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出版者:清华大学

作者:李政

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-10-1

价格:25

装帧:

isbn号码:9787302008132

丛书系列:

图书标签:

• 智能ABC
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• 思维训练

《机器学习实战：从零构建智能系统》 本书并非一本关于特定输入法软件的教程，而是旨在为读者提供一个全面、深入的学习框架，以理解和实践机器学习的核心概念与技术。我们将带领您踏上一段激动人心的旅程，从最基础的数学原理出发，逐步构建起能够学习、适应并解决复杂问题的智能系统。 核心内容概述： 第一部分：智能的基石——数学与统计 线性代数： 深入理解向量、矩阵及其运算，它们是构建机器学习模型不可或缺的数学语言。我们将通过实例讲解如何利用线性代数进行数据表示、降维以及理解模型参数。 微积分： 学习导数、梯度等概念，这是理解模型优化算法（如梯度下降）的关键。我们将直观地解释如何通过微积分来找到模型的最优解。 概率论与统计学： 掌握概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等基本概念，理解不确定性在数据中的作用，以及如何进行统计推断。这将帮助我们理解模型的鲁棒性和泛化能力。 第二部分：机器学习的算法宝库 监督学习： 回归算法： 从简单的线性回归到更复杂的岭回归、Lasso回归，理解如何预测连续数值。我们将探讨过拟合与欠拟合问题，以及正则化技术。 分类算法： 详尽介绍逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及K近邻（KNN）算法。我们将深入剖析每种算法的工作原理，并通过代码实现来展示其应用。 集成学习： 学习Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等技术，如何将多个弱学习器组合成一个强大的模型，显著提升预测精度。 无监督学习： 聚类算法： 掌握K-Means、DBSCAN等算法，理解如何发现数据中的隐藏结构和模式，无需预先标记。 降维算法： 学习主成分分析（PCA）和t-SNE等技术，如何减少数据的维度，便于可视化和加速模型训练，同时尽可能保留重要信息。 深度学习入门： 神经网络基础： 介绍感知机、多层感知机（MLP）的结构和工作原理，理解激活函数、损失函数和反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）： 重点讲解CNN在图像识别和处理中的强大能力，包括卷积层、池化层、全连接层等关键组件。 循环神经网络（RNN）： 探索RNN在序列数据（如文本、时间序列）处理中的应用，理解其处理长序列数据的机制。 第三部分：从理论到实践——模型构建与优化 数据预处理与特征工程： 学习如何清洗、转换和选择数据特征，这是构建高效模型的重要前提。包括缺失值处理、特征缩放、独热编码等。 模型评估与选择： 掌握各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC）以及交叉验证等技术，确保模型性能的可靠性。 超参数调优： 学习网格搜索、随机搜索等技术，寻找最佳的模型超参数组合。 实际项目演练： 通过一系列贴近实际应用场景的项目，如图像分类、文本情感分析、房价预测、推荐系统等，巩固所学知识，并锻炼解决实际问题的能力。我们将从数据获取、模型选择、训练、评估到部署，全流程指导。 本书特色： 循序渐进： 内容从基础数学原理到复杂的深度学习模型，结构清晰，易于理解。 代码驱动： 大量使用Python及其主流库（如NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）进行代码实现，让读者亲手实践。 案例丰富： 结合多个真实世界的数据集和应用场景，帮助读者建立直观的理解。 理论与实践并重： 既深入讲解算法背后的数学原理，又注重实际操作和模型构建。 面向未来： 覆盖了当前人工智能领域最热门的技术和应用趋势。 无论您是想深入了解人工智能的奥秘，还是希望掌握构建智能系统的实战技能，亦或是希望为您的职业生涯增添一项核心竞争力，《机器学习实战：从零构建智能系统》都将是您不可或缺的学习伴侣。本书将帮助您解锁数据的潜力，创造更智能的未来。

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我必须指出，这本书的售后支持和配套资源几乎为零。在阅读过程中，我遇到了几个非常棘手的概念疑问，理论上，一本优秀的教程应该提供线上论坛、勘误表或者至少是作者的联系方式以供读者交流。然而，这本书在这方面做得非常彻底——什么都没有。我感觉自己像是一个人被扔到了一个没有地图的迷宫里，手里拿着一本描述不清的指南，却找不到任何求助的出口。那些书中遗漏的、模棱两可的地方，在没有外部资源佐证的情况下，根本无法自行解决。这种“买了就等于被抛弃”的服务态度，让读者对作者和出版社的专业性产生了极大的不信任感。一本好的教程，其价值不仅在于纸上的文字，更在于它背后所构建的学习生态系统。这本书显然缺乏这一关键要素，使得原本学习曲线就比较陡峭的内容，变得更加难以逾越。我花钱购买的，本应是一整套的学习体验，而不是孤零零的一本“砖头书”。

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我承认，我对这本书的期待值可能设定得太高了，毕竟名字听起来很有科技感。然而，实际阅读体验却让人感觉像是在啃一块干巴巴的冷馒头。内容方面，简直是故作高深。作者似乎沉迷于堆砌一些我根本不理解的术语和缩写，却鲜少用平实的语言来解释核心概念。每当我觉得自己快要抓住某个关键点时，作者又会突然跳跃到另一个毫不相关的领域，留下一头雾水的读者在原地踏步。举个例子，在介绍一个基础功能时，他竟然引用了一大段晦涩难懂的数学公式，但后续的章节里却完全没有用到这个公式的任何推导或应用实例，让人不禁怀疑这些内容是为了凑页数而硬塞进去的“水分”。我尝试着按照书中的步骤进行实践操作，结果发现很多描述都停留在理论层面，缺乏实际操作的截图或者详细的步骤拆解。这对于一个初学者来说，无疑是致命的缺陷。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说更像是一场与作者思维跳跃速度的赛跑，而我显然跟不上。

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这本书的语言风格，简直像是在听一位年长的教授用一种极其老派、不近人情的语调进行长篇大论。它充满了陈旧的表达方式和过时的案例，完全没有体现出任何对当下行业发展趋势的关注。我希望得到的是一个能指导我适应未来趋势的指南，而不是一本被时间遗忘的文物。书中的案例分析，选取的都是我根本不熟悉的旧项目或者早就被市场淘汰的技术栈。每次我试图将书中的知识点与当前业界正在使用的工具进行关联时，都会发现两者之间存在着巨大的鸿沟。这让我感到非常困惑：这本书到底想教给读者什么？是历史知识，还是实用技能？如果想学习历史，大可以去看专门的历史书籍；如果想学习实用的东西，那么这本书提供的知识点更新速度慢得令人发指。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，上网搜索作者提到的那些“核心概念”的现代版本，这极大地打断了阅读的流畅性，也暴露了原书内容的时效性问题。这是一本不接地气的“教程”。

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从结构逻辑上来看，这本书的组织结构可以说是非常松散和自我中心的。作者似乎没有站在学习者的角度去设计学习路径，而是完全按照他自己思考问题的顺序来组织材料。这导致了知识点的出现顺序非常反直觉。比如，它在第三章才开始介绍一个至关重要的基础概念，而这个概念却是后续所有高级章节赖以建立的基石。结果就是，我在阅读第二章时，必须不断地猜测和脑补那些尚未介绍的概念的含义，阅读体验充满了不确定性和挫败感。我不得不频繁地翻阅后面的章节，甚至不得不去其他更专业的书籍里查找这个基础知识的清晰定义，然后再回来继续阅读。这种“逆向学习”的过程，极大地消耗了学习的热情和时间。一本好的教程应该像一条设计精良的河流，引导学习者平稳、自然地进入知识的海洋，而不是像一个布满障碍的沼泽地，每走一步都需要费力地拔出脚来。这本书的结构设计，严重违背了教育学的基本原则。

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这本书的排版简直是灾难！封面设计得像上个世纪八十年代的教科书，灰蒙蒙的，一点活力都没有。拿到手里沉甸甸的，还以为是多么深奥的理论著作，结果翻开内页，那种粗糙的纸张和毫无美感的字体搭配，让人立刻失去了阅读的兴趣。更别提目录的编排了，逻辑混乱得让人摸不着头脑，章节之间的衔接生硬得像被人硬生生地扯断了，根本不像是一本经过专业编辑润色的作品。我本来是想找一本能系统学习新技能的指南，结果这份“教程”更像是一堆零散笔记的堆砌。那些图示，如果能用图示来形容的话，简直就是火柴人级别的简笔画，根本无法清晰地展示操作步骤或原理结构。我花了整整一个下午试图从中找出一些阅读的乐趣，但最终只收获了眼睛的疲劳和对印刷质量深深的叹息。这本书的制作工艺，实在是对不起它封面上所标榜的“教程”二字，更别提什么“智能”二字了，从内到外都透露着一种过时的、粗制滥造的气息。我强烈建议出版方重新进行设计和排版，否则这本书的市场竞争力几乎为零。

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