模式识别与智能计算的 MATLAB实现（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

许国根，贾瑛，韩启龙 著

图书标签:

• 模式识别
• 智能计算
• MATLAB
• 机器学习
• 数据挖掘
• 图像处理
• 信号处理
• 算法实现
• 人工智能
• 数值计算

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512424005

版次：2

商品编码：12124595

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

模式识别与智能计算的 MATLAB实现（第2版）

模式识别与智能计算已经成为当今科学研究中的一种重要的数据处理手段。本书理论联系实际，较为全面地介绍了现代模式识别和智能计算方法

及其应用技巧，通过大量的实例，讲解模式识别与智能计算的理论、算法及编程步骤，并提供了MATLAB程序的源代码 。

本书在MATLAB中文论坛设有交流平台。

内容简介

　　模式识别与智能计算的MATLAB实现（第2版）

　　针对各学科数据信息的特点以及科学工作者对信息处理和数据挖掘技术的要求,本书既介绍了模式识别和智能计算的基础知识,又较为详细地介绍了现代模式识别和智能计算在科学研究中的应用方法和各算法的MATLAB源程序。

　　本书可以帮助广大的科学工作者掌握模式识别和智能计算方法,并应用于实际的研究中,提高对海量数据信息的处理及挖掘能力,针对性和实用性强,具有较高的理论和实用价值。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人、工业自动化、地质、水利、化学和环境等专业研究生、本科生的教材或教学参考书,亦可供有关工程技术人员参考。

作者简介

许国根，毕业于南京大学分析化学专业，长期奋斗在一线的高校资深化学教师。为了实现“数学化学”梦想， 一直致力于数学在化学中的应用，热衷于MATLAB、模式识别、数据挖掘、化学计量学等相关知识的学习与应用，撰写过多部介绍MATLAB在化学中应用技巧的书籍。

内页插图

目录

第1章 绪 论…………………………………………………………………………………… 1

1.1 模式识别的基本概念…………………………………………………………………… 1

1.1.1 模式与模式识别的概念…………………………………………………………… 1

1.1.2 模式的特征………………………………………………………………………… 1

1.1.3 模式识别系统……………………………………………………………………… 2

1.2 模式识别的主要方法…………………………………………………………………… 2

1.3 模式识别的主要研究内容……………………………………………………………… 3

1.4 模式识别在科学研究中的应用………………………………………………………… 3

1.4.1 化合物的构效分析………………………………………………………………… 3

1.4.2 谱图解析…………………………………………………………………………… 4

1.4.3 材料研究…………………………………………………………………………… 4

1.4.4 催化剂研究………………………………………………………………………… 5

1.4.5 机械故障诊断与监测……………………………………………………………… 5

1.4.6 化学物质源产地判断……………………………………………………………… 6

1.4.7 疾病的诊断与预测………………………………………………………………… 6

1.4.8 矿藏勘探…………………………………………………………………………… 7

1.4.9 考古及食品工业中的应用………………………………………………………… 7

第2章 统计模式识别技术………………………………………………………………… 8

2.1 基于概率统计的贝叶斯分类方法…………………………………………………… 8

2.1.1 最小错误率贝叶斯分类…………………………………………………………… 9

2.1.2 最小风险率贝叶斯分类…………………………………………………………… 10

2.2 线性分类器………………………………………………………………………………12

2.2.1 线性判别函数……………………………………………………………………… 12

2.2.2 Fisher线性判别函数……………………………………………………………… 13

2.2.3 感知器算法………………………………………………………………………… 14

2.3 非线性分类器…………………………………………………………………………315

2.3.1 分段线性判别函数………………………………………………………………… 15

2.3.2 近邻法……………………………………………………………………………… 17

2.3.3 势函数法…………………………………………………………………………… 19

2.3.4 SIMCA 方法……………………………………………………………………… 20

2.4 聚类分析………………………………………………………………………………22

2.4.1 模式相似度………………………………………………………………………… 22

2.4.2 聚类准则…………………………………………………………………………… 24

2.4.3 层次聚类法………………………………………………………………………… 25

2.4.4 动态聚类法………………………………………………………………………… 25

2.4.5 决策树分类器……………………………………………………………………… 28

2.5 统计模式识别在科学研究中的应用…………………………………………………29

第3章 人工神经网络及模式识别…………………………………………………………43

3.1 人工神经网络的基本概念………………………………………………………… 43

3.1.1 人工神经元………………………………………………………………………… 43

3.1.2 传递函数…………………………………………………………………………… 43

3.1.3 人工神经网络分类和特点………………………………………………………… 44

3.2 BP人工神经网络……………………………………………………………………… 44

3.2.1 BP人工神经网络学习算法……………………………………………………… 44

3.2.2 BP人工神经网络MATLAB实现……………………………………………… 46

3.3 径向基函数神经网络RBF …………………………………………………………… 47

3.3.1 RBF的结构与学习算法…………………………………………………………… 47

3.3.2 RBF的MATLAB实现…………………………………………………………… 48

3.4 自组织竞争人工神经网络……………………………………………………………48

3.4.1 自组织竞争人工神经网络的基本概念…………………………………………… 48

3.4.2 自组织竞争神经网络的学习算法………………………………………………… 49

3.4.3 自组织竞争网络的MATLAB实现……………………………………………… 49

3.5 对向传播神经网络CPN ……………………………………………………………… 50

3.5.1 CPN 的基本概念………………………………………………………………… 50

3.5.2 CPN 网络的学习算法…………………………………………………………… 50

3.6 反馈型神经网络Hopfield ……………………………………………………………51

3.6.1 Hopfield网络的基本概念………………………………………………………… 51

3.6.2 Hopfield网络的学习算法………………………………………………………… 52

3.6.3 Hopfield网络的MATLAB实现………………………………………………… 53

3.7 人工神经网络技术在科学研究中的应用………………………………………………53

第4章 模糊系统理论及模式识别……………………………………………………………72

4.1 模糊系统理论基础………………………………………………………………………72

4.1.1 模糊集合…………………………………………………………………………… 72

4.1.2 模糊关系…………………………………………………………………………… 75

4.1.3 模糊变换与模糊综合评判………………………………………………………… 77

4.1.4 If…then规则……………………………………………………………………… 78

4.1.5 模糊推理…………………………………………………………………………… 78

4.2 模糊模式识别的基本方法………………………………………………………………79

4.2.1 最大隶属度原则…………………………………………………………………… 79

4.2.2 择近原则…………………………………………………………………………… 79

4.2.3 模糊聚类分析……………………………………………………………………… 81

4.3 模糊神经网络……………………………………………………………………………85

4.3.1 模糊神经网络……………………………………………………………………… 85

4.3.2 模糊BP神经网络………………………………………………………………… 86

4.4 模糊逻辑系统及其在科学研究中的应用……………………………………………… 86

第5章 核函数方法及应用…………………………………………………………………… 107

5.1 核函数方法…………………………………………………………………………… 107

5.2 基于核的主成分分析方法…………………………………………………………… 108

5.2.1 主成分分析……………………………………………………………………… 108

5.2.2 基于核的主成分分析…………………………………………………………… 110

5.3 基于核的Fisher判别方法…………………………………………………………… 112

5.3.1 Fisher判别方法………………………………………………………………… 112

5.3.2 基于核的Fisher判别方法分析………………………………………………… 113

5.4 基于核的投影寻踪方法……………………………………………………………… 114

5.4.1 投影寻踪分析…………………………………………………………………… 114

5.4.2 基于核的投影寻踪分析………………………………………………………… 118

5.5 核函数方法在科学研究中的应用…………………………………………………… 119

第6章 支持向量机及其模式识别…………………………………………………………… 130

6.1 统计学习理论基本内容……………………………………………………………… 130

6.2 支持向量机…………………………………………………………………………… 131

6.2.1 最优分类面……………………………………………………………………… 131

6.2.2 支持向量机模型………………………………………………………………… 132

6.3 支持向量机在模式识别中的应用…………………………………………………… 134

第7章 可拓学及其模式识别………………………………………………………………… 142

7.1 可拓学概论…………………………………………………………………………… 142

7.1.1 可拓工程基本思想……………………………………………………………… 142

7.1.2 可拓工程使用的基本工具……………………………………………………… 143

7.2 可拓集合……………………………………………………………………………… 145

7.2.1 可拓集合含义…………………………………………………………………… 145

7.2.2 物元可拓集合…………………………………………………………………… 146

7.3 可拓聚类预测的物元模型…………………………………………………………… '3146

7.4 可拓学在科学研究中的应用………………………………………………………… 147

第8章 粗糙集理论及其模式识别…………………………………………………………… 154

8.1 粗糙集理论基础……………………………………………………………………… 154

8.1.1 分类规则的形成………………………………………………………………… 156

8.1.2 知识的约简……………………………………………………………………… 157

8.2 粗糙神经网络………………………………………………………………………… 158

8.3 系统评估粗糙集方法………………………………………………………………… 158

8.3.1 模型结构………………………………………………………………………… 159

8.3.2 综合评估方法…………………………………………………………………… 159

8.4 粗糙集聚类方法……………………………………………………………………… 160

8.5 粗糙集理论在科学研究中的应用…………………………………………………… 161

第9章 遗传算法及其模式识别……………………………………………………………… 170

9.1 遗传算法的基本原理………………………………………………………………… 170

9.2 遗传算法分析………………………………………………………………………… 173

9.2.1 染色体的编码…………………………………………………………………… 173

9.2.2 适应度函数……………………………………………………………………… 174

9.2.3 遗传算子………………………………………………………………………… 175

9.3 控制参数的选择……………………………………………………………………… 177

9.4 模拟退火算法………………………………………………………………………… 178

9.4.1 模拟退火的基本概念…………………………………………………………… 178

9.4.2 模拟退火算法的基本过程……………………………………………………… 179

9.4.3 模拟退火算法中的控制参数…………………………………………………… 180

9.5 基于遗传算法的模式识别在科学研究中的应用…………………………………… 180

9.5.1 遗传算法的MATLAB实现…………………………………………………… 180

9.5.2 遗传算法在科学研究中的应用实例…………………………………………… 185

第10章 蚁群算法及其模式识别…………………………………………………………… 201

10.1 蚁群算法原理………………………………………………………………………… 201

10.1.1 基本概念………………………………………………………………………… 201

10.1.2 蚁群算法的基本模型…………………………………………………………… 202

10.1.3 蚁群算法的特点………………………………………………………………… 203

10.2 蚁群算法的改进……………………………………………………………………… 203

10.2.1 自适应蚁群算法………………………………………………………………… 203

10.2.2 遗传算法与蚁群算法的融合…………………………………………………… 204

10.2.3 蚁群神经网络…………………………………………………………………… 204

10.3 聚类问题的蚁群算法………………………………………………………………… 205

10.3.1 聚类数目已知的聚类问题的蚁群算法………………………………………… 205

10.3.2 聚类数目未知的聚类问题的蚁群算法………………………………………… 206

10.4 蚁群算法在科学研究中的应用……………………………………………………… 207

第11章 粒子群算法及其模式识别………………………………………………………… 217

11.1 粒子群算法的基本原理……………………………………………………………… 217

11.2 全局模式与局部模式………………………………………………………………… 218

11.3 粒子群算法的特点…………………………………………………………………… 218

11.4 基于粒子群算法的聚类分析………………………………………………………… 219

11.4.1 算法描述………………………………………………………………………… 219

11.4.2 实现步骤………………………………………………………………………… 220

11.5 粒子群算法在科学研究中的应用…………………………………………………… 221

第12章 可视化模式识别技术……………………………………………………………… 229

12.1 高维数据的图形表示方法…………………………………………………………… 229

12.1.1 轮廓图…………………………………………………………………………… 229

12.1.2 雷达图…………………………………………………………………………… 230

12.1.3 树形图…………………………………………………………………………… 230

12.1.4 三角多项式图…………………………………………………………………… 231

12.1.5 散点图…………………………………………………………………………… 231

12.1.6 星座图…………………………………………………………………………… 232

12.1.7 脸谱图…………………………………………………………………………… 233

12.2 图形特征参数计算…………………………………………………………………… 235

12.3 显示方法……………………………………………………………………………… 237

12.3.1 线性映射………………………………………………………………………… 237

12.3.2 非线性映射……………………………………………………………………… 237

第13章 灰色系统方法及应用……………………………………………………………… 241

13.1 灰色系统的基本概念………………………………………………………………… 241

13.1.1 灰 数…………………………………………………………………………… 241

13.1.2 灰数白化与灰度………………………………………………………………… 242

13.2 灰色序列生成算子…………………………………………………………………… 242

13.2.1 均值生成算子…………………………………………………………………… 242

13.2.2 累加生成算子…………………………………………………………………… 243

13.2.3 累减生成算子…………………………………………………………………… 243

13.3 灰色分析……………………………………………………………………………… 244

13.3.1 灰色关联度分析………………………………………………………………… 244

13.3.2 无量纲化的关键算子…………………………………………………………… 244

13.3.3 关联分析的主要步骤…………………………………………………………… 245

13.3.4 其他几种灰色关联度…………………………………………………………… 246

13.4 灰色聚类……………………………………………………………………………… 247

13.5 灰色系统建模………………………………………………………………………… 247

13.5.1 GM(1,1)模型…………………………………………………………………… 247

13.5.2 GM(1,1)模型检验……………………………………………………………… 248

13.5.3 残差GM(1,1)模型…………………………………………………………… 250

13.5.4 GM(1,N )模型………………………………………………………………… 250

13.6 灰色灾变预测………………………………………………………………………… 251

13.7 灰色系统的应用……………………………………………………………………… 252

第14章 人工鱼群等群体智能算法………………………………………………………… 258

第15章 仿生模式识别……………………………………………………………………… 328

第16章 模式识别的特征及确定…………………………………………………………… 348

前言/序言

第2版前言

本书理论联系实际,较为全面地介绍了现代模式识别和智能计算方法及其应用技巧。通过大量的实例,讲解了模式识别和智能计算的理论、算法及编程步骤,并提供了MATLAB程序的源代码。通过学习本书,读者能够真正掌握模式识别和智能计算方法并应用于实际研究和工程实践。

本书第1版面世以来,受到了读者的好评,并提出了许多宝贵的意见。根据读者反馈的意见和建议,本版对第1版作了适当的修订,增加了以下内容:第14章介绍了人工鱼群算法、进化计算、人工免疫算法等群体智能算法的理论和方法;第15章介绍了仿生模式识别的基本原理及应用。这2章的内容由韩启龙、曾宝平、冯锐、王坤、王爽、戴津星等人编写。

本次再版对第1版的文字及程序中的一些错误作了修改,为了方便读者学习,还提供了完整的各章节习题的文本文件及相应的程序。读者首先将提供的程序安装到MATLAB的搜索目录下(work文件夹),或复制到任意目录,再通过设置MATLAB的路径将安装程序的目录设为MATLAB搜索目录,学习时将各习题的文本文件复制到MATLAB计算窗口,即可进行习题的运算。

MATLAB的功能非常多,要想完全掌握它的全部功能非常困难,也没有必要。无论MATLAB怎样发展,归根结底它只是一个工具,何况MATLAB对于许多算法而言给出的是基本算法,不可能非常完美,总有一个适用的范围和场合。因此学习MATLAB更为重要的是通过学习掌握它的基本功能,再结合专业知识和实际情况,对MATLAB相应的函数进行修改,或者是自编函数进行算法参数优化,或通过与其他算法的结合等研究,从而解决学习和工作中遇到的复杂问题。因此本书中给出的一些自编函数在MATLAB中可能有相应的函数,或者会在今后更高的版本中给出,或者在更高的版本中用法不同,但不影响读者对本书内容的

学习,相反能进一步加深对方法及MATLAB功能的学习和掌握,进而借助于MATLAB的基本功能实现任何算法和方法,摆脱“MATLAB控”。

本书的再版得到了北京航空航天大学出版社的大力支持,编辑陈守平对本书的内容修订提出了许多宝贵的意见,很多读者也给作者提出了各种有益的建议,在此一并表示衷心的感谢!

由于作者水平有限,虽经修订,书中难免仍存在缺点和错误,敬请读者批评斧正。

作 者

2016年10月于西安

《模式识别与智能计算的 MATLAB 实现（第 2 版）》是一本深入探讨模式识别理论及其在 MATLAB 环境下实现的应用专著。本书旨在为读者提供一个全面、系统且实用的学习平台，帮助他们掌握模式识别的核心概念，并能够运用 MATLAB 这一强大的科学计算工具进行实际问题的建模与解决。 本书内容聚焦于模式识别的经典理论、主流算法及其在 MATLAB 编程环境中的具体实践。 第一部分：模式识别基础 在模式识别的理论基石方面，本书首先会深入浅出地介绍模式识别的基本概念、发展历程以及其在各个领域的广泛应用。读者将学习到模式识别问题的定义，例如如何从数据中提取有意义的模式，以及模式识别与机器学习、人工智能等相关学科的联系与区别。 模式与特征： 本部分将详细阐述“模式”的内涵，以及如何从原始数据中提取出能够代表模式的关键“特征”。我们将讨论特征提取的原则、方法，例如线性变换、非线性变换、小波变换等，并解释特征选择的重要性，以避免维度灾难并提高算法的效率和准确性。 分类与回归： 模式识别的核心任务之一是分类（即将数据分配到预定义的类别中）和回归（预测连续值）。本书将系统介绍这两类问题的基本原理，为后续的算法学习打下坚实基础。 决策理论： 在分类过程中，如何根据特征信息做出最优决策是关键。本书将引入决策理论，讲解贝叶斯决策理论、最小错误率分类器、最小风险分类器等概念，并分析它们在不同场景下的适用性。 第二部分：经典模式识别算法及其 MATLAB 实现 本书的重点将放在介绍和实现一系列经典且高效的模式识别算法，并提供完整的 MATLAB 代码示例。 线性分类器： 感知器（Perceptron）： 作为最基础的线性分类器，感知器的工作原理、学习算法（如感知器学习规则）以及其局限性将被详细讲解。读者将学习如何使用 MATLAB 实现感知器，并理解其在解决线性可分问题上的能力。 支持向量机（SVM）： SVM 是一种强大且应用广泛的分类算法。本书将深入剖析 SVM 的核函数技巧（线性核、多项式核、径向基函数核 RBF 等）、软间隔最大化、以及 SMO（Sequential Minimal Optimization）等关键算法。我们将提供清晰的 MATLAB 代码，演示如何利用 SVM 工具箱（如 LIBSVM 的 MATLAB 接口）来解决实际分类问题，例如文本分类、图像识别等。 非线性分类器： K 近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： KNN 是一种基于实例的学习方法。本书将阐述其“懒惰学习”的特点，距离度量（欧氏距离、马氏距离等）的选择，以及 K 值的确定策略。通过 MATLAB 实现，读者将直观感受 KNN 的工作流程，并了解其在图像检索、推荐系统等领域的应用。 决策树（Decision Trees）： 决策树以其易于理解和解释的特性，在模式识别领域占据重要地位。本书将介绍 ID3、C4.5、CART 等经典决策树构建算法，包括信息增益、增益率、基尼指数等划分准则。读者将学习如何利用 MATLAB 构建和剪枝决策树，并将其应用于数据挖掘和诊断问题。 随机森林（Random Forests）： 随机森林是决策树的一种集成学习方法，通过构建多个决策树并投票来提高分类精度和鲁棒性。本书将解释随机森林的构建原理，包括 Bagging 和随机子空间方法，并提供 MATLAB 实现示例，展示其在处理大规模数据集和高维度特征时的优势。 概率统计模型： 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，在文本分类等领域表现出色。本书将详细讲解其工作原理，条件概率的计算，以及平滑技术。读者将学习如何在 MATLAB 中实现朴素贝叶斯分类器，并理解其在垃圾邮件过滤等实际应用中的有效性。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）： GMM 是一种强大的概率密度估计模型，常用于聚类和密度估计。本书将介绍 GMM 的基本概念、期望最大化（EM）算法的原理，以及如何利用 MATLAB 实现 GMM 模型，用于图像分割、语音识别等任务。 神经网络与深度学习基础： 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）： 本部分将介绍多层感知器（MLP）、激活函数（Sigmoid, ReLU 等）、反向传播算法（Backpropagation）等核心概念。读者将学习如何利用 MATLAB 的深度学习工具箱（如 `Deep Learning Toolbox`）来构建和训练前馈神经网络，并理解其在非线性模式识别中的强大能力。 卷积神经网络（CNNs）： 针对图像识别任务，本书将重点介绍 CNN 的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。读者将学习如何利用 MATLAB 构建和训练 CNN 模型，用于图像分类、目标检测等复杂视觉任务，并了解卷积核、步长、填充等参数的设置。 循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）： 针对序列数据（如文本、时间序列），本书将介绍 RNNs 的原理，以及如何利用 MATLAB 实现 RNNs 和 LSTMs 来处理语言建模、机器翻译等任务。 第三部分：无监督学习与聚类分析 除了监督学习方法，本书还将深入探讨无监督学习技术，特别是聚类分析。 聚类分析概述： 本部分将介绍聚类的基本概念，目标是发现数据中隐藏的结构和分组。 K-Means 聚类： 作为最流行的聚类算法之一，K-Means 的工作流程、平方误差准则、初始化方法（如 K-Means++）以及其在 MATLAB 中的实现将被详细讲解。读者将学习如何利用 K-Means 对数据进行分组，并理解其在市场细分、图像分割等领域的应用。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 层次聚类可以生成聚类树（dendrogram），展示不同层次的聚类关系。本书将介绍凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）层次聚类方法，以及不同的连接准则（单链接、全链接、组平均链接等）。读者将学习如何利用 MATLAB 进行层次聚类分析。 DBSCAN 聚类： DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并能有效处理噪声点。本书将介绍 DBSCAN 的核心概念（核心点、边界点、噪声点）、参数（ε 和 MinPts）以及其在 MATLAB 中的实现，展示其在异常检测和地理信息系统等领域的优势。 第四部分：特征选择与降维 在处理高维数据时，特征选择和降维技术至关重要，可以提高模型效率和避免过拟合。 特征选择： 本部分将介绍过滤（Filter）、包裹（Wrapper）和嵌入（Embedded）等不同的特征选择方法，并提供 MATLAB 实现示例。 主成分分析（PCA）： PCA 是一种常用的线性降维技术，通过寻找数据方差最大的方向来保留主要信息。本书将深入讲解 PCA 的数学原理，协方差矩阵、特征值和特征向量的计算，以及如何在 MATLAB 中应用 `pca` 函数进行降维。 线性判别分析（LDA）： LDA 是一种监督学习的降维方法，旨在最大化类间散度并最小化类内散度。本书将介绍 LDA 的原理，并提供 MATLAB 实现，展示其在分类任务中的特征提取能力。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： t-SNE 是一种非线性降维技术，特别擅长可视化高维数据。本书将介绍 t-SNE 的原理，以及如何利用 MATLAB 库实现 t-SNE，用于探索数据结构和可视化。 第五部分：模式识别的实际应用与案例分析 为了巩固理论知识，本书将通过多个实际应用案例，展示如何综合运用所学的模式识别技术来解决真实世界的问题。 图像识别与处理： 讲解如何利用 SVM、CNN 等算法进行图像分类、人脸识别、目标检测等。 文本挖掘与自然语言处理： 演示如何使用朴素贝叶斯、RNNs 等技术进行文本分类、情感分析、垃圾邮件检测等。 语音识别与信号处理： 介绍如何利用 GMM、HMM（隐马尔可夫模型，虽然本书可能侧重于更现代的方法，但 GMM 是其基础）等算法处理语音信号，进行说话人识别、关键词识别等。 生物信息学与医学诊断： 展示模式识别在基因序列分析、疾病诊断、医学影像分析等领域的应用。 全书特色： 理论与实践紧密结合： 本书不仅会讲解深厚的理论基础，更重要的是提供大量的 MATLAB 代码示例，让读者能够动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的教学方法： 从基础概念到高级算法，本书的章节安排合理，循序渐进，适合不同背景的读者。 丰富的 MATLAB 工具箱支持： 充分利用 MATLAB 强大的统计与机器学习工具箱、深度学习工具箱等，帮助读者高效实现算法。 面向工程应用： 强调模式识别算法的工程实现细节和性能优化，使读者能够将所学知识应用于实际工程项目。 《模式识别与智能计算的 MATLAB 实现（第 2 版）》将成为读者学习模式识别和智能计算的得力助手，帮助他们在这个快速发展的领域中不断进步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能领域充满好奇的研究生，一直在寻找能够帮助我快速上手实践的书籍。这本《模式识别与智能计算的MATLAB实现（第2版）》就像一个宝库。它不仅包含了大量基础但重要的算法，而且通过MATLAB这种强大的工具，让这些算法变得触手可及。我最感兴趣的是关于机器学习的部分，特别是监督学习和无监督学习的章节。书中清晰地阐述了决策树、逻辑回归、K近邻算法等，并且提供了相应的MATLAB代码。最让我感到兴奋的是，它还涉及了最近热门的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基础概念，并给出了如何利用MATLAB的深度学习工具箱进行实现的入门级指导。这对我想要在深度学习领域进行进一步探索非常有帮助。而且，本书的语言风格比较接地气，即使是复杂的概念，也能够被解释得相对容易理解。我相信，通过学习这本书，我将能够更自信地投入到我的科研项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜是其理论与实践的深度融合。我之前接触过一些关于模式识别和智能计算的书籍，它们要么过于偏重理论，公式推导冗长，让人望而却步；要么过于注重代码实现，缺乏对算法背后原理的深入剖析。而这本《模式识别与智能计算的MATLAB实现（第2版）》恰恰弥补了这一缺憾。它在讲解每一个算法时，都会先清晰地阐述其数学原理和核心思想，然后紧接着给出相应的MATLAB代码实现，并且对代码的每一部分都做了详细的注释。更难能可贵的是，书中还提供了大量的案例分析，通过实际数据的应用，生动地展示了不同算法的优劣和适用场景。例如，在讲解聚类算法时，作者不仅介绍了K-means，还对比了层次聚类和DBSCAN，并给出了相应的MATLAB函数调用和结果可视化，这让我能够直观地感受到不同聚类方法在处理不同数据集时的表现差异。这种“由浅入深，知行合一”的学习方式，极大地激发了我学习的兴趣和动力，也让我对模式识别和智能计算有了更系统、更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，封面上“模式识别与智能计算”几个字辨识度很高，搭配上“MATLAB实现”的副标题，直观地传递了书籍的核心内容。当我翻开书本，首先映入眼帘的是目录，结构清晰，涵盖了模式识别和智能计算领域的核心算法和技术，如经典的贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络、聚类分析等，同时还融入了近年来的热门方向，比如深度学习的基础概念。我个人尤其关注的是其MATLAB实现的部分，因为理论知识的学习固然重要，但如何将其转化为实际可操作的代码，是检验理解程度的关键。从目录的安排来看，作者似乎有意从基础原理出发，逐步深入到复杂的模型和应用，这对于初学者来说是一个友好的引导。而且，书中配有大量的图示和伪代码，相信能够帮助读者更好地理解抽象的算法。作为一名正在学习相关课程的学生，我非常期待这本书能够成为我学习路上的得力助手，尤其是在完成课程设计和实验报告时，能够提供宝贵的参考和借鉴。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最先被吸引的是它对于各种算法细节的严谨态度。作者在介绍每种算法时，都非常细致地剖析了其内在的数学逻辑和算法流程，并且在MATLAB实现部分，对关键参数的选取、函数的调用以及结果的解读都进行了详尽的说明。我特别喜欢它在讲述一些经典算法时，还回顾了其发展历程和一些重要的变种，这让我能够更全面地理解算法的演进和其背后的思想。例如，在讲解神经网络时，不仅仅是前馈神经网络，还涉及到一些更复杂的网络结构，并且给出了相应的MATLAB代码示例。此外，本书的排版也十分用心，代码块清晰易读，公式的推导过程也展示得相当完整，这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，无疑是一大福音。我感觉作者在编写这本书时，真的投入了大量的心血，力求让读者能够真正掌握模式识别与智能计算的精髓。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作多年的工程师，我在实际项目中经常需要用到模式识别和智能计算的技术，因此对这类书籍的要求也比较高。我希望它能提供具有指导意义的解决方案，而不是停留在概念层面。这本书在这一点上做得相当出色。它不仅仅是罗列算法，更侧重于展示如何在实际问题中应用这些算法，并给出了优化和改进的建议。我特别欣赏书中关于特征提取和降维章节的讲解，这对于处理高维数据至关重要。作者通过对比PCA、LDA等不同方法的优缺点，并结合具体的图像识别和文本分类案例，让我明白了选择合适的特征处理技术对模型性能的影响有多大。此外，书中关于模型评估和选择的部分也十分实用，提供了多种评价指标和交叉验证的方法，这有助于我避免过拟合和欠拟合等常见问题。总而言之，这本书对于希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，是一份宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

书来的慢点，其他还好，希望有货没货拍之前能看到

评分☆☆☆☆☆

三本利器都很好用，送货很快，态度好，京东买书最放心

评分☆☆☆☆☆

内容不错，可以学学，把思想弄清楚

评分☆☆☆☆☆

MATLAB数值计算（2013修订版·中译 就是比较贵 其他还好

评分☆☆☆☆☆

包装好，送货速度快，京东就是快啊，包装好，送货速度快，京东就是快啊，包装好，送货速度快，京东就是快啊

评分☆☆☆☆☆

给同事买的，外面看上去没毛病，纸张什么的没注意

评分☆☆☆☆☆

学习神经网络的好书，可惜图书馆没有，只能买了。

评分☆☆☆☆☆

看了下，好书，争取多读书，读好书，少看手机

评分☆☆☆☆☆

好书，MATLAB经典的数值模拟书籍，值得参考～～