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周志华 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302423287

商品编码：10228351298

开本：16

出版时间：2016-01-01

>基本信息

• 商品名称：机器学习
• 作者：周志华
• 定价：88
• 出版社：清华大学
• ISBN号：9787302423287

>其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-01-01
• 印刷时间：2016-01-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：425
• 字数：626千字

内容提要

机器学习是计算机科学的重要分支领域。周志华 编写的《机器学习》作为该领域的入门教材，在内容 上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16 章，大致分为3个部分：**部分(第l～3章)介绍机器 学习的基础知识；第2部分(第4～10章)讨论一些经典 而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向 量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量 学习)；第3部分(**1～16章)为进阶知识，内容涉及 特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、 概率图模型、规则学习以及强化学习等。每章都附有 习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一 步钻研探索。
     本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业 的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的 研究人员和工程技术人员阅读参考。
    

目录

**章 绪论
1.1 引言
1.2 基本术语
1.3 假设空间
1.4 归纳偏好
1.5 发展历程
1.6 应用现状
1.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第2章 模型评估与选择
2.1 经验误差与过拟合
2.2 评估方法
2.3 性能度量
2.4 比较检验
2.5 偏差与方差
2.6 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第3章 线性模型
3.1 基本形式
3.2 线性回归
3.3 对数几率回归
3.4 线性判别分析
3.5 多分类学习
3.6 类别不平衡问题
3.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第4章 决策树
4.1 基本流程
4.2 划分选择
4.3 剪枝处理
4.4 连续与缺失值
4.5 多变量决策树
4.6 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第5章 神经网络
5.1 神经元模型
5.2 感知机与多层网络
5.3 误差逆传播算法
5.4 全局*小与局部极小
5.5 其他常见神经网络
5.6 深度学习
5.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第6章 支持向量机
6.1 间隔与支持向量
6.2 对偶问题
6.3 核函数
6.4 软间隔与正则化
6.5 支持向量回归
6.6 核方法
6.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第7章 贝叶斯分类器
7.1 贝叶斯决策论
7.2 极大似然估计
7.3 朴素贝叶斯分类器
7.4 半朴素贝叶斯分类器
7.5 贝叶斯网
7.6 EM算法
7.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第8章 集成学习
8.1 个体与集成
8.2 Boosting
8.3 Bagging与随机森林
8.4 结合策略
8.5 多样性
8.6 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
第9章 聚类
9.1 聚类任务
9.2 性能度量
9.3 距离计算
9.4 原型聚类
9.5 密度聚类
9.6 层次聚类
9.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
**0章 降维与度量学习
10.1 南近邻学习
10.2 低维嵌入
10.3 主成分分析
10.4 核化线性降维
10.5 流形学习
10.6 度量学习
10.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
**1章 特征选择与稀疏学习
11.1 子集搜索与评价
11.2 过滤式选择
11.3 包裹式选择
11.4 嵌入式选择与L1正则化
11.5 稀疏表示与字典学习
11.6 压缩感知
11.7 阅读材料
习题
参考文献.
休息一会儿
**2章 计算学习理论
12.1 基础知识
12.2 PAC学习
12.3 有限假设空间
12.4 VC维
12.5 Rademacher复杂度
12.6 稳定性
12.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
**3章 半监督学习
13.1 未标记样本
13.2 生成式方法
13.3 半监督SVM
13.4 图半监督学习
13.5 基于分歧的方法
13.6 半监督聚类
13.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
**4章 概率图模型
14.1 隐马尔可夫模型
14.2 马尔可夫随机场
14.3 条件随机场
14.4 学习与推断
14.5 近似推断
14.6 话题模型
14.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
**5章 规则学习
15.1 基本概念
15.2 序贯覆盖
15.3 剪枝优化
15.4 一阶规则学习
15.5 归纳逻辑程序设计
15.6 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
**6章 强化学习
16.1 任务与奖赏
16.2 K一摇臂赌博机
16.3 有模型学习
16.4 免模型学习
16.5 值函数近似
16.6 模仿学习
16.7 阅读材料
习题
参考文献
休息一会儿
附录
A矩阵
B优化
C概率分布
后记
索引

《算法的疆域：从理论基础到实践前沿》 引言： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会变革和技术创新的核心要素。而算法，正是驾驭这股数据洪流、揭示其潜在价值的关键工具。本书《算法的疆域》并非一本探讨特定领域算法的百科全书，而是旨在为读者构建一个关于算法的宏观视野，从其根基理论出发，层层递进，直至当下最前沿的应用与思考。我们将一同探索算法的演化脉络，理解其数学基础的严谨，体验其在各学科领域中的强大生命力，并展望算法在未来社会发展中不可或缺的角色。本书不聚焦于任何一本具体的教材或专著，而是力求勾勒出算法这一学科的全貌，邀请读者一同踏上这场关于逻辑、效率与智能的探索之旅。 第一章：算法的哲学与历史根基 在深入算法的“术”之前，我们有必要回溯其“道”。算法的诞生并非偶然，而是人类对问题求解自动化、规范化追求的必然产物。本书将从历史的长河中追溯算法思想的萌芽，从古希腊数学家对计算过程的严谨定义，到阿拉伯数学家对代数符号系统的奠基，再到17世纪逻辑学与数学的融合，都为算法的诞生铺垫了坚实的思想土壤。我们将探讨图灵机这一抽象模型如何将“可计算性”的概念具象化，并奠定现代计算机科学的理论基石。 本章还将触及算法的哲学维度。究竟什么是“计算”？什么是“智能”？算法能否模拟甚至超越人类的思维？我们将审视这些深刻的问题，理解算法作为一种描述和解决问题的精确方法论，其背后蕴含的逻辑力量和认识论意义。从莱布尼茨的“通用语言”设想到现代计算理论的“算法复杂性”，我们将看到人类如何不断挑战和拓展着“计算”的边界，以及算法如何成为理解和重塑世界的一种强大工具。 第二章：算法的数学骨架：逻辑、离散与概率 算法的严谨性与普适性，很大程度上得益于其强大的数学支撑。本章将深入剖析支撑算法运作的几个核心数学分支： 形式逻辑与证明论： 算法的设计离不开逻辑推理。我们将介绍命题逻辑、谓词逻辑等基本概念，以及如何利用这些工具来精确描述算法的输入、输出和过程。证明论的原理将帮助我们理解如何严格证明算法的正确性（例如，通过数学归纳法）和效率。 离散数学： 图论、组合数学、集合论等离散数学的分支，是算法设计与分析的基石。我们将探讨图的表示方法、遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索），以及在解决调度、路径规划等问题中的应用。组合数学的概念将帮助我们理解排列、组合的计数原理，从而分析算法在处理不同规模问题时的复杂度。 概率论与统计学： 许多现代算法，尤其是涉及不确定性或大规模数据的算法，都离不开概率论和统计学的工具。本章将介绍随机变量、概率分布、期望、方差等基本概念，并探讨蒙特卡洛方法、随机化算法等在高效求解问题中的作用。统计学的思想将贯穿于算法的评估与优化过程中。 通过对这些数学骨架的深入理解，读者将能更好地掌握算法设计的原理，并具备分析算法性能优劣的能力。 第三章：算法的设计范式与经典策略 掌握了理论基础，我们便可以开始探索各种经典的算法设计范式。本章将系统梳理并详述几种被广泛应用且行之有效的算法设计策略： 分治法 (Divide and Conquer)： 将复杂问题分解为若干个规模更小的相同子问题，分别求解，然后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。我们将通过排序算法（如归并排序、快速排序）和搜索算法（如二分查找）来阐释分治法的思想，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 动态规划 (Dynamic Programming)： 适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。本章将介绍如何通过构建状态转移方程，利用备忘录法或自底向上的方法，避免重复计算，从而高效求解最优化问题。经典的背包问题、最长公共子序列问题等将作为典型案例。 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的。我们将探讨贪心算法适用的条件，并通过活动选择问题、最小生成树算法（如Kruskal算法、Prim算法）来展示其简洁高效的特点，同时也会讨论贪心策略可能失效的情况。 回溯法 (Backtracking) 与分支限界法 (Branch and Bound)： 这两种方法常用于解决搜索空间巨大的问题，如组合优化问题、图着色问题等。回溯法通过试探性的选择，一步步地扩展解空间，当发现当前选择无法导向有效解时，则“回溯”到之前的状态。分支限界法则在回溯的基础上，引入限界函数来剪枝，进一步缩小搜索范围。 每种设计范式都将配以清晰的算法伪代码和详细的图解，帮助读者直观理解其工作原理。 第四章：算法的计算效率：复杂性理论的考量 算法的“好坏”不仅仅取决于其能否给出正确答案，更在于其求解问题的效率。本章将聚焦于计算复杂性理论，帮助读者理解算法的性能极限： 时间复杂度和空间复杂度： 我们将深入探讨如何使用大O符号来描述算法的渐进时间复杂度和空间复杂度，并学习如何分析不同算法在最坏情况、最好情况和平均情况下的表现。 P类问题、NP类问题与NP-完全问题： 本章将引入计算复杂性理论的核心概念，区分可高效解决（P类）的问题和难以高效解决（NP类）的问题。我们将重点介绍NP-完全问题，并解释为什么找到NP-完全问题的多项式时间解是计算机科学中的一个重大挑战。 近似算法与启发式算法： 针对NP-完全问题，我们可能无法找到精确的最优解，这时近似算法和启发式算法便显得尤为重要。本章将介绍近似算法的设计思路，以及如何在保证一定精度的情况下，获得可接受的计算时间。 理解计算复杂性理论，有助于我们识别问题的难度，选择合适的算法工具，并在必要时调整我们的期望，转向近似解或更高效的算法。 第五章：现代算法的脉动：机器学习与数据驱动的变革 进入21世纪，算法的发展呈现出新的活力，其中机器学习领域无疑是耀眼的明星。本章将从算法的视角，审视机器学习的基石与前沿： 监督学习算法： 从经典的线性回归、逻辑回归，到决策树、支持向量机（SVM），再到集成方法如随机森林和梯度提升，我们将探讨这些算法如何从带标签的数据中学习映射关系。 无监督学习算法： 聚类算法（如K-means、DBSCAN）、降维算法（如主成分分析PCA、t-SNE）等，将帮助我们理解如何在没有标签的数据中发现隐藏的结构和模式。 深度学习的基石： 神经网络作为深度学习的核心，其前身感知机、多层感知机以及反向传播算法，将是我们深入探讨的起点。我们将初步介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等经典模型，理解它们在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展。 算法的评估与优化： 在机器学习中，交叉验证、性能指标（如准确率、召回率、F1分数）以及超参数调优等，都是算法实践中不可或缺的环节。本章将从算法的角度，探讨如何科学地评估和优化模型。 本章将重点强调机器学习算法的“学习”过程，即算法如何通过数据来调整其内部参数，从而实现对未知数据的预测或分类。 第六章：算法的未来与伦理考量 算法的发展日新月异，其影响也日益深远。本章将展望算法的未来发展趋势，并探讨与之相关的伦理挑战： 智能体与强化学习： 智能体（Agent）的概念以及强化学习（Reinforcement Learning）如何让算法在与环境的交互中学习最优策略，将是未来人机交互和自主系统的重要方向。 可解释性AI (Explainable AI, XAI)： 随着算法的复杂化，理解其决策过程变得愈发重要。本章将探讨可解释性AI的研究方向，以及如何让算法的“黑箱”变得更加透明。 算法偏见与公平性： 算法的设计和训练数据可能潜藏偏见，导致不公平的决策。我们将讨论如何识别和缓解算法偏见，确保算法的公平性和包容性。 隐私保护与算法安全： 在数据驱动的时代，用户隐私的保护至关重要。本章将探讨差分隐私、联邦学习等技术在算法应用中如何平衡数据利用与隐私保护。 通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI)： 这是一个更具前瞻性的议题，我们将简要探讨AGI的可能性，以及它将对人类社会带来的深远影响。 结语： 《算法的疆域》一书，旨在为读者提供一个全面、深刻且富有启发性的算法视角。我们不满足于仅仅介绍几个算法的实现细节，而是致力于勾勒出算法的完整生态，从其抽象的理论根源，到严谨的数学骨架，再到多样的设计范式，以及其在现代科技浪潮中的澎湃动力，最后展望其无限可能的未来。本书相信，理解算法，不仅仅是掌握一种技术，更是掌握一种思维方式，一种洞察世界、解决问题的强大能力。愿读者通过本书，能够在这个日新月异的时代，更自信、更具远见地驾驭算法的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我叹为观止。作者似乎将自己多年的研究成果和实践经验都倾注在了这本书中。对于机器学习的各个分支，无论是监督学习、无监督学习、强化学习，还是深度学习，都进行了全面而深入的探讨。在讲解每一个算法时，作者都从其基本原理、数学推导、优缺点到具体的应用场景，都进行了细致的剖析。我尤其欣赏的是书中对一些前沿技术和最新研究方向的介绍，这让我能够及时了解到当前机器学习领域的最新动态，也为我未来的学习和研究指明了方向。这本书的内容非常扎实，信息量巨大，但作者通过精心的组织和清晰的语言，让这一切都变得井井有条，易于消化。对于想要系统性地掌握机器学习理论和实践的读者来说，这本书无疑是一座宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，封面的配色也透露着一种沉稳而专业的学术气息，这让我第一眼就对它产生了极大的好感。翻开书页，纸张的触感非常舒适，印刷字体清晰，排版合理，即使是长时间阅读也不会感到疲劳。在内容方面，虽然我才刚刚开始接触，但已经能感受到作者在内容组织上的用心。每个章节的开篇都有一段引人入胜的导语，能够快速勾勒出本章的重点和核心概念，这一点对于初学者来说尤为重要，它能帮助我们建立起一个清晰的学习框架。而且，作者并没有急于深入复杂的理论，而是循序渐进地引入各个知识点，并辅以形象的比喻和简单的例子，让抽象的理论变得生动易懂。我尤其欣赏的是书中对一些基础概念的阐述，比如“过拟合”和“欠拟合”，作者通过生活化的场景和类比，让我能够迅速把握其本质，而不是仅仅停留在字面理解。这让我对接下来的学习充满了信心，也期待着能够在这个领域深入探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑严谨性给我留下了深刻的印象。从最基础的统计学概念，到复杂的神经网络结构，作者都构建了一个清晰且连贯的知识体系。每一章的内容都建立在前一章的基础上，层层递进，环环相扣。我喜欢作者在阐述一个新概念时，都会先回顾相关的旧知识，帮助我巩固记忆，也让我更能理解新概念与已有知识之间的联系。这种“温故知新”的学习方式，极大地降低了学习的难度，也避免了知识的碎片化。此外，书中对数学公式的推导也力求严谨，但同时又会附带通俗易懂的解释，确保读者能够理解公式背后的原理，而不仅仅是死记硬背。这对于我这样一个数学基础并非十分扎实的人来说，无疑是一种莫大的帮助，让我能够克服对数学的恐惧，更自信地投入到学习中。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书，我最深的感受是它在理论深度和实际应用之间的巧妙平衡。作者并没有止步于纯粹的数学推导和算法模型，而是花费了相当大的篇幅来讨论这些理论在现实世界中的应用场景。这一点对于我这样希望将所学知识转化为实际生产力的人来说，简直是福音。书中列举了许多实际案例，从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统，每一个案例都清晰地展示了特定算法如何解决实际问题，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些关于如何选择合适模型、如何评估模型性能以及如何进行模型调优的实用建议。这些内容往往是许多理论书籍所忽略的，但却是学习者在实践过程中最迫切需要知道的。它就像一位经验丰富的导师，不仅告诉你“是什么”，还告诉你“如何做”，这种指导性的意义非凡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验堪称一流。作者的语言风格非常生动有趣，即使是处理那些相对枯燥的技术细节，也能被他写得引人入胜。他善于运用类比和比喻，将复杂的概念形象化，比如在解释“梯度下降”时，他会将其比作在山顶寻找最低点，这种生动的描述让我能够立刻抓住问题的核心。书中还穿插了一些作者的个人见解和思考，这些“点睛之笔”让整本书更加富有人情味，也让我感受到了作者在这一领域深厚的积累和独到的见解。我尤其喜欢书中对一些历史背景的介绍，了解一个算法的诞生过程和发展演变，能够帮助我更好地理解其背后的思想和设计理念。这不仅仅是一本教科书，更像是一次与一位博学多才的智者的深度对话，充满了启发性和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

书特别好，纸质特别好，有阅读的心情

评分☆☆☆☆☆

国内机器学习的开山之作吧，适合初学者了解机器学习！比较系统！受教了！

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

别买

评分☆☆☆☆☆

书有些折痕，不影响阅读。第一本正式机器学习中文教材，了解个大概。第二章讲了一些其它书没有涉及的内容。

评分☆☆☆☆☆

替老公买的 专业人士应该不错吧

评分☆☆☆☆☆

正版书，有防伪标签。便宜，划算。

评分☆☆☆☆☆

没有纸质发票，只有点子发票，无法报销，联系客服总是没人，弄个机器人凑数。

评分☆☆☆☆☆

没有纸质发票，只有点子发票，无法报销，联系客服总是没人，弄个机器人凑数。