具体描述
This book considers classical and current theory and practice, of both supervised and unsupervised pattern recognition, to build a complete background for professionals and students of engineering. The authors, leading experts in the field of pattern recognition, have provided an up-to-date, self-contained volume encapsulating this wide spectrum of information. The very latest methods are incorporated in this edition: semi-supervised learning, combining clustering algorithms, and relevance feedback.
This edition includes many more worked examples and diagrams (in two colour) to help give greater understanding of the methods and their application. Computer-based problems will be included with MATLAB code. The accompanying book contains extra worked examples and MATLAB code of all the examples used in this book.
This specially priced set includes a copy of Theodoridis/Koutroumbas, Pattern Recognition 4e and Theodoridis/Pikrakis/Koutroumbas/Cavouras, Introduction to Pattern Recognition: A Matlab Approach. The main text providesbreadth and depth ofcoverage of pattern recognition theory and application,including modern topics likenon-linear dimensionality reduction techniques, relevance feedback, semi-supervised learning, spectral clustering, and combining clustering algorithms. Together with worked examples, exercises, and Matlab applications it provides the most comprehensive coverage currently available. The accompanying manual includes MATLAB code of the most common methods and algorithms in the book, together with a descriptive summary and solved problems, and including real-life data sets in imaging and audio recognition.
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用户评价
说实话，我一开始有点担心内容的深度，毕竟书名听起来就非常技术化，担心它会像很多同类书籍那样，充斥着晦涩难懂的公式推导和堆砌的专业术语。然而，实际阅读后，我发现作者的叙述方式简直是教科书级别的“模式识别”——他们精准地识别了我作为一个初学者的知识盲点，并用最直观的方式去填充它。特别是关于基础理论的阐述部分，没有那种高高在上的说教感，而是像一位耐心的导师，循序渐进地带着你爬山。每一章的逻辑衔接都无比顺畅，就好像河流自然汇入大海一样，没有突兀的转折点。更让我赞叹的是，作者似乎对读者的认知负荷有着极强的敏感度，他们知道在哪里应该放慢脚步，用更详尽的例子来巩固理解，而不是简单地丢出一个结论就草草了事。这种对教学节奏的精准把控，是真正的大师手笔，让人在不知不觉中就消化了大量复杂信息。
评分这本书的实践指导部分，简直是为我量身定做的“工具箱”。我一直苦于理论和实践之间那道难以逾越的鸿沟，很多书读完后，合上书本，我依然不知道该如何将那些高深的理论应用于实际的数据集。但这本书不同，它给出的每一个示例代码块都经过了精心打磨和验证，代码注释详尽到几乎可以独立阅读。我尝试着敲入其中一个关于特征提取的案例，看着屏幕上数据可视化结果的瞬间生成，那种成就感是无与伦比的。这不仅仅是复制粘贴，而是通过亲手操作，真正理解了算法在计算机中是如何“思考”的。我感觉自己不再是一个理论的旁观者，而是成为了一个积极的参与者，这种即时的反馈机制极大地激发了我继续深入研究的动力。可以说，这本书真正做到了“授人以渔”，它提供的不仅仅是答案，更是解决未来所有类似问题的通用方法论。
评分在阅读体验上，这本书的排版和字体选择简直是“舒适度之王”。长时间面对电脑屏幕或者厚厚的纸质书，眼睛总是容易疲劳，但这本书在处理文本密度上做到了一个近乎完美的平衡。字体的大小适中，行距和段落间距的处理非常科学，使得即便是连续阅读数小时，我的视觉疲劳度也比阅读其他技术书籍要低得多。更值得一提的是，它在关键术语的呈现上非常讲究，重要的定义和公式总是用略微不同的样式突出显示，但这种突出又是克制的，不会显得喧宾夺主。这种对读者生理体验的细致关怀，体现了作者和出版方对知识传播的最高敬意——最好的教育，应该是让学习者感到轻松愉悦的。这让我更愿意反复翻阅，而不是将其束之高阁，这是一本真正能让人沉浸其中的宝典。
评分这本书的篇幅看似浩瀚，但其内在的结构组织，却体现了一种令人敬佩的系统性思维。我习惯于在学习新知识时，先建立一个宏观的知识地图，然后再去填充细节。这本书恰恰提供了这样一张完美的地图。它的目录设计绝非简单的章节罗列，而更像是一张精心绘制的认知网络图谱。作者巧妙地将不同的技术分支和理论流派有机地串联起来，让你清晰地看到A方法是如何催生了B概念，以及C技术又是如何解决前两者遗留的问题。这种全局观的培养，比单纯掌握某一项单一技术要重要得多。我甚至发现，阅读这本书的过程，本身就是在训练我如何去构建一个复杂领域的知识框架。它不仅仅是教我识别“模式”，更是教我如何去“组织”和“理解”这些模式背后的内在联系和演化脉络。
评分这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上精妙的几何图形，瞬间就抓住了我的眼球。我是在一个昏暗的书店角落里发现它的，当时我正为我的下一个项目寻找灵感，结果这本散发着知识光芒的书就这么静静地躺在那里。第一印象是，这绝对不是那种枯燥乏味的教科书，它的排版精致到了每一个像素，仿佛设计师在制作这本书时，也运用了某种难以言喻的“模式识别”的审美准则。翻开扉页，那种纸张的触感非常高级，带着一种独特的、微微的纹理，读起来非常舒服。我尤其欣赏它在章节过渡处的留白处理，既不会让人感到信息过载，又能精准地引导读者的注意力。整体来说，光是这本书的外在包装，就已经为接下来的学习体验设立了一个极高的基准，让人充满了探索的期待，感觉自己即将进入一个既严谨又充满美感的知识殿堂。我确信，光是把它放在书架上，都能为我的书房增添几分专业和格调。
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