具体描述
北京机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式介绍机器学习中不同领域的研究进展。全书共分13章。第1章是关于机器学习的一个全局性综述。第2至第6章分别对统计学习、非监督学习、符号学习、强化学习和流形学习进行了综述，并穿插了作者的一些精彩工作。第7和第8章分别介绍了作者在集成学习和进化学习中某一具体话题上的研究成果。第9和第10章对数据挖掘中的一些问题进行了介绍和讨论。第11至第13章则对机器学习在模式识别、视频信息处理等领域的应用做了介绍。
本书可供计算机、自动化及相关专业的学生、教师、研究生和工程技术人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
这个其实是早年会议的报告合集，在学校参加这个会议的时候就觉得周老师在每个演讲人邀请的邀请方面经过精心挑选，基本上都是机器学习各方面的领军人物。算得上是这方面的一个中国当年优秀paper的报告会。所以自然文章内容也相当的实时性。
评分这个其实是早年会议的报告合集，在学校参加这个会议的时候就觉得周老师在每个演讲人邀请的邀请方面经过精心挑选，基本上都是机器学习各方面的领军人物。算得上是这方面的一个中国当年优秀paper的报告会。所以自然文章内容也相当的实时性。
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评分这个其实是早年会议的报告合集，在学校参加这个会议的时候就觉得周老师在每个演讲人邀请的邀请方面经过精心挑选，基本上都是机器学习各方面的领军人物。算得上是这方面的一个中国当年优秀paper的报告会。所以自然文章内容也相当的实时性。
用户评价
这本书的书名《机器学习及其应用》引起了我极大的兴趣。在当前数字化浪潮席卷全球的背景下，机器学习无疑是最具颠覆性的技术之一。我一直对人工智能领域抱有浓厚的兴趣，也知道机器学习是实现人工智能的关键驱动力。然而，我对这个领域的了解还停留在一些零散的科普知识层面，缺乏系统性的学习和深入的理解。我希望这本书能够成为我系统学习机器学习的起点。我期望书中能够清晰地阐述机器学习的基本概念，包括数据的表示、模型的训练过程、预测的原理等等。我特别希望能够理解不同类型的机器学习算法，比如监督学习中的回归和分类算法，无监督学习中的聚类和降维算法，以及强化学习的基本思想。对于每一种算法，我希望能够了解其核心思想、工作原理，以及它在解决实际问题时的优劣势。此外，我非常关注“应用”这个词，我希望这本书能够提供大量生动、具体的案例，展示机器学习如何在各个领域发挥重要作用。例如，在医学影像分析中如何辅助诊断，在金融领域如何进行风险评估和欺诈检测，在电商平台如何进行个性化推荐，在自动驾驶汽车中如何实现感知和决策等等。我希望通过这些真实的案例，能够更深刻地理解机器学习的价值，并激发我将其应用于我自己的学习和工作之中。我也期待书中能提供一些关于如何进行数据预处理、特征工程、模型评估和优化的实用技巧，让我在实践中能够更加得心应手。
评分《机器学习及其应用》这个书名，在我看来，精准地抓住了当前科技发展的核心脉搏。我对机器学习的兴趣，更多地源于它所带来的巨大潜力，以及它在改变我们生活方式和商业模式方面的作用。然而，对于许多非专业人士来说，机器学习似乎总蒙着一层抽象的面纱，让人难以窥探其究竟。我希望这本书能够有效地弥合这一知识鸿沟。我期待它能用一种清晰、逻辑性强的叙述方式，来解释机器学习的基本概念，比如有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的区别，以及它们各自适用的场景。我希望能够深入理解一些关键的算法，例如逻辑回归、决策树、支持向量机、K-Means聚类以及神经网络的原理。我尤其希望能够理解这些算法在数学层面的基础，但同时也需要以一种容易理解的方式呈现，避免过度的抽象化。更重要的是，“及其应用”这一点，是我阅读这本书的重点。我希望书中能涵盖大量不同领域、不同行业内的实际案例，例如在医疗诊断中的图像识别、在金融风控中的欺诈检测、在电商平台中的用户行为分析、在自然语言处理中的机器翻译等等。我希望通过这些案例，能够看到机器学习是如何被有效地部署和应用的，以及在实际应用中会遇到哪些挑战和解决方案。我也期待书中能够提供一些关于数据科学工作流的指导，包括数据收集、清洗、特征工程、模型选择、训练、评估和部署等方面的实用建议，使我能够更自信地踏上机器学习实践的道路。
评分我一直认为，机器学习是这个时代最令人兴奋的技术之一，它正在以前所未有的方式改变着我们的生活和工作。然而，对于我这样一个在非计算机科学领域工作的人来说，要理解并掌握它，确实存在一定的门槛。我希望《机器学习及其应用》这本书能够为我打开这扇门。我期望它能从最基础的概念入手，循序渐进地引导我进入机器学习的世界。我希望它能清晰地解释机器学习的几种主要学习范式，例如监督学习、无监督学习和强化学习，并给出它们各自适用的场景。在我看来，理解算法背后的原理比死记硬背公式更重要。我希望能够理解决策树是如何进行特征选择和划分数据的，支持向量机是如何找到最优分类超平面的，以及神经网络是如何通过多层结构来学习复杂模式的。更重要的是，我希望这本书能够提供一些实用的指导，告诉我如何在实际项目中应用这些知识。比如，如何处理缺失值、异常值，如何进行特征缩放和编码，如何选择合适的模型评估指标，以及如何进行超参数调优来提升模型性能。我非常期待书中能有丰富的案例研究，能够展示机器学习是如何在各个行业中发挥作用的。例如，如何利用机器学习进行图像识别、自然语言处理、客户流失预测、推荐系统构建等等。我希望通过这些案例，能够更直观地理解机器学习的强大能力，并激发我将这些技术应用到我自己的工作或研究中。
评分拿到《机器学习及其应用》这本书，我的第一感觉是它可能是我在深入理解这项技术道路上的一个重要里程碑。我承认，作为一个对技术趋势保持高度关注的读者，我对机器学习这个词汇并不陌生，但对其内在的运作机制和广泛的应用场景，却仍然感到有些迷茫。我希望这本书能够为我揭开机器学习的神秘面纱，让我能够从一个更高的视角去理解它。我期待它能首先梳理清楚机器学习的核心概念，例如什么是“学习”的过程，数据在其中扮演的角色，以及模型是如何从数据中提取模式的。我希望它能详细介绍几种主要的机器学习算法，例如线性模型、树模型、集成模型以及深度学习的一些基础结构，并能清晰地解释它们各自的适用范围和工作原理。更重要的是，我希望书中能够深入探讨机器学习的“应用”层面，用丰富的实例来展示这项技术是如何被巧妙地运用在各个行业，解决现实世界中的复杂问题。我特别希望能够看到一些关于推荐系统、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析等方面的具体应用案例，并且能够理解在这些案例中，是如何选择和调优相应的机器学习模型。同时，我对于模型训练中的一些关键环节，比如数据预处理、特征工程、模型评估和正则化等，也抱有很高的学习兴趣，希望书中能给出详实的指导和建议，让我能够真正具备将理论转化为实践的能力。
评分这本书的书名《机器学习及其应用》直接触及了我近期对科技发展趋势的高度关注。在信息爆炸的时代，机器学习作为一项能够从海量数据中提取价值、驱动智能化的核心技术，其重要性不言而喻。然而，作为一个在非技术领域工作的学习者，我深感自己在理解和应用机器学习方面存在知识的断层。我希望这本书能够成为连接我与机器学习世界的桥梁。我期待它能以一种清晰、易懂的方式，介绍机器学习的基本概念和核心理论，例如数据预处理、特征工程、模型训练、评估以及常见的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类算法等等。我希望能够理解这些算法的工作原理，它们是如何从数据中学习并做出预测的，以及它们各自的优缺点和适用场景。更吸引我的是“及其应用”这部分，我迫切希望了解机器学习是如何在实际生活中发挥作用的，例如在图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域的具体应用案例。我希望能通过这些生动的案例，更深刻地理解机器学习的价值和潜力，并从中获得启发，思考如何将其应用于我自己的工作领域，解决实际问题，提升效率和创新能力。
评分《机器学习及其应用》这个书名，让我联想到一个充满潜力和变革的时代。我一直对人工智能和数据科学领域抱有浓厚的兴趣，而机器学习无疑是这个领域的基石。我希望这本书能够为我系统地梳理机器学习的核心概念和方法论，让我能够从一个更加全面和深入的视角来理解这项技术。我期待它能从机器学习的基本定义入手，逐步引导我了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习这几种主要的学习范式，并能清晰地阐述它们之间的区别和联系。在算法层面，我希望能够深入学习常见的机器学习算法，例如回归模型、分类模型、聚类模型以及模型评估的常用指标，并理解它们的数学原理和适用场景。更重要的是，我非常关注“应用”的部分，我希望书中能够提供大量的真实世界案例，展示机器学习是如何被成功应用于各个领域的，例如在医疗诊断中的辅助决策，在金融领域的风险管理，在电商平台的个性化推荐，在自动驾驶技术中的环境感知等等。我希望通过这些案例，能够更直观地感受到机器学习的强大力量，并激发我对将其应用于我自己的工作和研究的兴趣。此外，我也希望书中能够包含一些关于数据预处理、特征工程、模型选择和调优的实用指导，让我能够为实际项目做好准备。
评分这本书的书名《机器学习及其应用》恰好是我当下非常渴望了解的领域。我对机器学习的兴趣，更多的是被它在解决现实世界复杂问题上的强大能力所吸引。我经常听到关于机器学习如何赋能各个行业的故事，但往往停留在结果层面，而对其内在的原理和实现方式，却知之甚少。我希望这本书能够成为我深入理解机器学习的“敲门砖”。我期待它能系统地介绍机器学习的基本原理，从最基础的概念，比如什么是模型、什么是训练、什么是预测，到更复杂的算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、聚类算法以及神经网络的各种变体。我希望能够理解这些算法的工作流程，以及它们是如何从数据中学习规律的。除了理论知识，我更看重的是“应用”的部分。我渴望了解机器学习是如何在实际场景中发挥作用的，我希望书中能包含丰富的案例分析，例如如何利用机器学习进行股票价格预测、如何识别垃圾邮件、如何为用户推荐商品、如何实现人脸识别等等。我希望通过这些案例，能够清晰地看到机器学习在不同领域的落地方式，以及它所带来的实际价值。同时，我也对如何进行数据预处理、特征工程、模型评估和调优等实践性环节非常感兴趣，希望能从书中获得一些实用的指导和技巧，让我能够将学到的知识应用到实际的项目中。
评分这本书的名字是《机器学习及其应用》，拿到它的时候，我脑海中闪过无数与“机器学习”相关的词汇：算法、模型、数据、预测、智能、自动化…… 我对这个领域一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得它高深莫测，像一座难以攀登的山峰。我曾在网上零散地学习过一些概念，看过一些科普视频，但总感觉缺乏一个系统性的框架，无法将这些知识点串联起来，更谈不上实际应用。市面上关于机器学习的书籍琳琅满目，各种算法的介绍、数学公式的推导，常常让我望而却步。我需要的，是一个能够引导我从入门到实践的向导，一个能让我理解“为什么”和“怎么做”的桥梁。我希望这本书能够像一位耐心而经验丰富的老师，循序渐进地讲解机器学习的核心原理，从最基础的概念讲起，例如监督学习、无监督学习、强化学习，再到常见的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等等。更重要的是，我渴望了解这些算法是如何工作的，它们背后的数学逻辑是什么，以及在什么场景下选择哪种算法更为合适。此外，我也非常期待书中能够包含丰富的案例分析，让我能够看到机器学习是如何解决现实世界中的各种问题的，比如图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控等等。如果书中还能提供一些实践的指导，比如如何收集和预处理数据，如何评估模型性能，如何进行模型调优，那将是锦上添花。总而言之，我希望能通过这本书，真正掌握机器学习这项强大的技术，并将其运用到我自己的项目中，开启一段全新的探索之旅。
评分当我翻开《机器学习及其应用》的封面，首先吸引我的是它简洁而富有力量的书名。我对机器学习的认知，很多时候停留在新闻报道和科幻电影中描绘的“智能”画面，总觉得距离现实生活还有些遥远。然而，我一直相信，任何前沿技术背后都有其严谨的理论基础和实际的落地场景。我希望这本书能够打破我这种模糊的认知，给我一个清晰的脉络。我期待它能从“什么是机器学习”这个最根本的问题开始，用通俗易懂的语言解释那些看似复杂的概念，避免过多的纯数学推导，而是更侧重于理解算法的逻辑和思想。例如，在讲解回归算法时，我希望它能解释清楚线性回归是如何通过拟合一条直线来预测连续值的，以及多项式回归又是如何处理非线性关系的。同样，对于分类算法，如逻辑回归和支持向量机，我希望能够理解它们是如何将数据划分到不同的类别中，以及它们各自的优缺点是什么。更重要的是，这本书能否告诉我，在实际的数据科学项目中，我们应该如何开始？从数据收集、清洗、特征工程，到模型选择、训练、评估，再到最终的模型部署，能否有一个完整的流程图，让我知道每一步该做什么？我特别关注书中关于“应用”的部分，我希望它能提供一些真实世界的案例，比如在医疗领域，机器学习如何帮助医生诊断疾病；在金融领域，它如何预测股票价格或识别欺诈行为；在零售行业，它如何优化库存管理或进行个性化推荐。我希望通过这些具体的案例，能够激发我对学习和实践的更大热情，让我看到机器学习不仅仅是理论，更是解决问题的强大工具。
评分《机器学习及其应用》这个书名，让我对这本书充满了期待。我一直对人工智能和数据科学领域的发展保持着高度的关注，而机器学习无疑是这个领域最核心、最具影响力的技术之一。然而，对于我这样一位对技术原理和数学推导并非十分精通的读者来说，学习机器学习常常感到有些吃力。我希望这本书能够以一种更加亲切和易于理解的方式，来介绍机器学习的基本概念和核心算法。我期待书中能够清晰地解释什么是机器学习，它有哪些主要的类型（如监督学习、无监督学习、强化学习），以及它们各自的应用场景。在算法方面，我希望能够深入了解一些经典的机器学习模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-Means聚类以及神经网络的基本结构，并能够理解它们是如何工作的，以及如何选择合适的模型来解决特定问题。更令我期待的是“及其应用”这部分内容，我非常希望书中能够提供丰富的实际案例，展示机器学习在各个行业中的广泛应用，比如在医疗健康领域辅助诊断，在金融领域进行风险评估，在互联网公司进行用户行为分析和个性化推荐，在自动驾驶汽车中实现环境感知和决策控制等等。我希望通过这些真实的案例，能够更直观地感受到机器学习的强大力量，并能够从中获得启发，思考如何将这些技术应用到我自己的工作或学习中，从而提升我的能力和解决问题的效率。
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