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[美] 米歇尔（Mitchell T.M.） 著，曾华军 等 译

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 模式识别
• 算法
• Python
• 统计学习
• 深度学习
• 模型
• 预测

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111109938

版次：1

商品编码：10131321

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2008-03-01

用纸：胶版纸

页数：282

正文语种：中文

编辑推荐

　　

如何让计算机随着经验的积累自动提高性能？这就是机器学习的目的。《机器学习／计算机科学丛书》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。

内容简介

　　《机器学习／计算机科学丛书》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习／计算机科学丛书》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习／计算机科学丛书》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

作者简介

　　Tom M.Mitchell，是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器学习”等多门课程；美国人工智能协会（AAAL）的主席；美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人；多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多文章，出版过多本专著，是机器学习领域的知名学者。

目录

出版者的话
专家指导委员会
译者序
前言
第1章 引言
1.1　学习问题的标准描述
1.2　设计一个学习系统
1.2.1 选择训练经验
1.2.2 选择目标函数
1.2.3　选择目标函数的表示
1.2.4　选择函数逼近算法
1.2.5　最终设计
1.3　机器学习的一些观点和问题
1.4　如何阅读本书
1.5　小结和补充读物
习题

第2章 概念学习和一般到特殊序
2.1　简介
2.2　概念学习任务
2.2.1　术语定义
2.2.2　归纳学习假设
2.3　作为搜索的概念学习
2.4　FIND-S：寻找极大特殊假设
2.5　变型空间和候选消除算法
2.5.1　表示
2.5.2 列表后消除算法
2.5.3　变型空间的更简洁表示
2.5.4　候选消除学习算法
2.5.5　算法的举例
2.6　关于变型空间和候选消除的说明
2.6.1　候选消除算法是否会收敛到正确的假设
2.6.2 下一步需要什么样的训练样例
2.6.3　怎样使用不完全学习概念
2.7　归纳偏置
2.7.1　一个有偏的假设空间
2.7.2　无偏的学习器
2.7.3　无偏学习的无用性
2.8　小结和补充读物
习题

第3章　决策树学习
3.1 简介
3.2　决策树表示法
3.3　决策树学习的适用问题
3.4　基本的决策树学习算法
3.4.1　哪个属性是最佳的分类属性
3.4.2　举例
3.5　决策树学习中的假设空间搜索
3.6　决策树学习的归纳偏置
3.6.1　限定偏置和优选偏置
3.6.2　为什么短的假设优先
3.7　决策树学习的常见问题
3.7.1　避免过度拟合数据
3.7.2 合并连续值属性
3.7.3　属性选择的其他度量标准
3.7.4　处理缺少属性值的训练样例
3.7.5　处理不同代价的属性
3.8　小结和补充读物
习题

第4章 人工神经网络
4.1　简介
4.2　神经网络表示
4.3　适合神经网络学习的问题
4.4　感知器
4.4.1　感知器的表征能力
4.4.2　感知器训练法则
4.4.3 梯度下降和delta法则
4.4.4　小结
……
第5章　评估假设
第6章　贝叶斯学习
第7章　计算学习理论
第8章　基于实例的学习
第9章　遗传算法
第10章　学习规则集合
第11章　分析这习
第12章　归纳和分析学习的结合
第13章　增强学习

前言/序言

　　第1章引言

　　自从计算机问世以来，人们就想知道它们能不能自我学习。如果我们理解了计算机学习的内在机制，即怎样使它们根据经验来自动提高，那么影响将是空前的。想像一下，在未来，计算机能从医疗记录中学习，获取治疗新疾病最有效的方法；住宅管理系统分析住户的用电模式，以降低能源消耗；个人软件助理跟踪用户的兴趣，并为其选择最感兴趣的在线早间新闻。对计算机学习的成功理解将开辟出许多全新的应用领域，并使其计算能力和可定制性上升到新的层次。同时，透彻理解机器学习的信息处理算法，也会有助于更好地理解人类的学习能力（及缺陷）。

　　目前，我们还不知道怎样使计算机具备和人类一样强大的学习能力。然而，一些针对特定学习任务的算法已经产生。关于学习的理论认识已开始逐步形成。人们开发出很多实践性的计算机程序来实现不同类型的学习，一些商业化的应用也已经出现。例如，对于语音识别这样的课题，迄今为止，基于机器学习的算法明显胜过其他的方法。在数据挖掘领域，机器学习算法理所当然地得到应用，从包含设备维护记录、借贷申请、金融交易、医疗记录等信息的大型数据库中发现有价值的信息。随着对计算机认识的日益成熟，机器学习必将在计算机科学和技术中扮演越来越重要的角色！

　　我们可以通过一些专项成果看到机器学习这门技术的现状：计算机已经能够成功地识别人类的讲话（Waibel1989，Leel989）；预测肺炎患者的康复率（Cooperetal．1997）；检测信用卡的欺诈；在高速公路上自动驾驶汽车(Pomerleau1989)；以接近人类世界冠军的水平对弈西洋双陆棋（Tesauro1992，1995）。

思想的迷宫：一个关于语言、认知与人类可能性的探索 这是一本关于人类思维深层结构，以及语言如何塑造我们认知世界的著作。它并非直接探讨“机器学习”的算法或技术细节，而是试图从更宏观的视角，审视人类智能的本质，以及我们通过语言这一最强大工具，如何构建、理解和演变我们所处的现实。 本书的起点，并非对计算机模型的分析，而是对人类语言本身的惊人复杂性及其内在逻辑的深入考察。作者认为，语言不仅仅是信息的载体，更是我们感知、推理和创造的基石。我们如何学习母语？为什么不同的语言会孕育出截然不同的思维模式？在本书中，我们将跟随作者的脚步，穿越从儿童语言习得的奇迹，到不同文化背景下语言多样性的奥秘，去探寻那些隐藏在词语、语法和语境之下的深刻智慧。 我们将首先审视语言的“原生”状态，也就是儿童如何凭借一种近乎本能的方式，在海量但充满噪音的输入中，迅速掌握一套复杂的规则系统。这涉及到对“天然语言”（natural language）的哲学思考，以及为什么人类在没有明确指令的情况下，能够如此高效地提取出语法结构和语义联系。本书将梳理关于儿童语言习得的几种主流理论，并尝试整合它们，构建一个更全面的理解框架。这不仅仅是关于“学习”的过程，更是关于人类大脑中是否存在某种“通用学习器”，它如何与语言的特定结构相互作用，从而实现如此非凡的成就。 随后，我们将进入语言多样性的广阔天地。世界上的语言千差万别，从音韵到语法，再到概念的划分方式，都存在着令人惊叹的差异。作者认为，这些差异并非偶然，它们深刻地反映了不同文化群体在历史长河中，对世界所形成的独特理解和关注点。本书将选取一些代表性的语言现象，例如颜色词的划分、空间关系的处理、时间概念的表达等，来展示语言如何塑造我们的认知框架。我们将探讨“萨丕尔-沃尔夫假说”（Sapir-Whorf hypothesis）的现代诠释，以及它如何为我们理解不同民族的世界观提供一把钥匙。这并非是说语言决定思维，而是强调语言在引导和强化特定思维模式方面的强大作用。 本书的一个核心论点是，人类的认知能力，尤其是那些我们称之为“智能”的方面，与我们处理和生成语言的能力密不可分。我们的大脑，通过学习语言，不仅掌握了交流的工具，更重要的是，它发展出了一套强大的符号操纵和推理机制。这些机制，当被应用于语言之外的领域时，就构成了我们解决问题、进行抽象思考和进行科学创新的能力。因此，理解语言，就是理解人类认知能力的原型和基础。 我们将深入探讨语言的“内部逻辑”——语法。它并非仅仅是枯燥的规则，而是人类为了组织思想、表达复杂关系而演化出的高效编码系统。本书将尝试解释，为什么某些语法结构似乎在各种语言中普遍存在，而另一些则极其罕见。这种普遍性背后，是否隐藏着某种跨越文化、跨越地理的“普遍语法”（universal grammar）的线索？即便没有一个固定的、预设的语法模块，语言的结构本身是否也遵循着某些认知上的经济性原则？ 此外，本书还将触及语言的“动态性”。语言并非一成不变的化石，它随着社会、文化和技术的发展而不断演变。我们如何理解语言的演变过程？新词汇的产生，旧词汇的意义变化，语法结构的松动与重塑，这些背后是否存在着可循的规律？作者将运用历史语言学和比较语言学的视角，并结合社会语言学和心理语言学的研究成果，来描绘语言生命力的动态图景。 更进一步，本书将把目光投向“理解”的本质。我们如何理解一个句子？我们如何从零散的词语中构建出连贯的意义？这涉及到大量的背景知识、常识推理以及对说话者意图的推断。本书将深入分析“语境”（context）在语言理解中的核心作用，以及人类如何凭借强大的情境感知能力，在模糊和不完整的语言信号中，成功地提取出准确的信息。我们将讨论“隐喻”（metaphor）和“转喻”（metonymy）等修辞手法，它们并非简单的文字游戏，而是人类认知灵活性的生动体现，展示了我们如何通过联想和类比，来拓展语言的表达力，并深入理解抽象概念。 本书的最终目标，并非是提供一套具体的“机器学习”方法论，而是引发读者对人类自身智能的深刻反思。我们拥有的智能，其独特之处究竟在哪里？它与计算机所能实现的“智能”之间，存在着怎样的共性与差异？通过对语言这一人类最根本的智能载体进行细致的解剖，我们希望能为理解人类独有的创造力、同理心、以及在复杂世界中 navigat 的能力，提供一个全新的视角。 这本书将带领读者进行一场思想的旅行，穿越语言的边界，探索认知的深渊，最终回到对人类自身可能性的追问。它邀请你加入一场关于“智能”的对话，这场对话不以代码为起点，却以人类心智的奥秘为终点，思考我们如何通过语言，不断地重塑和拓展我们所理解的世界，以及我们本身。它旨在启发读者，从语言这一最贴近我们思维的媒介出发，去发现智能的真正力量，以及人类在这场宏大叙事中所扮演的、独一无二的角色。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排方式非常巧妙，一上来就用了一个非常贴近生活的案例，比如推荐系统是如何工作的，或者智能语音助手是如何理解我们的指令的。这种从“用”到“懂”的讲解方式，瞬间拉近了我与技术之间的距离。我之前总觉得机器学习离我非常遥远，是属于科学家和工程师的专业领域，但这本书似乎在告诉我，其实我们每个人都在不知不觉中与它互动。作者在讲解过程中，并没有一开始就抛出大量枯燥的公式和术语，而是循序渐进，用通俗易懂的比喻来解释一些核心概念。我尤其欣赏他在讨论“过拟合”和“欠拟合”这两个问题时，所使用的类比，非常形象地说明了模型训练中可能遇到的挑战。虽然我还没有深入到具体算法的细节，但仅仅是这种引导性的叙述方式，就已经让我对这本书产生了极大的好感。我感觉，这本书可能不仅仅是在教授技术，更是在培养一种理解和应用技术的能力，这对我这样想要拓宽知识面的读者来说，是尤为宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊讶，它不仅仅停留在理论层面，还穿插了大量的实际应用案例。我特别喜欢作者在讨论神经网络时，那种深入浅出的讲解。虽然我对深度学习的理解有限，但作者通过描绘人脑神经元的工作方式，来类比人工神经网络的构建，让我对它的工作原理有了一个初步的认识。书中还提到了很多目前非常热门的AI应用，比如图像识别、自然语言处理等等，并且在介绍这些应用时，都会追溯到其背后的机器学习技术。这种“溯源”式的讲解，让我觉得非常有启发性，能够帮助我理解这些前沿技术是如何一步步发展而来的。此外，书中关于数据预处理的章节也写得非常扎实，强调了数据质量对模型训练的重要性。作者给出了很多实用的建议，比如如何处理缺失值、如何进行特征工程等等，这些都是在实际工作中非常关键的环节。这本书为我打开了一个全新的视野，让我对人工智能的潜力有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人了，简洁的配色和抽象的图形，让人一眼就能感受到它所蕴含的科技感与智慧。翻开书页，首先映入眼帘的是序言，作者用一种略带哲学意味的笔触，描绘了人工智能发展的宏大图景，以及“机器学习”在其中扮演的关键角色。虽然我对这个领域的研究并不算深入，但作者的语言非常有感染力，仿佛把我带入了一个充满无限可能的新世界。我尤其喜欢作者在序言中提出的一个观点，即机器的学习过程，某种程度上是对人类认知过程的一种模拟与升华，这让我对书中即将展开的内容充满了好奇。我期待着这本书能带我深入了解那些看似神秘的算法，理解它们是如何让机器具备“思考”能力的。书中的插图也相当精美，虽然目前还没有细读具体内容，但从这些图例中，我隐约能感受到作者在内容呈现上的匠心独运，希望它们能帮助我更直观地理解复杂的概念。总体而言，这本书在我心中已经播下了浓厚的兴趣种子，迫不及待想开始探索它的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的体验，就像是在进行一场智力冒险，每一次翻页都可能揭开一个新的谜题。作者在介绍不同的学习模型时，并没有简单地罗列它们的优缺点，而是通过讲述它们各自的“成长历程”，来阐述其背后的逻辑。我印象最深刻的是关于决策树的部分，作者用一个生动的“猜水果”游戏来比喻，让我们很容易理解它是如何通过一系列判断来做出分类的。这种“讲故事”的方式，让原本抽象的概念变得生动有趣。我还在书中看到了对各种评价指标的详细解释，比如准确率、召回率、F1分数等等。虽然这些名字听起来有点专业，但作者通过一些实际的场景分析，让我们明白这些指标在评估模型性能时的重要性，以及它们各自的侧重点。这让我意识到，评价一个模型的好坏，绝不仅仅是看它是否“正确”，还需要从多个维度去考量，这是一种非常严谨的科学态度。这本书给了我一种全新的视角去审视那些看似“智能”的系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格有一种独特的魅力，既有学术的严谨，又不失人文的关怀。作者在讲解一些比较高深的数学原理时，总是会适时地插入一些历史背景或者哲学思考，让我觉得学习的过程不仅仅是记忆公式，更是在进行一次思想的碰撞。例如，在介绍支持向量机（SVM）时，作者花了相当大的篇幅去阐述“核技巧”的由来和意义，这让我理解了为什么一些看似线性不可分的问题，可以通过巧妙的映射变得可解。这种对原理的深入挖掘，让我觉得这本书非常有价值。我还注意到，书中在讨论一些有争议的话题时，比如机器学习的伦理问题，也给予了充分的关注。作者并没有回避这些复杂的问题，而是鼓励读者进行批判性思考。这让我觉得，这本书不仅仅是技术指南，更是一本引导我们思考技术与社会关系的书籍。总而言之，这本书带给我的不仅仅是知识，更是一种对科学探索的敬畏和对技术应用的深刻反思。

评分☆☆☆☆☆

罗伯特·金·默顿(Robert King Merton)生平介绍：美国著名的社会学家，科学社会学的奠基人和结构功能主义流派的代表性人物之一。1910年7月4日出生于美国费城南部的一个平民家庭。1931年获坦普尔(Temple)大学学士学位，尔后进入享誉世界的哈佛大学，师从著名社会学家P.A.索罗金、T.帕森斯和科学史家G.A.L.萨尔顿。1936年获得社会学博士学位后留校任教3年。1939年至1941年间在图兰恩(Tulane)大学工作，先后任副教授、教授和社会学系主任。1941年默顿去了哥伦比亚大学，在那里度过了他此后全部的社会学生涯，并先后担任过哥伦比亚大学社会学系的系主任、应用社会研究所副所长、美国社会学协会主席(1956-1957)、美国东部社会学协会主席(1968-1969)、美国科学社会学研究会主席(1975-1976)、社会科学研究院院长(1975)等职。1979年在哥伦比亚大学退休并荣膺特殊服务教授和荣誉退休教授。2003年2月23日在纽约逝世，享年92岁。 　　站在巨人肩上的默顿 　2003年2月23日，对于从事社会科学尤其是社会学研究的学者来说，这是一个令人悲伤的日子。当代社会学界的泰斗、科学社会学的先驱者罗伯特·金·默顿在经历了与六种癌症的顽强抗争后，走过了他充满智慧的92年人生旅程，在留给人们无限的精神财富的同时永远地离开了他所毕生追求和挚爱的社会学事业。 　　"如果说我能够看的更远，那是因为我站在巨人的肩上"。这句源自牛顿的格言是默顿1965年撰写的《站在巨人的肩上》一书的主题。他花了23年的时间收集了该书用到的奇闻轶事。虽然这本书可能不是默顿最著名的一本著作，但它也算得上是默顿最特殊的一本书了。它的出版为默顿在科学界赢得了广泛的声誉，以至于人们现在还普遍认为默顿不仅是一位卓越的社会学家，也是一位科学巨人。曾经是默顿学生，现任哥伦比亚大学教务长兼人事部主任的乔纳森·科尔(Jonathan R. Cole)回忆说，在一次"社会结构分析"的课堂上，默顿曾经做的一次非正式的调查，调查的内容是让学生估计他的身高。默顿实际身高为6英尺1英寸，但结果所有的学生都高估了他的身高许多，足见默顿所具有的魅力和威信。 　　然而，面对人们的种种颂扬，默顿却淡然处之。用他自己的话来说，由于人们对科学家的推崇，往往把他们去人格化了，有时候甚至是偶像化了。对此，默顿认为一个公正的态度是应该把他们看做人，而不是神，因为巨人也是处于人们不可避免的各种社会关系之中，承受着方方面面的压力和体验着形形色色激情的人。默顿自己就是如此看待巨人的，正是站在巨人的肩上，默顿创建了他富有特色的经验功能主义、中层理论学说和科学社会学的思想，并为我们提供了大量现代社会学上广泛采用的新概念。可以说，那些想要从事社会学甚至社会科学研究的人都要站在默顿的肩上，从他的思想中吸取足够的养分才能理解社会学的真谛。 　　功能分析：理论解释与方法运用的融合 　　功能分析被当代许多社会学者认为是解释社会研究材料最有成就和最有前途的一种分析方法，它初步形成于20世纪30、40年代，60年代后发展成为西方社会学中的主流方法，且至今在社会学方法论中占有极为重要的地位。默顿作为结构功能主义的代表人物，其对功能分析的突出贡献主要有三点： 　　一是强调区分负功能(dysfunction)和正功能的存在。默顿认为，在进行功能分析时，应裁定所分析的对象系统的性质和界限，因为对某个系统具有某种功能的事项，对另一个系统而言就不一定具有同样的功能。凡是社会结构要素及其关系对于社会调整与社会适应起促进和帮助作用的是正功能，而导致社会结构及其关系破裂的则是负功能。 　　二是区别了显功能和潜功能。默顿认为，在进行功能分析时，应注意分析社会文化事项对个人、社会群体所造成的客观后果。那些有意造成并可以认识到后果的是显功能，而非有意造成的和不被认识到后果的是潜功能。默顿指出，社会学者的特殊贡献不但在于研究社会行动者有意安排的预期后果(显功能)，而且主要在于研究社会行动者未预期的或不为一般人所觉察的后果(潜功能)。

评分☆☆☆☆☆

是很好，感觉超有用呢！！

评分☆☆☆☆☆

很经典

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这本书非常好，很多人推荐

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评分☆☆☆☆☆

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经典教材，权威教材，值得购买

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

1927年P.A.M.狄拉克首先提出将电磁场作为一个具有无穷维自由度的系统进行量子化的方案。电磁场可以按本征振动模式作傅里叶分解，每种模式具有一定的波矢k,频率ωk和偏振方式s=1,2、ωk=|K|с。因此自由电磁场(不存在与其相互作用的电荷和电流)可以看作无穷多个没有相互作用的谐振子的系统，每个谐振子对应于一个本征振动模式。根据量子力学,这个系统具有离散的能级nk,s=0,1,2,…,是非负整数。对基态,所有的 nk,s=0，激发态表现为光子,nk,s是具有波矢k极化s的光子数,啚ωk是每个光子的能量。还可以证明啚K是光子的动量,极化s对应于光子自旋的取向。按照普遍的粒子和波的二象性观点，应当可以在同样的基础上描述电子。这要求把原先用来描述单个电子的运动的波函数看作电子场并实现其量子化。与光子不同的是电子服从泡利不相容原理。1928年E.P.约旦和E.P.维格纳提出了符合于这个要求的量子化方案。对于非相对论性多电子系统，他们的方案完全等价于通常的量子力学，在量子力量子化自由电子场的激发态相应于一些具有不同动量和自旋的电子和正电子，每个状态最多只能有一个电子和一个正电子。下一步是考虑电磁场与电子场的相互作用并把理论推广到其他的粒子，例如核子和介子。描