具体描述
《模式识别(第3版)》是清华大学自动化系国家精品课程“模式识别基础”的教材，是在《模式识别》第一版和第二版基础上重写而成的。本教材系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等，并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、B00sting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性，并覆盖部分当前研究前沿。
《模式识别(第3版)》可以作为高等院校自动化、计算机等相关专业高年级本科生和研究生学习模式识别的教材，也可以供计算机信息处理、生物信息学、数据挖掘、统计等各领域中从事模式识别相关工作的广大科技人员和高校师生参考。
作者简介
张学工
1994年于清华大学模式识别与智能系统专业获工学博士学位，现任清华大学自动化系教授。主要从事机器学习的理论、方法与应用研究和生物信息学研究。
目录信息
1.1 模式与模式识别
1.2 模式识别的主要方法
1.3 监督模式识别与非监督模式识别
1.4 模式识别系统举例
1.5 模式识别系统的典型构成
1.6 本书的主要内容
第2章 统计决策方法
2.1 引言： 一个简单的例子
2.2 最小错误率贝叶斯决策
2.3 最小风险贝叶斯决策
2.4 两类错误率、NeymanPearson决策与ROC曲线
2.5 正态分布时的统计决策
2.5.1 正态分布及其性质回顾
2.5.2 正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策
2.6 错误率的计算
2.6.1 正态分布且各类协方差矩阵相等情况下错误率的计算
2.6.2 高维独立随机变量时错误率的估计
2.7 离散概率模型下的统计决策举例
2.8 小结与讨论
第3章 概率密度函数的估计
3.1 引言
3.2 最大似然估计
3.2.1 最大似然估计的基本原理
3.2.2 最大似然估计的求解
3.2.3 正态分布下的最大似然估计
3.3 贝叶斯估计与贝叶斯学习
3.3.1 贝叶斯估计
3.3.2 贝叶斯学习
3.3.3 正态分布时的贝叶斯估计
3.3.4 其他分布的情况
3.4 概率密度估计的非参数方法
3.4.1 非参数估计的基本原理与直方图方法
3.4.2 kN近邻估计方法
3.4.3 Parzen窗法
3.5 讨论
第4章 线性分类器
4.1 引言
4.2 线性判别函数的基本概念
4.3 Fisher线性判别分析
4.4 感知器
4.5 最小平方误差判别
4.6 最优分类超平面与线性支持向量机
4.6.1 最优分类超平面
4.6.2 大间隔与推广能力
4.6.3 线性不可分情况
4.7 多类线性分类器
4.7.1 多个两类分类器的组合
4.7.2 多类线性判别函数
4.8 小结与讨论
第5章 非线性分类器
5.1 引言
5.2 分段线性判别函数
5.2.1 分段线性距离分类器
5.2.2 一般的分段线性判别函数
5.3 二次判别函数
5.4 多层感知器神经网络
5.4.1 神经元与感知器
5.4.2 用多个感知器实现非线性分类
5.4.3 采用反向传播算法的多层感知器
5.4.4 多层感知器网络用于模式识别
5.4.5 神经网络结构的选择
5.4.6 前馈神经网络与传统模式识别方法的关系
5.4.7 人工神经网络的一般知识
5.5 支持向量机
5.5.1 广义线性判别函数
5.5.2 核函数变换与支持向量机
5.5.3 支持向量机应用举例
5.5.4 支持向量机的实现算法
5.5.5 多类支持向量机
5.5.6 用于函数拟合的支持向量机
5.6 核函数机器
5.6.1 大间隔机器与核函数机器
5.6.2 核Fisher判别
5.7 小结与讨论
第6章 其他分类方法
6.1 近邻法
6.1.1 最近邻法
6.1.2 k近邻法
6.1.3 近邻法的快速算法
6.1.4 剪辑近邻法
6.1.5 压缩近邻法
6.2 决策树与随机森林
6.2.1 非数值特征
6.2.2 决策树
6.2.3 过学习与决策树的剪枝
6.2.4 随机森林
6.3 罗杰斯特回归
6.4 Boosting方法
6.5 讨论
第7章 特征选择
7.1 引言
7.2 特征的评价准则
7.2.1 基于类内类间距离的可分性判据
7.2.2 基于概率分布的可分性判据
7.2.3 基于熵的可分性判据
7.2.4 利用统计检验作为可分性判据
7.3 特征选择的最优算法
7.4 特征选择的次优算法
7.5 特征选择的遗传算法
7.6 以分类性能为准则的特征选择方法
7.7 讨论
第8章 特征提取
8.1 引言
8.2 基于类别可分性判据的特征提取
8.3 主成分分析方法
8.4 KarhunenLoève变换
8.4.1 KL变换的基本原理
8.4.2 用于监督模式识别的KL变换
8.5 KL变换在人脸识别中的应用举例
8.6 高维数据的低维显示
8.7 多维尺度法
8.7.1 MDS的基本概念
8.7.2 古典尺度法
8.7.3 度量型MDS
8.7.4 非度量型MDS
8.7.5 MDS在模式识别中的应用
8.8 非线性变换方法简介
8.8.1 核主成分分析（KPCA）
8.8.2 IsoMap方法和LLE方法
8.9 讨论
第9章 非监督模式识别
9.1 引言
9.2 基于模型的方法
9.3 混合模型的估计
9.3.1 非监督最大似然估计
9.3.2 正态分布情况下的非监督参数估计
9.4 动态聚类算法
9.4.1 C均值算法
9.4.2 ISODATA方法
9.4.3 基于样本与核的相似性度量的动态聚类算法
9.5 模糊聚类方法
9.5.1 模糊集的基本知识
9.5.2 模糊C均值算法
9.5.3 改进的模糊C均值算法
9.6 分级聚类方法
9.7 自组织映射神经网络
9.7.1 SOM网络结构
9.7.2 SOM学习算法和自组织特性
9.7.3 SOM用于模式识别
9.8 讨论
第10章 模式识别系统的评价
10.1 监督模式识别方法的错误率估计
10.1.1 训练错误率
10.1.2 测试错误率
10.1.3 交叉验证
10.1.4 自举法与632估计
10.2 有限样本下错误率的区间估计问题
10.2.1 问题的提出
10.2.2 用扰动重采样估计SVM错误率的置信区间
10.3 特征提取与选择对分类器性能估计的影响
10.4 从分类的显著性推断特征与类别的关系
10.5 非监督模式识别系统性能的评价
10.6 讨论
索引
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
这本书以前只是选择性的看了几章，感觉写的还不错，思路很清晰，作者功底也很深厚。是国产模式识别书中的佼佼者。 最近开始系统学习这本书了，读了第一章就被深深的吸引住了。虽然是绪论，但很系统的介绍了模式识别的来龙去脉，以及应用场景。准备花一周时间好好读读，读完后...
评分我是计算机科学研究生。在学习《模式识别》课程时用的是第二版。但是所作研究超出了其中的知识。在参考各种书籍后，发现第三版是比较出色的。不但介绍了最新的模式识别技术，而且文笔中还有一种鼓励采用新技术的影子。同时，第三版的讲解也比第二版详细许多，例子也鲜活许多。...
评分这本书以前只是选择性的看了几章，感觉写的还不错，思路很清晰，作者功底也很深厚。是国产模式识别书中的佼佼者。 最近开始系统学习这本书了，读了第一章就被深深的吸引住了。虽然是绪论，但很系统的介绍了模式识别的来龙去脉，以及应用场景。准备花一周时间好好读读，读完后...
评分磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...
评分磕磕绊绊花了2个月的时间看完了第一遍，其中第7章特征选择和第8章特征提取都只是翻了翻没有细看。 这本书里个人感觉讲的最清楚的还是第2章统计决策方法和第6章其他分类方法。第5章非线性分类器中很多推导过程由于作者省略了很多，导致实在是看不懂。另外还有一些算法的实现比如...
用户评价
《模式识别》这本书，单看这个名字，就足以勾起我内心深处对于探索未知、理解事物本质的强烈好奇。我一直对那些能够从纷繁复杂的数据中提取出规律、洞察隐藏信息的技术和理论充满兴趣。无论是自然界中生物的生长规律，还是社会现象中的统计趋势，抑或是人工智能领域中的算法设计，都离不开“模式”这个核心概念。这本书的出现，就像为我打开了一扇通往这些神秘领域的大门。我期待着它能为我详细阐述，究竟什么是模式？模式是如何被发现、被描述、被学习的？又有哪些强大的工具和方法可以帮助我们实现这一切？从机器学习的强大能力到深度学习的革命性突破，我总觉得背后一定有某种共通的、深刻的理论支撑着这一切的运作。这本书是否能够揭示这层神秘的面纱，让我对人工智能的理解更上一层楼，是我最期待的部分。同时，我也对书中可能涉及的各种应用场景感到兴奋，想象着这些理论如何在图像识别、语音处理、自然语言理解等实际问题中大显身手，解决我们生活中遇到的各种挑战。我希望这本书不仅能提供理论知识，更能通过生动的案例和清晰的讲解，让我深刻理解这些抽象概念的实际意义和应用价值。
评分《模式识别》这本书，对我来说，不仅仅是一本书，更是一扇通往智能世界的大门。我是一名对未来科技充满向往的年轻人，人工智能和机器学习是我最为关注的领域。我深知，模式识别是这些领域的核心技术之一。我希望这本书能够为我提供一个全面而深入的视角，让我理解模式识别是如何驱动人工智能的进步的。我特别想了解书中对于各种模式识别算法的详细介绍，无论是传统的统计方法，还是新兴的深度学习技术，我都希望能有所掌握。我希望书中能够清晰地讲解这些算法的原理、数学基础以及它们在不同应用场景下的表现。比如，在自动驾驶汽车中，识别车道线、行人、交通标志等，都离不开强大的模式识别能力，这本书是否能够让我了解到这些是如何实现的？在医疗领域，如何通过分析医学影像来辅助诊断疾病，这背后又隐藏着怎样的模式识别技术？我不仅希望学习理论知识，更希望能够通过书中提供的案例和练习，来提升自己的动手实践能力，能够自己尝试构建和训练模式识别模型，解决实际问题。
评分在我的书架上，《模式识别》这本书，占据了一个我一直期待的位置。我是一位对人工智能的未来充满憧憬的观察者，而模式识别无疑是这一切的基石。我渴望理解，人类是如何从原始数据中识别出规律，并将这些规律转化为智能行为的。这本书的名字，直接触及了我最核心的求知欲。我希望它能像一位循循善诱的导师，为我揭示模式识别的奥秘。我迫切地想知道，书中是如何定义“模式”的？又有哪些方法能够帮助我们去发现、描述和利用这些模式？我特别关注书中是否会介绍到各种经典的模式识别算法，比如，如何通过数据分组来发现潜在的类别（聚类），或者如何通过历史数据来预测未来的趋势（回归），以及如何根据已有的标签来区分不同的对象（分类）。我希望能了解到这些算法背后的数学逻辑，以及它们在实际应用中的威力。同时，我也对深度学习在模式识别领域的突破感到兴奋，书中是否会深入探讨神经网络、卷积网络等技术，以及它们如何革新了图像识别、语音识别等领域？
评分这本书的名字《模式识别》对我来说，有着一种特别的吸引力。我从事的行业与数据分析和预测息息相关，而“模式”恰恰是我们工作的核心。我们每天都在试图从海量的、看似杂乱无章的数据中寻找出隐藏的规律、趋势和关联，以便做出更明智的决策。我一直认为，能够精准地识别和利用这些模式，是区分优秀分析师和普通分析师的关键。我非常希望这本书能够为我提供更先进、更系统化的方法和工具，来提升我的数据洞察能力。我期待书中能够详细介绍各种模式识别的算法，比如分类、聚类、回归等等，并且能够深入讲解它们是如何工作的，它们的数学基础是什么。更重要的是，我希望这本书能提供一些关于如何将这些理论应用于实际业务场景的指导，比如如何通过分析客户行为模式来优化营销策略，或者如何通过识别产品缺陷模式来提高生产效率。这本书就像一本武功秘籍，我希望它能教会我如何在数据的海洋中“捕捉”那些有价值的“模式”，并将其转化为实际的商业价值。
评分我的阅读体验通常是寻找那种能够带来“顿悟”的书籍，而《模式识别》这个书名，无疑给我带来了这样的预感。在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出关键信息，识别出隐藏的规律，已经成为一项至关重要的能力。我对此深感着迷，并一直在寻找能够系统性地解答“我们如何识别模式”这个问题的著作。我希望这本书能够深入浅出地介绍各种模式识别的理论和方法，从基础的统计学概念，到复杂的机器学习算法，都能够有详尽的阐述。例如，当我们需要将一组数据分成不同的类别时，我们应该选择哪种分类方法？不同的方法又有何优劣？当我们需要预测某个数值时，我们又该如何通过数据来构建一个预测模型？我非常期待书中能够解答这些疑问，并提供一些关于如何选择最适合特定任务的模式识别技术的指导。此外，我也希望书中能够探讨一些关于模式识别的哲学思考，例如，什么是“真正的”模式？我们如何区分有意义的模式和偶然的巧合？这些问题的探讨，将有助于我更深入地理解模式识别的本质。
评分《模式识别》这本书，对我来说，是一次寻找知识的冒险。我一直对科学研究的严谨性和逻辑性着迷，而模式识别作为连接数学、计算机科学和应用领域的桥梁，吸引了我。我希望这本书能够为我提供扎实的理论基础，让我能够理解那些驱动智能系统运转的底层逻辑。我期待书中能够详细介绍各种模式识别的数学原理，例如概率论、线性代数、最优化理论等，以及它们在模式识别算法中的具体应用。我也希望书中能够提供关于不同算法的优缺点分析，以及它们在处理不同类型的数据和解决不同问题时的适用性。例如，在处理图像数据时，哪种算法更有效？在处理文本数据时，又该如何选择合适的模式识别方法？我希望通过阅读这本书，能够掌握一套系统性的分析工具，能够独立地分析和解决实际中的模式识别问题。同时，我也希望能从书中学习到一些关于如何评估模型性能、如何进行模型调优以及如何避免常见陷阱的经验。
评分收到这本《模式识别》时，我的心情简直是难以言喻的激动。作为一名对计算机科学和数据分析有着浓厚兴趣的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍模式识别理论和技术的书籍。市面上相关的书籍很多，但很多都侧重于某个特定领域，缺乏宏观的视角和深入的理论基础。这本书的封面设计简洁而富有力量，封底的简介更是让我对接下来的阅读充满了期待。我非常想了解书中是如何从基础概念出发，逐步构建起一个完整的模式识别知识体系的。从早期的统计决策理论，到后来的神经网络和支持向量机，再到如今风靡全球的深度学习，模式识别的技术发展脉络清晰可见，而这本书似乎正是想要为读者梳理清楚这条演进的道路。我尤其关注书中对于不同算法的优缺点、适用场景以及它们背后的数学原理的阐述。理解这些细节，对于我未来在实际项目中选择合适的模型、解决复杂的问题至关重要。我也希望书中能包含一些关于如何评估模型性能、如何处理过拟合和欠拟合等常见问题的讨论，这些都是在实践中经常遇到的难题。
评分翻开《模式识别》这本书，我感觉自己仿佛进入了一个全新的世界。作为一名对信息科学充满好奇的普通读者，我一直对那些能够从海量数据中提取出有价值信息的“魔法”感到好奇。我曾经接触过一些关于数据分析的科普文章，但总觉得它们过于浅显，未能触及到核心的原理。这本书的名字，就如同给我指明了一个方向，让我看到了通往理解这些“魔法”的路径。我渴望了解，在如此庞杂的信息洪流中，我们究竟是如何找到那些有意义的“模式”的？是靠某种神奇的算法，还是某种人类智慧的升华？这本书是否能够用一种易于理解的方式，向我揭示这些奥秘？我希望书中能够提供一些关于不同模式识别方法的介绍，例如，当我们需要区分猫和狗的图片时，我们是如何利用计算机来完成这个任务的？当我们需要预测股票市场的走势时，我们又是如何从中找到那些能够指导我们投资的“模式”的？我期待书中能够有生动形象的例子，让我能够直观地感受到模式识别的魅力，并理解它在我们日常生活中的实际应用，例如，我们手机中的人脸识别功能，或者音乐推荐系统中的智能推荐，它们背后是否都运用了模式识别的技术？
评分对于《模式识别》这本书，我的期待值可以说是爆棚。我是一名对人工智能领域抱有极大热情的研究者，而模式识别无疑是人工智能的基石之一。我一直对机器学习和深度学习的底层原理感到着迷，希望能深入理解它们是如何从数据中学习，并最终实现智能化的。这本书的书名直接点明了核心主题，让我确信它能够帮助我建立起坚实的理论基础。我特别希望书中能够详细介绍各种经典的模式识别算法，例如贝叶斯分类器、K近邻算法、决策树、支持向量机等，并深入分析它们的数学推导和算法实现。同时，我也关注到近年来深度学习在模式识别领域取得了巨大的成功，我非常期待书中能够详细阐述卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型是如何应用于图像识别、语音识别等任务的，以及它们与传统方法的区别和优势。此外，我也希望能从书中学习到如何构建和训练有效的模式识别模型，如何进行特征工程、模型选择和评估，以及如何处理现实世界中的各种挑战，如数据不平衡、噪声数据等。
评分《模式识别》这本书，对我的学习和工作都具有重要的意义。我是一名数据科学家，每天的工作都离不开从海量数据中挖掘有价值的信息，而“模式识别”正是我们工作中的核心技能。我一直在寻找一本能够系统性地介绍模式识别理论和方法的书籍，帮助我巩固和提升自己的专业能力。这本书的书名，直接点明了我的需求，我期待它能够为我提供一个全面的知识体系，涵盖从基础理论到高级算法的各个方面。我希望书中能够详细讲解各种模式识别的算法，例如，监督学习中的分类和回归算法，无监督学习中的聚类算法，以及半监督学习和强化学习中的相关概念。我特别希望书中能够深入分析这些算法的数学原理、计算复杂度以及它们在不同应用场景下的表现。此外，我也关注到模式识别在实际业务中的广泛应用，例如，在金融领域进行风险评估，在医疗领域辅助诊断，在零售领域进行用户画像等等。我希望书中能够提供一些关于如何将模式识别技术应用于实际业务问题的案例分析，以及一些关于如何解决实际数据中遇到的挑战，例如数据清洗、特征工程、模型评估和部署的实用技巧。
评分模式识别的好教材
评分我读得第一本关于模式识别得教材，着重介绍了贝叶斯部分，其实写的不错得，有幸在一次参会中见到了张学工老师本人。
评分例题少，习题少，书中还有很多勘误，比如P和p混着写之类的，导致很多公式推导很费解。
评分讲得很浅，一般；值得赞赏的是每章的引言和小结写得还是不错的。内容没有其他教程那样丰富，结构也不是很完整，不过书中讨论的内容还是讲得较为详细的。
评分我读得第一本关于模式识别得教材，着重介绍了贝叶斯部分，其实写的不错得，有幸在一次参会中见到了张学工老师本人。
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