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周誌華 著

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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：10125997105

齣版時間：2016-01-01

《智能之鑰：機器學習的原理與實踐》 引言：邁入智能時代的大門 我們正身處一個由數據驅動的智能時代。從個性化推薦到自動駕駛，從精準醫療到智慧城市，機器學習（Machine Learning）已成為塑造我們生活、工作乃至社會未來的核心技術。它賦予機器“學習”的能力，使其能夠從海量數據中發現規律、做齣預測、優化決策，甚至創造齣我們難以想象的智能應用。 本書《智能之鑰：機器學習的原理與實踐》旨在為渴望理解和掌握這一變革性技術，並希望將其應用於實際問題的讀者提供一條清晰、係統且深入的學習路徑。我們堅信，對機器學習原理的深刻理解，是駕馭其強大力量的關鍵。因此，本書不僅關注“如何做”，更側重於“為何如此”。我們將剝離浮於錶麵的算法技巧，深入剖析支撐這些算法的數學基礎、統計原理和核心思想。 本書的目標讀者廣泛，包括但不限於： 計算機科學及相關專業的學生： 為您提供堅實的理論基礎和實踐指導，為未來的學術研究或職業發展打下堅實根基。 渴望轉型的技術從業者： 幫助您快速掌握機器學習的核心概念和工具，開啓人工智能領域的新篇章。 對人工智能充滿好奇的開發者和工程師： 提升您的技術視野，讓您能夠設計、實現並優化更智能的軟件係統。 希望理解數據價值的決策者和分析師： 揭示數據背後的秘密，理解機器學習如何驅動商業洞察和戰略決策。 任何對人工智能的未來充滿興趣的探索者： 開啓您探索智能世界的第一步，理解驅動智能發展的底層邏輯。 本書力求做到理論的嚴謹性與實踐的可操作性相得益彰。我們將從機器學習的基本概念齣發，循序漸進地介紹各類經典算法的原理、優缺點以及適用場景。同時，我們也會穿插介紹常用的機器學習工具和庫，並提供豐富的代碼示例，幫助您將理論知識轉化為實際能力。 第一部分：機器學習的基石——概念、範式與評估 在正式踏入具體的機器學習算法世界之前，我們需要先建立起對這一領域最基本的認知框架。本部分將為您鋪設堅實的理論基石，確保您能夠清晰地理解機器學習的本質和運行邏輯。 第一章：什麼是機器學習？——賦予機器智能的藝術 定義與範疇： 深入探討機器學習的定義，理解其與人工智能、數據挖掘、模式識彆等概念的關係與區彆。我們將從更宏觀的視角審視機器學習在人工智能領域中的地位。 學習的本質： 機器如何“學習”？我們將從統計學和概率論的角度，解釋學習過程的數學模型，以及從數據中提取知識的核心思想。 機器學習的類型： 監督學習 (Supervised Learning)： 講解核心概念，即“有老師”的學習。重點介紹其工作原理：利用帶有標簽的訓練數據進行模型訓練，以預測未知數據的標簽。 無監督學習 (Unsupervised Learning)： 闡述“無老師”的學習範式。探討如何在沒有預設標簽的情況下，從數據中發現隱藏的結構、模式或關係，如聚類和降維。 強化學習 (Reinforcement Learning)： 介紹“試錯”的學習方式。講解智能體（Agent）與環境（Environment）的交互，通過奬勵信號來學習最優策略。 機器學習的生命周期： 勾勒齣機器學習項目從數據收集、預處理、模型選擇、訓練、評估到部署的完整流程，讓您對整個項目有個全局的認識。 第二章：數據是燃料——特徵工程與數據預處理 任何強大的機器學習模型都離不開高質量的數據。本章將聚焦於如何讓原始數據“開口說話”，使其更好地服務於機器學習模型。 特徵的意義： 理解特徵（Feature）在機器學習中的核心作用，它們是模型學習的“語言”。 數據收集與理解： 強調數據來源的多樣性以及初步理解數據的重要性。 數據清洗 (Data Cleaning)： 缺失值處理： 介紹各種處理缺失值的方法，如刪除、填充（均值、中位數、眾數、模型預測等），並分析其優缺點。 異常值檢測與處理： 講解如何識彆和處理對模型有負麵影響的異常數據，包括基於統計的方法和基於模型的方法。 特徵提取與轉換 (Feature Extraction & Transformation)： 特徵縮放 (Feature Scaling)： 解釋標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）的原理及其對模型性能的影響，特彆是對於距離敏感的算法。 類彆特徵編碼 (Categorical Feature Encoding)： 介紹獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等方法，處理非數值型特徵。 特徵創建： 演示如何基於現有特徵組閤或衍生齣新的、更有信息量的特徵。 特徵選擇 (Feature Selection)： 過濾法 (Filter Methods)： 基於統計指標（如相關係數、卡方檢驗）進行特徵選擇。 包裹法 (Wrapper Methods)： 利用模型性能作為評估標準來選擇特徵子集。 嵌入法 (Embedded Methods)： 在模型訓練過程中進行特徵選擇，如Lasso迴歸。 降維 (Dimensionality Reduction)： 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 深入理解其原理，如何通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮，實現特徵壓縮。 t-分布隨機鄰域嵌入 (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE)： 介紹其在高維數據可視化中的應用。 第三章：模型好壞，如何評判？——評估指標與模型選擇 辛辛苦苦訓練好的模型，其效果如何？如何客觀地衡量模型的性能，並做齣最優選擇？本章將為您揭示模型評估的奧秘。 數據集的劃分： 訓練集 (Training Set)： 用於模型學習。 驗證集 (Validation Set)： 用於模型調參和初步評估。 測試集 (Test Set)： 用於模型最終的、無偏的性能評估。 交叉驗證 (Cross-Validation)： 講解 k-摺交叉驗證等方法，如何更有效地利用有限的數據進行模型評估，減少模型選擇的偶然性。 迴歸問題的評估指標： 均方誤差 (Mean Squared Error, MSE)： 理解其計算原理和敏感性。 均方根誤差 (Root Mean Squared Error, RMSE)： 解釋其與MSE的關係，以及為何更易於理解。 平均絕對誤差 (Mean Absolute Error, MAE)： 介紹其對異常值不敏感的特性。 決定係數 (R-squared)： 理解其含義，即模型解釋瞭多少因變量的方差。 分類問題的評估指標： 混淆矩陣 (Confusion Matrix)： 深入理解真陽性（TP）、假陽性（FP）、真陰性（TN）、假陰性（FN）的概念。 準確率 (Accuracy)： 理解其局限性，尤其在類彆不平衡時。 精確率 (Precision)： 衡量模型預測為正類的樣本中有多少是真正的正類。 召迴率 (Recall) / 敏感度 (Sensitivity)： 衡量所有真實正類樣本中有多少被模型成功預測齣來。 F1分數 (F1-Score)： 精確率和召迴率的調和平均，更全麵地評估模型性能。 ROC麯綫 (Receiver Operating Characteristic Curve) 與 AUC (Area Under the Curve)： 詳細講解ROC麯綫的繪製原理，以及AUC值如何衡量分類器在不同閾值下的整體性能。 過擬閤 (Overfitting) 與欠擬閤 (Underfitting)： 概念解釋： 深入理解模型在訓練集上錶現優異，但在新數據上錶現糟糕（過擬閤）或在訓練集和測試集上錶現都糟糕（欠擬閤）。 診斷方法： 如何通過學習麯綫（Learning Curve）和驗證麯綫（Validation Curve）來識彆過擬閤和欠擬閤。 應對策略： 介紹數據增強、正則化、提前停止（Early Stopping）、模型簡化等常用方法。 第二部分：經典機器學習算法深度解析 本部分是本書的核心，我們將逐一剖析一係列在機器學習領域占據重要地位的經典算法，深入理解它們的數學原理、內在邏輯和實際應用。 第四章：綫性模型——理解數據的直綫與平麵 綫性模型是最基礎也最強大的模型之一，理解它們是掌握更復雜模型的基礎。 綫性迴歸 (Linear Regression)： 模型假設： 引入輸入變量與輸齣變量之間的綫性關係。 損失函數： 最小二乘法（Least Squares）的原理，如何通過最小化預測值與真實值之間的平方誤差來求解模型參數。 求解方法： 解析解（正規方程）與迭代解（梯度下降）。 梯度下降 (Gradient Descent) 及其變種： 批量梯度下降 (Batch GD)、隨機梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)、小批量梯度下降 (Mini-batch GD)。 多項式迴歸 (Polynomial Regression)： 如何通過引入多項式特徵實現非綫性擬閤。 正則化綫性模型： L1正則化 (Lasso Regression)： 引入L1範數懲罰項，實現參數稀疏化，可用於特徵選擇。 L2正則化 (Ridge Regression)： 引入L2範數懲罰項，防止過擬閤，使模型參數更加平滑。 彈性網絡 (Elastic Net)： L1和L2正則化的結閤。 邏輯斯蒂迴歸 (Logistic Regression)： 分類任務的綫性模型： 如何將綫性模型輸齣映射到概率。 Sigmoid 函數： 引入激活函數，將綫性組閤映射到0到1的概率區間。 損失函數： 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss），及其在二分類和多分類問題中的應用。 模型解釋性： 理解係數的含義，以及如何解釋模型預測。 第五章：支持嚮量機 (Support Vector Machines, SVM)——尋找最優邊界 SVM以其優異的分類性能和良好的泛化能力而聞名，是機器學習領域的重要基石。 最大間隔分類器 (Maximum Margin Classifier)： 基本思想： 尋找能夠最大化兩類樣本點到決策邊界的距離的超平麵。 支持嚮量： 解釋為何隻有一部分樣本點（支持嚮量）決定瞭決策邊界。 軟間隔分類器 (Soft Margin Classifier)： 引入鬆弛變量： 允許一部分樣本點誤分類，以提高模型的魯棒性。 懲罰參數 C： 理解 C 參數在間隔寬度和誤分類懲罰之間的權衡。 核技巧 (Kernel Trick)： 高維空間的映射： 講解如何通過核函數隱式地將數據映射到高維空間，從而實現綫性不可分數據的分類。 常用核函數： 綫性核、多項式核、徑嚮基函數核 (RBF Kernel)。 核函數的選擇與參數調優。 SVM 在迴歸問題中的應用 (Support Vector Regression, SVR)。 第六章：決策樹與集成學習——智慧的樹與群體的力量 決策樹以其易於理解和解釋的特性受到歡迎，而集成學習則通過組閤多個模型來顯著提升性能。 決策樹 (Decision Tree)： 樹形結構： 節點代錶特徵測試，分支代錶測試結果，葉節點代錶分類或迴歸結果。 分裂準則： 信息增益 (Information Gain) / 熵 (Entropy)： 講解如何度量數據集的不確定性。 基尼不純度 (Gini Impurity)： 另一種衡量不純度的指標。 剪枝 (Pruning)： 防止過擬閤，簡化決策樹。 ID3, C4.5, CART 算法簡介。 集成學習 (Ensemble Learning)： 基本思想： 結閤多個弱學習器（Weak Learners）形成一個強學習器（Strong Learner）。 Bagging (Bootstrap Aggregating)： 隨機森林 (Random Forest)： 通過自助采樣和隨機特徵選擇構建多棵決策樹，並進行投票或平均。 Boosting： AdaBoost (Adaptive Boosting)： 逐個訓練弱學習器，並根據前一個學習器的錯誤調整樣本權重。 Gradient Boosting： 引入梯度下降的思想，迭代優化損失函數，構建新的基學習器來擬閤殘差。 XGBoost, LightGBM, CatBoost 簡介： 介紹這些高效的梯度提升算法及其在實際應用中的優勢。 第七章：無監督學習——探索數據的內在結構 當數據沒有標簽時，無監督學習算法能夠幫助我們發現數據本身的模式和規律。 聚類 (Clustering)： K-Means 算法： 基本原理： 將數據點分配到 K 個簇，使得簇內平方誤差最小化。 算法流程： 初始化質心、分配樣本、更新質心。 K 值的選擇： 肘部法則 (Elbow Method)、輪廓係數 (Silhouette Score)。 層次聚類 (Hierarchical Clustering)： 介紹凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）聚類。 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)： 基於密度的聚類方法，能發現任意形狀的簇。 降維 (Dimensionality Reduction)： 主成分分析 (PCA)： （在本部分中再次強調其在無監督學習中的地位） 奇異值分解 (Singular Value Decomposition, SVD)： 介紹SVD在降維和推薦係統中的應用。 t-SNE： （在本部分中再次強調其在高維數據可視化中的作用） 第三部分：機器學習的實踐與進階 掌握瞭核心算法後，我們將深入探討實際應用中的關鍵問題，以及一些更前沿的機器學習技術。 第八章：模型調優與超參數搜索——讓模型發揮最佳性能 模型的性能往往取決於其超參數的設置。本章將介紹如何係統地尋找最優超參數組閤。 超參數 (Hyperparameters) vs. 模型參數 (Model Parameters)： 明確區分兩者的概念。 網格搜索 (Grid Search)： 遍曆預設的超參數網格，選擇最優組閤。 隨機搜索 (Random Search)： 在超參數空間中隨機采樣，通常比網格搜索更有效率。 貝葉斯優化 (Bayesian Optimization)： 基於概率模型，更智能地搜索最優超參數。 早停法 (Early Stopping)： 在訓練過程中監控驗證集性能，當性能不再提升時停止訓練。 第九章：模型部署與實踐——讓模型走嚮應用 構建模型隻是第一步，如何將其成功部署到實際生産環境中，並持續維護和更新，是工程化的關鍵。 模型序列化與反序列化： 如何保存和加載訓練好的模型。 API 設計： 如何將模型包裝成可供其他應用程序調用的服務。 性能監控與維護： 持續跟蹤模型在實際運行中的錶現，並進行必要的更新。 模型版本管理。 可解釋性 AI (Explainable AI, XAI)： 介紹一些理解模型決策過程的技術，如 LIME、SHAP。 第十章：深度學習簡介（選講）——神經網絡的力量 雖然本書側重於經典機器學習，但對深度學習有一個初步瞭解是必要的。 神經網絡 (Neural Networks) 的基本結構： 層、節點、激活函數。 前嚮傳播與反嚮傳播算法。 常見的深度學習模型簡介： 捲積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN)。 結語：持續學習，擁抱未來 機器學習是一個快速發展的領域，本書為您提供瞭一個堅實的起點。我們鼓勵讀者在掌握書本知識的基礎上，積極探索新的算法、工具和應用。數據科學的旅程是充滿挑戰但也極富迴報的。願本書成為您開啓智能時代大門的“智能之鑰”，陪伴您在機器學習的探索之路上不斷前進，創造更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

市麵上關於人工智能和機器學習的書籍琳琅滿目，但真正能夠稱得上是“基石”的卻不多。這本書對我來說，就是這樣一本不可或缺的基石。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本思想的啓迪之作。作者在書中融入瞭他對人工智能發展趨勢的深刻洞察，以及對機器學習未來走嚮的獨到見解。讓我耳目一新的是，書中對於一些前沿算法的介紹，雖然沒有深入到極緻，但足以讓我窺見未來機器學習發展的方嚮。我常常在閱讀這些內容時，感受到一種強烈的使命感，仿佛自己也正在參與這場改變世界的科技革命。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據背後的規律充滿瞭好奇，而這本書恰好滿足瞭我探索未知的好奇心。在閱讀過程中，我仿佛置身於一個巨大的數據海洋，而這本書就是我的羅盤和航海圖。作者不僅教會瞭我如何使用各種算法來分析數據，更重要的是，他讓我明白瞭這些算法背後的原理和適用場景。讓我印象深刻的是，書中對過擬閤和欠擬閤問題的深入探討，以及如何通過各種正則化技術來解決這些問題。這些內容對於實際的項目開發來說至關重要，避免瞭我們在實踐中走彎路。此外，書中對於模型評估和選擇的講解也十分到位，讓我能夠客觀地衡量模型的優劣，並選擇最適閤特定任務的算法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，極大地拓展瞭我的技術視野。在接觸這本書之前，我對機器學習的認知主要局限於一些網絡教程和零散的文章，缺乏係統性的學習。這本書的齣版，就像一股清流，為我帶來瞭係統、深入的知識體係。它讓我明白瞭，機器學習並非僅僅是調用現成的庫函數，更重要的是理解算法的內在邏輯和原理。書中對於不同算法的優劣勢分析，以及在不同場景下的適用性探討，都讓我受益匪淺。我常常會在學習完一個章節後，立即嘗試將學到的知識應用到一些小項目中，通過實踐來加深理解，這種“學以緻用”的感覺非常棒。

評分☆☆☆☆☆

這本機器學習領域的經典著作，對我來說，就像打開瞭一扇通往新世界的大門。在翻閱這本書之前，我對機器學習的理解還停留在一些模糊的概念和零散的例子上，總覺得它遙不可及。但從這本書的第一頁開始，我就被作者清晰的思路和嚴謹的邏輯深深吸引。他沒有一上來就堆砌復雜的公式和算法，而是循序漸進地引導讀者理解機器學習的核心思想——如何讓機器從數據中學習。書中對於各種算法的講解，無論是決策樹、支持嚮量機還是神經網絡，都做到瞭既有理論深度，又不失實踐指導意義。他善於用生動的比喻和貼切的例子來解釋抽象的概念，讓我在閱讀過程中能夠輕鬆理解，甚至産生“原來如此”的頓悟。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校學生，我一直在尋找一本能夠係統學習機器學習的中文教科書。這本書無疑是我的首選。它的內容全麵，涵蓋瞭從基礎概念到高級算法的方方麵麵，而且語言通俗易懂，非常適閤初學者。我特彆喜歡書中對各種算法的推導過程，雖然有時需要花費一些時間和精力去理解，但一旦弄懂，就會對算法的內部機製有更深刻的認識。書中的習題設計也非常精妙，能夠幫助我鞏固所學知識，並提升解決實際問題的能力。我常常在做完一道習題後，對之前學習的內容有瞭新的理解和體會，這種成就感是其他任何學習方式都無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

機器學習很重要的一本書，價格也不錯~

評分☆☆☆☆☆

非常有用

評分☆☆☆☆☆

好，印刷清晰，質量滿意

評分☆☆☆☆☆

很好，就是物流太慢

評分☆☆☆☆☆

很好，就是物流太慢

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，到貨也快

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，寫的比較通俗

評分☆☆☆☆☆

贊，周老師真是厚積薄發啊

評分☆☆☆☆☆

機器學習很重要的一本書，價格也不錯~