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出版者:東華

作者:A.V.Oppenheim

出品人:

页数:0

译者:黃永達

出版时间:1998

价格:0

装帧:

isbn号码:9789576369148

丛书系列:

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• A.S.Willsky
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《深入理解机器学习：从理论基石到前沿应用》 --- 内容提要： 本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的机器学习知识体系。不同于侧重于单一算法的教材，本书采取宏观与微观相结合的视角，系统梳理了机器学习从基本数学原理、核心算法范式到最新研究热点与工程实践的全过程。全书共分为五大部分，涵盖了统计学习的基础理论、监督与无监督学习的经典模型、深度学习的结构演进、强化学习的决策机制，以及面向工业界的模型部署与伦理考量。 第一部分：机器学习的数学基础与统计学视角 本部分是理解后续复杂模型的基石。我们首先回顾了必要的线性代数、概率论与最优化理论，重点阐述了信息论在特征选择和模型复杂度衡量中的作用。随后，我们深入探讨了统计学习的两个核心概念：偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）和经验风险最小化（Empirical Risk Minimization, ERM）。我们将详细分析泛化能力（Generalization Ability）的理论界限，包括Vapnik-Chervonenkis (VC) 维度的直观解释与应用。此外，还引入了正则化（Regularization）技术的起源，阐释L1和L2范数如何在模型复杂度和拟合优度之间架起桥梁。本章特别强调了核方法（Kernel Methods）背后的希尔伯特空间理论，为理解支持向量机（SVM）的非线性映射机制打下坚实基础。 第二部分：经典范式与核心算法 本部分聚焦于机器学习中久经考验的核心算法。 监督学习的精髓： 线性回归、逻辑回归的推导过程与梯度下降法的变种（如SGD、Adam的收敛性分析）。重点剖析了决策树的构建过程，特别是ID3、C4.5算法中熵与信息增益的计算细节，以及CART算法中基尼系数的优化目标。 集成学习的威力： 详细解析了Bagging（如随机森林）如何通过并联增加模型鲁棒性，以及Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）如何通过串行优化残差来提升精度。我们不仅停留在算法描述，更深入探究了提升树（如XGBoost, LightGBM）在工程实现上对稀疏数据处理、并行计算和近似分裂点的优化策略。 无监督学习的探索： 阐述了K-Means、DBSCAN等聚类算法的优缺点及其对初始参数的敏感性。在降维方面，深入讲解了主成分分析（PCA）的几何意义、奇异值分解（SVD）的应用，以及更强大的流形学习方法（如t-SNE）在可视化高维数据中的独特优势。 第三部分：深度学习的结构演进与机制解析 本部分是全书的重点之一，系统梳理了现代人工智能的核心驱动力——深度神经网络。 基础构建块： 从感知机到多层感知机（MLP）的演进，重点剖析了激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的特性及其对梯度消失问题的缓解作用。 卷积网络的革命（CNN）： 详细解析了卷积层、池化层、全连接层的操作流程。我们追踪了经典架构的演变：从LeNet到AlexNet的突破，VGG的深度堆叠，GoogLeNet/Inception模块的“宽度”探索，到ResNet残差连接解决的深层网络退化问题。此外，还专门探讨了现代CNN中的批标准化（Batch Normalization, BN）机制及其对训练稳定性的影响。 序列建模与注意力机制： 深入讲解了循环神经网络（RNN）的结构，并着重分析了LSTM和GRU如何通过门控机制有效解决长期依赖问题。随后，本书将核心篇幅给予Transformer架构，阐明自注意力（Self-Attention）机制的计算流程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉输入序列的不同侧面信息。这部分内容将为自然语言处理（NLP）和时间序列分析奠定坚实的理论基础。 第四部分：决策、探索与强化学习 本部分探讨机器如何在不确定的环境中进行序列决策。 马尔可夫决策过程（MDP）： 建立强化学习的数学框架，定义了状态、动作、奖励和折扣因子。 经典求解方法： 详细推导了动态规划中的值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）。重点讲解了蒙特卡洛方法和时序差分（TD Learning），特别是Q-Learning和SARSA算法的异同及其收敛性保证。 深度强化学习（DRL）： 阐述了如何将深度网络集成到强化学习中，包括Deep Q-Network (DQN) 如何利用经验回放和目标网络来稳定训练。随后，介绍策略梯度方法，如REINFORCE以及Actor-Critic架构（如A2C/A3C），为实现复杂连续动作空间控制提供工具。 第五部分：模型评估、优化与工业实践 理论的落地需要严谨的评估和高效的工程实现。 模型评估与选择： 不仅关注准确率、召回率、F1分数等指标，更深入讨论了ROC曲线、PR曲线的绘制与解读，特别是在数据不平衡场景下的应用。我们将详细介绍交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold）的选择。 超参数优化： 介绍了系统化的搜索策略，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在寻找最优超参数组合中的应用。 模型可解释性（XAI）： 探讨了“黑箱”模型的透明化需求。介绍如SHAP值、LIME等局部解释方法，帮助用户理解模型为何对特定样本做出特定预测。 部署与伦理： 简要涉及模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等轻量化技术，以适应边缘设备需求。最后，讨论了机器学习模型中潜在的公平性（Fairness）和偏见（Bias）问题，强调负责任的AI开发。 本书的特色在于其严谨的数学推导、对经典理论的深度挖掘，以及对前沿工程实现的关注，致力于为读者提供一个既能理解“为什么”，又能掌握“怎么做”的全面知识地图。 ---

评分☆☆☆☆☆

看的是中文版的 专业需要 买了一本 比上学时用的教材好多了，例子和讲解都很到位 虽然各方面讲的都不是很深，但起码能建立起信号与系统的基本概念，再需要哪方面的知识再去看专门的书籍。 需要学习的朋友强烈推荐

评分☆☆☆☆☆

这本是我任课老师写的 http://book.douban.com/subject/5998091/ 哪个学校的大家可能看出来了。虽然骂自己的老师不好， 但是，你自己做的事得认吧。 举个例子，里面有一段话想解释傅立叶级数为什么有负频率，他说科学研究总是领先于人类对自然的认知的，比如虚数实际也是不存在...  

评分☆☆☆☆☆

本人通信专业毕业10年了，工作中虽然没用到通信相关的知识，由于上学时一直学的不知所以然，于是最近终于有空就相重新学习原来的专业课-通信原理。学习通信原理的基础就是这本奥本海姆的信号与系统了，想当年也是我们教材，为了更好的理解和服务去学习通信的知识，我花了4天时...  

评分☆☆☆☆☆

这本书很久之前读的，我学的专业是图像处理，当时上学的时候并不知道信号对图像处理的作用有多大，其实把图像可以看作一个二维信号，这样就可以完全用信号处理的理论去处理图像。这本书是搞计算机图像视觉的必读经典。  

评分☆☆☆☆☆

这是我们大学专业课的前教材 之前每一届都是用这本，到我们这届的时候突然就无良地换成了一本国产的……至于是哪本就不说了，重点是：通过对比，才深深地看到了差距。 的确，这本书相当的厚实，对于一些人来说，他的描述也较为啰嗦了。但是对于一个刚刚接触这门课的学生来说，...  

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，就被它简洁而又不失专业性的排版吸引了。白色的书页、清晰的黑色字体，以及穿插在文字中的高质量图表，都营造出一种非常舒适的阅读体验。我尤其喜欢书中对公式的呈现方式，每一个公式都经过精心编排，重点突出，并且旁边通常会附有详细的解释和推导过程。这对于我这种数学基础不算特别扎实的读者来说，简直是一大福音。很多时候，我会被复杂的数学公式吓倒，但在这本书里，作者总能找到一种巧妙的方式，将这些公式与直观的物理意义联系起来，让我能够理解它们背后的逻辑。例如，在讲解连续时间傅里叶变换时，书中用大量篇幅解释了频谱的概念，以及它如何反映信号在不同频率上的能量分布，这让我对信号的组成有了更深刻的认识。书中的习题设计也相当不错，难度跨度很大，从基础的概念题到复杂的综合应用题都有涵盖，能够有效地检验我对知识的掌握程度，并且很多习题的解答思路也很有启发性，让我学到了很多解决问题的新方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教科书能够点燃读者的学习热情，而这本《信号与系统》无疑做到了这一点。书中的内容逻辑清晰，讲解生动，即使是对于初学者来说，也不会感到晦涩难懂。我特别欣赏作者在讲解每一个概念时，都力求用最直观的方式来呈现。例如，在讲解“系统”这个抽象的概念时，书中就引用了许多生活中的例子，比如一个音响系统、一个交通系统，让我能够迅速抓住系统的本质。而当涉及到数学推导时，书中总是辅以大量的图示和表格，将抽象的公式转化为可视化的信息，极大地降低了理解难度。我印象深刻的是在讲解“频率响应”时，书中通过绘制不同系统的频率响应曲线，形象地展示了系统对不同频率信号的放大或衰减作用，这对于我理解滤波器的原理非常有帮助。此外，书中还提供了丰富的习题，并且难度适中，能够有效地检验我对知识的掌握程度，并且许多习题的解答思路都非常有启发性，让我学到了很多解决问题的新方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材不仅仅是知识的载体，更是引导学生思维的工具。而这本《信号与系统》无疑就扮演了这样的角色。这本书的逻辑结构非常清晰，从最基本的信号和系统的概念入手，逐步深入到更复杂的分析方法，如卷积、傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换等。每一章的安排都循序渐进，环环相扣，让读者能够在一个扎实的基础上不断攀登。我尤其欣赏作者在讲解每个概念时，都力求从最本质的原理出发，并结合大量的图示和实例来辅助说明。例如，在讲解LTI系统的时域分析时，书中通过大量的图例展示了输入信号、系统响应和卷积积分的相互作用，将抽象的数学公式变得直观易懂。更难得的是，书中还提供了不少编程练习，鼓励读者利用MATLAB等工具来模拟和验证书中的理论。我尝试着写了一些简单的代码，通过观察仿真结果，我能更深刻地理解傅里叶变换如何揭示信号的频谱特性，以及系统对不同频率分量的滤波作用。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我对这门课程的掌握程度。这本书不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”和“怎么用”，这对于培养解决实际问题的能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，简洁大方，但又透露出一种严谨的学术气息。封面上“信号与系统”几个字，字体方正有力，配合着背景的复杂但有序的波形图，一下子就抓住了我的眼球。我本身是电子信息工程专业的一名学生，信号与系统这门课可以说是我们专业的核心基础，所以看到这本教材时，我毫不犹豫地就把它收入囊中。拿到手后，书的纸质也非常好，拿在手里有分量感，印刷清晰，排版也很舒适，长时间阅读也不会感到疲劳。我尤其喜欢它在公式推导和概念讲解之间的平衡，既有严谨的数学推导，又辅以通俗易懂的类比和图形解释，这对于我们这些初学者来说，简直是福音。特别是关于傅里叶变换的部分，以往总是觉得非常抽象，难以理解其物理意义，但在这本书里，作者用了很多生动形象的例子，比如将信号分解成不同频率的正弦波，就像将一首复杂的交响乐分解成单独的乐器声部一样，让我茅塞顿开。书中还穿插了不少实际应用案例，比如在通信系统、图像处理等领域如何应用信号与系统理论，这让我看到了理论知识与实际工程的紧密联系，也更加激发了我学习的兴趣。总的来说，这本书从外观到内容，都给我留下了非常深刻的印象，是一本值得反复研读的经典教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大感受就是它的“实用性”和“启发性”。作者在编写过程中，显然充分考虑到了读者的学习曲线，从最基本的概念讲起，一步步引导读者深入理解复杂的理论。我印象特别深刻的是在讲解“系统稳定性”的时候，书中不仅仅给出了数学上的判据，还结合了许多实际工程中的例子，比如机械系统的振动、电路的震荡等，让我能够直观地感受到稳定性在工程实践中的重要性。而且，书中在介绍各种变换（如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换）时，并没有仅仅停留在数学公式的层面，而是着重强调了它们各自的适用范围和在不同领域的应用价值。例如，傅里叶变换在频域分析中的重要性，拉普拉斯变换在连续系统分析中的优势，以及Z变换在离散系统分析中的关键作用，都得到了清晰的阐述。这种由点到面、由浅入深的讲解方式，极大地提升了我对这门课程的理解程度，也让我看到了信号与系统理论在现代科技中的广泛应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像一位经验丰富的老教授，循循善诱地引导着我探索信号与系统的奥秘。它的结构设计非常合理，从最基础的信号和系统的基本概念开始，逐渐深入到傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等核心内容。每一个章节的学习都建立在之前章节的基础上，形成了一个坚实的知识体系。我尤其喜欢书中对于抽象概念的具象化处理。例如，在讲解“卷积”这个核心概念时，书中用了很多生动的类比，将其比作“信号与系统的相互作用”，或者“系统对信号的‘记忆’和‘处理’过程”。这些比喻让我能够迅速抓住卷积的核心思想，而不是仅仅停留在冰冷的数学公式上。而且，书中在介绍数学工具时，也非常注重与实际应用的结合。比如，在讲解傅里叶变换时，书中就详细阐述了它在频谱分析、信号去噪等方面的应用，让我能够看到理论知识的实际价值。总而言之，这本教材不仅内容丰富，而且讲解清晰，是一本非常值得深入研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格和讲解方式，真的让我觉得受益匪浅。作者在处理每一个概念时，都力求深入浅出，用最简洁的语言来阐述最复杂的道理。我印象特别深刻的是在讲解“卷积”这个核心概念时，书中不仅提供了数学上的定义和性质，还用了非常形象的比喻，比如用“卷积”来描述一个系统对输入信号的“记忆”和“累积”效应。通过这种方式，我能够迅速抓住卷积的核心思想，而不是仅仅停留在抽象的公式上。而且，书中在讲解每一个章节的内容时，都会有一个清晰的逻辑脉络，从整体到局部，层层递进，让人感觉思路非常清晰。即使遇到一些比较难理解的内容，通过反复阅读和结合书中的图示，也能够逐渐理解。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一个良师益友，它总能在关键时刻点醒我，让我茅塞顿开。我真的非常庆幸能够接触到这样一本高质量的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号与系统》给我最直观的感受就是它的“厚重感”，并非指书本的物理重量，而是其内容的深度和广度。作为一本面向工程专业的教材，它在确保理论严谨性的同时，也充分考虑到了实际应用的导向性。书中的每一个概念，无论是信号的分类、系统的性质，还是各种分析工具的使用，都与实际工程问题紧密相连。我印象深刻的是在讲解滤波器设计时，书中不仅介绍了各种滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫等）的理论原理，还详细阐述了它们在实际通信系统和音频处理中的应用场景，以及设计时需要考虑的各种工程约束。书中给出的详细设计步骤和算例，让我感觉自己仿佛就在一个工程师的工作室里，亲手完成一个工程项目。此外，这本书在处理一些复杂的数学证明时，也显得游刃有余，既保留了数学的严谨性，又通过图形和物理意义的解释，让原本枯燥的推导过程变得生动起来。例如，在推导Z变换的收敛域时，书中就巧妙地利用了复平面上的单位圆和极点、零点的位置关系，形象地展示了不同条件下Z变换的有效范围。这种处理方式，极大地降低了学习的门槛，也提升了学习的效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令我印象深刻，它不仅仅局限于理论知识的灌输，更注重于培养读者的工程思维。在讲解过程中，作者经常会引用实际工程中的案例，例如通信系统中的信号调制与解调，或者控制系统中系统响应的稳定性分析。这些案例的引入，让抽象的理论知识变得生动具体，也让我能够更好地理解这些理论在现实世界中的应用价值。我尤其喜欢书中关于“系统辨识”的部分，它详细介绍了如何通过观测系统的输入输出信号来推断系统的模型，这对于我们理解和设计各种工程系统都至关重要。书中提供的算法和数学工具，都经过了精心挑选和讲解，既保证了理论的完整性，又兼顾了计算的实用性。而且，书中在介绍新概念时，往往会回顾之前学习过的相关知识，从而建立起知识之间的联系，形成一个完整的知识体系。我感觉自己就像在一位经验丰富的导师的指导下学习，他总是能够恰到好处地引导我思考，并提供必要的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容组织上，给我留下了极其深刻的印象。它并没有像很多教材那样，把所有知识点堆砌在一起，而是有条不紊地进行展开。从最基础的信号分类和系统特性出发，逐步引入更复杂的概念，例如线性时不变系统、傅里叶变换、拉普拉斯变换以及Z变换等。每一个章节的过渡都非常自然，让人感觉知识的海洋在眼前徐徐展开。我尤其欣赏作者在讲解过程中，对于数学公式与物理意义的结合。许多抽象的数学推导，在这本书里都被赋予了生动的物理内涵，使得我能够更好地理解这些公式的意义和用途。例如，在讲解傅里叶级数时，书中通过将周期信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦信号，形象地揭示了信号的频谱特性，这对于我理解信号的构成原理有着巨大的帮助。此外，书中还提供了大量的例题和习题，这些题目不仅能够帮助我巩固所学知识，更重要的是能够启发我的解题思路，培养我的工程思维。

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