STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 3/E pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計模式識彆
• 模式識彆
• 機器學習
• 統計學習
• 信號處理
• 圖像處理
• 數據挖掘
• 人工智能
• 概率模型
• 判彆分析

　　Statistical pattern recognition relates to the use of statistical techniques for analysing data measurements in order to extract information and make justified decisions. It is a very active area of study and research, which has seen many advances in recent years. Applications such as data mining, web searching, multimedia data retrieval, face recognition, and cursive handwriting recognition, all require robust and efficient pattern recognition techniques.

　　This third edition provides an introduction to statistical pattern theory and techniques, with material drawn from a wide range of fields, including the areas of engineering, statistics, computer science and the social sciences. The book has been updated to cover new methods and applications, and includes a wide range of techniques such as Bayesian methods, neural networks, support vector machines, feature selection and feature reduction techniques.Technical descriptions and motivations are provided, and the techniques are illustrated using real examples.

Preface
Notation
Ch1: Introduction to Statistical Pattern Recognition
Ch2: Density Estimation – Parametric
Ch3: Density Estimation – Bayesian
Ch4: Density Estimation – Nonparametric
Ch5: Linear Discriminant Analysis
Ch6: Nonlinear Discriminant Analysis – Kernel and Projection Methods
Ch7: Rule and Decision Tree Induction
Ch8: Ensemble Methods
Ch9: Performance Assessment
Ch10: Feature Selection and Extraction
Ch11: Clustering
Ch12: Complex Networks
Ch13: Additional Topics
References
Index

评分☆☆☆☆☆

這本《STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 3/E》真的是一本讓我腦袋快要打結，但又不得不佩服它的深度與廣度。當初會入手這本書，純粹是因為在做研究的時候，一直被「統計模式識別」這個詞卡住，想說找一本經典的來啃一下，希望能把理論基礎打穩。老實說，一開始翻開，那些密密麻麻的數學公式和符號，就足以讓一般讀者退避三捨。我花瞭很長一段時間，纔慢慢進入狀況。書中對於各種機率模型、分類器原理的闡述，真的是巨細靡遺，從最基礎的貝氏分類器，到後來複雜的支援嚮量機（SVM）和隱馬可夫模型（HMM），它都循序漸進地介紹，並且提供瞭相當紮實的數學推導。我記得有一次為瞭搞懂一個特徵選擇的演算法，光是理解它背後的統計學原理，就花瞭兩個晚上，還得翻齣以前的統計學教科書來複習。不過，當你真正理解瞭書中的概念，並能將其應用到實際問題上時，那種成就感是無與倫比的。尤其是在處理一些雜訊較多、難以直接分辨的數據時，書中介紹的各種統計方法，像是正規化、降維技術等，都提供瞭非常有效的解決方案。它的優點在於，它不是一本教你怎麼「套用」現成工具的書，而是讓你理解「為什麼」要這麼做，以及「如何」從根本上建立自己的解決方案。如果你是那種對學術研究充滿熱情，不怕挑戰硬底子理論的讀者，那麼這本書絕對值得你投資時間。

评分☆☆☆☆☆

關於《STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 3/E》，我隻能說，這是一本「硬」到需要付齣額外心力的書。它不是那種讓你讀起來輕鬆愉快的休閒讀物，更像是一本嚴謹的學術專著。我當初買它，主要是為瞭想深入理解各種監督式與非監督式學習演算法的背後統計原理。書中對於機率模型、統計推斷、分類理論等都有非常深入的探討。我記得有一次，為瞭理解均值漂移（mean shift）演算法的收斂性證明，我花瞭好幾個小時，仔細地跟著書中的數學推導步驟，一步一步地驗證。這種對細節的執著，是這本書最讓我印象深刻的地方。它不會給你現成的套件，而是讓你明白，為什麼這些演算法會這麼設計，以及它們的優缺點在哪裡。書中也涵蓋瞭像是貝氏網絡（Bayesian networks）、圖模型（graphical models）等較進階的主題，對於想要在機器學習領域做進一步學術研究的讀者來說，提供瞭很好的入門指引。雖然閱讀過程需要相當的數學基礎和耐心，但一旦你能夠理解書中的核心概念，你對於如何從數據中提取有意義的模式，將會有一個全新的視角。它培養的是一種「解決問題」的思考方式，而不是單純的「使用工具」的能力。如果你對理論有強烈的求知慾，並且不畏懼艱深的數學，這本書會給你帶來相當大的收穫。

评分☆☆☆☆☆

說實話，《STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 3/E》這本書，在我電腦的書架上躺瞭很久，直到最近纔真正把它從頭到尾「消化」瞭一遍。它給我的感覺，就像是一個經驗豐富的老教授，坐在你麵前，娓娓道來他數十年的學術心得。書中的內容，絕非點到為止，而是有係統、有條理地介紹瞭統計模式識別的各種重要概念和方法。我印象特別深刻的是，它在介紹決策理論（decision theory）時，花瞭很大的篇幅去探討不同類型的錯誤（例如，誤判一個正常人為異常，或是誤判一個異常情況為正常）所帶來的不同代價，以及如何透過權衡這些代價來設計最優的決策規則。這讓我意識到，在實際應用中，光是追求分類的準確率是不夠的，還必須考慮到現實世界的權衡取捨。書中還涵蓋瞭特徵選擇（feature selection）和特徵提取（feature extraction）等重要主題，並且提供瞭多種統計學上的方法來進行評估和優化。這對於處理高維度數據，或者想從海量數據中找齣關鍵資訊的讀者來說，非常有幫助。雖然書中的數學推導比較多，但作者的寫作風格相對清晰，對於關鍵概念的解釋也頗為到位。如果你正在尋找一本能幫助你建立紮實統計模式識別理論體係的書籍，這本《STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 3/E》絕對是一個不可錯過的選擇。

评分☆☆☆☆☆

對於《STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 3/E》這本書，我的感受有點複雜，像是經歷瞭一場精緻卻也煎熬的學術馬拉鬆。它不像市麵上很多介紹機器學習或資料科學的書，給你一堆現成的演算法和程式碼範例，讓你馬上可以跑模型。這本書，你可以把它想像成一本「內功心法」的武功秘笈，它更著重在理論的基礎和數學的推導。它會帶你深入探討各種統計模型背後的邏輯，像是貝氏理論如何被運用在分類問題上，或是最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的區別與應用。對於那些想要深入瞭解「為什麼」這個模型有效，而不是隻知道「怎麼用」的讀者來說，這本書絕對是寶藏。我記得有一次為瞭理解非參數估計（non-parametric estimation）的部分，作者花瞭很大量的篇幅去解釋核密度估計（kernel density estimation）的原理，包括核函數的選擇、頻寬的調整，以及這些對最終模型性能的影響。這讓我對數據的「平滑化」和「局部性」有瞭更深刻的認識。當然，閱讀的過程並不輕鬆，很多章節需要反覆咀嚼，甚至需要額外的參考資料來輔助理解。但當你剋服瞭那些數學障礙，你會發現自己對模式識別的理解，已經提升到一個全新的層次。它培養的是一種「思考」的能力，而不是單純的「操作」能力。如果你對學術研究有長遠的規劃，或者希望在資料科學領域打下堅實的理論基礎，這本書絕對是一個非常好的起點。

评分☆☆☆☆☆

這本《STATISTICAL PATTERN RECOGNITION 3/E》對我來說，是一本充滿挑戰但也極具價值的參考書。它不像坊間許多介紹機器學習的書籍那樣，充滿瞭程式碼範例和快速上手的教學。相反地，這本書更像是一本深入的教科書，著重於統計學的理論基礎，以及如何將這些理論應用於模式識別的問題。我記得書中有一個章節，詳細探討瞭各種誤差度量（error metrics）的選擇，以及這些度量在不同情境下的適用性，這讓我對如何客觀地評估模型性能有瞭更精確的理解。它非常強調數學推導和統計原理，例如，在介紹貝氏分類器時，它不僅解釋瞭如何計算後驗機率，還深入探討瞭條件獨立性假設的意義，以及違反這個假設時可能帶來的影響。對於那些希望真正理解背後機製的讀者，這本書提供瞭非常紮實的內容。此外，書中也涵蓋瞭降維技術（dimensionality reduction）和聚類分析（clustering analysis）等主題，並且提供瞭多種統計學上的視角來理解這些方法。雖然閱讀起來需要投入大量的時間和精力，而且許多地方需要反覆琢磨，但一旦你能夠剋服這些睏難，你對統計模式識別的理解將會變得非常深刻。它不是讓你學會「怎麼做」，而是讓你學會「為什麼這麼做」，以及「如何根據原理去創新」。如果你有心想在學術研究或更深入的資料科學領域發展，這本書絕對是你不可或缺的工具。