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出版者:华南理工大学出版社

作者:龙冬阳

出品人:

页数:395

译者:

出版时间:2006-2

价格:35.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787562322269

丛书系列:

图书标签:

• 网络安全
• 信息安全
• 网络技术
• 安全技术
• 应用安全
• 渗透测试
• 漏洞分析
• 安全防护
• 数据安全
• 威胁情报

《机器学习算法原理与实践》 本书旨在深入剖析机器学习的核心算法，从理论基石到实际应用，为读者构建一个全面而扎实的知识体系。不同于市面上常见的仅聚焦于工具库使用的书籍，《机器学习算法原理与实践》将重心放在算法的数学原理、内在逻辑以及不同算法之间的联系与区别上，强调“知其然，更知其所以然”。 内容概述： 本书内容结构清晰，循序渐进，从基础概念入手，逐步深入到复杂的算法模型。 第一部分：机器学习基础 引言： 阐述机器学习的定义、发展历程、基本范式（监督学习、无监督学习、强化学习）以及其在现代科技中的重要地位。 数据预处理与特征工程： 详细讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征缩放、编码技术（独热编码、标签编码等）以及特征选择和降维（PCA、LDA）等关键步骤，强调数据质量对模型性能的影响。 模型评估与选择： 介绍常用的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等），以及交叉验证、留出法等模型评估策略，帮助读者客观地衡量模型的好坏。 第二部分：经典监督学习算法 线性模型： 深度解析线性回归和逻辑回归的数学推导，包括损失函数、梯度下降优化算法，并讨论正则化（L1、L2）的作用。 支持向量机（SVM）： 详细阐述SVM的核心思想，核技巧（线性核、多项式核、径向基核）的原理，以及软间隔和硬间隔的概念。 决策树与集成学习： 讲解决策树的构建原理（ID3、C4.5、CART算法），包括信息增益、增益率、基尼系数等分裂准则。在此基础上，深入探讨集成学习的强大之处，详细介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines，包括XGBoost和LightGBM）的原理和实践。 朴素贝叶斯： 剖析贝叶斯定理在分类问题中的应用，以及朴素贝叶斯假设的由来和局限性。 第三部分：无监督学习算法 聚类算法： 详细介绍K-Means算法的原理、收敛性以及如何选择K值。同时，探讨层次聚类（凝聚型和分裂型）和基于密度的聚类（DBSCAN）的优缺点。 降维算法： 除了第一部分提到的PCA，本部分将重点介绍非负矩阵分解（NMF）等其他降维技术。 关联规则挖掘： 讲解Apriori算法，用于发现数据集中项之间的有趣关联。 第四部分：神经网络与深度学习基础 感知机与神经网络基础： 从最基本的感知机模型讲起，介绍多层感知机（MLP）的结构、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的选择，以及反向传播算法的原理。 卷积神经网络（CNN）： 深入讲解CNN的核心组件，包括卷积层、池化层、全连接层，以及其在图像识别领域的成功应用。 循环神经网络（RNN）： 介绍RNN的结构，如何处理序列数据，并讨论其变体如LSTM和GRU，以解决梯度消失/爆炸问题。 第五部分：实践应用与进阶主题 模型调优与超参数优化： 探讨网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数搜索方法，以及交叉验证在调优中的作用。 处理不平衡数据集： 介绍过采样、欠采样、SMOTE等方法。 模型解释性（XAI）： 探讨如何理解和解释复杂模型的决策过程，例如LIME和SHAP等方法。 实战案例分析： 结合实际数据集，演示如何运用书中讲解的算法解决具体问题，例如文本分类、图像识别、推荐系统等。 本书特色： 强调数学原理： 每一种算法都从其数学基础出发，进行严谨的推导，帮助读者理解算法的本质。 代码示例与可视化： 提供高质量的Python代码示例，并结合图表和可视化工具，直观地展示算法的运行过程和结果。 循序渐进的难度： 内容设计符合学习规律，从易到难，适合具有一定数学和编程基础的初学者，也为有经验的开发者提供深入的参考。 理论与实践并重： 不仅讲解算法的原理，更注重指导读者如何将算法应用于实际问题，解决现实挑战。 批判性思维培养： 引导读者理解不同算法的优缺点、适用场景，以及模型可能存在的偏见和局限性。 本书旨在成为一本机器学习领域的权威参考书，帮助读者在快速发展的AI浪潮中，建立起坚实的技术根基，从而能够独立地设计、实现和优化各种机器学习模型，解决更复杂、更具挑战性的问题。

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这本书的阅读体验相当“硬核”，简直就像在攀登一座技术高峰。我特别欣赏作者在描述加密算法和协议安全时所展现出的那种近乎偏执的精确性。例如，在讲解哈希碰撞攻击时，书中不仅给出了数学原理，还配上了详实的伪代码示例，即便是对密码学有一定基础的人，也能从中汲取到新的理解。然而，这种深入也带来了一定的阅读门槛，对于初学者而言，可能需要反复查阅相关的离散数学或数论知识才能完全消化。我发现，作者对于“安全左移”理念的推崇贯穿全书，他反复强调将安全措施融入到开发生命周期的早期阶段，而不是作为事后的补救措施。这种前瞻性的理念，对于正在进行DevSecOps转型的企业技术团队来说，无疑是一盏明灯。虽然有些章节读起来需要放慢速度，甚至需要边读边在本地环境中进行模拟操作，但最终的收获是巨大的，它真正教会了我如何“像攻击者一样思考”。

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这本书的行文风格非常像一位充满激情的行业布道者在分享他的“心法”。它不像某些教材那样板着面孔，而是充满了对当前安全行业乱象的深刻洞察和对未来趋势的积极展望。我尤其喜欢其中关于“人机协同安全防御”的章节，作者强调，无论技术如何发展，最终的防线还是由人来构筑，因此，安全意识的培养和组织文化的重要性被提升到了前所未有的高度。书中列举了多个现实世界中因人为失误导致的安全事件案例，分析得入木三分，让人在唏嘘之余，更多的是反思自身工作流程中的疏忽。从叙事结构上看，这本书更像是一系列主题演讲的集合，每个主题都围绕着“如何建立一个有韧性的信息系统”这一核心思想展开。对于那些刚刚踏入安全管理岗位，或者需要向高层汇报安全战略的专业人士，这本书提供了一套极具说服力的语言和逻辑框架，去阐述安全投入的长期价值。

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不得不说，这本书在“合规性与标准化”这一块的内容，处理得非常务实和接地气。我之前读过很多强调“最佳实践”的书籍，但它们往往忽略了不同行业、不同地域在监管要求上的巨大差异。然而，这本书却详细对比了GDPR、CCPA以及国内的等保2.0等关键法规的核心差异点，并将其与具体的技术控制措施进行了映射。这种“法规驱动技术落地”的思路，对于需要进行跨境业务安全建设的组织来说，简直是太及时了。书中提供了一个详细的对照表格，清晰地展示了哪些技术控制可以同时满足多个监管要求，极大地提高了合规工作的效率。此外，作者对供应链安全风险的剖析也十分到位，特别是对开源组件漏洞的管理流程建议，体现了对现代软件开发生态复杂性的深刻理解。这本书更像是一本高级合规审计人员的案头必备手册，实用性远超理论探讨的范畴。

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这本书的封面设计充满了未来感，深邃的蓝色调搭配跳动的代码流，让人立刻联想到数字世界的神秘与挑战。我原本以为这会是一本侧重于理论推导的学术专著，但翻开目录后发现，作者的思路非常开阔，它似乎试图构建一个宏大的信息安全生态图景。书中对各类新兴威胁的剖析，特别是针对物联网和工业控制系统的潜在风险点，描述得相当到位，让人不寒而栗。特别是它对“零信任架构”的探讨，不仅仅停留在概念层面，而是深入到了实践部署的难点和解决方案，这一点非常实用。作者的叙述风格是沉稳而严谨的，像一位经验丰富的老兵在向新兵讲解战场上的生存法则，没有过多的煽情，全是干货。读下来，我感觉自己的安全视角得到了极大的拓宽，不再局限于传统的防火墙和杀毒软件，而是开始关注数据生命周期中的每一个环节的脆弱性。对于希望从宏观层面理解现代网络安全格局的读者来说，这本书无疑提供了极佳的思考框架。

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这本书的视角相当“辩证”，它不盲目推崇任何单一技术，而是始终保持一种批判性的眼光审视安全工具的局限性。例如，在讨论AI在安全领域的应用时，作者没有把AI描绘成万能的救世主，而是坦诚地分析了AI模型可能被对抗性样本攻击误导的风险，以及“漂移”带来的隐患。这种诚实的态度，反而更增加了我作为读者的信任感。全书的语言风格偏向于口语化和思辨性，经常通过设问句引导读者去思考当前行业标准背后的合理性。我尤其喜欢它对“安全债务”概念的阐述，将其类比为技术债务，强调如果不及时偿还，会以更惨重的方式在未来爆发。这本书给我的感觉是，它更侧重于培养一种“系统性安全思维”，而不是单纯教授某项技术的使用说明书。它鼓励读者跳出日常的救火模式，去构建一个可持续演进的安全防御体系。

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