Elements of ML Programming, ML97 Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson

作者:Jeffrey D. Ullman

出品人:

页数:383

译者:

出版时间:1998

价格:USD 104.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780137903870

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机器学习编程的基石：探索算法、模型与实践 这是一本致力于深入理解和掌握机器学习编程核心要素的指南，旨在为读者构建坚实的理论基础，并提供可操作的实践经验。本书并非对特定版本的介绍，而是专注于那些构成现代机器学习领域基石的普适性概念、技术和方法。通过精心的组织和详尽的阐述，我们希望引导读者从算法的数学原理出发，逐步过渡到实际模型的构建与优化，最终掌握将理论转化为解决实际问题的能力。 第一部分：机器学习的数学基石 机器学习的强大能力源于其深刻的数学根基。在本书的开篇，我们将带领读者一同回顾和深入理解那些支撑起各类机器学习算法的数学概念。 线性代数：向量、矩阵与空间转换：我们将从向量和矩阵的基本运算入手，探讨线性组合、线性无关、基向量等核心概念。读者将学习如何利用矩阵来表示数据和模型参数，理解特征向量与特征值在降维和数据分析中的作用，并掌握矩阵的分解（如奇异值分解 SVD）在处理高维数据时的强大威力。通过对线性方程组求解、矩阵求逆等操作的学习，为理解线性模型和优化算法奠定基础。 概率论与数理统计：不确定性的量化与推断：概率论是理解和处理数据中不确定性的关键。我们将深入探讨概率分布（如伯努利分布、二项分布、高斯分布）、条件概率、贝叶斯定理等概念。读者将学习如何利用统计学方法来估计参数、检验假设，并理解最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型参数学习中的重要性。我们还将讨论随机变量、期望、方差等统计量，以及它们在描述数据特性和评估模型性能时的作用。 微积分：优化的引擎：梯度下降等优化算法是训练机器学习模型的核心。本书将详细讲解导数、偏导数、梯度、Hessian矩阵等微积分概念。读者将理解如何利用梯度信息来寻找函数的最小值，从而优化模型参数。我们将探讨链式法则在反向传播算法中的应用，以及如何通过求解一阶和二阶导数来分析函数的局部极值和鞍点。 第二部分：核心机器学习算法剖析 在夯实数学基础之后，我们将系统地介绍一系列经典且广泛应用的机器学习算法。本书将不仅仅罗列算法，而是深入剖析其背后的原理、推导过程以及适用的场景。 监督学习算法：从分类到回归 线性回归与逻辑回归：从最简单的线性模型开始，理解如何利用直线或超平面来拟合数据。我们将详细介绍最小二乘法（OLS）的推导，并引申到逻辑回归，讲解如何利用Sigmoid函数将输出映射到概率，以及使用交叉熵损失函数进行分类。 支持向量机（SVM）：深入理解间隔最大化的思想，学习如何构建最优超平面来分离不同类别的数据。我们将探讨核函数（如多项式核、高斯核）的原理，以及如何利用它们来处理非线性可分的数据。 决策树与随机森林：理解决策树的分裂准则（如信息增益、基尼不纯度），以及如何构建树形结构来进行分类和回归。在此基础上，我们将介绍集成学习的思想，并详细阐述随机森林如何通过构建多棵决策树并进行投票来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 K近邻（KNN）算法：这是一个简单直观的非参数算法，我们将解释其工作原理，并讨论距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）的选择对结果的影响，以及如何处理“维度灾难”问题。 朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理，理解其“朴素”的假设（特征条件独立），并学习如何利用它进行文本分类等任务。 无监督学习算法：发掘数据的内在结构 K-Means聚类：学习如何利用迭代的方式将数据划分到K个簇中，使簇内方差最小化。我们将讨论初始化策略（如K-Means++）和距离度量对聚类结果的影响。 主成分分析（PCA）：理解降维的原理，学习如何通过线性变换找到数据方差最大的方向（主成分），从而减少数据的维度并保留重要信息。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：介绍基于密度的聚类方法，理解核心点、边界点和噪声点的概念，以及如何利用它发现任意形状的簇。 关联规则挖掘（Apriori算法）：用于发现数据项之间的有趣关系，如购物篮分析中的“购买A的顾客也倾向于购买B”。 半监督学习与强化学习简介 半监督学习：在只有少量标记数据和大量未标记数据的情况下，如何构建有效的模型。 强化学习：学习智能体（Agent）如何通过与环境互动，根据奖励信号来学习最优策略。我们将介绍马尔可夫决策过程（MDP）以及Q-Learning等基本概念。 第三部分：模型构建与优化实践 掌握了算法的原理，下一步就是将其应用于实际问题，并不断优化模型以获得最佳性能。 数据预处理与特征工程： 数据清洗：处理缺失值（插值、删除）、异常值检测与处理。 特征选择与提取：利用统计方法、降维技术（如PCA、t-SNE）来选择或生成最相关的特征，提高模型效率和泛化能力。 特征缩放：理解特征的尺度对某些算法（如梯度下降、SVM）的影响，掌握标准化（Standardization）和归一化（Normalization）等技术。 类别特征编码：将类别型特征转换为数值型，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。 模型评估与选择： 划分数据集：训练集、验证集、测试集的划分策略，以及交叉验证（Cross-Validation）的原理与应用。 评估指标： 分类问题：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、ROC曲线和AUC值。 回归问题：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数。 模型选择：如何在不同模型之间进行选择，以及偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）。 模型训练与优化： 梯度下降及其变种：批量梯度下降（Batch GD）、随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch GD），以及Adam、RMSprop等自适应学习率优化器。 正则化技术：L1和L2正则化，以防止过拟合。 超参数调优：网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化。 早停法（Early Stopping）：在验证集上监控模型性能，及时停止训练。 第四部分：深度学习入门与实践 作为现代机器学习的重要分支，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了革命性的进展。本部分将为您揭开深度学习的面纱。 神经网络基础： 感知机模型：理解最基本的神经网络单元。 多层感知机（MLP）：介绍隐藏层、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用。 反向传播算法：详细讲解误差如何通过网络层层传递并更新权重。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层：理解卷积核的工作原理，如何提取图像的空间特征。 池化层：掌握最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用，用于减小特征图尺寸和提高模型鲁棒性。 全连接层：将提取的特征映射到最终的分类结果。 循环神经网络（RNN）： 处理序列数据：理解RNN如何通过引入循环连接来记忆和处理序列信息。 长短期记忆网络（LSTM）：介绍门控机制（遗忘门、输入门、输出门），解决RNN的梯度消失问题。 门控循环单元（GRU）：LSTM的简化版本，同样能有效处理长序列。 深度学习框架简介： 我们将简要介绍主流的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）的基本用法，展示如何利用这些强大的工具来构建和训练深度学习模型。 第五部分：高级主题与未来展望 为了帮助读者在掌握基础后继续深入，本部分将触及一些更前沿的主题，并展望机器学习的未来发展方向。 迁移学习（Transfer Learning）：利用预训练模型在新任务上进行微调，加速模型训练并提高性能。 生成对抗网络（GAN）：理解生成器和判别器之间的对抗博弈，用于生成逼真的数据。 自然语言处理（NLP）中的机器学习：词嵌入（Word Embeddings）、序列到序列模型（Seq2Seq）、Transformer架构及其在机器翻译、文本摘要等任务中的应用。 机器学习伦理与可解释性：讨论模型中的偏见、公平性问题，以及如何提高模型的可解释性。 本书强调理论与实践的结合，每一章都配有清晰的解释、数学推导和概念性的插图。我们鼓励读者亲自动手实践，通过编程实现这些算法，并将其应用于真实数据集。本书的目标是赋予读者构建、理解和改进各类机器学习模型的信心与能力，为他们在机器学习领域不断探索和创新奠定坚实的基础。

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我必须承认，对于一个完全的新手来说，这本书的上手难度是相当高的。它假设读者已经具备扎实的编程基础和一定的离散数学概念。它不会用“友好”的语言来引导你，而是直接抛出问题和解决方案。当我试图用现代的IDE环境去编译那些带着老式C++风格的代码片段时，我花了不少时间去处理编译器的兼容性和头文件的引用问题。然而，正是这种“不妥协”的态度，筛选出了真正有志于深入理解底层原理的学习者。书中对特定领域应用案例的讨论，虽然选取的案例在今天看来有些过时，但它们所展现出的建模思路——如何定义目标函数、如何选择合适的评估指标——却是跨越时代的。这些关于问题定义的哲学思考，比任何最新的模型架构都来得更持久和宝贵。它训练的不仅是你的编码能力，更是你的计算领域的问题分析能力。

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这本书最让我印象深刻的一点是它对“模块化”和“可维护性”的强调，这在那个快速迭代的年代是难能可贵的。作者在构建大型系统时，非常注重接口的清晰和组件的独立性，这使得即便代码是九十年代的风格，其逻辑结构依然清晰可循。书中有一章专门讨论了如何构建一个可插拔的特征工程管道，它没有依赖任何现代化的管道工具，而是完全基于自建的抽象层和接口定义。当我尝试将这些理念应用到我目前的工作流程中时，我发现其核心思想仍然具有极强的指导意义：清晰的界限和明确的输入输出定义，是构建任何复杂系统的基石。这本书与其说是一本关于ML的书，不如说是一本关于如何以结构化、工程化的方式构建复杂软件系统的教科书，只是它的载体恰好是早期的机器学习算法。这种对工程严谨性的执着，是它在时光中依然熠熠生辉的原因。

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这本书的价值，或许更体现在其历史的切片意义上。作为“ML97”版本，它记录了机器学习从学术前沿快速向工程应用过渡的那个关键时期。当时，库的支持远不如今天丰富，很多基础组件都需要从零开始搭建。我尝试着去复现书中的一些关键算法模块，比如那个用于处理稀疏数据的早期特征编码器，其设计思路和数据结构的选择，无不透露出那个时代对内存效率的极致考量。这让我深刻体会到，现代机器学习的便利性，是建立在过去几十年无数工程师呕心沥血的优化之上的。阅读它，就像在挖掘一个技术宝藏，你不仅学到了算法本身，更学到了在资源受限的环境下，如何用最优雅的方式解决计算难题。对于那些只熟悉TensorFlow或PyTorch最新版本的年轻开发者来说，这本书提供了一个绝佳的“反向工程”视角，让你明白那些被封装起来的底层机制是如何被最初设计出来的。

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翻开内页，我立刻被其排版风格所吸引。那种清晰、紧凑，几乎不留冗余空间的布局，是那个年代学术出版物的典型特征，它传递出一种强烈的信号：这里的内容是精炼的、不容分心的。与现在动辄使用大量彩色图表和可视化工具的现代教材不同，这本书主要依靠文本和黑白的流程图来构建知识体系。这种“纯粹性”反而迫使读者必须集中精力去理解算法的逻辑核心。例如，在讲解支持向量机（SVM）的早期实现时，作者没有使用复杂的核函数可视化，而是通过对拉格朗日乘子和KKT条件的逐步分解，让读者一步步推导出最优超平面的构建过程。这种细致入微的文本推导，虽然阅读起来需要更高的专注度，但一旦理解，其内化程度远非看几张图表就能达到的。它要求你真正地用脑子去“构建”模型，而不是仅仅“调用”库函数，这对于培养深层次的计算思维至关重要。

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这本书的封面设计散发出一种复古而严谨的气息，初拿到手时，那种厚重感和纸张特有的微黄，立刻让人联想到上世纪九十年代末的技术文献的质感。我记得当时学习机器学习的教材大多还停留在理论的早期阶段，而这本书显然试图提供一种更为“工程化”的视角。它没有过多纠缠于高深的数学推导，而是更倾向于展示如何将早期的机器学习算法——那些如今看来可能略显基础的决策树、早期的神经网络结构——转化为实际可运行的代码。我特别欣赏它在代码示例中展现出的那种务实精神，每一个函数、每一个类定义，都像是经过无数次调试的结晶，充满了那个时代程序员特有的严谨和对效率的追求。阅读过程中，我仿佛能透过文字和代码，感受到作者们在有限的计算资源下，如何巧妙地权衡准确性和性能，那种解决实际问题的智慧，远比空泛的理论描述来得更令人振奋。这本书更像是一本“操作手册”，而不是“理论百科全书”，它教你的不是‘为什么’，而是‘如何做’，对于希望从理论走向实践的初学者而言，这种直接的指导价值无可替代。

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