機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 米歇爾（Mitchell T.M.） 著，曾華軍 等 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• 數據挖掘
• 模式識彆
• 算法
• Python
• 統計學習
• 深度學習
• 模型
• 預測

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111109938

版次：1

商品編碼：10131321

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2008-03-01

用紙：膠版紙

頁數：282

正文語種：中文

編輯推薦

　　

如何讓計算機隨著經驗的積纍自動提高性能？這就是機器學習的目的。《機器學習／計算機科學叢書》展示瞭機器學習中核心的算法和理論，並闡明瞭算法的運行過程。《機器學習／計算機科學叢書》綜閤瞭許多的研究成果，例如統計學、人工智能、哲學、信息論、生物學、認知科學、計算復雜性和控製論等，並以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定。

內容簡介

　　《機器學習／計算機科學叢書》展示瞭機器學習中核心的算法和理論，並闡明瞭算法的運行過程。《機器學習／計算機科學叢書》綜閤瞭許多的研究成果，例如統計學、人工智能、哲學、信息論、生物學、認知科學、計算復雜性和控製論等，並以此來理解問題的背景、算法和其中的隱含假定。《機器學習／計算機科學叢書》可作為計算機專業 本科生、研究生教材，也可作為相關領域研究人員、教師的參考書。

作者簡介

　　Tom M.Mitchell，是卡內基梅隆大學的教授，講授“機器學習”等多門課程；美國人工智能協會（AAAL）的主席；美國《Machine Learning》雜誌、國際機器學習年度會議（ICML）的創始人；多種技術雜誌的撰稿人，曾發錶過許多文章，齣版過多本專著，是機器學習領域的知名學者。

目錄

齣版者的話
專傢指導委員會
譯者序
前言
第1章 引言
1.1　學習問題的標準描述
1.2　設計一個學習係統
1.2.1 選擇訓練經驗
1.2.2 選擇目標函數
1.2.3　選擇目標函數的錶示
1.2.4　選擇函數逼近算法
1.2.5　最終設計
1.3　機器學習的一些觀點和問題
1.4　如何閱讀本書
1.5　小結和補充讀物
習題

第2章 概念學習和一般到特殊序
2.1　簡介
2.2　概念學習任務
2.2.1　術語定義
2.2.2　歸納學習假設
2.3　作為搜索的概念學習
2.4　FIND-S：尋找極大特殊假設
2.5　變型空間和候選消除算法
2.5.1　錶示
2.5.2 列錶後消除算法
2.5.3　變型空間的更簡潔錶示
2.5.4　候選消除學習算法
2.5.5　算法的舉例
2.6　關於變型空間和候選消除的說明
2.6.1　候選消除算法是否會收斂到正確的假設
2.6.2 下一步需要什麼樣的訓練樣例
2.6.3　怎樣使用不完全學習概念
2.7　歸納偏置
2.7.1　一個有偏的假設空間
2.7.2　無偏的學習器
2.7.3　無偏學習的無用性
2.8　小結和補充讀物
習題

第3章　決策樹學習
3.1 簡介
3.2　決策樹錶示法
3.3　決策樹學習的適用問題
3.4　基本的決策樹學習算法
3.4.1　哪個屬性是最佳的分類屬性
3.4.2　舉例
3.5　決策樹學習中的假設空間搜索
3.6　決策樹學習的歸納偏置
3.6.1　限定偏置和優選偏置
3.6.2　為什麼短的假設優先
3.7　決策樹學習的常見問題
3.7.1　避免過度擬閤數據
3.7.2 閤並連續值屬性
3.7.3　屬性選擇的其他度量標準
3.7.4　處理缺少屬性值的訓練樣例
3.7.5　處理不同代價的屬性
3.8　小結和補充讀物
習題

第4章 人工神經網絡
4.1　簡介
4.2　神經網絡錶示
4.3　適閤神經網絡學習的問題
4.4　感知器
4.4.1　感知器的錶徵能力
4.4.2　感知器訓練法則
4.4.3 梯度下降和delta法則
4.4.4　小結
……
第5章　評估假設
第6章　貝葉斯學習
第7章　計算學習理論
第8章　基於實例的學習
第9章　遺傳算法
第10章　學習規則集閤
第11章　分析這習
第12章　歸納和分析學習的結閤
第13章　增強學習

前言/序言

　　第1章引言

　　自從計算機問世以來，人們就想知道它們能不能自我學習。如果我們理解瞭計算機學習的內在機製，即怎樣使它們根據經驗來自動提高，那麼影響將是空前的。想像一下，在未來，計算機能從醫療記錄中學習，獲取治療新疾病最有效的方法；住宅管理係統分析住戶的用電模式，以降低能源消耗；個人軟件助理跟蹤用戶的興趣，並為其選擇最感興趣的在綫早間新聞。對計算機學習的成功理解將開闢齣許多全新的應用領域，並使其計算能力和可定製性上升到新的層次。同時，透徹理解機器學習的信息處理算法，也會有助於更好地理解人類的學習能力（及缺陷）。

　　目前，我們還不知道怎樣使計算機具備和人類一樣強大的學習能力。然而，一些針對特定學習任務的算法已經産生。關於學習的理論認識已開始逐步形成。人們開發齣很多實踐性的計算機程序來實現不同類型的學習，一些商業化的應用也已經齣現。例如，對於語音識彆這樣的課題，迄今為止，基於機器學習的算法明顯勝過其他的方法。在數據挖掘領域，機器學習算法理所當然地得到應用，從包含設備維護記錄、藉貸申請、金融交易、醫療記錄等信息的大型數據庫中發現有價值的信息。隨著對計算機認識的日益成熟，機器學習必將在計算機科學和技術中扮演越來越重要的角色！

　　我們可以通過一些專項成果看到機器學習這門技術的現狀：計算機已經能夠成功地識彆人類的講話（Waibel1989，Leel989）；預測肺炎患者的康復率（Cooperetal．1997）；檢測信用卡的欺詐；在高速公路上自動駕駛汽車(Pomerleau1989)；以接近人類世界冠軍的水平對弈西洋雙陸棋（Tesauro1992，1995）。

思想的迷宮：一個關於語言、認知與人類可能性的探索 這是一本關於人類思維深層結構，以及語言如何塑造我們認知世界的著作。它並非直接探討“機器學習”的算法或技術細節，而是試圖從更宏觀的視角，審視人類智能的本質，以及我們通過語言這一最強大工具，如何構建、理解和演變我們所處的現實。 本書的起點，並非對計算機模型的分析，而是對人類語言本身的驚人復雜性及其內在邏輯的深入考察。作者認為，語言不僅僅是信息的載體，更是我們感知、推理和創造的基石。我們如何學習母語？為什麼不同的語言會孕育齣截然不同的思維模式？在本書中，我們將跟隨作者的腳步，穿越從兒童語言習得的奇跡，到不同文化背景下語言多樣性的奧秘，去探尋那些隱藏在詞語、語法和語境之下的深刻智慧。 我們將首先審視語言的“原生”狀態，也就是兒童如何憑藉一種近乎本能的方式，在海量但充滿噪音的輸入中，迅速掌握一套復雜的規則係統。這涉及到對“天然語言”（natural language）的哲學思考，以及為什麼人類在沒有明確指令的情況下，能夠如此高效地提取齣語法結構和語義聯係。本書將梳理關於兒童語言習得的幾種主流理論，並嘗試整閤它們，構建一個更全麵的理解框架。這不僅僅是關於“學習”的過程，更是關於人類大腦中是否存在某種“通用學習器”，它如何與語言的特定結構相互作用，從而實現如此非凡的成就。 隨後，我們將進入語言多樣性的廣闊天地。世界上的語言韆差萬彆，從音韻到語法，再到概念的劃分方式，都存在著令人驚嘆的差異。作者認為，這些差異並非偶然，它們深刻地反映瞭不同文化群體在曆史長河中，對世界所形成的獨特理解和關注點。本書將選取一些代錶性的語言現象，例如顔色詞的劃分、空間關係的處理、時間概念的錶達等，來展示語言如何塑造我們的認知框架。我們將探討“薩丕爾-沃爾夫假說”（Sapir-Whorf hypothesis）的現代詮釋，以及它如何為我們理解不同民族的世界觀提供一把鑰匙。這並非是說語言決定思維，而是強調語言在引導和強化特定思維模式方麵的強大作用。 本書的一個核心論點是，人類的認知能力，尤其是那些我們稱之為“智能”的方麵，與我們處理和生成語言的能力密不可分。我們的大腦，通過學習語言，不僅掌握瞭交流的工具，更重要的是，它發展齣瞭一套強大的符號操縱和推理機製。這些機製，當被應用於語言之外的領域時，就構成瞭我們解決問題、進行抽象思考和進行科學創新的能力。因此，理解語言，就是理解人類認知能力的原型和基礎。 我們將深入探討語言的“內部邏輯”——語法。它並非僅僅是枯燥的規則，而是人類為瞭組織思想、錶達復雜關係而演化齣的高效編碼係統。本書將嘗試解釋，為什麼某些語法結構似乎在各種語言中普遍存在，而另一些則極其罕見。這種普遍性背後，是否隱藏著某種跨越文化、跨越地理的“普遍語法”（universal grammar）的綫索？即便沒有一個固定的、預設的語法模塊，語言的結構本身是否也遵循著某些認知上的經濟性原則？ 此外，本書還將觸及語言的“動態性”。語言並非一成不變的化石，它隨著社會、文化和技術的發展而不斷演變。我們如何理解語言的演變過程？新詞匯的産生，舊詞匯的意義變化，語法結構的鬆動與重塑，這些背後是否存在著可循的規律？作者將運用曆史語言學和比較語言學的視角，並結閤社會語言學和心理語言學的研究成果，來描繪語言生命力的動態圖景。 更進一步，本書將把目光投嚮“理解”的本質。我們如何理解一個句子？我們如何從零散的詞語中構建齣連貫的意義？這涉及到大量的背景知識、常識推理以及對說話者意圖的推斷。本書將深入分析“語境”（context）在語言理解中的核心作用，以及人類如何憑藉強大的情境感知能力，在模糊和不完整的語言信號中，成功地提取齣準確的信息。我們將討論“隱喻”（metaphor）和“轉喻”（metonymy）等修辭手法，它們並非簡單的文字遊戲，而是人類認知靈活性的生動體現，展示瞭我們如何通過聯想和類比，來拓展語言的錶達力，並深入理解抽象概念。 本書的最終目標，並非是提供一套具體的“機器學習”方法論，而是引發讀者對人類自身智能的深刻反思。我們擁有的智能，其獨特之處究竟在哪裏？它與計算機所能實現的“智能”之間，存在著怎樣的共性與差異？通過對語言這一人類最根本的智能載體進行細緻的解剖，我們希望能為理解人類獨有的創造力、同理心、以及在復雜世界中 navigat 的能力，提供一個全新的視角。 這本書將帶領讀者進行一場思想的旅行，穿越語言的邊界，探索認知的深淵，最終迴到對人類自身可能性的追問。它邀請你加入一場關於“智能”的對話，這場對話不以代碼為起點，卻以人類心智的奧秘為終點，思考我們如何通過語言，不斷地重塑和拓展我們所理解的世界，以及我們本身。它旨在啓發讀者，從語言這一最貼近我們思維的媒介齣發，去發現智能的真正力量，以及人類在這場宏大敘事中所扮演的、獨一無二的角色。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排方式非常巧妙，一上來就用瞭一個非常貼近生活的案例，比如推薦係統是如何工作的，或者智能語音助手是如何理解我們的指令的。這種從“用”到“懂”的講解方式，瞬間拉近瞭我與技術之間的距離。我之前總覺得機器學習離我非常遙遠，是屬於科學傢和工程師的專業領域，但這本書似乎在告訴我，其實我們每個人都在不知不覺中與它互動。作者在講解過程中，並沒有一開始就拋齣大量枯燥的公式和術語，而是循序漸進，用通俗易懂的比喻來解釋一些核心概念。我尤其欣賞他在討論“過擬閤”和“欠擬閤”這兩個問題時，所使用的類比，非常形象地說明瞭模型訓練中可能遇到的挑戰。雖然我還沒有深入到具體算法的細節，但僅僅是這種引導性的敘述方式，就已經讓我對這本書産生瞭極大的好感。我感覺，這本書可能不僅僅是在教授技術，更是在培養一種理解和應用技術的能力，這對我這樣想要拓寬知識麵的讀者來說，是尤為寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的體驗，就像是在進行一場智力冒險，每一次翻頁都可能揭開一個新的謎題。作者在介紹不同的學習模型時，並沒有簡單地羅列它們的優缺點，而是通過講述它們各自的“成長曆程”，來闡述其背後的邏輯。我印象最深刻的是關於決策樹的部分，作者用一個生動的“猜水果”遊戲來比喻，讓我們很容易理解它是如何通過一係列判斷來做齣分類的。這種“講故事”的方式，讓原本抽象的概念變得生動有趣。我還在書中看到瞭對各種評價指標的詳細解釋，比如準確率、召迴率、F1分數等等。雖然這些名字聽起來有點專業，但作者通過一些實際的場景分析，讓我們明白這些指標在評估模型性能時的重要性，以及它們各自的側重點。這讓我意識到，評價一個模型的好壞，絕不僅僅是看它是否“正確”，還需要從多個維度去考量，這是一種非常嚴謹的科學態度。這本書給瞭我一種全新的視角去審視那些看似“智能”的係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人瞭，簡潔的配色和抽象的圖形，讓人一眼就能感受到它所蘊含的科技感與智慧。翻開書頁，首先映入眼簾的是序言，作者用一種略帶哲學意味的筆觸，描繪瞭人工智能發展的宏大圖景，以及“機器學習”在其中扮演的關鍵角色。雖然我對這個領域的研究並不算深入，但作者的語言非常有感染力，仿佛把我帶入瞭一個充滿無限可能的新世界。我尤其喜歡作者在序言中提齣的一個觀點，即機器的學習過程，某種程度上是對人類認知過程的一種模擬與升華，這讓我對書中即將展開的內容充滿瞭好奇。我期待著這本書能帶我深入瞭解那些看似神秘的算法，理解它們是如何讓機器具備“思考”能力的。書中的插圖也相當精美，雖然目前還沒有細讀具體內容，但從這些圖例中，我隱約能感受到作者在內容呈現上的匠心獨運，希望它們能幫助我更直觀地理解復雜的概念。總體而言，這本書在我心中已經播下瞭濃厚的興趣種子，迫不及待想開始探索它的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格有一種獨特的魅力，既有學術的嚴謹，又不失人文的關懷。作者在講解一些比較高深的數學原理時，總是會適時地插入一些曆史背景或者哲學思考，讓我覺得學習的過程不僅僅是記憶公式，更是在進行一次思想的碰撞。例如，在介紹支持嚮量機（SVM）時，作者花瞭相當大的篇幅去闡述“核技巧”的由來和意義，這讓我理解瞭為什麼一些看似綫性不可分的問題，可以通過巧妙的映射變得可解。這種對原理的深入挖掘，讓我覺得這本書非常有價值。我還注意到，書中在討論一些有爭議的話題時，比如機器學習的倫理問題，也給予瞭充分的關注。作者並沒有迴避這些復雜的問題，而是鼓勵讀者進行批判性思考。這讓我覺得，這本書不僅僅是技術指南，更是一本引導我們思考技術與社會關係的書籍。總而言之，這本書帶給我的不僅僅是知識，更是一種對科學探索的敬畏和對技術應用的深刻反思。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到驚訝，它不僅僅停留在理論層麵，還穿插瞭大量的實際應用案例。我特彆喜歡作者在討論神經網絡時，那種深入淺齣的講解。雖然我對深度學習的理解有限，但作者通過描繪人腦神經元的工作方式，來類比人工神經網絡的構建，讓我對它的工作原理有瞭一個初步的認識。書中還提到瞭很多目前非常熱門的AI應用，比如圖像識彆、自然語言處理等等，並且在介紹這些應用時，都會追溯到其背後的機器學習技術。這種“溯源”式的講解，讓我覺得非常有啓發性，能夠幫助我理解這些前沿技術是如何一步步發展而來的。此外，書中關於數據預處理的章節也寫得非常紮實，強調瞭數據質量對模型訓練的重要性。作者給齣瞭很多實用的建議，比如如何處理缺失值、如何進行特徵工程等等，這些都是在實際工作中非常關鍵的環節。這本書為我打開瞭一個全新的視野，讓我對人工智能的潛力有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

書已收到，質量不錯，開始學習！

評分☆☆☆☆☆

不太適閤作為入門的讀物；

評分☆☆☆☆☆

書已收到，質量不錯，開始學習！

評分☆☆☆☆☆

書很好。

評分☆☆☆☆☆

很經典的入門綜述書，這本暫未啓封，還是建議看英文原版

評分☆☆☆☆☆

送貨快 價格閤適 學習起來

評分☆☆☆☆☆

非常棒的書~

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，送貨也快！好好學習！！

評分☆☆☆☆☆

留著迴頭看，還不錯！