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页数:184

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出版时间:2008-2

价格:19.00元

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isbn号码:9787111231783

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• 计算机
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• 深度学习
• 人工智能
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《机器学习算法解析与应用实践》 内容简介： 本书是一本深度剖析经典机器学习算法，并结合实际案例进行应用实践的教程。全书紧密围绕机器学习的核心概念和常用模型展开，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握将算法应用于解决实际问题的能力。 第一部分：机器学习基础理论 本部分将为读者奠定坚实的机器学习理论基础。我们将从最基本的概念入手，详细介绍机器学习的定义、分类（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）以及常见的学习范式。随后，深入探讨数据预处理的重要性，包括数据清洗、特征工程、特征选择和降维等关键技术。我们将分析不同类型的数据（数值型、类别型、文本型）的处理方法，以及如何有效地提取和构建有用的特征。此外，还会涵盖模型评估的理论，介绍各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等）的计算方法及其适用场景，并强调交叉验证等技术在评估模型泛化能力中的作用。 第二部分：经典监督学习算法详解 本部分将聚焦于一系列强大且广泛应用的监督学习算法。 线性模型： 从最基础的线性回归开始，解释其原理、损失函数和优化方法（如梯度下降）。在此基础上，介绍岭回归和Lasso回归，探讨它们如何通过正则化来防止过拟合。随后，深入讲解逻辑回归，阐述其在分类任务中的应用，以及如何使用Sigmoid函数将输出映射到概率。 支持向量机（SVM）： 详细介绍SVM的基本思想，包括最大间隔分类器、核技巧（线性核、多项式核、径向基核RBF）的原理和应用。分析SVM在处理高维数据和非线性可分问题上的优势。 决策树与集成学习： 深入解析决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度等分裂准则。讲解决策树可能存在的过拟合问题，以及剪枝技术。在此基础上，重点介绍两种重要的集成学习方法： 随机森林（Random Forest）： 阐述Bagging思想，介绍如何通过构建多个独立的决策树并投票来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 梯度提升（Gradient Boosting），特别是XGBoost和LightGBM： 详细讲解Boosting思想，以及梯度下降在模型优化中的作用。深入剖析XGBoost和LightGBM等先进的梯度提升算法，分析它们的优越性和高效性。 K近邻（KNN）： 介绍KNN算法的基本原理，包括距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离等）和K值的选择。分析其简单易懂的特点以及在某些场景下的应用。 第三部分：无监督学习算法探索 本部分将引导读者探索无监督学习的奥秘，理解如何从无标签数据中发现隐藏的模式。 聚类算法： K-Means： 详细讲解K-Means算法的迭代过程、簇中心更新和簇分配。讨论K值的选择方法（如肘部法则）以及算法的优缺点。 层次聚类： 介绍层次聚类（凝聚型和分裂型）的基本思想，以及如何构建聚类树。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 深入解析PCA的原理，如何通过协方差矩阵和特征向量来寻找数据的主要变化方向。阐述PCA在数据压缩和特征提取中的应用。 t-SNE： 介绍t-SNE作为一种非线性降维技术，如何有效地将高维数据可视化到低维空间，并保留局部结构。 第四部分：模型部署与进阶实践 在掌握了各种算法后，本部分将带领读者迈向实际应用。 模型评估与调优： 结合前面介绍的评估指标，讲解如何系统地进行模型评估，并介绍超参数调优的常用策略，如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）。 特征工程进阶： 进一步探讨更复杂的特征工程技术，如多项式特征、交互特征、以及如何处理类别特征（如独热编码、目标编码）。 模型部署基础： 简要介绍模型部署的基本流程，包括模型序列化（如使用pickle或joblib），以及如何将模型集成到Web应用或生产环境中。 案例分析： 穿插多个真实世界的案例研究，涵盖分类（如垃圾邮件检测、客户流失预测）、回归（如房价预测、销量预测）、聚类（如客户细分）等场景。通过完整的代码演示，让读者亲身体验如何从数据获取、预处理、模型选择、训练、评估到调优的整个机器学习流程。 本书特色： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解算法背后的数学原理，同时提供丰富的代码示例，让读者能够动手实践。 覆盖经典算法： 涵盖了机器学习领域最常用、最核心的经典算法。 强调工程实践： 注重模型在实际应用中的部署和调优，帮助读者解决实际问题。 由浅入深： 适合机器学习初学者，也为有一定基础的读者提供深入的见解。 通过阅读本书，读者将能够掌握构建、评估和部署机器学习模型的能力，为解决复杂的现实世界问题打下坚实的基础。

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我是一个资深的软件工程师，平时工作涉及的领域较广，但最近接手了一个需要深度学习模型支撑的项目，时间紧任务重，急需一本能快速上手并兼顾理论深度的参考资料。市面上很多号称“实用”的书籍，要么理论浅尝辄止，真正落地时才发现代码库版本老旧或者环境配置复杂到让人抓狂；要么就是纯粹的代码堆砌，缺乏对算法选择和模型调优背后的逻辑剖析。这本书的独特之处在于，它在介绍完理论框架后，立刻跟进了一套结构化、模块化的实战案例。我特别欣赏它对“数据预处理”这块的详尽论述，它没有简单地提及标准化或归一化，而是深入分析了不同类型数据在不同模型下的敏感性，并给出了具体的Python代码实现和性能对比。更值得称赞的是，书中提供的所有代码示例都组织得极好，依赖清晰，易于克隆和运行。这极大地缩短了我从理论理解到实际部署的过渡时间，节省了大量的排错成本。这本书记载的不仅仅是知识点，更是一种高效解决实际工程问题的思维路径。

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说实话，我买过不少关于人工智能的书，很多读起来都像是在啃冷硬的学术论文，读完后感觉脑子里塞满了知识，但一到实际操作就大脑宕机。这本书给我的感觉截然不同，它有一种“润物细无声”的力量。作者在行文风格上显得非常亲和，没有那种高高在上的专家腔调。我尤其喜欢它在讲解那些关键的激活函数特性时所采用的对比分析法，比如ReLU和Sigmoid的优劣势，它会用图形化的方式来辅助说明，让你能直观地感受到梯度消失和梯度爆炸对模型训练的实质性影响。这种注重“直观理解”而非纯粹“公式推导”的叙事方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我发现自己不再是机械地记忆公式，而是真正开始思考为什么模型需要这些复杂的结构。这本书的阅读体验是流畅且令人愉悦的，它成功地将原本枯燥的数学和编程结合，变成了一场有趣的智力探险。

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作为一名在校的统计学研究生，我对模型的数学严谨性有较高的要求。坦白讲，很多偏向应用的教程往往会牺牲理论的深度来换取篇幅上的简洁，但这对于我构建严谨的学术报告是致命的。这本书的表现令人惊喜地达到了一个绝佳的平衡点。它在讨论梯度下降算法的收敛性时，没有回避其背后的优化理论基础，但同时，它又非常巧妙地将复杂的凸优化概念融入到实际的迭代过程中，而不是将其作为一个独立的、令人望而生畏的章节。当我翻阅到关于“正则化”的部分时，我发现作者不仅清晰地解释了L1和L2范数对模型复杂度的惩罚机制，还附带了它们在贝叶斯视角下的概率解释，这正是传统教材中常常被割裂处理的内容。这种深度和广度的兼顾，使得它既能满足初学者建立概念的需求，也足以让有一定基础的研究人员从中汲取新的视角，它确实做到了技术深度与实用价值的完美融合。

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我之前对这个领域一直持观望态度，觉得太高深莫测，不适合我这种非科班出身的人涉猎。然而，在同事的强烈推荐下，我鼓起勇气翻开了这本书。最让我感到踏实的是，它对于如何搭建一个“能跑起来”的项目流程做了非常详尽的步骤分解。它没有假定读者拥有无懈可击的编程基础，而是从基础的库安装、环境配置开始，一步步引导。我印象特别深刻的是书中关于“模型评估指标”的讨论，它没有停留在准确率（Accuracy）这个单一指标上，而是深入讲解了查准率、查全率、F1分数以及ROC曲线的绘制，并结合实际业务场景，指导读者应该在何时侧重哪个指标。这种面向解决实际问题的叙事角度，让我感到学习的每一步都有明确的目的性。这本书确实为我打开了一扇进入复杂技术领域的大门，让我从一个局外人变成了可以自信地参与讨论和实践的探索者。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝与跳跃的橙色交织出的视觉冲击力，仿佛直接将人拉入了一个充满未知与可能性的数字世界。拿到手中，厚实的纸张和精致的装帧立刻传递出一种专业和可靠的感觉。我原本对手头的这个领域还抱有诸多困惑，毕竟市面上充斥着大量晦涩难懂的教材，但这本书的目录结构清晰得令人惊喜。它没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是用一种极其生活化、循序渐进的方式，将那些抽象的概念具象化。比如，它在讲解核心原理时，会引用到一些非常贴近日常生活的比喻，让我这个初学者也能迅速抓住重点，而不是在密密麻麻的符号堆里迷失方向。特别是前几章对“感知机”的拆解，简直是教科书级别的示范，它不仅告诉你“是什么”，更深入地解释了“为什么会这样”，这种对底层逻辑的尊重和细致，是很多速成读物所缺乏的。我对接下来深入学习后面的内容充满了期待，感觉这不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的老师在引导我探索。

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速成型快餐读物

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