Learning From Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Machine learning allows computational systems to adaptively improve their performance with experience accumulated from the observed data. Its techniques are widely applied in engineering, science, finance, and commerce. This book is designed for a short course on machine learning. It is a short course, not a hurried course. From over a decade of teaching this material, we have distilled what we believe to be the core topics that every student of the subject should know. We chose the title `learning from data' that faithfully describes what the subject is about, and made it a point to cover the topics in a story-like fashion. Our hope is that the reader can learn all the fundamentals of the subject by reading the book cover to cover. ---- Learning from data has distinct theoretical and practical tracks. In this book, we balance the theoretical and the practical, the mathematical and the heuristic. Our criterion for inclusion is relevance. Theory that establishes the conceptual framework for learning is included, and so are heuristics that impact the performance of real learning systems. ---- Learning from data is a very dynamic field. Some of the hot techniques and theories at times become just fads, and others gain traction and become part of the field. What we have emphasized in this book are the necessary fundamentals that give any student of learning from data a solid foundation, and enable him or her to venture out and explore further techniques and theories, or perhaps to contribute their own. ---- The authors are professors at California Institute of Technology (Caltech), Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), and National Taiwan University (NTU), where this book is the main text for their popular courses on machine learning. The authors also consult extensively with financial and commercial companies on machine learning applications, and have led winning teams in machine learning competitions.
作者简介
目录信息
Chapter 2. Training versus Testing
Chapter 3. The Linear Model
Chapter 4. Overfitting
Chapter 5. Three Learning Principles
· · · · · · (收起)
读后感
在CIT的机器学习和数据挖掘课程上看到这本书，目录看起来很不错，应该比Andrew Ng课程更偏重理论些。这本书就是CIT课程授课内容的总结，这种书看起来比直接看教材要容易多，只是一直没有找到这本书，请问有人有电子版吗？
评分在CIT的机器学习和数据挖掘课程上看到这本书，目录看起来很不错，应该比Andrew Ng课程更偏重理论些。这本书就是CIT课程授课内容的总结，这种书看起来比直接看教材要容易多，只是一直没有找到这本书，请问有人有电子版吗？
评分前后历时半年多，总算把LFD的习题整理完了，除了第六章，第八章和第九章少部分习题以外，其他所有习题均已完成。教材的上半部分（第一章到第五章）是精髓，补充部分（第六章到第九章）有部分章节稍显仓促，而且有一些小错误，第九章部分实际应用可能较少，但是总的来说，本书绝...
评分前后历时半年多，总算把LFD的习题整理完了，除了第六章，第八章和第九章少部分习题以外，其他所有习题均已完成。教材的上半部分（第一章到第五章）是精髓，补充部分（第六章到第九章）有部分章节稍显仓促，而且有一些小错误，第九章部分实际应用可能较少，但是总的来说，本书绝...
评分前后历时半年多，总算把LFD的习题整理完了，除了第六章，第八章和第九章少部分习题以外，其他所有习题均已完成。教材的上半部分（第一章到第五章）是精髓，补充部分（第六章到第九章）有部分章节稍显仓促，而且有一些小错误，第九章部分实际应用可能较少，但是总的来说，本书绝...
用户评价
这本书的封面设计就透露出一种扎实可靠的气息，没有花里胡哨的装饰，只有书名和作者的名字，以及一些简约的学术插画。拿到手里，它的厚度也相当可观，让人心生期待，相信里面一定蕴含着丰富的知识。我翻开第一页，映入眼帘的是清晰的目录，它以一种非常有条理的方式将整个学科的脉络展现在读者面前，从基础的概念到复杂的算法，再到实际的应用，几乎涵盖了机器学习领域的所有重要方面。作者在开篇就强调了“学习”的重要性，这让我感到非常亲切，因为我本身就是冲着学习这个目的来的。我期待这本书能够帮助我系统地建立起对机器学习的认知框架，理解其核心思想和运作原理。我尤其对那些关于如何评估模型性能、如何避免过拟合以及如何选择合适的算法的部分感到好奇，因为这些都是我在实践中经常遇到的难题。我相信，通过这本书的引导，我能够找到解决这些问题的有效方法，并对机器学习的应用场景有更深入的理解。这本书的排版也十分考究，字体大小适中，行距合理，阅读起来非常舒适，不会感到眼睛疲劳。虽然我才刚刚开始阅读，但已经能感受到作者在内容组织和呈现上的用心良苦。
评分作为一名拥有多年软件开发经验的工程师，我一直对人工智能和机器学习领域充满兴趣，并希望能够将这些技术应用到我的工作中。这本书以其扎实的内容和前沿的视角，为我提供了一个绝佳的学习平台。作者在书中对于各种机器学习算法的深入剖析，让我对这些算法的数学原理和实现细节有了更清晰的认识。我特别欣赏他对模型评估和选择的详尽指导，包括了各种评估指标的计算方法和适用场景，以及如何通过交叉验证等技术来提高模型的泛化能力。这对于我来说非常实用，因为我经常需要在不同的场景下选择最适合的算法。书中关于正则化、交叉验证等提高模型泛化能力的技术的讲解，也让我对如何避免过拟合有了更清晰的认识。我非常期待在接下来的阅读中，能够学习到更多关于深度学习、强化学习以及自然语言处理等前沿领域的内容，并了解如何将这些技术应用到实际的工程项目中。
评分这本书的深度和广度都让我感到非常惊喜。作者在书中对于机器学习核心概念的讲解，既严谨又易懂，尤其是他对“特征选择”和“模型正则化”的深入阐述，让我对如何构建高性能、可泛化的模型有了更深刻的理解。我尤其欣赏他对不同算法的比较分析，通过具体的例子展示了各种算法的优缺点和适用场景，这对于我在实际项目中选择合适的算法提供了宝贵的参考。书中关于数据预处理的详细指导，包括缺失值处理、异常值检测、特征编码等，也为我解决了许多实际应用中的难题。我之前在处理真实数据时，经常会遇到这些问题，但总是不知道如何有效地解决。这本书的出现，无疑为我解决了这些难题。我非常期待在后续的阅读中，能够学习到更多关于集成学习、深度学习以及自然语言处理等前沿领域的内容，并了解如何将这些技术应用到实际的工程项目中。
评分在接触这本书之前，我曾尝试过一些零散的在线课程和博客文章，但总感觉缺乏系统性，很多概念的理解都比较浅显。这本书就像一座知识的灯塔，为我指明了前进的方向。作者的写作风格非常严谨，但又不失清晰易懂，这对于初学者来说至关重要。他善于从最基本的概念出发，循序渐进地引导读者理解复杂的理论。我特别喜欢他对于统计学在机器学习中作用的阐述，这部分内容让我深刻理解了数据的重要性以及如何从数据中提取有用的信息。他引用了大量的真实案例和研究成果，这不仅增加了内容的趣味性，也让我对书中的理论有了更直观的感受。我尤其对书中所介绍的几种经典机器学习算法的推导过程印象深刻，作者通过详细的数学推导和直观的图示，将抽象的算法原理变得易于理解。这不像我之前看过的那些只给出公式而不解释来源的书籍，这本书真正做到了“授人以渔”。我期待在后续的阅读中，能够学习到更多关于深度学习、强化学习等前沿领域的知识，并了解它们是如何建立在这些基础理论之上的。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本启蒙读物，它点燃了我对机器学习更深层次探索的兴趣。
评分一直以来，我对如何从海量数据中挖掘有价值的信息抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的学习方法。这本书以其详实的内容和清晰的逻辑，为我提供了绝佳的学习路径。作者在书中对于“学习”这一概念的深入探讨，让我对机器学习的本质有了更深刻的理解。他不仅介绍了算法本身，更重要的是阐述了数据在模型构建和优化过程中的核心作用，以及如何有效地处理和分析数据。我特别欣赏他对于特征工程的详细讲解，包括如何选择、提取和转换特征，以提升模型的性能。这部分内容对于实际应用来说至关重要。书中对于模型评估和选择的指导也让我受益匪浅，他详细介绍了各种评估指标的计算方法和适用场景，以及如何通过交叉验证等技术来提高模型的泛化能力。我之前在模型选择上经常感到迷茫，不知道哪种算法更适合我的数据，这本书无疑为我提供了有力的指导。此外，书中对于正则化、交叉验证等提高模型泛化能力的技术的讲解，也让我对如何避免过拟合有了更清晰的认识。我非常期待在接下来的阅读中，能够学习到更多关于集成学习、神经网络以及深度学习的内容，并了解如何将这些技术应用到实际的工程项目中。
评分我是一名正在攻读计算机科学专业的学生，对人工智能和机器学习领域充满热情，一直渴望能够系统地学习这门学科。这本书的到来，无疑为我打开了一扇通往知识殿堂的大门。作者在书中对于机器学习的定义、基本概念以及发展历程的梳理，非常详尽和到位，让我对整个学科有了宏观的认识。我尤其喜欢他对数学基础知识的强调，如线性代数、概率论和微积分在机器学习中的应用，这让我明白了学习理论知识的重要性。书中对于监督学习、无监督学习和强化学习这三大分支的详细介绍，以及每种学习方式下代表性算法的讲解，都让我受益匪浅。我对于如何理解和实现这些算法的原理，以及它们之间的联系和区别，有了更清晰的认识。这本书的案例分析也做得非常出色，通过具体的实例，将抽象的理论知识具象化，让我更容易理解算法的实际应用。我期待在后续的学习中，能够掌握更多高级的机器学习技术，并能够将这些知识融会贯通，运用到自己的研究和项目中。
评分作为一个在实际工作中经常需要处理和分析数据的程序员，我一直希望能够系统地学习机器学习的相关知识，以便更好地利用数据来解决业务问题。这本书的出现，可以说是恰逢其时。作者在书中对于各种机器学习算法的分类和介绍，逻辑清晰，条理分明。我特别喜欢他对线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等经典算法的深入剖析，不仅讲解了算法的原理，还详细介绍了它们的数学推导过程和优缺点。这让我对这些算法有了更深刻的理解，不再仅仅是停留在“使用”的层面。书中关于模型评估和选择的部分也给了我很多启发，他介绍的各种评估指标，如准确率、召回率、F1值、AUC等，以及如何根据具体问题选择合适的指标，都非常有实践价值。我之前在模型选择上经常感到迷茫，不知道哪种算法更适合我的数据，这本书无疑为我提供了有力的指导。此外，书中对于正则化、交叉验证等提高模型泛化能力的技术的讲解，也让我对如何避免过拟合有了更清晰的认识。我非常期待在接下来的阅读中，能够学习到更多关于集成学习、神经网络以及深度学习的内容，并了解如何将这些技术应用到实际的工程项目中。
评分我是一位对人工智能领域充满好奇的业余爱好者，平时会阅读一些相关的文章和技术报告，但总感觉自己在理论层面还存在许多盲点。这本书的出现，恰好填补了我这方面的空白。作者在书中对于“数据驱动”这一核心理念的强调，让我受益匪浅。他通过一系列生动的例子，解释了数据在机器学习模型构建和优化过程中的关键作用，以及如何有效地收集、预处理和利用数据。我尤其欣赏他对不同类型数据的处理方法的介绍，这包括了文本数据、图像数据以及时间序列数据等，并详细说明了针对不同数据特点所应采用的特征工程技术。书中对于统计学和概率论在机器学习中的应用的阐述也十分到位，这让我明白了许多算法背后隐藏的数学原理。我一直对如何评估一个机器学习模型的性能感到困惑，这本书在这方面提供了非常详尽的指导，包括了各种评估指标的计算方法和适用场景，以及如何通过交叉验证等技术来提高模型的泛化能力。我希望通过这本书的学习，能够掌握构建高性能机器学习模型的实用技巧，并能够自信地将这些知识应用到实际项目中。
评分对于我这个刚刚步入数据科学领域的新人来说，这本书简直就是一份宝贵的礼物。作者的写作风格非常平易近人，即使是对于一些复杂的概念，也能用清晰易懂的语言进行解释。我最喜欢的是书中对于“偏差-方差权衡”的详细阐述，这让我对模型过拟合和欠拟合有了更深入的理解，并掌握了如何通过调整模型复杂度来优化性能。此外，书中关于不同类型数据的预处理方法，如缺失值填充、异常值检测和特征缩放等，也为我提供了非常实用的指导。我之前在处理实际数据时，经常会遇到这些问题，但总是不知道如何有效地解决。这本书的出现，无疑为我解决了这些难题。我尤其对书中关于模型可解释性的讨论感到好奇，了解模型是如何做出决策，这对于建立用户信任和进行模型调试至关重要。我非常期待在后续的阅读中，能够学习到更多关于无监督学习算法，如聚类和降维技术，并了解它们在数据探索和可视化中的应用。
评分我一直对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴趣，但之前接触的资料大多比较碎片化，缺乏系统性。这本书的出现，恰好填补了我这方面的空白。作者在书中对于机器学习的定义、基本概念以及发展历程的梳理，非常详尽和到位，让我对整个学科有了宏观的认识。我尤其喜欢他对数学基础知识的强调，如线性代数、概率论和微积分在机器学习中的应用，这让我明白了学习理论知识的重要性。书中对于监督学习、无监督学习和强化学习这三大分支的详细介绍，以及每种学习方式下代表性算法的讲解，都让我受益匪浅。我对于如何理解和实现这些算法的原理，以及它们之间的联系和区别，有了更清晰的认识。这本书的案例分析也做得非常出色，通过具体的实例，将抽象的理论知识具象化，让我更容易理解算法的实际应用。我期待在后续的学习中，能够掌握更多高级的机器学习技术，并能够将这些知识融会贯通，运用到自己的研究和项目中。
评分一些面试的同学，上来就长篇大论各种算法，特别适合这本书。1.为什么学习有效；2.VC bound&bias var tradeoff；3.overfitting®ularization；4.cross validation；至少要完全懂这四个……
评分主要是讲机器学习的理论的。包括为什么能学习，怎么学习，如何提高学习效率（印象中好像是这几大部分）
评分林轩田的coursera
评分因为看的是原版，还挺舒服. 第一章给出学习问题的一般形式和学习问题的可行性: a) 经验风险和期望风险的gap多少; b) 经验风险能不能很小. hoeffding不等式回答了a, b则需要分析模型的归纳偏置和数据的分布是不是一致. 第二章介绍VC维, 泛化误差界， 以此定义形式化地分析模型复杂度、样本复杂度等问题; 第三章介绍工业界流行的线性模型，关于非线性变换的处理是否过度问题可以回到VC维，以理论的上界为指导，learn from data. 第四章介绍过拟合，理论分析了产生过拟合的原因，然而理论上的界过于general。模型选择时仍然是用经验风险来预估期望风险
评分besides too concise and short, this is a very good book.
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