具体描述
模式识别原理与应用，ISBN：9787560619859，作者：李弼程，邵美珍，黄洁 主编
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
说实话，我拿到《模式识别原理与应用》这本书的时候，内心是抱着一种“先看看再说”的心态。我之前接触过一些跟模式识别相关的资料，但总感觉要么过于晦涩难懂，要么过于零散，没有形成一个完整的体系。这本书的出现，可以说在一定程度上填补了我的认知空白。我最欣赏的是它的结构安排，从宏观的原理介绍，到具体的算法讲解，再到实际的应用案例，层层递进，逻辑清晰。书的开头部分，对模式识别的定义、发展历程以及在各个领域的应用场景进行了详尽的阐述，这让我对整个学科有了初步的认识，也激发了我进一步深入学习的兴趣。在理论讲解方面，它并没有回避复杂的数学公式，但同时又以非常易于理解的方式进行推导和解释，并且辅以大量的图示和例子，让我在理解抽象概念时不再感到困难。我特别喜欢它在讲解一些经典算法时，比如决策树、K-Means聚类等，不仅给出了算法的伪代码，还详细分析了其决策过程和优缺点，让我能够真正地理解这些算法的工作原理，而不是仅仅停留在表面。这本书最让我受益匪浅的地方在于，它不仅仅是理论的堆砌，更强调了原理与应用之间的联系。它在讲解完各种算法之后，都会附带一些实际的应用案例，比如如何利用这些算法来解决图像分类、文本识别、生物信息学等问题。这让我明白了，书中的理论知识是如何转化为解决实际问题的工具的。我感觉这本书像是一位经验丰富的工程师，它不仅传授了“造轮子”的知识，更教会了如何“选对轮子”以及“怎么让轮子转得更好”。
评分这本书在我手边已经放了一段时间了，一直想找个时间好好读读。最近终于静下心来，翻开了《模式识别原理与应用》。坦白说，我对模式识别这个领域接触不多，之前只是一些零散的了解，所以拿到这本书，我既好奇又有点儿忐忑。但当我读进去之后，发现这本书的写作风格非常吸引人。它开篇就宏观地介绍了模式识别在现代科技中的地位和作用，从人工智能的基石到各个行业的关键技术，讲得非常到位，让我一下子就对这个领域产生了浓厚的兴趣。接着，它就非常系统地讲解了模式识别的基本理论，比如数据的预处理、特征的选择与提取、分类器的设计等等。我尤其喜欢它在解释特征提取的时候，用了大量生动的例子，比如在图像识别中，如何提取边缘、角点等信息，或者在语音识别中，如何提取声学特征。这些例子非常形象，让我一下子就明白了抽象的理论是如何落地的。而且，书中在介绍各种算法的时候，逻辑非常清晰，从最基础的线性分类器，到更复杂的神经网络，都有详细的讲解。它不仅仅告诉你算法是什么，更重要的是告诉你这个算法是如何工作的，以及它背后的数学原理是什么。比如，它在讲解支持向量机（SVM）的时候，不仅介绍了其原理，还详细解释了核函数的概念，以及为什么它能够处理非线性可分的问题。这本书让我感觉，它不仅仅是在教你“用”，更是在教你“懂”。它鼓励读者去思考，去探索，去根据实际问题来选择和调整算法。我感觉这本书为我打开了一个全新的视野，让我对如何利用计算机来“理解”世界有了更深的认识。
评分我拿到《模式识别原理与应用》这本书已经有一段时间了，最近才开始仔细研读。老实说，我之前对模式识别这个领域有过一些接触，但总觉得碎片化，不成体系。这本书的出现，就像是在我脑海中搭建了一座坚实的桥梁，将那些零散的知识点连接起来，形成了一个完整的知识框架。我非常欣赏这本书的开篇，它并没有急于进入技术细节，而是从一个更加宏观的视角，阐述了模式识别的本质、发展历程以及它在各个领域的广阔前景。这种开篇方式，让我立刻对这个学科产生了浓厚的兴趣，也为我后续的学习奠定了基础。在理论讲解方面，这本书的处理方式非常到位。它在引入复杂的数学概念时，会先给出直观的解释，然后再逐步深入到数学推导。并且，它还会用大量的图示和实例来辅助理解，比如在讲解特征提取时，会展示不同特征在图像中的作用；在讲解分类器设计时，会用二维平面上的决策边界来直观展示。这使得原本可能令人望而生畏的数学内容，变得易于接受。我尤其喜欢它在介绍各种经典算法时，不仅阐述了其基本原理，还会深入分析其背后的思想，以及在不同场景下的适用性。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，它详细解释了最大间隔分类的思想，以及核函数的巧妙运用，让我对SVM有了更深刻的理解。这本书让我感觉，它不仅仅是在传授知识，更是在培养一种解决问题的能力。它鼓励读者去思考，去权衡，去选择最适合的工具来解决实际问题。
评分我最近在读《模式识别原理与应用》，这本书给我的感觉就像是一本“宝藏”。我之前对模式识别这个领域了解不多，总觉得它离我比较遥远，都是一些高深的理论和复杂的算法。但是，这本书的写作风格却非常接地气。它没有一开始就抛出大量晦涩难懂的公式，而是从一个非常宏观的角度，介绍了模式识别是什么，它为什么重要，以及它在我们生活中的各种应用。比如，它会举例说明，我们手机里的拍照功能，如何识别出人脸；我们听到的语音助手，是如何理解我们的指令的。这些例子都非常贴近生活，让我一下子就觉得模式识别并不是那么神秘，而是实实在在地影响着我们的生活。在讲解具体的技术原理时，这本书也做得非常出色。它会详细解释每一种算法的由来，它的核心思想，以及它是如何工作的。我尤其喜欢它在讲解一些复杂的算法时，会用很多图示来辅助说明，比如在讲解神经网络的时候，会画出神经元的结构，以及信号的传递过程。这些图示真的非常有帮助，让我能够更直观地理解那些抽象的概念。而且，这本书不仅仅停留在理论层面，它还会深入到算法的应用。比如，它会介绍如何利用这些算法来解决实际问题，就像是在教你如何“武装”自己，去应对现实世界中的挑战。我感觉这本书的作者非常有经验，他知道读者在学习过程中可能会遇到哪些困难，所以他会在关键的地方提供详细的解释和引导。这本书让我觉得自己不仅仅是在“看书”，而是在“学东西”，并且是那种能够真正掌握并运用到实践中的知识。
评分拿到《模式识别原理与应用》这本书，我首先被它那种沉稳而专业的封面设计所吸引。翻开书页，映入眼帘的是一个清晰的目录，让我对书中的内容一目了然。这本书的写作风格非常独特，它没有采用那种枯燥的学术论文式写法，而是以一种更加亲切和有条理的方式，引导读者一步步走进模式识别的世界。我尤其欣赏它开篇对模式识别这一概念的定义和它在现代科技中的重要性所做的阐释，这种宏观的视角让我迅速对这个学科产生了兴趣，也让我看到了它在各个领域无限的可能性。在讲解具体技术原理时，作者表现出了极高的专业素养。它在引入复杂的数学公式时，都会先进行直观的解释，并辅以精美的图示，使得原本抽象的概念变得容易理解。我举个例子，在讲解支持向量机（SVM）的时候，作者用了一个非常直观的二维平面上的例子，来展示如何找到最大间隔的超平面，这个例子让我一下子就抓住了SVM的核心思想。而且，书中对各种经典算法的介绍也非常详尽，从原理到实现，再到优缺点分析，都做了深入的探讨。比如，在讲解聚类算法时，它不仅介绍了K-Means算法，还对其局限性进行了分析，并提出了改进方法。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是在传授知识，更是在培养一种解决问题的能力。它鼓励读者去思考，去探索，去根据实际情况来选择最适合的算法，而不是生搬硬套。
评分我最近刚啃完《模式识别原理与应用》的几个章节，不得不说，这本书确实给我带来了很多启发。一开始我有点担心，这本书的名字听起来就很高大上，会不会太学术化，读起来会很枯燥。结果出乎意料，它在理论的讲解上非常严谨，每一个公式的推导都清晰明了，但同时又穿插了大量实际应用的案例，让我感觉学习起来并没有那么困难。书中对于一些基础概念的阐释，比如什么是模式、什么是分类、什么是聚类，都写得非常透彻，并且用很多生动的例子来佐证，比如识别病人的X光片、区分不同种类的鸟类等等，这些例子让我对抽象的概念有了具象的理解。我特别欣赏的是，它在介绍不同的算法时，不仅仅停留在描述算法的步骤，还会深入剖析算法背后的数学思想，以及在不同应用场景下的优劣势。比如，它在讲到贝叶斯分类器的时候，详细解释了概率论在其中的作用，以及如何利用先验概率和后验概率来做决策。在讲到神经网络的时候，也详细介绍了感知机、多层感知机等基本结构，以及反向传播算法的原理，这对于我理解深度学习的基础非常有帮助。而且，书中的图表非常丰富，很多复杂的概念通过图示就能一目了然，这大大减轻了我的阅读负担。我感觉这本书更像是一个导师，它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，并且能引导你去思考，如何根据实际问题来选择和改进算法。我一直在思考如何在我的项目中应用模式识别技术，这本书提供的思路和方法论，让我有了更清晰的方向。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导。
评分我最近一直在啃《模式识别原理与应用》这本书，感觉收获颇丰。我之前对模式识别领域有一些零散的了解，但一直没有形成一个系统的认识。这本书的出现，就像是在我脑海中勾勒出了一幅清晰的蓝图。它从最基础的概念讲起，比如什么是模式、什么是特征，然后逐步深入到各种分类算法、聚类算法等等。我特别喜欢它在讲解理论时，不会仅仅停留在公式的层面，而是会结合大量的图例和生动的例子来帮助理解。比如，在讲解 K-近邻算法时，它会用一个简单的二维点集来展示如何计算距离和进行分类，非常直观。而且，书中还花费了不少篇幅来介绍一些更高级的主题，比如降维技术、模型评估等，这些内容对于我来说都非常有价值。我尤其欣赏的是，这本书在讲解算法时，不仅仅告诉你这个算法是什么，还会告诉你它为什么会这样工作，以及它有什么优缺点。比如，在讲解决策树算法时，它会详细解释信息增益的计算过程，以及如何选择最优的划分特征，同时也会指出决策树容易过拟合的问题。这本书给我的感觉，它不仅仅是在教我“如何做”，更是在教我“为什么这样做”，并且让我能够理解其背后的逻辑。这对于我以后在实际应用中，如何选择和优化算法，非常有指导意义。我感觉这本书就像是一位经验丰富的向导，它带领我一步步探索模式识别的奥秘，并且让我能够真正地掌握这些知识。
评分这本书，说实话，我拿到它的时候，心里其实是带着点儿忐忑的。市面上关于这个领域的书不少，但真正能做到深入浅出，既有理论的严谨性，又不失实践的指导意义的，真的不多。我之前读过几本，有的过于理论化，看得我云里雾里，感觉像是坐在大学教室里听一场枯燥的讲座；有的又过于偏向应用，虽然能照猫画虎地敲代码，但一旦遇到点问题，或者想稍微改动一下模型，就束手无策了。所以，当朋友推荐《模式识别原理与应用》时，我其实是抱着一种“试试看”的心态。翻开第一页，就被它开篇那种宏大的叙事和清晰的脉络所吸引。它并没有一开始就抛出一堆复杂的公式和算法，而是从模式识别的本质、它在各个领域的广泛应用场景入手，让我一下子就感受到了这个领域的魅力和重要性。接着，它循序渐进地介绍了基本的概念，比如特征提取、分类器设计等等，语言通俗易懂，即使是对这个领域不太熟悉的读者，也能很快跟上思路。我尤其喜欢它在解释一些核心概念时，举出的那些生动形象的例子，比如识别手写数字、区分猫狗照片等等，这些例子贴近生活，能够帮助我更好地理解抽象的理论。而且，书中在介绍每一种算法时，都会详细阐述其背后的数学原理，但又不会让你觉得晦涩难懂，会用图示、伪代码等方式来辅助理解，这对我来说太重要了。我总觉得，只有理解了原理，才能在实际应用中灵活运用，而不是死记硬背。它还花了不少篇幅介绍了一些经典且重要的算法，比如支持向量机、决策树、K近邻等等，对这些算法的推导过程、优缺点、适用场景都做了详尽的分析，我感觉自己像是获得了一个非常全面的知识宝库。这本书给我最直观的感受就是，它不是一本“速成”的书，而是一本需要你静下心来，一点点去品味、去吸收的书。它像是一位循循善诱的老师，引导你一步步走向模式识别的殿堂，让你不仅知其然，更知其所以然。
评分我对《模式识别原理与应用》这本书的初步印象可以用“精炼而深刻”来形容。这本书的体量不算特别庞大，但内容却非常扎实，涵盖了模式识别领域的核心理论和关键技术。我一开始担心它会过于理论化，读起来会比较枯燥，但实际阅读后发现，作者在理论的讲解上非常注重清晰度和逻辑性，并且巧妙地穿插了大量生动的例子。书的开篇就为模式识别这一学科奠定了坚实的基础，从它的定义、目标，到它在各个行业的广泛应用，都进行了清晰的阐述，这让我对整个学科有了初步的认识，也激发了我进一步深入学习的兴趣。在对基本原理的讲解上，作者没有回避复杂的数学推导，但同时又能够用通俗易懂的语言进行解释，并且辅以大量的图示，使得原本可能令人望而生畏的数学内容变得容易理解。我特别欣赏它在介绍不同算法时，不仅给出了算法的描述，还深入剖析了算法背后的思想，以及在不同应用场景下的优缺点。例如，在讲解决策树算法时，它详细阐述了信息增益和基尼指数的概念，以及如何进行剪枝，让我对如何构建一个鲁棒的决策树有了更深的理解。这本书最让我觉得可贵的一点是，它不仅仅是知识的罗列，更是一种思维方式的引导。它鼓励读者去思考，去探索，去根据实际问题来选择和调整算法。这种“授人以渔”的教学方式，是我非常看重的。
评分我最近刚把《模式识别原理与应用》这本书读完，心里有很多感触。我之前对模式识别这个领域，一直觉得它是一个非常专业且高深的存在，总是被各种复杂的公式和算法所困扰。但是，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它首先从非常宏观的角度，介绍了模式识别在各个领域的应用，让我一下子就感受到了这个学科的魅力和重要性。从人工智能到生物医学，再到金融分析，几乎无处不在。随后，它循序渐进地引入了模式识别的核心概念和基本原理，比如特征提取、分类器设计、模型评估等。我尤其喜欢它在讲解这些概念时，采用的语言非常通俗易懂，并且辅以大量的图示和实例。比如，在讲解特征提取时，它会用图像的例子来说明如何提取边缘、角点等信息；在讲解分类器时，会用简单的二维点集来展示决策边界。这些都让我觉得，原本抽象的理论变得生动起来。书中对各种经典算法的介绍也非常深入。它不仅仅是列出算法的步骤，更重要的是详细讲解了算法背后的数学原理，以及各种算法的优缺点和适用场景。比如，在讲解支持向量机（SVM）时，它不仅介绍了最大间隔分类的思想，还详细解释了核函数的概念，以及为什么它能够处理非线性可分问题。这让我对SVM有了更深刻的认识。这本书给我的最大感受是，它不仅传授了知识，更培养了一种解决问题的思维方式。它鼓励读者去思考，去探索，去根据实际问题来选择和改进算法。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
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