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出版者:北京邮电大学出版社

作者:韩力群

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2006-12

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787563513673

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 计算机
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• 应用

《机器学习实战指南》 简介： 本书是一本面向广大技术爱好者、在校学生以及希望转型人工智能领域的专业人士的实践性指南。它旨在以清晰易懂的方式，带领读者深入理解机器学习的核心概念，并掌握一系列常用的算法及其在实际问题中的应用。本书跳脱了枯燥的理论推导，转而侧重于动手实践，通过大量的代码示例和案例分析，帮助读者建立起对机器学习的直观认识和解决实际问题的能力。 核心内容概览： 本书将从基础概念入手，逐步深入，涵盖机器学习的各个重要方面。 第一部分：机器学习基础与数据预处理 机器学习的定义与分类： 我们将首先探讨什么是机器学习，以及它与传统编程的区别。随后，我们将详细介绍监督学习、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，并解释它们各自的适用场景。 数据的重要性与预处理： 任何机器学习模型的性能都离不开高质量的数据。本部分将详细讲解数据收集、清洗、缺失值处理、异常值检测与处理、特征工程（包括特征选择、特征提取、特征缩放等）等关键步骤。我们将强调数据预处理在整个机器学习流程中的基石作用，并提供多种实用技巧和 Python 工具库（如 Pandas、NumPy）的应用示例。 数据集的划分与评估： 如何有效地划分训练集、验证集和测试集，以及如何选择合适的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1-Score、AUC 等）来衡量模型的性能，是构建可靠模型的重要环节。本书将对此进行详尽的阐述。 第二部分：经典的监督学习算法 线性回归与逻辑回归： 我们将从最简单的线性模型开始，理解回归问题是如何被解决的。随后，我们将介绍逻辑回归，它在二分类问题中扮演着至关重要的角色，并讲解其背后的原理和应用。 支持向量机（SVM）： SVM 是一种强大的分类算法，本书将详细讲解其基本原理，包括最大间隔分类器、核函数等概念，并通过实例演示如何利用 SVM 解决实际分类问题。 决策树与随机森林： 决策树以其直观易懂的特性而受欢迎。我们将深入剖析决策树的构建过程，并进一步介绍集成学习方法——随机森林，它通过集成多棵决策树来提高模型的泛化能力。 K 近邻算法（KNN）： KNN 是一种简单而有效的分类和回归算法，本书将讲解其工作原理，并讨论如何选择合适的 K 值以及距离度量方法。 朴素贝叶斯： 基于贝叶斯定理的朴素贝叶斯算法在文本分类等领域有着广泛应用。我们将解析其概率模型和条件独立性假设，并提供实践案例。 第三部分：无监督学习算法 聚类算法： 无监督学习的核心在于从无标注数据中发现隐藏的结构。我们将重点介绍 K-Means 聚类算法，讲解其迭代优化过程，并讨论如何选择合适的簇数量。此外，我们还将简要介绍层次聚类等其他聚类方法。 降维算法： 高维数据往往难以处理且可能包含冗余信息。本部分将介绍主成分分析（PCA）等经典的降维技术，帮助读者理解如何有效地降低数据的维度，同时保留尽可能多的信息。 第四部分：模型评估、优化与进阶 模型选择与超参数调优： 在实际应用中，选择最适合的算法以及调整算法的超参数是至关重要的。本书将详细介绍交叉验证、网格搜索、随机搜索等常用的模型选择和超参数调优技术。 过拟合与欠拟合的识别与解决： 过拟合和欠拟合是模型训练过程中常见的挑战。我们将深入分析这两种现象产生的原因，并提供正则化、早停、增加数据量等多种解决方案。 模型解释性： 理解模型为什么做出某个预测，对于建立信任和改进模型至关重要。我们将初步探讨模型解释性的概念和一些基本的解释技术。 实践导向的特色： 代码先行： 本书每介绍一个算法，都会紧随其后提供清晰、可运行的 Python 代码示例。读者可以通过复制代码、运行并修改参数来亲身体验算法的运行过程。 真实数据集： 我们将选用来自 Kaggle 等平台的公开数据集，这些数据集涵盖了图像识别、文本分析、回归预测等多种应用场景，让读者能够接触到真实世界的复杂性。 案例驱动： 每个章节都将围绕一个具体的应用案例展开，从问题定义、数据准备、模型选择、训练、评估到结果分析，完整地展示机器学习的应用流程。 循序渐进： 本书的设计遵循从易到难的原则，确保初学者能够逐步掌握核心概念，并逐步挑战更复杂的算法和问题。 学习目标： 阅读本书后，您将能够： 理解机器学习的基本原理和不同算法的适用场景。 熟练掌握数据预处理和特征工程的关键技术。 独立实现和应用多种经典的监督学习和无监督学习算法。 评估和优化机器学习模型的性能。 解决实际生活中遇到的机器学习相关问题。 为进一步学习深度学习等更高级的主题打下坚实的基础。 适合读者： 希望系统学习机器学习入门知识的学生。 对人工智能技术感兴趣，希望通过实践掌握技能的技术爱好者。 需要将机器学习技术应用于实际业务的开发者和数据分析师。 希望转型进入人工智能或数据科学领域的职场人士。 本书不提供理论深度上的数学推导，但会侧重于算法的直观理解和工程实现。我们相信，通过大量的实践和动手操作，您将能够真正掌握机器学习的精髓，并自信地将其应用于您的项目和工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书写的很详细，对于很多神经网络方法都有例子。而且书后附的算法实现代码也很好，有直接实现的，也有用MATLAB神经网络工具箱的。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间，几乎是沉浸式地阅读了这本《计算智能的奥秘》。这本书的叙事风格极其独特，它不像传统教科书那样板着脸孔，反而充满了对技术演进历史的深刻洞察。作者似乎对上世纪末期那段“AI寒冬”时期的挣扎和突破有着特别的情感，书中穿插了许多早期研究者的访谈片段和他们的“灯下思考”。这种“讲故事”的方式，让我对当前这些看似成熟的技术（比如卷积网络和循环网络）的诞生背景有了更深层次的敬意。它不仅仅是教你“如何做”，更是在拷问你“为什么这样做”。比如，当它讨论到激活函数的选择时，它会花大量的篇幅去对比Sigmoid和ReLU的优劣，并结合当时的硬件限制来解释为什么ReLU会成为主流。书中对那些“失败”的尝试也毫不避讳，详细分析了它们在理论上的局限性，这对于我们这些想走捷径的人来说，是极其宝贵的经验教训。这本书的学术性很强，但文字却非常富有感染力，读起来酣畅淋漓，仿佛跟随作者一起参与了一场跨越数十年的智慧探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书摆在桌上，光是书脊上的“人工智能原理与实践”几个字就透着一股子学究气，但翻开内页，我才发现它远比我想象的要“接地气”得多。它不是那种只停留在高深理论层面的教材，更像是一位经验丰富的工程师在手把手教你如何驾驭这头AI的猛兽。书的开篇没有急着抛出复杂的数学公式，而是从最基础的逻辑门和感知器讲起，用非常直观的例子解释了什么是“学习”。我尤其喜欢它对“反向传播”算法的讲解，作者没有仅仅罗列公式，而是用了一种类似“责任追溯”的比喻，让原本晦涩难懂的梯度下降过程变得豁然开朗。书中大量的图解，尤其是那些动态流程图的描述，极大地帮助了我理解神经网络的深层结构是如何一步步构建起来的。而且，它并没有将重点放在某一个特定框架上，而是提供了一个宏观的视角，让我能够理解不同网络结构背后的设计哲学。读完前几章，我感觉自己不再是那个对AI一知半解的门外汉，而是真正掌握了构建智能系统的核心思维框架。这本书的深度和广度兼具，绝非市面上那些浅尝辄止的入门读物可比。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《高效能算法设计导论》，我首先感到的是一股清新的空气，因为它完全避开了目前热门的深度学习浪潮，而是专注于基础算法的优化和理论极限的探讨。这本书的受众似乎更偏向于底层研究人员和对计算复杂度有极致追求的极客们。它对马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的论述达到了一个惊人的深度，书中不仅推导了Metropolis-Hastings算法的收敛性证明，还对比了Gibbs采样的效率，并用严谨的数学语言阐释了如何选择合适的提议分布。我特别欣赏其中关于“收敛速度”的章节，作者通过一系列不等式和复杂度分析，告诉我们理论上一个算法的极限在哪里，以及我们实际中为了工程实用性需要做出的妥协。这本书的阅读体验是挑战性的，它要求读者具备扎实的数学基础和对细节的耐心，但一旦你掌握了其中的精髓，你会发现你对所有随机过程的理解都提升到了一个新的高度。它不是一本速成手册，而是一部需要反复研读的经典。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我买过不少关于机器学习的书，但很多都停留在调用库函数、跑通Demo的层面。这本《数据驱动的决策科学》彻底改变了我的看法。它的重点完全放在了“模型的可解释性”上，这一点在工业界尤为重要。书中有一个章节专门讨论了如何“反向工程”一个训练好的黑箱模型，作者设计了一套非常严谨的测试流程，用来评估模型在不同输入扰动下的敏感度。我特别喜欢它对LIME和SHAP值方法的详尽剖析，它不仅仅给出了数学定义，还通过大量的金融风控和医疗诊断案例，展示了这些工具在实际决策制定中的关键作用。这本书的排版也值得称赞，代码示例（主要使用Python和TensorFlow/PyTorch）都经过了精心优化，注释清晰到位，可以直接用于生产环境的参考。对于那些希望将AI从实验室推向真实世界，并对“为什么模型会做出这个决定”有执念的工程师和研究者来说，这本书的价值是无可替代的。它真正做到了“知其然，更知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节划分非常有趣，它没有严格按照技术栈来组织内容，而是按照解决问题的“思维模式”来构建知识体系。比如，有一章叫做“从模式识别到涌现智能”，它将传统的特征工程方法与最新的生成对抗网络（GANs）的生成机制进行了横向对比。作者试图传达的核心观点是：智能的本质在于如何有效地处理信息熵的变化。书中对“信息瓶颈理论”的阐述尤其精妙，它用非常优雅的方式解释了为什么深层网络需要通过层层压缩信息才能学到最具鲁棒性的特征。此外，这本书对“伦理边界”的探讨也让人印象深刻，它并没有停留在口号层面，而是结合了具体的案例，比如偏见数据如何通过模型的权重矩阵被固化，并提出了几种基于信息论的公平性度量方法。整体来看，这本书的视角宏大而又细腻，它引导读者跳出具体的工具箱，思考人工智能这项技术的哲学基础和长远影响，非常适合那些希望成为领域思想领袖的进阶学习者。

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简单易懂。

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有些基础，过于基础了，应用部分没啥应用价值不过也够我用了（虽然实际上没啥机会用）。

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