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周志华 著

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302423287

商品编码：10125997105

出版时间：2016-01-01

《智能之钥：机器学习的原理与实践》 引言：迈入智能时代的大门 我们正身处一个由数据驱动的智能时代。从个性化推荐到自动驾驶，从精准医疗到智慧城市，机器学习（Machine Learning）已成为塑造我们生活、工作乃至社会未来的核心技术。它赋予机器“学习”的能力，使其能够从海量数据中发现规律、做出预测、优化决策，甚至创造出我们难以想象的智能应用。 本书《智能之钥：机器学习的原理与实践》旨在为渴望理解和掌握这一变革性技术，并希望将其应用于实际问题的读者提供一条清晰、系统且深入的学习路径。我们坚信，对机器学习原理的深刻理解，是驾驭其强大力量的关键。因此，本书不仅关注“如何做”，更侧重于“为何如此”。我们将剥离浮于表面的算法技巧，深入剖析支撑这些算法的数学基础、统计原理和核心思想。 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 计算机科学及相关专业的学生： 为您提供坚实的理论基础和实践指导，为未来的学术研究或职业发展打下坚实根基。 渴望转型的技术从业者： 帮助您快速掌握机器学习的核心概念和工具，开启人工智能领域的新篇章。 对人工智能充满好奇的开发者和工程师： 提升您的技术视野，让您能够设计、实现并优化更智能的软件系统。 希望理解数据价值的决策者和分析师： 揭示数据背后的秘密，理解机器学习如何驱动商业洞察和战略决策。 任何对人工智能的未来充满兴趣的探索者： 开启您探索智能世界的第一步，理解驱动智能发展的底层逻辑。 本书力求做到理论的严谨性与实践的可操作性相得益彰。我们将从机器学习的基本概念出发，循序渐进地介绍各类经典算法的原理、优缺点以及适用场景。同时，我们也会穿插介绍常用的机器学习工具和库，并提供丰富的代码示例，帮助您将理论知识转化为实际能力。 第一部分：机器学习的基石——概念、范式与评估 在正式踏入具体的机器学习算法世界之前，我们需要先建立起对这一领域最基本的认知框架。本部分将为您铺设坚实的理论基石，确保您能够清晰地理解机器学习的本质和运行逻辑。 第一章：什么是机器学习？——赋予机器智能的艺术 定义与范畴： 深入探讨机器学习的定义，理解其与人工智能、数据挖掘、模式识别等概念的关系与区别。我们将从更宏观的视角审视机器学习在人工智能领域中的地位。 学习的本质： 机器如何“学习”？我们将从统计学和概率论的角度，解释学习过程的数学模型，以及从数据中提取知识的核心思想。 机器学习的类型： 监督学习 (Supervised Learning)： 讲解核心概念，即“有老师”的学习。重点介绍其工作原理：利用带有标签的训练数据进行模型训练，以预测未知数据的标签。 无监督学习 (Unsupervised Learning)： 阐述“无老师”的学习范式。探讨如何在没有预设标签的情况下，从数据中发现隐藏的结构、模式或关系，如聚类和降维。 强化学习 (Reinforcement Learning)： 介绍“试错”的学习方式。讲解智能体（Agent）与环境（Environment）的交互，通过奖励信号来学习最优策略。 机器学习的生命周期： 勾勒出机器学习项目从数据收集、预处理、模型选择、训练、评估到部署的完整流程，让您对整个项目有个全局的认识。 第二章：数据是燃料——特征工程与数据预处理 任何强大的机器学习模型都离不开高质量的数据。本章将聚焦于如何让原始数据“开口说话”，使其更好地服务于机器学习模型。 特征的意义： 理解特征（Feature）在机器学习中的核心作用，它们是模型学习的“语言”。 数据收集与理解： 强调数据来源的多样性以及初步理解数据的重要性。 数据清洗 (Data Cleaning)： 缺失值处理： 介绍各种处理缺失值的方法，如删除、填充（均值、中位数、众数、模型预测等），并分析其优缺点。 异常值检测与处理： 讲解如何识别和处理对模型有负面影响的异常数据，包括基于统计的方法和基于模型的方法。 特征提取与转换 (Feature Extraction & Transformation)： 特征缩放 (Feature Scaling)： 解释标准化（Standardization）和归一化（Normalization）的原理及其对模型性能的影响，特别是对于距离敏感的算法。 类别特征编码 (Categorical Feature Encoding)： 介绍独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等方法，处理非数值型特征。 特征创建： 演示如何基于现有特征组合或衍生出新的、更有信息量的特征。 特征选择 (Feature Selection)： 过滤法 (Filter Methods)： 基于统计指标（如相关系数、卡方检验）进行特征选择。 包裹法 (Wrapper Methods)： 利用模型性能作为评估标准来选择特征子集。 嵌入法 (Embedded Methods)： 在模型训练过程中进行特征选择，如Lasso回归。 降维 (Dimensionality Reduction)： 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 深入理解其原理，如何通过线性变换找到数据方差最大的方向，实现特征压缩。 t-分布随机邻域嵌入 (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE)： 介绍其在高维数据可视化中的应用。 第三章：模型好坏，如何评判？——评估指标与模型选择 辛辛苦苦训练好的模型，其效果如何？如何客观地衡量模型的性能，并做出最优选择？本章将为您揭示模型评估的奥秘。 数据集的划分： 训练集 (Training Set)： 用于模型学习。 验证集 (Validation Set)： 用于模型调参和初步评估。 测试集 (Test Set)： 用于模型最终的、无偏的性能评估。 交叉验证 (Cross-Validation)： 讲解 k-折交叉验证等方法，如何更有效地利用有限的数据进行模型评估，减少模型选择的偶然性。 回归问题的评估指标： 均方误差 (Mean Squared Error, MSE)： 理解其计算原理和敏感性。 均方根误差 (Root Mean Squared Error, RMSE)： 解释其与MSE的关系，以及为何更易于理解。 平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE)： 介绍其对异常值不敏感的特性。 决定系数 (R-squared)： 理解其含义，即模型解释了多少因变量的方差。 分类问题的评估指标： 混淆矩阵 (Confusion Matrix)： 深入理解真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）、假阴性（FN）的概念。 准确率 (Accuracy)： 理解其局限性，尤其在类别不平衡时。 精确率 (Precision)： 衡量模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类。 召回率 (Recall) / 敏感度 (Sensitivity)： 衡量所有真实正类样本中有多少被模型成功预测出来。 F1分数 (F1-Score)： 精确率和召回率的调和平均，更全面地评估模型性能。 ROC曲线 (Receiver Operating Characteristic Curve) 与 AUC (Area Under the Curve)： 详细讲解ROC曲线的绘制原理，以及AUC值如何衡量分类器在不同阈值下的整体性能。 过拟合 (Overfitting) 与欠拟合 (Underfitting)： 概念解释： 深入理解模型在训练集上表现优异，但在新数据上表现糟糕（过拟合）或在训练集和测试集上表现都糟糕（欠拟合）。 诊断方法： 如何通过学习曲线（Learning Curve）和验证曲线（Validation Curve）来识别过拟合和欠拟合。 应对策略： 介绍数据增强、正则化、提前停止（Early Stopping）、模型简化等常用方法。 第二部分：经典机器学习算法深度解析 本部分是本书的核心，我们将逐一剖析一系列在机器学习领域占据重要地位的经典算法，深入理解它们的数学原理、内在逻辑和实际应用。 第四章：线性模型——理解数据的直线与平面 线性模型是最基础也最强大的模型之一，理解它们是掌握更复杂模型的基础。 线性回归 (Linear Regression)： 模型假设： 引入输入变量与输出变量之间的线性关系。 损失函数： 最小二乘法（Least Squares）的原理，如何通过最小化预测值与真实值之间的平方误差来求解模型参数。 求解方法： 解析解（正规方程）与迭代解（梯度下降）。 梯度下降 (Gradient Descent) 及其变种： 批量梯度下降 (Batch GD)、随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)、小批量梯度下降 (Mini-batch GD)。 多项式回归 (Polynomial Regression)： 如何通过引入多项式特征实现非线性拟合。 正则化线性模型： L1正则化 (Lasso Regression)： 引入L1范数惩罚项，实现参数稀疏化，可用于特征选择。 L2正则化 (Ridge Regression)： 引入L2范数惩罚项，防止过拟合，使模型参数更加平滑。 弹性网络 (Elastic Net)： L1和L2正则化的结合。 逻辑斯蒂回归 (Logistic Regression)： 分类任务的线性模型： 如何将线性模型输出映射到概率。 Sigmoid 函数： 引入激活函数，将线性组合映射到0到1的概率区间。 损失函数： 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），及其在二分类和多分类问题中的应用。 模型解释性： 理解系数的含义，以及如何解释模型预测。 第五章：支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)——寻找最优边界 SVM以其优异的分类性能和良好的泛化能力而闻名，是机器学习领域的重要基石。 最大间隔分类器 (Maximum Margin Classifier)： 基本思想： 寻找能够最大化两类样本点到决策边界的距离的超平面。 支持向量： 解释为何只有一部分样本点（支持向量）决定了决策边界。 软间隔分类器 (Soft Margin Classifier)： 引入松弛变量： 允许一部分样本点误分类，以提高模型的鲁棒性。 惩罚参数 C： 理解 C 参数在间隔宽度和误分类惩罚之间的权衡。 核技巧 (Kernel Trick)： 高维空间的映射： 讲解如何通过核函数隐式地将数据映射到高维空间，从而实现线性不可分数据的分类。 常用核函数： 线性核、多项式核、径向基函数核 (RBF Kernel)。 核函数的选择与参数调优。 SVM 在回归问题中的应用 (Support Vector Regression, SVR)。 第六章：决策树与集成学习——智慧的树与群体的力量 决策树以其易于理解和解释的特性受到欢迎，而集成学习则通过组合多个模型来显著提升性能。 决策树 (Decision Tree)： 树形结构： 节点代表特征测试，分支代表测试结果，叶节点代表分类或回归结果。 分裂准则： 信息增益 (Information Gain) / 熵 (Entropy)： 讲解如何度量数据集的不确定性。 基尼不纯度 (Gini Impurity)： 另一种衡量不纯度的指标。 剪枝 (Pruning)： 防止过拟合，简化决策树。 ID3, C4.5, CART 算法简介。 集成学习 (Ensemble Learning)： 基本思想： 结合多个弱学习器（Weak Learners）形成一个强学习器（Strong Learner）。 Bagging (Bootstrap Aggregating)： 随机森林 (Random Forest)： 通过自助采样和随机特征选择构建多棵决策树，并进行投票或平均。 Boosting： AdaBoost (Adaptive Boosting)： 逐个训练弱学习器，并根据前一个学习器的错误调整样本权重。 Gradient Boosting： 引入梯度下降的思想，迭代优化损失函数，构建新的基学习器来拟合残差。 XGBoost, LightGBM, CatBoost 简介： 介绍这些高效的梯度提升算法及其在实际应用中的优势。 第七章：无监督学习——探索数据的内在结构 当数据没有标签时，无监督学习算法能够帮助我们发现数据本身的模式和规律。 聚类 (Clustering)： K-Means 算法： 基本原理： 将数据点分配到 K 个簇，使得簇内平方误差最小化。 算法流程： 初始化质心、分配样本、更新质心。 K 值的选择： 肘部法则 (Elbow Method)、轮廓系数 (Silhouette Score)。 层次聚类 (Hierarchical Clustering)： 介绍凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）聚类。 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)： 基于密度的聚类方法，能发现任意形状的簇。 降维 (Dimensionality Reduction)： 主成分分析 (PCA)： （在本部分中再次强调其在无监督学习中的地位） 奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD)： 介绍SVD在降维和推荐系统中的应用。 t-SNE： （在本部分中再次强调其在高维数据可视化中的作用） 第三部分：机器学习的实践与进阶 掌握了核心算法后，我们将深入探讨实际应用中的关键问题，以及一些更前沿的机器学习技术。 第八章：模型调优与超参数搜索——让模型发挥最佳性能 模型的性能往往取决于其超参数的设置。本章将介绍如何系统地寻找最优超参数组合。 超参数 (Hyperparameters) vs. 模型参数 (Model Parameters)： 明确区分两者的概念。 网格搜索 (Grid Search)： 遍历预设的超参数网格，选择最优组合。 随机搜索 (Random Search)： 在超参数空间中随机采样，通常比网格搜索更有效率。 贝叶斯优化 (Bayesian Optimization)： 基于概率模型，更智能地搜索最优超参数。 早停法 (Early Stopping)： 在训练过程中监控验证集性能，当性能不再提升时停止训练。 第九章：模型部署与实践——让模型走向应用 构建模型只是第一步，如何将其成功部署到实际生产环境中，并持续维护和更新，是工程化的关键。 模型序列化与反序列化： 如何保存和加载训练好的模型。 API 设计： 如何将模型包装成可供其他应用程序调用的服务。 性能监控与维护： 持续跟踪模型在实际运行中的表现，并进行必要的更新。 模型版本管理。 可解释性 AI (Explainable AI, XAI)： 介绍一些理解模型决策过程的技术，如 LIME、SHAP。 第十章：深度学习简介（选讲）——神经网络的力量 虽然本书侧重于经典机器学习，但对深度学习有一个初步了解是必要的。 神经网络 (Neural Networks) 的基本结构： 层、节点、激活函数。 前向传播与反向传播算法。 常见的深度学习模型简介： 卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)。 结语：持续学习，拥抱未来 机器学习是一个快速发展的领域，本书为您提供了一个坚实的起点。我们鼓励读者在掌握书本知识的基础上，积极探索新的算法、工具和应用。数据科学的旅程是充满挑战但也极富回报的。愿本书成为您开启智能时代大门的“智能之钥”，陪伴您在机器学习的探索之路上不断前进，创造更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后的规律充满了好奇，而这本书恰好满足了我探索未知的好奇心。在阅读过程中，我仿佛置身于一个巨大的数据海洋，而这本书就是我的罗盘和航海图。作者不仅教会了我如何使用各种算法来分析数据，更重要的是，他让我明白了这些算法背后的原理和适用场景。让我印象深刻的是，书中对过拟合和欠拟合问题的深入探讨，以及如何通过各种正则化技术来解决这些问题。这些内容对于实际的项目开发来说至关重要，避免了我们在实践中走弯路。此外，书中对于模型评估和选择的讲解也十分到位，让我能够客观地衡量模型的优劣，并选择最适合特定任务的算法。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校学生，我一直在寻找一本能够系统学习机器学习的中文教科书。这本书无疑是我的首选。它的内容全面，涵盖了从基础概念到高级算法的方方面面，而且语言通俗易懂，非常适合初学者。我特别喜欢书中对各种算法的推导过程，虽然有时需要花费一些时间和精力去理解，但一旦弄懂，就会对算法的内部机制有更深刻的认识。书中的习题设计也非常精妙，能够帮助我巩固所学知识，并提升解决实际问题的能力。我常常在做完一道习题后，对之前学习的内容有了新的理解和体会，这种成就感是其他任何学习方式都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，极大地拓展了我的技术视野。在接触这本书之前，我对机器学习的认知主要局限于一些网络教程和零散的文章，缺乏系统性的学习。这本书的出版，就像一股清流，为我带来了系统、深入的知识体系。它让我明白了，机器学习并非仅仅是调用现成的库函数，更重要的是理解算法的内在逻辑和原理。书中对于不同算法的优劣势分析，以及在不同场景下的适用性探讨，都让我受益匪浅。我常常会在学习完一个章节后，立即尝试将学到的知识应用到一些小项目中，通过实践来加深理解，这种“学以致用”的感觉非常棒。

评分☆☆☆☆☆

市面上关于人工智能和机器学习的书籍琳琅满目，但真正能够称得上是“基石”的却不多。这本书对我来说，就是这样一本不可或缺的基石。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本思想的启迪之作。作者在书中融入了他对人工智能发展趋势的深刻洞察，以及对机器学习未来走向的独到见解。让我耳目一新的是，书中对于一些前沿算法的介绍，虽然没有深入到极致，但足以让我窥见未来机器学习发展的方向。我常常在阅读这些内容时，感受到一种强烈的使命感，仿佛自己也正在参与这场改变世界的科技革命。

评分☆☆☆☆☆

这本机器学习领域的经典著作，对我来说，就像打开了一扇通往新世界的大门。在翻阅这本书之前，我对机器学习的理解还停留在一些模糊的概念和零散的例子上，总觉得它遥不可及。但从这本书的第一页开始，我就被作者清晰的思路和严谨的逻辑深深吸引。他没有一上来就堆砌复杂的公式和算法，而是循序渐进地引导读者理解机器学习的核心思想——如何让机器从数据中学习。书中对于各种算法的讲解，无论是决策树、支持向量机还是神经网络，都做到了既有理论深度，又不失实践指导意义。他善于用生动的比喻和贴切的例子来解释抽象的概念，让我在阅读过程中能够轻松理解，甚至产生“原来如此”的顿悟。

评分☆☆☆☆☆

刚收到，还没拜读

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还不错，耐心学习一下。

评分☆☆☆☆☆

质量不错

评分☆☆☆☆☆

幽默风趣不枯燥，周老师非常棒

评分☆☆☆☆☆

好，印刷清晰，质量满意

评分☆☆☆☆☆

不错，一直用这种，还是不错的

评分☆☆☆☆☆

不错，包装很好，慢慢学习～

评分☆☆☆☆☆

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