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模式識(shí)別 系統(tǒng)介紹模式識(shí)別的基本概念、理論體系、典型方法以及實(shí)際應(yīng)用實(shí)例,強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)性和實(shí)用性,同時(shí)兼顧學(xué)科發(fā)展的**動(dòng)向,包括了各種典型方法在R和Matlab環(huán)境下的現(xiàn)有程序和應(yīng)用方法,并包括了對(duì)針對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的模式識(shí)別方法的討論。 本書是清華大學(xué)自動(dòng)化系國(guó)家精品課程模式識(shí)別基礎(chǔ)的教材,跨度三十多年,歷經(jīng)四版、千錘百煉,整體內(nèi)容具有系統(tǒng)性和實(shí)用性,兼顧經(jīng)典內(nèi)容與學(xué)科研究前沿,是一本非常適合教學(xué)的經(jīng)典教材。 一轉(zhuǎn)眼十年又過去了,十年前在出版本書第3版時(shí),我曾經(jīng)感慨信息時(shí)代的到來,而從那以后的這十年,我們則深刻感受到了智能時(shí)代的來臨。清華大學(xué)出版社的老師告訴我,《模式識(shí)別》第2版和第3版到目前已經(jīng)共印刷了38次,總發(fā)行量超過10萬冊(cè)。在我平時(shí)的工作中,時(shí)常收到采用本教材授課的高校教師的問題和建議,也收到一些讀者反饋。我要特別感謝這些老師和讀者對(duì)本教材長(zhǎng)期的支持和關(guān)愛,也很高興看到這本教材為這個(gè)蓬勃發(fā)展的學(xué)科貢獻(xiàn)了一份力量。 張學(xué)工 2020年7月20日 前言
張學(xué)工 2009年11月29日 張學(xué)工,1989年畢業(yè)于清華大學(xué),1994年獲得博士學(xué)位,現(xiàn)為清華大學(xué)自動(dòng)化系教授,清華信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(籌)生物信息學(xué)研究部主任,主要研究方向是模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)、生物信息學(xué)與計(jì)算生物學(xué)。已經(jīng)在國(guó)內(nèi)外重要期刊發(fā)表論文200多篇,出版教材2部、譯著2部,曾獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng),2006年獲得國(guó)家杰出青年基金,2009年獲教學(xué)成果一等獎(jiǎng),所開設(shè)的《模式識(shí)別基礎(chǔ)》課程2007年被評(píng)為精品課。 第1章概論 1.1模式與模式識(shí)別 1.2模式識(shí)別的主要方法 1.3監(jiān)督模式識(shí)別與非監(jiān)督模式識(shí)別 1.4模式識(shí)別系統(tǒng)舉例 1.5模式識(shí)別系統(tǒng)的典型構(gòu)成 1.6本書的主要內(nèi)容 第2章統(tǒng)計(jì)決策方法 2.1引言: 一個(gè)簡(jiǎn)單的例子 2.2小錯(cuò)誤率貝葉斯決策 2.3小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策 2.4兩類錯(cuò)誤率、NeymanPearson決策與ROC曲線 2.5正態(tài)分布時(shí)的統(tǒng)計(jì)決策 2.5.1正態(tài)分布及其性質(zhì)回顧 2.5.2正態(tài)分布概率模型下的小錯(cuò)誤率貝葉斯決策 2.6錯(cuò)誤率的計(jì)算 2.6.1正態(tài)分布且各類協(xié)方差矩陣相等情況下錯(cuò)誤率的計(jì)算 2.6.2高維獨(dú)立隨機(jī)變量時(shí)錯(cuò)誤率的估計(jì) 2.7離散時(shí)間序列樣本的統(tǒng)計(jì)決策 2.7.1基因組序列的例子 2.7.2馬爾可夫模型及在馬爾可夫模型下的貝葉斯決策 2.7.3隱馬爾可夫模型簡(jiǎn)介 2.8小結(jié)與討論 第3章概率密度函數(shù)的估計(jì) 3.1引言 3.2似然估計(jì) 3.2.1似然估計(jì)的基本原理 3.2.2似然估計(jì)的求解 3.2.3正態(tài)分布下的似然估計(jì) 3.3貝葉斯估計(jì)與貝葉斯學(xué)習(xí) 3.3.1貝葉斯估計(jì) 3.3.2貝葉斯學(xué)習(xí) 3.3.3正態(tài)分布時(shí)的貝葉斯估計(jì) 3.3.4其他分布的情況 3.4概率密度估計(jì)的非參數(shù)方法 3.4.1非參數(shù)估計(jì)的基本原理與直方圖方法 3.4.2kN近鄰估計(jì)方法 3.4.3Parzen窗法 第4章隱馬爾可夫模型與貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 4.1引言 4.2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本概念 4.3隱馬爾可夫模型(HMM) 4.3.1HMM評(píng)估問題 4.3.2HMM隱狀態(tài)推斷問題(解碼問題) 4.3.3HMM學(xué)習(xí)問題 4.4樸素貝葉斯分類器(Nave Bayes) 4.5在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)上的條件獨(dú)立性 4.6貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí) 4.6.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí) 4.6.2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) 4.7討論 第5章線性學(xué)習(xí)機(jī)器與線性分類器 5.1引言 5.2線性回歸 5.3線性判別函數(shù)的基本概念 5.4Fisher線性判別分析 5.5感知器 5.6小平方誤差判別 5.7羅杰斯特回歸 5.8分類超平面與線性支持向量機(jī) 5.8.1分類超平面 5.8.2大間隔與推廣能力 5.8.3線性不可分情況 5.9多類線性分類器 5.9.1多個(gè)兩類分類器的組合 5.9.2多類線性判別函數(shù) 5.9.3多類羅杰斯特回歸與軟 5.10討論 第6章典型的非線性分類器 6.1引言 6.2分段線性判別函數(shù) 6.2.1分段線性距離分類器 6.2.2一般的分段線性判別函數(shù) 6.3二次判別函數(shù) 6.4多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.4.1神經(jīng)元與感知器 6.4.2用多個(gè)感知器實(shí)現(xiàn)非線性分類 6.4.3反向傳播算法 6.4.4多層感知器網(wǎng)絡(luò)用于模式識(shí)別 6.4.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇 6.4.6前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)模式識(shí)別方法的關(guān)系 6.4.7人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般知識(shí) 6.5支持向量機(jī) 6.5.1廣義線性判別函數(shù) 6.5.2核函數(shù)變換與支持向量機(jī) 6.5.3支持向量機(jī)早期應(yīng)用舉例 6.5.4支持向量機(jī)的實(shí)現(xiàn)算法 6.5.5多類支持向量機(jī) 6.5.6用于函數(shù)擬合的支持向量機(jī)支持向量回歸 6.6核函數(shù)機(jī)器 6.6.1大間隔機(jī)器與核函數(shù)機(jī)器 6.6.2核Fisher判別 6.6.3中心支持向量機(jī) 6.7討論 第7章統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論概要 7.1引言 7.2機(jī)器學(xué)習(xí)問題的提法 7.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)問題的函數(shù)估計(jì)表示 7.2.2經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)小化原則及其存在的問題 7.3學(xué)習(xí)過程的一致性 7.4函數(shù)集的容量與VC維 7.5推廣能力的界與結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)小化原則 7.6支持向量機(jī)的理論分析 7.7不適定問題和正則化方法簡(jiǎn)介 7.7.1不適定問題 7.7.2正則化方法 7.7.3常見的正則化方法 7.8討論 第8章非參數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)器與集成學(xué)習(xí) 8.1引言 8.2近鄰法 8.2.1近鄰法 8.2.2k近鄰法 8.2.3近鄰法的快速算法 8.2.4剪輯近鄰法 8.2.5壓縮近鄰法 8.3決策樹與隨機(jī)森林 8.3.1非數(shù)值特征的量化 8.3.2決策樹 8.3.3過學(xué)習(xí)與決策樹的剪枝 8.3.4隨機(jī)森林 8.4Boosting集成學(xué)習(xí) 8.5討論 第9章特征選擇 9.1引言 9.2用于分類的特征評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 9.2.1基于類內(nèi)類間距離的可分性判據(jù) 9.2.2基于概率分布的可分性判據(jù) 9.2.3基于熵的可分性判據(jù) 9.2.4利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)作為可分性判據(jù) 9.3特征選擇的算法 9.4特征選擇的次優(yōu)算法 9.5遺傳算法 9.6包裹法: 以分類性能為準(zhǔn)則的特征選擇方法 9.7討論 第10章特征提取與降維表示 10.1引言 10.2基于類別可分性判據(jù)的特征提取 10.3主成分分析 10.4KarhunenLoève變換 10.4.1KL變換 10.4.2用于監(jiān)督模式識(shí)別的KL變換 10.5用本征臉作為人臉識(shí)別的特征 10.6高維數(shù)據(jù)的低維可視化 10.7多維尺度(MDS)法 10.7.1MDS的基本概念 10.7.2古典尺度法 10.7.3度量型MDS 10.7.4非度量型MDS 10.7.5MDS在模式識(shí)別中的應(yīng)用舉例 10.8非線性特征變換方法簡(jiǎn)介 10.8.1核主成分分析(KPCA) 10.8.2IsoMap方法和LLE方法 10.9tSNE降維可視化方法 10.10討論 第11章非監(jiān)督學(xué)習(xí)與聚類 11.1引言 11.2基于模型的聚類方法 11.3混合模型的估計(jì) 11.3.1混合密度的似然估計(jì) 11.3.2混合正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì) 11.4動(dòng)態(tài)聚類算法 11.4.1C均值算法(K均值算法) 11.4.2ISODATA方法 11.4.3基于核的動(dòng)態(tài)聚類算法 11.5模糊聚類方法 11.5.1模糊集的基本知識(shí) 11.5.2模糊C均值算法 11.5.3改進(jìn)的模糊C均值算法 11.6分級(jí)聚類方法 11.7自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 11.7.1SOM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 11.7.2SOM學(xué)習(xí)算法和自組織特性 11.7.3SOM網(wǎng)絡(luò)用于模式識(shí)別 11.8一致聚類方法 11.9討論 第12章深度學(xué)習(xí) 12.1引言 12.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回顧 12.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 12.3.1卷積層 12.3.2匯集(池化) 12.3.3深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 12.3.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化和幾個(gè)代表性模型 12.3.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非圖像數(shù)據(jù)上的應(yīng)用舉例 12.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN) 12.4.1Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 12.4.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 12.5長(zhǎng)短時(shí)記憶模型(LSTM) 12.6自編碼器、限制性玻爾茲曼機(jī)與深度信念網(wǎng)絡(luò) 12.6.1自編碼器 12.6.2用多層自編碼器構(gòu)造深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 12.6.3限制性玻爾茲曼機(jī)(RBM) 12.6.4深度自編碼器與深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN) 12.7生成模型 12.7.1變分自編碼器(VAE) 12.7.2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN) 12.8綜合應(yīng)用舉例 12.8.1中文病歷文本生成 12.8.2人工基因調(diào)控元件的生成 12.9深度學(xué)習(xí)算法中的部分常用技巧 12.10討論 第13章模式識(shí)別系統(tǒng)的評(píng)價(jià) 13.1引言 13.2監(jiān)督模式識(shí)別的錯(cuò)誤率估計(jì) 13.2.1訓(xùn)練錯(cuò)誤率 13.2.2測(cè)試錯(cuò)誤率 13.2.3交叉驗(yàn)證 13.2.4自舉法與0.632估計(jì) 13.3有限樣本下錯(cuò)誤率的區(qū)間估計(jì) 13.3.1問題的提出 13.3.2用擾動(dòng)重采樣估計(jì)SVM錯(cuò)誤率的置信區(qū)間 13.4特征提取與選擇對(duì)分類器性能估計(jì)的影響 13.5用分類性能進(jìn)行關(guān)系推斷 13.6非監(jiān)督模式識(shí)別系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià) 13.6.1聚類質(zhì)量的評(píng)價(jià) 13.6.2聚類結(jié)果的比較 13.7討論 第14章常用模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)軟件平臺(tái) 14.1引言 14.2Python中的模式識(shí)別工具包 14.2.1sklearn中的回歸方法使用舉例 14.2.2sklearn中的分類方法使用舉例 14.2.3Python下的深度學(xué)習(xí)編程舉例 14.2.4國(guó)內(nèi)研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)簡(jiǎn)介 14.3MATLAB中的模式識(shí)別工具包 14.3.1MATLAB中的回歸方法使用舉例 14.3.2MATLAB中的分類方法使用舉例 14.4R中的模式識(shí)別工具包 14.4.1R中的回歸方法使用舉例 14.4.2R中的分類方法使用舉例 14.5討論 第15章討論: 模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能 15.1模式識(shí)別 15.2機(jī)器學(xué)習(xí) 15.3多元分析 15.4人工智能 15.5展望 參考文獻(xiàn) 后記 索引
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