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周誌華 著

圖書標籤:

• 機器學習
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• 算法
• 理論
• 學習
• 模型

店鋪： 木垛圖書旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：10228351298

開本：16

齣版時間：2016-01-01

>基本信息

• 商品名稱：機器學習
• 作者：周誌華
• 定價：88
• 齣版社：清華大學
• ISBN號：9787302423287

>其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-01-01
• 印刷時間：2016-01-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：425
• 字數：626韆字

內容提要

機器學習是計算機科學的重要分支領域。周誌華 編寫的《機器學習》作為該領域的入門教材，在內容 上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵。全書共16 章，大緻分為3個部分：**部分(第l～3章)介紹機器 學習的基礎知識；第2部分(第4～10章)討論一些經典 而常用的機器學習方法(決策樹、神經網絡、支持嚮 量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量 學習)；第3部分(**1～16章)為進階知識，內容涉及 特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、 概率圖模型、規則學習以及強化學習等。每章都附有 習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一 步鑽研探索。
     本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業 的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的 研究人員和工程技術人員閱讀參考。
    

目錄

**章 緒論
1.1 引言
1.2 基本術語
1.3 假設空間
1.4 歸納偏好
1.5 發展曆程
1.6 應用現狀
1.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第2章 模型評估與選擇
2.1 經驗誤差與過擬閤
2.2 評估方法
2.3 性能度量
2.4 比較檢驗
2.5 偏差與方差
2.6 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第3章 綫性模型
3.1 基本形式
3.2 綫性迴歸
3.3 對數幾率迴歸
3.4 綫性判彆分析
3.5 多分類學習
3.6 類彆不平衡問題
3.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第4章 決策樹
4.1 基本流程
4.2 劃分選擇
4.3 剪枝處理
4.4 連續與缺失值
4.5 多變量決策樹
4.6 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第5章 神經網絡
5.1 神經元模型
5.2 感知機與多層網絡
5.3 誤差逆傳播算法
5.4 全局*小與局部極小
5.5 其他常見神經網絡
5.6 深度學習
5.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第6章 支持嚮量機
6.1 間隔與支持嚮量
6.2 對偶問題
6.3 核函數
6.4 軟間隔與正則化
6.5 支持嚮量迴歸
6.6 核方法
6.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第7章 貝葉斯分類器
7.1 貝葉斯決策論
7.2 極大似然估計
7.3 樸素貝葉斯分類器
7.4 半樸素貝葉斯分類器
7.5 貝葉斯網
7.6 EM算法
7.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第8章 集成學習
8.1 個體與集成
8.2 Boosting
8.3 Bagging與隨機森林
8.4 結閤策略
8.5 多樣性
8.6 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
第9章 聚類
9.1 聚類任務
9.2 性能度量
9.3 距離計算
9.4 原型聚類
9.5 密度聚類
9.6 層次聚類
9.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
**0章 降維與度量學習
10.1 南近鄰學習
10.2 低維嵌入
10.3 主成分分析
10.4 核化綫性降維
10.5 流形學習
10.6 度量學習
10.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
**1章 特徵選擇與稀疏學習
11.1 子集搜索與評價
11.2 過濾式選擇
11.3 包裹式選擇
11.4 嵌入式選擇與L1正則化
11.5 稀疏錶示與字典學習
11.6 壓縮感知
11.7 閱讀材料
習題
參考文獻.
休息一會兒
**2章 計算學習理論
12.1 基礎知識
12.2 PAC學習
12.3 有限假設空間
12.4 VC維
12.5 Rademacher復雜度
12.6 穩定性
12.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
**3章 半監督學習
13.1 未標記樣本
13.2 生成式方法
13.3 半監督SVM
13.4 圖半監督學習
13.5 基於分歧的方法
13.6 半監督聚類
13.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
**4章 概率圖模型
14.1 隱馬爾可夫模型
14.2 馬爾可夫隨機場
14.3 條件隨機場
14.4 學習與推斷
14.5 近似推斷
14.6 話題模型
14.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
**5章 規則學習
15.1 基本概念
15.2 序貫覆蓋
15.3 剪枝優化
15.4 一階規則學習
15.5 歸納邏輯程序設計
15.6 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
**6章 強化學習
16.1 任務與奬賞
16.2 K一搖臂賭博機
16.3 有模型學習
16.4 免模型學習
16.5 值函數近似
16.6 模仿學習
16.7 閱讀材料
習題
參考文獻
休息一會兒
附錄
A矩陣
B優化
C概率分布
後記
索引

《算法的疆域：從理論基礎到實踐前沿》 引言： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會變革和技術創新的核心要素。而算法，正是駕馭這股數據洪流、揭示其潛在價值的關鍵工具。本書《算法的疆域》並非一本探討特定領域算法的百科全書，而是旨在為讀者構建一個關於算法的宏觀視野，從其根基理論齣發，層層遞進，直至當下最前沿的應用與思考。我們將一同探索算法的演化脈絡，理解其數學基礎的嚴謹，體驗其在各學科領域中的強大生命力，並展望算法在未來社會發展中不可或缺的角色。本書不聚焦於任何一本具體的教材或專著，而是力求勾勒齣算法這一學科的全貌，邀請讀者一同踏上這場關於邏輯、效率與智能的探索之旅。 第一章：算法的哲學與曆史根基 在深入算法的“術”之前，我們有必要迴溯其“道”。算法的誕生並非偶然，而是人類對問題求解自動化、規範化追求的必然産物。本書將從曆史的長河中追溯算法思想的萌芽，從古希臘數學傢對計算過程的嚴謹定義，到阿拉伯數學傢對代數符號係統的奠基，再到17世紀邏輯學與數學的融閤，都為算法的誕生鋪墊瞭堅實的思想土壤。我們將探討圖靈機這一抽象模型如何將“可計算性”的概念具象化，並奠定現代計算機科學的理論基石。 本章還將觸及算法的哲學維度。究竟什麼是“計算”？什麼是“智能”？算法能否模擬甚至超越人類的思維？我們將審視這些深刻的問題，理解算法作為一種描述和解決問題的精確方法論，其背後蘊含的邏輯力量和認識論意義。從萊布尼茨的“通用語言”設想到現代計算理論的“算法復雜性”，我們將看到人類如何不斷挑戰和拓展著“計算”的邊界，以及算法如何成為理解和重塑世界的一種強大工具。 第二章：算法的數學骨架：邏輯、離散與概率 算法的嚴謹性與普適性，很大程度上得益於其強大的數學支撐。本章將深入剖析支撐算法運作的幾個核心數學分支： 形式邏輯與證明論： 算法的設計離不開邏輯推理。我們將介紹命題邏輯、謂詞邏輯等基本概念，以及如何利用這些工具來精確描述算法的輸入、輸齣和過程。證明論的原理將幫助我們理解如何嚴格證明算法的正確性（例如，通過數學歸納法）和效率。 離散數學： 圖論、組閤數學、集閤論等離散數學的分支，是算法設計與分析的基石。我們將探討圖的錶示方法、遍曆算法（如深度優先搜索、廣度優先搜索），以及在解決調度、路徑規劃等問題中的應用。組閤數學的概念將幫助我們理解排列、組閤的計數原理，從而分析算法在處理不同規模問題時的復雜度。 概率論與統計學： 許多現代算法，尤其是涉及不確定性或大規模數據的算法，都離不開概率論和統計學的工具。本章將介紹隨機變量、概率分布、期望、方差等基本概念，並探討濛特卡洛方法、隨機化算法等在高效求解問題中的作用。統計學的思想將貫穿於算法的評估與優化過程中。 通過對這些數學骨架的深入理解，讀者將能更好地掌握算法設計的原理，並具備分析算法性能優劣的能力。 第三章：算法的設計範式與經典策略 掌握瞭理論基礎，我們便可以開始探索各種經典的算法設計範式。本章將係統梳理並詳述幾種被廣泛應用且行之有效的算法設計策略： 分治法 (Divide and Conquer)： 將復雜問題分解為若乾個規模更小的相同子問題，分彆求解，然後將子問題的解閤並起來，形成原問題的解。我們將通過排序算法（如歸並排序、快速排序）和搜索算法（如二分查找）來闡釋分治法的思想，並分析其時間復雜度和空間復雜度。 動態規劃 (Dynamic Programming)： 適用於具有重疊子問題和最優子結構性質的問題。本章將介紹如何通過構建狀態轉移方程，利用備忘錄法或自底嚮上的方法，避免重復計算，從而高效求解最優化問題。經典的背包問題、最長公共子序列問題等將作為典型案例。 貪心算法 (Greedy Algorithm)： 在每一步選擇中都采取在當前狀態下最好或最優的選擇，從而希望導緻結果是全局最好或最優的。我們將探討貪心算法適用的條件，並通過活動選擇問題、最小生成樹算法（如Kruskal算法、Prim算法）來展示其簡潔高效的特點，同時也會討論貪心策略可能失效的情況。 迴溯法 (Backtracking) 與分支限界法 (Branch and Bound)： 這兩種方法常用於解決搜索空間巨大的問題，如組閤優化問題、圖著色問題等。迴溯法通過試探性的選擇，一步步地擴展解空間，當發現當前選擇無法導嚮有效解時，則“迴溯”到之前的狀態。分支限界法則在迴溯的基礎上，引入限界函數來剪枝，進一步縮小搜索範圍。 每種設計範式都將配以清晰的算法僞代碼和詳細的圖解，幫助讀者直觀理解其工作原理。 第四章：算法的計算效率：復雜性理論的考量 算法的“好壞”不僅僅取決於其能否給齣正確答案，更在於其求解問題的效率。本章將聚焦於計算復雜性理論，幫助讀者理解算法的性能極限： 時間復雜度和空間復雜度： 我們將深入探討如何使用大O符號來描述算法的漸進時間復雜度和空間復雜度，並學習如何分析不同算法在最壞情況、最好情況和平均情況下的錶現。 P類問題、NP類問題與NP-完全問題： 本章將引入計算復雜性理論的核心概念，區分可高效解決（P類）的問題和難以高效解決（NP類）的問題。我們將重點介紹NP-完全問題，並解釋為什麼找到NP-完全問題的多項式時間解是計算機科學中的一個重大挑戰。 近似算法與啓發式算法： 針對NP-完全問題，我們可能無法找到精確的最優解，這時近似算法和啓發式算法便顯得尤為重要。本章將介紹近似算法的設計思路，以及如何在保證一定精度的情況下，獲得可接受的計算時間。 理解計算復雜性理論，有助於我們識彆問題的難度，選擇閤適的算法工具，並在必要時調整我們的期望，轉嚮近似解或更高效的算法。 第五章：現代算法的脈動：機器學習與數據驅動的變革 進入21世紀，算法的發展呈現齣新的活力，其中機器學習領域無疑是耀眼的明星。本章將從算法的視角，審視機器學習的基石與前沿： 監督學習算法： 從經典的綫性迴歸、邏輯迴歸，到決策樹、支持嚮量機（SVM），再到集成方法如隨機森林和梯度提升，我們將探討這些算法如何從帶標簽的數據中學習映射關係。 無監督學習算法： 聚類算法（如K-means、DBSCAN）、降維算法（如主成分分析PCA、t-SNE）等，將幫助我們理解如何在沒有標簽的數據中發現隱藏的結構和模式。 深度學習的基石： 神經網絡作為深度學習的核心，其前身感知機、多層感知機以及反嚮傳播算法，將是我們深入探討的起點。我們將初步介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等經典模型，理解它們在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破性進展。 算法的評估與優化： 在機器學習中，交叉驗證、性能指標（如準確率、召迴率、F1分數）以及超參數調優等，都是算法實踐中不可或缺的環節。本章將從算法的角度，探討如何科學地評估和優化模型。 本章將重點強調機器學習算法的“學習”過程，即算法如何通過數據來調整其內部參數，從而實現對未知數據的預測或分類。 第六章：算法的未來與倫理考量 算法的發展日新月異，其影響也日益深遠。本章將展望算法的未來發展趨勢，並探討與之相關的倫理挑戰： 智能體與強化學習： 智能體（Agent）的概念以及強化學習（Reinforcement Learning）如何讓算法在與環境的交互中學習最優策略，將是未來人機交互和自主係統的重要方嚮。 可解釋性AI (Explainable AI, XAI)： 隨著算法的復雜化，理解其決策過程變得愈發重要。本章將探討可解釋性AI的研究方嚮，以及如何讓算法的“黑箱”變得更加透明。 算法偏見與公平性： 算法的設計和訓練數據可能潛藏偏見，導緻不公平的決策。我們將討論如何識彆和緩解算法偏見，確保算法的公平性和包容性。 隱私保護與算法安全： 在數據驅動的時代，用戶隱私的保護至關重要。本章將探討差分隱私、聯邦學習等技術在算法應用中如何平衡數據利用與隱私保護。 通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI)： 這是一個更具前瞻性的議題，我們將簡要探討AGI的可能性，以及它將對人類社會帶來的深遠影響。 結語： 《算法的疆域》一書，旨在為讀者提供一個全麵、深刻且富有啓發性的算法視角。我們不滿足於僅僅介紹幾個算法的實現細節，而是緻力於勾勒齣算法的完整生態，從其抽象的理論根源，到嚴謹的數學骨架，再到多樣的設計範式，以及其在現代科技浪潮中的澎湃動力，最後展望其無限可能的未來。本書相信，理解算法，不僅僅是掌握一種技術，更是掌握一種思維方式，一種洞察世界、解決問題的強大能力。願讀者通過本書，能夠在這個日新月異的時代，更自信、更具遠見地駕馭算法的力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯嚴謹性給我留下瞭深刻的印象。從最基礎的統計學概念，到復雜的神經網絡結構，作者都構建瞭一個清晰且連貫的知識體係。每一章的內容都建立在前一章的基礎上，層層遞進，環環相扣。我喜歡作者在闡述一個新概念時，都會先迴顧相關的舊知識，幫助我鞏固記憶，也讓我更能理解新概念與已有知識之間的聯係。這種“溫故知新”的學習方式，極大地降低瞭學習的難度，也避免瞭知識的碎片化。此外，書中對數學公式的推導也力求嚴謹，但同時又會附帶通俗易懂的解釋，確保讀者能夠理解公式背後的原理，而不僅僅是死記硬背。這對於我這樣一個數學基礎並非十分紮實的人來說，無疑是一種莫大的幫助，讓我能夠剋服對數學的恐懼，更自信地投入到學習中。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書，我最深的感受是它在理論深度和實際應用之間的巧妙平衡。作者並沒有止步於純粹的數學推導和算法模型，而是花費瞭相當大的篇幅來討論這些理論在現實世界中的應用場景。這一點對於我這樣希望將所學知識轉化為實際生産力的人來說，簡直是福音。書中列舉瞭許多實際案例，從圖像識彆到自然語言處理，再到推薦係統，每一個案例都清晰地展示瞭特定算法如何解決實際問題，以及在實際應用中可能遇到的挑戰和解決方案。更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭一些關於如何選擇閤適模型、如何評估模型性能以及如何進行模型調優的實用建議。這些內容往往是許多理論書籍所忽略的，但卻是學習者在實踐過程中最迫切需要知道的。它就像一位經驗豐富的導師，不僅告訴你“是什麼”，還告訴你“如何做”，這種指導性的意義非凡。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，封麵的配色也透露著一種沉穩而專業的學術氣息，這讓我第一眼就對它産生瞭極大的好感。翻開書頁，紙張的觸感非常舒適，印刷字體清晰，排版閤理，即使是長時間閱讀也不會感到疲勞。在內容方麵，雖然我纔剛剛開始接觸，但已經能感受到作者在內容組織上的用心。每個章節的開篇都有一段引人入勝的導語，能夠快速勾勒齣本章的重點和核心概念，這一點對於初學者來說尤為重要，它能幫助我們建立起一個清晰的學習框架。而且，作者並沒有急於深入復雜的理論，而是循序漸進地引入各個知識點，並輔以形象的比喻和簡單的例子，讓抽象的理論變得生動易懂。我尤其欣賞的是書中對一些基礎概念的闡述，比如“過擬閤”和“欠擬閤”，作者通過生活化的場景和類比，讓我能夠迅速把握其本質，而不是僅僅停留在字麵理解。這讓我對接下來的學習充滿瞭信心，也期待著能夠在這個領域深入探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我嘆為觀止。作者似乎將自己多年的研究成果和實踐經驗都傾注在瞭這本書中。對於機器學習的各個分支，無論是監督學習、無監督學習、強化學習，還是深度學習，都進行瞭全麵而深入的探討。在講解每一個算法時，作者都從其基本原理、數學推導、優缺點到具體的應用場景，都進行瞭細緻的剖析。我尤其欣賞的是書中對一些前沿技術和最新研究方嚮的介紹，這讓我能夠及時瞭解到當前機器學習領域的最新動態，也為我未來的學習和研究指明瞭方嚮。這本書的內容非常紮實，信息量巨大，但作者通過精心的組織和清晰的語言，讓這一切都變得井井有條，易於消化。對於想要係統性地掌握機器學習理論和實踐的讀者來說，這本書無疑是一座寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗堪稱一流。作者的語言風格非常生動有趣，即使是處理那些相對枯燥的技術細節，也能被他寫得引人入勝。他善於運用類比和比喻，將復雜的概念形象化，比如在解釋“梯度下降”時，他會將其比作在山頂尋找最低點，這種生動的描述讓我能夠立刻抓住問題的核心。書中還穿插瞭一些作者的個人見解和思考，這些“點睛之筆”讓整本書更加富有人情味，也讓我感受到瞭作者在這一領域深厚的積纍和獨到的見解。我尤其喜歡書中對一些曆史背景的介紹，瞭解一個算法的誕生過程和發展演變，能夠幫助我更好地理解其背後的思想和設計理念。這不僅僅是一本教科書，更像是一次與一位博學多纔的智者的深度對話，充滿瞭啓發性和樂趣。

評分☆☆☆☆☆

看一段時間在說

評分☆☆☆☆☆

購買時間 2016-04-26

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

老公學習買的，還不錯啊

評分☆☆☆☆☆

沒有紙質發票，隻有點子發票，無法報銷，聯係客服總是沒人，弄個機器人湊數。

評分☆☆☆☆☆

買書在京東還是很方便的，這已經是第二次買這本書瞭。

評分☆☆☆☆☆

不愧是大牛，隨便一個概念都講的很清楚但是不囉嗦。好書啊

評分☆☆☆☆☆

沒給發票。

評分☆☆☆☆☆

非常專業的書，很精彩！很喜歡！