具体描述
本书全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法以及各种应用。模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域有图像分析、光学字符识别、信道均衡、语言识别和音频分类等。本书在完美地结合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的最新算法，这些算法适用于Web挖掘和生物信息等应用；提供了最新的分类器和鲁棒回归的核方法；分类器组合技术，包括Boosting方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。
本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信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的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
1.1 模式识别的重要性
1.2 特征、特征向量和分类器
1.3 有监督、无监督和半监督学习
1.4 MATLAB程序
1.5 本书的内容安排
第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器
2.1 引言
2.2 贝叶斯决策理论
2.3 判别函数和决策面
2.4 正态分布的贝叶斯分类
2.5 未知概率密度函数的估计
2.6 最近邻规则
2.7 贝叶斯网络
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第3章 线性分类器
3.1 引言
3.2 线性判别函数和决策超平面
3.3 感知器算法
3.4 最小二乘法
3.5 均方估计的回顾
3.6 逻辑识别
3.7 支持向量机
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第4章 非线性分类器
4.1 引言
4.2 异或问题
4.3 两层感知器
4.4 三层感知器
4.5 基于训练集准确分类的算法
4.6 反向传播算法
4.7 反向传播算法的改进
4.8 代价函数选择
4.9 神经网络大小的选择
4.10 仿真实例
4.11 具有权值共享的网络
4.12 线性分类器的推广
4.13 线性二分法中1维空间的容量
4.14 多项式分类器
4.15 径向基函数网络
4.16 通用逼近
4.17 概率神经元网络
4.18 支持向量机：非线性情况
4.19 超越SVM的范例
4.20 决策树
4.21 合并分类器
4.22 合并分类器的增强法
4.23 类的不平衡问题
4.24 讨论
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第5章 特征选择
5.1 引言
5.2 预处理
5.3 峰值现象
5.4 基于统计假设检验的特征选择
5.5 接收机操作特性（ROC）曲线
5.6 类可分性测量
5.7 特征子集的选择
5.8 最优特征生成
5.9 神经网络和特征生成/选择
5.10 推广理论的提示
5.11 贝叶斯信息准则
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第6章 特征生成I：线性变换
6.1 引言
6.2 基本向量和图像
6.3 Karhunen-Loève变换
6.4 奇异值分解
6.5 独立成分分析
6.6 非负矩阵因子分解
6.7 非线性维数降低
6.8 离散傅里叶变换（DFT）
6.9 离散正弦和余弦变换
6.10 Hadamard变换
6.11 Haar变换
6.12 回顾Haar展开式
6.13 离散时间小波变换（DTWT）
6.14 多分辨解释
6.15 小波包
6.16 二维推广简介
6.17 应用
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第7章 特征生成II
7.1 引言
7.2 区域特征
7.3 字符形状和大小的特征
7.4 分形概述
7.5 语音和声音分类的典型特征
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第8章 模板匹配
8.1 引言
8.2 基于最优路径搜索技术的测度
8.3 基于相关的测度
8.4 可变形的模板模型
8.5 基于内容的信息检索：相关反馈
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第9章 上下文相关分类
9.1 引言
9.2 贝叶斯分类器
9.3 马尔可夫链模型
9.4 Viterbi算法
9.5 信道均衡
9.6 隐马尔可夫模型
9.7 状态驻留的HMM
9.8 用神经网络训练马尔可夫模型
9.9 马尔可夫随机场的讨论
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第10章 监督学习：尾声
10.1 引言
10.2 误差计算方法
10.3 探讨有限数据集的大小
10.4 医学图像实例研究
10.5 半监督学习
习题
参考文献
第11章 聚类：基本概念
11.1 引言
11.2 近邻测度
习题
参考文献
第12章 聚类算法I：顺序算法
12.1 引言
12.2 聚类算法的种类
12.3 顺序聚类算法
12.4 BSAS的改进
12.5 两个阈值的顺序方法
12.6 改进阶段
12.7 神经网络的实现
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第13章 聚类算法II：层次算法
13.1 引言
13.2 合并算法
13.3 cophenetic矩阵
13.4 分裂算法
13.5 用于大数据集的层次算法
13.6 最佳聚类数的选择
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第14章 聚类算法III：基于函数最优方法
14.1 引言
14.2 混合分解方法
14.3 模糊聚类算法
14.4 可能性聚类
14.5 硬聚类算法
14.6 向量量化
附录
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第15章 聚类算法IV
15.1 引言
15.2 基于图论的聚类算法
15.3 竞争学习算法
15.4 二值形态聚类算法
15.5 边界检测算法
15.6 谷点搜索聚类算法
15.7 通过代价最优聚类（回顾）
15.8 核聚类方法
15.9 对大数据集的基于密度算法
15.10 高维数据集的聚类算法
15.11 其他聚类算法
15.12 聚类组合
习题
MATLAB编程和练习
参考文献
第16章 聚类有效性
16.1 引言
16.2 假设检验回顾
16.3 聚类有效性中的假设检验
16.4 相关准则
16.5 单独聚类有效性
16.6 聚类趋势
习题
参考文献
附录A 概率论和统计学的相关知识
附录B 线性代数基础
附录C 代价函数的优化
附录D 线性系统理论的基本定义
索引
· · · · · · (收起)
读后感
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...
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...
评分阅读这本书籍的时候，才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本，好好学习数学吧。 建议：读此本书，要有强悍的数学知识网。（针对入门者） 针对自己情况，学习难点： - 许多数学知识（尤其是概率论方面的知识）欠缺，需要重新学习。 - 内容多，知识量大，要...
用户评价
作为一名对计算机视觉领域有着浓厚兴趣的从业者，我一直在寻找一本能够系统梳理模式识别核心概念并与视觉应用相结合的书籍。这本书无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一本“实战指南”。书中对图像处理和特征提取的讲解非常到位，这为理解计算机视觉中的模式识别打下了坚实的基础。我尤其欣赏作者在讲解图像分类和目标检测时，所采用的由浅入深的讲解方式。从早期的SIFT、HOG特征，到后来的深度学习模型的应用，作者都进行了清晰的梳理和对比，并提供了相应的代码示例。虽然书中没有直接涉及最新的深度学习模型，但其对传统模式识别方法的扎实讲解，为理解深度学习在这一领域的突破提供了必要的背景知识。书中关于“模型评估与选择”的章节也让我受益匪浅。作者详细介绍了准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标，并深入分析了它们在不同情况下的含义和应用。此外，他还探讨了过拟合和欠拟合的问题，并提供了一些正则化和交叉验证的方法来解决这些常见问题。这本书为我构建一个高效的模式识别系统提供了宝贵的指导。
评分坦白说，我当初买这本书时，是抱着一种“试试看”的心态，因为我尝试过很多号称“入门”的AI书籍，结果都让我大失所望，要么晦涩难懂，要么过于简略。但这本书，我必须承认，它彻底颠覆了我对这类书籍的看法。它不是那种堆砌大量公式、让你望而却步的书，也不是那种只讲皮毛、缺乏实质内容的“科普读物”。作者似乎深谙读者的学习曲线，总是能在我感觉要吃力的时候，及时地提供一些“拐点”，让我能够顺畅地过渡到下一个知识点。我特别喜欢书中对“降维”这一概念的讲解。在很多地方，降维只是被简单提及，但这本书却花了相当大的篇幅，从PCA、LDA到t-SNE，层层递进地介绍了不同的降维技术，并且详细解释了它们背后的数学原理和几何意义。读完这一章，我才真正理解了为什么在处理高维数据时，降维如此重要，以及不同的降维方法各自有什么侧重点。此外，书中还对“特征选择”这一同样关键的环节进行了细致的梳理，介绍了过滤法、包裹法和嵌入法等多种策略，并结合实际案例分析了它们的应用场景。总而言之，这本书给了我一种“拨云见日”的感觉，让我对模式识别的认识提升到了一个新的高度。
评分我一直觉得，理论知识的掌握，离不开清晰的逻辑和丰富的案例。《模式识别》这本书在这两方面都做得相当出色。我是一名对人工智能领域充满好奇的研究生，之前接触过一些相关的文献，但总觉得缺乏系统性的框架。这本书恰好为我构建了一个完整的知识体系。作者在讲解每一个算法时，都会先给出一个直观的解释，然后逐步深入到数学推导，并且会引用一些经典的研究成果作为佐证。我特别喜欢书中关于“决策理论”的章节，它详细讲解了贝叶斯分类器、最小错误率分类器等基本概念，并引出了更复杂的判别函数和概率密度估计方法。这些内容对于我理解模式识别的底层逻辑至关重要。书中还包含了一些关于“无监督学习”和“半监督学习”的介绍，这在很多入门书籍中都是很少见的。作者对这些内容的讲解同样深入浅出，让我能够初步了解它们的原理和应用。让我印象深刻的是，书中还专门辟出章节讨论了“模型过拟合与欠拟合”等问题，并提供了实用的解决方案。总而言之，这本书不仅传授了知识，更教会了我如何去思考和解决问题，为我后续的深入研究打下了坚实的基础。
评分这本书真是让我惊艳！我一直对机器学习和人工智能领域充满兴趣，但很多入门书籍要么过于理论化，要么内容太零散。这本书恰好填补了这个空白。首先，它的结构设计非常合理，从最基础的概念讲起，循序渐进地深入到更复杂的算法。作者在讲解每一个算法时，都非常注重理论与实践的结合，不仅解释了算法的数学原理，还配有清晰的伪代码和一些简单的示例，这对于我这样希望能够上手实践的读者来说，简直是福音。更让我惊喜的是，书中不仅仅局限于介绍几种常见的模式识别方法，还探讨了不同方法之间的优劣比较，以及在不同应用场景下的适用性。例如，在讨论分类算法时，作者详细对比了逻辑回归、支持向量机和决策树的特点，并给出了如何根据数据特性进行选择的指导。此外，书中还涉及了特征工程、模型评估等重要环节，这些都是构建一个有效模式识别系统不可或缺的部分。我尤其喜欢书中关于“数据预处理”的章节，它细致地讲解了如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征缩放和编码，这些细节往往是在其他书中被忽略的，但它们却对最终的模型性能有着至关重要的影响。总的来说，这本书不仅适合初学者入门，也对有一定基础的读者提供了深入的洞察和实用的技巧。
评分这本书就像一位博学而耐心的向导，带领我穿越了模式识别那迷人的、有时也略显复杂的领域。我之前尝试过一些在线课程，但总感觉缺乏系统性和深度，看完后依然是一知半解。然而，阅读这本书的过程，我仿佛真的建立起了一个清晰的知识体系。作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨，又不失亲和力。他善于运用生动的比喻和贴切的类比，将抽象的数学概念变得易于理解。比如，在讲解概率论在模式识别中的应用时，他将贝叶斯定理比作一个不断更新信念的过程，让我瞬间就理解了其核心思想。书中对于监督学习、无监督学习以及半监督学习的划分也非常清晰，并且对每种学习范式下的代表性算法都进行了详尽的阐述。我印象特别深刻的是关于聚类算法的部分，不仅介绍了K-Means、DBSCAN等经典算法，还深入分析了它们各自的优缺点和适用范围，并给出了如何选择合适距离度量和评估聚类效果的建议。这本书的另一个亮点在于，它并没有止步于算法的介绍，而是更进一步地探讨了模式识别在实际问题中的挑战，例如高维数据处理、噪声干扰以及模型的可解释性问题，并提供了一些应对策略。我感觉自己不仅学会了“做什么”，更明白了“为什么这么做”。
评分这本整理得非常好，专业书籍国内的还无法和国外的相提并论吧。
评分上课的时候看了一遍多，现在不会再看了
评分从事数据分析与挖掘，必读书
评分原版内容丰富细致值五星，但中文版翻译糟糕像机翻，而且中文版公式有些错误，建议对照着英文原版看
评分看了一点。
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