规律隐藏在复杂的结构和噪声之下。《数字时代的数据挖掘与洞察》正是一本致力于揭示如何从庞杂的数据集中高效、精准地提取知识、洞察趋势的专业著作。本书并非关注图像的视觉呈现或像素级别的操作，而是深入探究数据背后的结构、模式、关联与预测能力。 本书的视野横跨了从数据采集、预处理、建模选择到结果解释的完整数据挖掘生命周期，旨在为工程师、分析师、研究人员以及希望通过数据驱动决策的管理者提供一套系统、实用的方法论与技术栈。 --- 第一部分：数据基础与预处理的艺术 数据的质量直接决定了挖掘结果的可靠性。本部分聚焦于构建坚实的数据基础，这是所有高级分析的前提。 第一章：数据生态与挖掘范式 本章首先阐明了数据挖掘（Data Mining）在当代信息系统中的战略地位，并将其与传统的统计学分析、机器学习等领域进行清晰的界定和联系。我们将探讨不同类型数据源（如传感器数据、交易记录、文本日志、社交网络关系）的特性，以及它们对建模方法的限制与要求。重点剖析了从业务问题到数据科学问题的转化过程——即如何定义一个可量化、可解决的数据挖掘目标。 第二章：数据清洗与转换：提升信噪比 原始数据充斥着缺失值、异常值、不一致性和冗余信息。本章详细阐述了处理这些“数据顽疾”的实用技术。内容包括： 缺失值处理策略： 均值/中位数插补、基于模型（如K近邻或回归）的预测性插补，以及如何评估不同插补方法对模型性能的影响。 异常检测与鲁棒性： 采用箱线图、Z分数以外的更高级方法，如基于密度的LOF（局部离群因子）和隔离森林（Isolation Forest）来识别全局和局部异常。 数据标准化与归一化： 深入探讨Min-Max缩放、Z-score标准化以及幂变换（如Box-Cox变换）在确保模型收敛性和公平性中的作用。 第三章：特征工程：知识的载体 特征工程是数据挖掘中最具创造性且影响最大的环节。本章将特征的构造提升到“领域知识注入”的高度。 特征构建： 如何结合业务逻辑（例如，时间序列中的滞后特征、关系数据中的聚合特征）来创造新的、具有预测力的变量。 特征选择与降维： 区分过滤法（Filter Methods，如方差阈值、卡方检验）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除 RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如基于L1正则化的模型）。此外，将详尽介绍主成分分析（PCA）在线性维度压缩中的原理与局限性，以及非线性降维技术如t-SNE在可视化方面的应用。 --- 第二部分：核心挖掘算法与模型构建 本部分是本书的核心，系统介绍了用于发现知识和进行预测的主流数据挖掘算法。 第四章：关联规则挖掘与序列模式发现 本章聚焦于发现数据项集之间的潜在联系，这对于市场购物篮分析和推荐系统至关重要。重点解析经典的Apriori算法、FP-Growth算法，并讨论如何设定有效的支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）阈值。此外，还将扩展至时间序列数据中的事件序列模式发现。 第五章：分类建模：预测离散结果 分类是数据挖掘中最常见的任务之一。本章深入探讨了多种高性能分类器的构建与调优： 决策树与集成学习： 详细解析ID3, C4.5到CART算法的演进，并重点讲解Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM）如何通过集成策略显著提升模型的鲁棒性和准确性。 支持向量机（SVM）： 探讨核函数的选择（线性、多项式、RBF）及其在高维空间中的分类边界优化。 朴素贝叶斯： 在文本分类和高维稀疏数据中的应用。 第六章：回归分析：量化连续关系 本章处理预测数值型结果的问题，从基础线性回归的假设检验，延伸到更复杂的非线性建模。内容包括： 正则化回归： 详述Ridge（L2）和Lasso（L1）回归如何通过惩罚项来解决多重共线性并实现特征选择。 广义线性模型（GLM）： 介绍如何使用逻辑函数来拟合非正态分布的响应变量。 第七章：聚类分析：无监督下的数据自然分组 聚类旨在发现数据中内在的相似结构，无需预先标记。本章比较了不同聚类范式： 划分式聚类： K-Means及其对初始中心敏感性的改进方法。 层次聚类： 凝聚式和分裂式方法的结构理解。 基于密度的聚类： DBSCAN如何有效识别任意形状的簇并处理噪声点。 评估指标： 内部评估指标（如轮廓系数Silhouette Score）和外部评估指标在无监督学习中的应用。 --- 第三部分：模型评估、部署与高级主题 仅仅构建模型是不够的，如何验证其性能、如何应对复杂数据结构以及如何将洞察投入实践是本部分关注的重点。 第八章：模型性能的严谨评估 本章强调统计学意义上的模型验证。内容包括： 交叉验证的艺术： K折交叉验证、留一法交叉验证（LOOCV）的选择依据。 分类性能度量： 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）的计算与解释，以及混淆矩阵的深入解读。 回归性能度量： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R平方的适用场景。 第九章：时间序列数据的挖掘与预测 针对具有时间依赖性的数据流，本章提供专门的工具箱。我们将跳出传统图像处理的范畴，专注于： 平稳性检验与差分处理。 ARIMA、SARIMA模型的构建与参数识别。 向量自回归（VAR）模型在多变量时间序列分析中的应用。 事件驱动的时间序列分析和异常点检测。 第十章：文本数据的结构化洞察 本章探讨如何将非结构化的文本转化为可供挖掘的特征，从而获取文本背后的语义和情感信息，这与纯粹的像素分析截然不同。 文本表示： 从词袋模型（BoW）到TF-IDF加权。 主题模型： 潜在狄利克雷分配（LDA）用于发现文档集合中的潜在主题。 情感分析基础： 基于词典和机器学习方法的极性判断。 --- 结论：迈向数据驱动的决策 本书的收官部分将总结数据挖掘的伦理责任、模型的可解释性（如SHAP值和LIME）的重要性，以及如何设计一个高效的生产环境管道（Data Pipeline），确保挖掘出的洞察能够及时、可靠地融入到业务流程中，实现真正的价值转化。本书旨在使读者成为一个能够驾驭复杂数据、提炼商业智慧的“数据炼金术士”。

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我最近在琢磨着要提升一下自己在视觉分析方面的能力，毕竟现在很多项目都离不开对图像信息的深度挖掘。偶然间看到了《图像处理》这本书，从书名上看，就觉得它应该是我的“菜”。我一直对计算机视觉这个领域很感兴趣，觉得它就像给电脑装上了一双“眼睛”，能够看懂世界。这本书的出现，正好契合了我当前的学习需求。我翻阅了一下，发现它里面的内容覆盖面相当广，从最基础的图像表示、变换，到比较高级的图像分析、识别，几乎涵盖了一个图像处理从业者需要了解的大部分关键技术点。我特别关注了关于“边缘检测”和“特征提取”的部分，因为我知道这些是后续进行目标识别和跟踪的基础。我脑子里一直在想，这些技术是如何让计算机区分出一只猫和一只狗的，又或者如何在一堆杂乱的背景中找到一个人脸。这本书的章节安排也让我觉得很有逻辑，循序渐进，从概念到算法，再到实际应用，这样的编排方式对于我这种想要系统学习的人来说，简直是福音。我还在考虑，这本书的附录或者参考文献会不会提供一些实用的编程库或者数据集，这样我就可以在学习理论的同时，动手实践，加深理解。我希望这本书能够帮助我构建一个扎实的图像处理理论基础，让我能够更自信地去应对项目中遇到的各种图像相关的挑战。

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我一直对“看见”这件事背后的原理感到着迷，不仅仅是生物学上的视觉，更是计算机如何能够“看懂”我们世界。当我看到《图像处理》这本书时，就觉得它可能就是我寻找的答案。我的知识背景相对比较杂，对图像处理的具体技术细节并不太了解，但却有着强烈的好奇心。我翻开目录，看到“图像增强”、“图像复原”、“边缘检测”、“特征提取”等等，这些词语就像一个个谜语，激发着我想去探索。我尤其对“边缘检测”感到好奇，我在想它是如何识别出物体的轮廓的？这会不会就像我们用眼睛勾勒出事物的形状？还有“特征提取”，它又是如何从纷繁的图像信息中找到关键点的？我希望这本书能够用一种非常直观的方式来解释这些技术，比如通过大量的图示来展示算法的每一步是如何工作的，而不是枯燥的数学公式。我更希望它能让我理解，这些技术是如何被应用到我们生活中的，比如手机拍照时的美颜功能，或者视频监控中的人脸识别，它们背后可能就有着这些技术的影子。这本书的封面设计也很吸引人，简洁而富有科技感，让我觉得它是一本能够引领我进入新世界的大门。

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这本书的书名是《图像处理》，但说实话，我拿到这本书的时候，心里其实是没底的。我对图像处理这个领域了解得并不算太深入，只是在工作中有时会接触到一些基础的应用，比如图片裁剪、色彩调整之类的。所以，当这本书摆在我面前的时候，我既期待又能感受到一丝丝的压力。我翻开目录，看到里面有“图像增强”、“图像复原”、“图像分割”、“特征提取”、“图像识别”等等这些我听过但又不甚了解的词汇，心里就像在翻阅一本神秘的地图，不知道里面隐藏着怎样的宝藏。我尤其对“图像复原”部分感到好奇，因为在很多老照片修复的节目里，我都看到过那些神奇的效果，想着这本书里会不会有相关的原理和技术讲解。另外，“图像分割”这个词也很有趣，我在想它是不是就像把一张照片按照不同的区域分割开来，然后对每个区域进行独立的操作？这本书的封面设计也挺吸引人的，简洁大方，让我觉得它是一本严谨而不失美感的学术著作。我迫不及待地想要深入其中，去探索那些隐藏在像素背后的奥秘，去理解那些我只在应用层面接触过的功能背后的科学原理。我希望这本书不仅能给我带来知识，更能激发我对这个领域的兴趣，甚至启发我未来在工作中使用到更高级的图像处理技术。毕竟，在这个信息爆炸的时代，图像的价值越来越凸显，而能够理解和操作图像的背后技术，无疑是一项非常有竞争力的技能。我希望这本书能成为我通往这个领域的敲门砖，为我打开一扇新的大门。

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我是一名业余摄影爱好者，平时喜欢钻研照片的后期处理。虽然我用过不少修图软件，也了解一些基本的调色技巧，但总觉得隔靴搔痒，不知道这些操作背后的原理是什么。偶然间看到了《图像处理》这本书，心想这或许能解答我的疑惑。书名就点出了核心，我猜测里面会有关于色彩空间、亮度对比度、锐化、模糊等基础概念的深入解释。我尤其想了解“图像增强”部分，因为这是我最常接触到的功能，我想知道为什么调整曲线就能让画面更有层次感，为什么局部调整亮度能突出主体。另外，“图像复原”和“图像去噪”也引起了我的兴趣，我经常遇到照片拍糊了或者有噪点的情况，如果能知道如何从技术层面去修复，那将是一大进步。我希望这本书的讲解能够通俗易懂，尽量少用过于专业的术语，或者用形象的比喻来解释复杂的概念。如果书中能配上一些直观的图例，展示算法前后的效果对比，那就更好了。我不想仅仅停留在“知道怎么做”的层面，更想知道“为什么这么做”，以及“还有没有其他更好的方法”。这本书的尺寸也比较适中，方便我放在桌面上随时翻阅。我期待它能成为我通往更专业后期处理的桥梁，让我的摄影作品在技术上更上一层楼。

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最近因为工作需要，我开始涉足机器视觉的领域。之前对这块知之甚少，感觉像是在摸着石头过河。在同事的推荐下，我入手了《图像处理》这本书，希望能从中找到一些理论支持和方法论指导。我粗略翻了一下，发现这本书的内容相当扎实，涵盖了从数字图像基础到高级图像分析的各个方面。我特别对“图像分割”和“特征提取”这两章比较感兴趣，因为这直接关系到我需要完成的目标识别任务。我设想，图像分割是不是就是把图像分成不同的区域，然后我才能对每个区域进行分析？特征提取又是什么意思呢？是不是就像提取出人脸上的眼睛、鼻子、嘴巴这些关键点？我希望这本书能够详细介绍这些技术的原理和各种算法的实现细节，比如如何用边缘检测来分割物体，或者如何计算SIFT、SURF等特征描述符。我更希望它能提供一些实际的案例分析，比如如何用这些技术来识别产品缺陷，或者如何进行人脸识别。这本书的排版也比较清晰，重点内容有高亮，这对于我这种需要快速抓住核心信息的人来说，非常方便。我期待这本书能够帮助我快速建立起对机器视觉的系统认知，让我能够更高效地完成我的工作任务。

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我是一名平面设计师，虽然平时的工作离不开图像，但对于图像背后的技术原理却知之甚少。在一次偶然的机会，我了解到《图像处理》这本书，觉得它或许能为我打开新的视野。我翻阅了一下，看到里面有关于“图像表示”、“颜色空间”、“图像增强”等内容，这些都与我的日常工作息息相关。我尤其对“图像增强”部分感到好奇，因为我经常需要对照片进行调色、锐化、降噪等操作，但我总觉得是凭经验在操作，而不知道背后的科学依据。我想知道，为什么调整“色阶”和“曲线”能够有效地改善画面的明暗和对比度，又或者，什么原理可以让模糊的照片变得清晰起来。此外，“图像分割”和“特征提取”这些看似高深的概念，也引起了我的兴趣，我想知道它们是否能为我的设计工作带来新的灵感，比如如何更智能地抠图，或者如何根据图像内容生成新的设计元素。我希望这本书的语言风格能够相对轻松有趣，不要有过多的专业术语，最好能结合一些实际的设计案例来讲解，这样我才能更容易地理解和应用。这本书的开本大小也比较适合阅读，不会显得过于庞大。我期待它能成为我学习图像处理的启蒙读物，让我对图像的理解上升到一个新的层面。

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我是一名正在准备考研的学生，专业方向是计算机科学与技术。在复习过程中，我发现图像处理是一个非常重要的分支，几乎所有与视觉相关的领域都会涉及到。所以，我毫不犹豫地选择了《图像处理》这本书作为我的参考资料。从书名来看，它应该是一本比较全面的教材，能够覆盖考研大纲中关于图像处理的大部分知识点。我翻看了目录，看到里面有“图像采样与量化”、“图像变换”、“滤波器设计”等章节，这些都是我需要重点掌握的内容。我希望这本书能够提供清晰的理论讲解，同时附带一些典型的算法分析和推导过程，这样我才能真正理解背后的原理，而不是死记硬背。我尤其关注“滤波器设计”这一块，因为它涉及到如何去除图像中的噪声，以及如何增强图像的某些特征，这对于提高图像质量至关重要。我希望这本书能够详细介绍各种滤波器的原理、优缺点以及适用场景，并最好能提供一些伪代码或者 Matlab 示例，方便我进行编程实践。我还要说的是，这本书的纸张质量和印刷排版也让我觉得很舒服，长时间阅读也不会感到疲劳，这对于我这样一个需要大量阅读的考生来说，非常重要。我期待这本书能够帮助我构建扎实的图像处理理论体系，让我能在考研的道路上走得更稳，更有信心。

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我是一名软件工程师，最近公司正在拓展一项新的业务，需要用到一些图像相关的技术。作为团队的一员，我需要尽快熟悉这个领域。《图像处理》这本书的出现，对我来说简直是雪中送炭。我认真翻阅了目录，发现它涵盖了从数字图像的基本概念到复杂的图像分析技术的全过程。我重点关注了“图像变换”、“图像滤波”和“图像分割”等章节，因为这些是我理解后续更高级技术的基础。我希望这本书能提供清晰的数学原理讲解，并最好能提供一些伪代码或者相关的编程语言（如 Python）的实现示例，这样我才能更快地将理论转化为实际代码。我尤其想了解如何使用滤波器来去除噪声，或者如何通过图像分割技术来提取出我需要的特定区域。另外，书中关于“特征提取”和“图像识别”的介绍，也让我对接下来的工作有了更清晰的思路。我希望这本书能够帮助我构建一个完整的图像处理知识体系，让我能够快速上手，为公司的项目贡献力量。这本书的设计风格也比较商务化，信息密度高，适合我这种需要快速获取知识的开发者。

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我一直对人工智能的“感知”能力很好奇，尤其是计算机是如何“看”东西的。作为一名对科技充满热情的普通读者，《图像处理》这本书的书名就牢牢抓住了我的注意力。我承认，我并不是一个科班出身的技术人员，对“算法”、“模型”这些词汇可能还有些陌生。但是，我愿意去学习。我翻开这本书，看到里面有“图像的几何变换”、“颜色变换”、“纹理分析”等章节，这些词汇虽然专业，但似乎都指向一个核心：让计算机理解图像的“形态”和“内容”。我尤其好奇“图像复原”这一部分，想象着那些被损坏的老照片，如何在技术的帮助下重现往日的光辉。我也想知道，所谓的“图像识别”到底是如何实现的，它是否像我们人类一样，能够识别出照片中的人、物、景？我希望这本书能够用一种相对易懂的语言来解释这些概念，避免过多的数学公式，多一些形象的比喻和生活中的例子。如果书中能附带一些实际应用案例的介绍，比如自动驾驶汽车如何识别交通标志，或者安防系统如何识别可疑人员，那将极大地激发我的学习兴趣。这本书的纸张触感和重量都让我觉得它是一本值得认真对待的书籍，我期待它能给我带来一次知识的“洗礼”。

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说实话，我拿到《图像处理》这本书的时候，并不是抱着学习某个具体算法的心态，更多的是一种好奇，想看看现代科学是如何“解读”我们眼睛看到的这个世界的。我的专业跟图像处理没有直接关系，平时也就是看看照片、修修图，对那些复杂的数学公式和算法都有些“畏惧”。但是，这本书的标题却有一种莫名的吸引力，让我觉得它可能藏着某种“魔法”。我翻到后面一些章节，比如“形态学图像处理”和“图像纹理分析”，这些词汇对我来说既陌生又有趣。我脑子里会浮现出各种画面：形态学是不是像给图像做“手术”，改变它的形状？纹理分析又是如何捕捉到一张纸、一块布料的独特“表情”的？我希望这本书能以一种比较易懂的方式来解释这些概念，而不是一味地堆砌公式。我更希望看到一些生动的例子，能够让我理解这些抽象的理论是如何转化为我们日常生活中能看到的实际应用的，比如在医疗影像分析中，它们是如何帮助医生诊断疾病的；或者在工业生产中，它们又是如何实现产品质量检测的。这本书的装帧设计也挺符合我的审美，深邃的蓝色封面，上面点缀着抽象的图形，给我一种科技感和神秘感。我期待这本书能给我带来一些“哇塞”的时刻，让我对这个曾经觉得遥不可及的领域产生浓厚的兴趣。

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