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出版者:天津：南开大学出版社

作者:李春生编著

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999.8

价格:27.00

装帧:

isbn号码:9787310013036

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《深入理解机器学习：理论、实践与前沿》 图书简介 一、本书定位与目标读者 《深入理解机器学习：理论、实践与前沿》是一本旨在系统梳理机器学习核心原理、全面覆盖主流算法、并紧密结合行业应用实践的权威性专著。本书的编写目标是为对人工智能和数据科学抱有浓厚兴趣的读者提供一个从基础到高阶的完整学习路径。 本书尤其适合以下人群： 1. 计算机科学、统计学、数学等相关专业的本科高年级学生及研究生： 为他们提供坚实的理论基础和实践指导，帮助其顺利完成课程学习或科研项目。 2. 初级及中级数据科学家和算法工程师： 帮助现有从业者系统性地回顾和深化对经典算法的理解，并及时掌握最新的研究进展和工业界最佳实践。 3. 希望转型进入人工智能领域的软件工程师和技术管理者： 提供一个结构清晰、循序渐进的知识框架，快速掌握构建和部署机器学习模型所需的关键技能。 4. 对人工智能原理有强烈好奇心的技术爱好者： 即使没有深厚的数学背景，本书也会通过清晰的推导和丰富的案例，引导读者理解复杂模型的内在逻辑。 二、内容结构与核心特色 本书内容经过精心编排，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间取得完美平衡，全书共分为五大部分，二十章内容。 第一部分：机器学习的基石——数学与基础概念 (第1-4章) 本部分是构建机器学习理解大厦的基石。首先回顾了构建模型必需的数学工具，包括线性代数在数据表示中的作用、微积分在优化过程中的地位，以及概率论与数理统计在模型评估和不确定性处理中的核心价值。随后，本书系统介绍了机器学习的类型划分（监督学习、无监督学习、强化学习），核心概念如特征工程、偏差-方差权衡、正则化、损失函数和优化算法的初步概述。 特色： 强调数学概念与实际算法的对应关系，而非孤立地讲解数学理论，确保读者理解“为什么需要这些数学工具”。 第二部分：经典监督学习算法的精深解析 (第5-10章) 本部分深入剖析了机器学习领域中最常用且最成熟的监督学习算法。 线性模型（回归与分类）： 详细探讨了最小二乘法、逻辑回归的推导过程，重点分析了Lasso和Ridge回归的正则化机制及其对模型稀疏性的影响。 决策树与集成学习： 不仅讲解了ID3、C4.5和CART算法的构建过程，更着重于集成学习的威力。书中对Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machine, GBM）的内在差异和优化策略进行了细致对比。 支持向量机（SVM）： 深入讲解了最大间隔分类器的几何意义、对偶问题、核函数的选择与应用，以及软间隔SVM的处理方式。 朴素贝叶斯： 尽管模型简单，但本书强调了其在文本分类等特定场景下的高效性及其背后的概率假设。 特色： 对每个经典算法，本书均提供了从原理推导到参数解释的完整流程，并结合Python Scikit-learn库的实例进行验证。 第三部分：探索与降维——无监督学习的艺术 (第11-14章) 本部分聚焦于从无标签数据中提取信息的能力。 聚类分析： 详细介绍了K-Means的收敛性分析、期望最大化（EM）算法的框架，以及层次聚类和DBSCAN在处理不同数据结构时的适用性。 降维技术： 主流降维方法如主成分分析（PCA）的几何解释、独立成分分析（ICA）的原理，以及t-SNE和UMAP在可视化高维数据中的强大能力被深入探讨。 关联规则挖掘： 对Apriori算法及其性能优化进行了介绍，帮助读者理解购物篮分析等场景的应用。 特色： 强调了如何根据数据的内在结构选择合适的无监督学习方法，特别是对高维数据处理的策略。 第四部分：迈向智能的阶梯——深度学习与前沿模型 (第15-18章) 本部分将读者引向现代人工智能的核心领域——深度学习。 神经网络基础： 从感知机到多层感知机（MLP），详细阐述了反向传播算法的数学细节和计算效率优化。 卷积神经网络（CNN）： 深入讲解了卷积层、池化层、激活函数的作用，并剖析了经典架构（如LeNet、AlexNet、ResNet）的设计哲学。 循环神经网络（RNN）与序列模型： 聚焦于处理时序数据的挑战，详细对比了标准RNN、LSTM和GRU的结构和梯度消失问题的解决方案。 模型优化与技巧： 覆盖了现代深度学习训练的关键技术，如批标准化（Batch Normalization）、Dropout、优化器（Adam, RMSProp）的选择和超参数调优策略。 特色： 本部分代码示例主要使用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），注重实现细节和GPU加速的原理。 第五部分：模型部署与伦理责任 (第19-20章) 本书的收尾部分关注从实验室模型到实际生产环境的飞跃，以及技术发展带来的社会责任。 模型部署与M LOps 概述： 讨论了模型持久化、性能监控、A/B测试的基础流程，以及如何使用Docker、Kubernetes等技术栈进行模型服务化。 机器学习的公平性、可解释性与鲁棒性（XAI）： 强调了模型决策的透明度（如LIME, SHAP的原理），并讨论了对抗性攻击的风险和缓解措施，培养读者的负责任的AI开发观。 三、本书的独特价值 1. 深度与广度的平衡： 本书既不满足于算法的“黑箱”描述，也不陷入纯数学的泥潭。它以清晰的推导保证理解的深度，同时通过大量的代码案例和应用场景确保了实践的广度。 2. 贯穿始终的“为什么”： 每一章节都致力于回答“为什么这个算法有效”、“为什么需要这个优化步骤”，引导读者形成批判性思维，而非简单地记忆公式或调用API。 3. 强调工业级思维： 从特征工程的细节处理到模型部署的挑战，本书注重培养读者在真实世界中面对数据不完美性和计算限制的能力。 通过阅读《深入理解机器学习：理论、实践与前沿》，读者将不仅掌握一系列强大的工具，更将建立起一套系统化、可迁移的机器学习思维框架，为应对未来技术挑战做好充分准备。

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不得不说，这本书的结构布局简直是教科书级别的典范。从宏观的理论框架到微观的具体操作，层层递进，逻辑严密得让人叹服。作者仿佛是一位经验丰富的老船长，清晰地标示出航行的每一个重要航标。我特别喜欢它在讲解复杂理论时所采用的类比手法，那些贴近生活的比喻，使得晦涩的理论瞬间变得生动起来，仿佛触手可及。这本书不仅提供了知识，更重要的是，它传授了一种解决问题的系统性思维模式。我在应用书中的一些分析框架时，发现自己处理日常工作和生活中的难题时，效率和准确性都有了显著提升。这种“授人以渔”的教学方式，比单纯的知识灌输要有效得多。

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总的来说，这本书给我的感觉是，它挑战了我的固有认知，并为我打开了一扇通往新世界的大门。作者的观点大胆而富有远见，他并没有满足于现有知识的总结，而是努力去构建一个更加完善和动态的知识体系。阅读过程中，我感觉自己仿佛在和一位学识渊博、见解独到的大师进行一场持续的对话。书中的案例分析入木三分，每一个都像是一面镜子，映照出我们自己思维中的盲点。它不仅提供了解决问题的工具，更重要的是，它重塑了我对待知识、对待世界的态度——一种更加开放、更加审慎、也更加积极的心态。这是一次物超所值的精神投资。

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这本书的阅读体验简直像是一场深入迷宫的探险，每一个章节都像是一个精心设计的谜题，引人入胜地引导你走向更深层的思考。作者的叙述方式非常独特，他擅长将复杂的概念拆解成易于理解的小块，然后用生动的例子将它们串联起来。我尤其欣赏其中关于批判性思维的探讨，它不仅仅是教你如何分析信息，更重要的是，它让你开始质疑你习以为常的思维定式。读完这本书，我感觉自己的认知边界被拓宽了不少，看待世界的方式也变得更加多元和深刻。书中对不同观点的平衡呈现，也让我避免了陷入非黑即白的思维陷阱，这对于一个在信息爆炸时代摸索的读者来说，无疑是极其宝贵的财富。

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如果用一个词来形容这本书的价值，那就是“启发性”。它不是那种读完一遍就束之高阁的读物，而是那种在你生活中遇到特定情境时，会忍不住重新翻阅，从中汲取力量和方向的伙伴。书中对“行动与反思”的强调尤其打动我，它清晰地指出了理论学习与实际应用之间的鸿沟，并提供了跨越这道鸿沟的切实路径。这种务实的态度，让这本书摆脱了许多同类书籍的空泛感。我欣赏作者敢于直面现实挑战的勇气，以及他所提供的解决方案所蕴含的深刻洞察力。它不仅教会我如何思考，更教会我如何将思考转化为有意义的行动。

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这本书的语言风格有一种独特的魅力，它既有学术的严谨性，又不失文学的韵味。阅读过程中，我时常会因为某个精妙的措辞或深刻的洞察而停下来，反复琢磨。作者似乎对语言的驾驭达到了炉火纯青的地步，他总能在最恰当的时候使用最精准的词汇，营造出一种沉浸式的阅读氛围。更让我惊喜的是，书中穿插的一些历史典故和哲学思考，极大地丰富了文本的内涵，让这本书不仅仅是一本工具书，更像是一部引人深思的智慧之作。它激发了我对知识更深层次的探索欲望，让我愿意主动去查阅更多相关领域的资料，完成一次知识的“链式反应”。

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