第二版英文版:模式识别关键问题与学习方法概述
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更新于2024-07-21
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《模式识别(第二版、英文原版)》是一本深入探讨模式识别领域的经典教材,该书以英文原版呈现,适合英语阅读能力强的学习者和专业人士。本书第一章即为介绍,涵盖了模式识别的广泛概念和核心问题。
在第一章“Introduction”中,作者首先强调了模式识别在日常生活中的广泛应用,如人脸识别、语音理解、手写字符识别等,这些看似简单的行为其实蕴含着极其复杂的认知过程。书中探讨了模式识别的本质,即如何通过接收、处理并解析各种形式的信息来辨识出特定模式或规律。
1.1 节目“Machine Perception”讨论了机器如何模拟人类感知环境的能力,使计算机能够理解和解释外部世界。这包括了计算机视觉、声音处理和触觉识别等方面的技术。
1.2 部分中,作者举了一个实例来说明模式识别的实际操作,通过这个例子,读者可以更好地理解理论如何与实际应用相结合。相关领域也被提及,表明模式识别与其他科学如神经科学、心理学和计算机科学的交叉作用。
1.3 紧接着,作者详述了模式分类的子问题,包括特征提取、噪声处理、过拟合控制、模型选择、先验知识利用、缺失特征处理、部分-整体关系(mereology)、分割技术、上下文理解、不变性检测、证据聚合以及成本和风险评估。这些都是构建有效识别系统的关键要素,涉及到了数据预处理、模型设计和性能优化的各个方面。
1.4 学习和适应是模式识别的核心驱动力,章节分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习强调有标签数据的指导,如支持向量机和深度学习;无监督学习则关注从无标签数据中发现结构,如聚类和降维;强化学习则是通过试错学习来优化决策策略。
1.5 结论部分总结了全章内容,并对后续章节进行了概要,提醒读者在探索模式识别时需要关注的前沿研究和关键挑战。
本书结构清晰,深入浅出,不仅介绍了模式识别的基本原理,还涵盖了实际应用中的技术细节和策略选择,对于希望深入理解并实践模式识别的读者来说,无疑是一份宝贵的资源。无论是初学者还是研究者,都能从中找到所需的知识和启发。
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