機器學習 周誌華 9787302423287 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周誌華 著

圖書標籤:

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店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：10984316341

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

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基本信息

書名:機器學習

定價：88.00元

作者:周誌華

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2016-01-01

ISBN：9787302423287

字數：1

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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' 機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書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：第1 部分（第1～3 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（第11～16 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

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作者介紹

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周誌華，南京大學計算機係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。國傢傑齣青年科學基金獲得者、長江學者特聘教授。先後擔任多種SCI(E)期刊執行主編、副主編、副編輯、編委等。中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會主任，中國人工智能學會機器學習專業委員會主任，IEEE計算智能學會數據挖掘技術委員會副主席。

文摘

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序言

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《智能時代：探索AI的無限可能》 目錄 引言：開啓智能的新紀元 人工智能浪潮的席捲 本書的定位與目標 第一章：智能的基石——從感知到認知 1.1 數據的洪流：智能的燃料 大數據時代的挑戰與機遇 數據采集、預處理與特徵工程 1.2 模式的尋覓：機器學習的智慧 監督學習：指引方嚮的明燈 迴歸模型：預測未來價值 分類模型：劃分世界的邊界 無監督學習：揭示隱藏的結構 聚類分析：發現相似的群體 降維技術：洞察事物的本質 強化學習：在試錯中學習成長 智能體的探索與決策 奬勵機製的設計與優化 1.3 神經網絡的崛起：模擬大腦的奧秘 感知器：最簡單的神經元模型 多層感知器：構建復雜的功能 深度學習：層層遞進的智能 捲積神經網絡（CNN）：圖像識彆的利器 循環神經網絡（RNN）：序列數據處理的王者 Transformer模型：自然語言處理的新篇章 第二章：智能的應用——賦能韆行百業 2.1 智慧齣行：自動駕駛的未來 環境感知與決策規劃 傳感器融閤與路徑規劃 麵臨的挑戰與倫理考量 2.2 智能醫療：守護生命的衛士 疾病診斷與影像分析 藥物研發與個性化治療 數據隱私與倫理規範 2.3 智能金融：風險與機遇並存 信用評估與欺詐檢測 量化交易與投資策略 算法偏見與市場穩定 2.4 智能製造：效率與創新的飛躍 預測性維護與質量控製 機器人協作與自動化生産 人機協同與就業轉型 2.5 智能生活：便利與個性化的時代 智能推薦係統：懂你的所需 語音助手與人機交互 智能傢居與物聯網 第三章：智能的挑戰——技術、倫理與社會 3.1 技術瓶頸：邁嚮通用人工智能的徵途 可解釋性與透明度 泛化能力與魯棒性 對新任務的學習與適應 3.2 倫理睏境：智能社會的道德準則 算法偏見與公平性 隱私保護與數據安全 責任歸屬與法律法規 3.3 社會影響：重塑人與工作的未來 就業結構的變化與再培訓 數字鴻溝與社會公平 人類創造力與智能的協同 第四章：智能的展望——邁嚮更美好的未來 4.1 負責任的AI：以人為本的開發理念 構建公平、安全、可信賴的AI係統 跨學科閤作與公眾參與 4.2 AI的未來圖景：無限的可能性 人機共生：智慧的夥伴 科學發現：加速創新的引擎 社會治理：提升效率與公平 4.3 我們的使命：擁抱智能，塑造未來 保持好奇與學習的心態 積極參與智能時代的變革 共同創造一個更智能、更美好的世界 引言：開啓智能的新紀元 我們正身處一個前所未有的時代，人工智能（AI）的浪潮以前所未有的速度席捲全球，深刻地改變著我們的生活、工作乃至思考方式。從手機裏的智能助手到工廠裏的自動化生産綫，從醫療影像的輔助診斷到金融市場的風險控製，AI的身影無處不在，展現齣令人驚嘆的潛力和無限的可能性。 這股智能化的浪潮並非一蹴而就，而是經過瞭漫長的孕育和發展。從早期對智能的哲學思考，到符號主義、連接主義等理論的探索，再到如今深度學習的爆發，人工智能經曆瞭跌宕起伏，也終於迎來瞭其蓬勃發展的黃金時期。大數據、計算能力的飛躍以及算法的創新，共同推動著AI技術以前所未有的速度嚮前邁進。 本書《智能時代：探索AI的無限可能》旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，去理解當前人工智能發展的現狀、核心技術、廣泛應用以及麵臨的挑戰。我們不局限於某一特定領域或技術，而是力求勾勒齣一幅人工智能如何滲透到社會各個角落，並為人類文明帶來深刻變革的全景圖。本書的目標是幫助讀者建立對人工智能的清晰認知，理解其工作原理，洞察其應用前景，並能批判性地思考其可能帶來的影響。無論您是對此領域充滿好奇的學生、希望抓住技術變革機遇的從業者，還是關心未來社會發展的每一位公民，本書都將為您打開一扇通往智能時代的大門。 第一章：智能的基石——從感知到認知 智能的齣現，離不開對外部世界的感知和對信息的理解。而這一切的起點，便是海量的數據。 1.1 數據的洪流：智能的燃料 我們生活在一個數據爆炸的時代。互聯網、物聯網、社交媒體、傳感器等各種渠道源源不斷地産生著海量數據。這些數據，如同智能的血液，為AI模型提供瞭學習和進化的養分。然而，原始數據的價值有限，如何有效地利用這些數據，是實現智能的關鍵。 大數據時代的挑戰與機遇： 海量數據的處理對計算能力和存儲能力提齣瞭巨大挑戰，但同時也孕育瞭前所未有的機遇。通過對數據的挖掘和分析，我們可以發現隱藏的規律，預測未來的趨勢，並作齣更明智的決策。 數據采集、預處理與特徵工程： 數據的質量直接影響著AI模型的性能。因此，精準的數據采集、細緻的數據清洗、以及能夠有效錶徵數據特性的特徵工程，是構建強大AI係統的第一步。這包括去除噪聲、填充缺失值、數據標準化，以及提取齣對任務最重要的數據維度。 1.2 模式的尋覓：機器學習的智慧 機器學習是人工智能的核心驅動力，它賦予機器從數據中學習規律並做齣預測或決策的能力。根據學習方式的不同，機器學習可以分為幾種主要的範式： 監督學習：指引方嚮的明燈 監督學習是最常見的一種學習方式，它通過帶有“標簽”的數據進行訓練，即告訴模型輸入與輸齣之間的對應關係。 迴歸模型：預測未來價值 迴歸模型用於預測連續的數值型輸齣，例如預測房屋價格、股票走勢，或者氣溫變化。常見的迴歸算法包括綫性迴歸、多項式迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）等。通過擬閤數據點，模型能夠學習到輸入特徵與目標變量之間的函數關係。 分類模型：劃分世界的邊界 分類模型用於將數據劃分到預定義的類彆中，例如識彆垃圾郵件、診斷疾病（良性/惡性腫瘤）、或者識彆圖像中的物體（貓/狗）。經典的分類算法有邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）以及樸素貝葉斯等。模型通過學習決策邊界，將輸入數據分配到最有可能的類彆。 無監督學習：揭示隱藏的結構 與監督學習不同，無監督學習處理的是沒有標簽的數據，其目標是發現數據中隱藏的結構、模式和關係。 聚類分析：發現相似的群體 聚類算法旨在將相似的數據點分組，形成不同的簇，使得同一簇內的數據點彼此相似，而不同簇之間的數據點差異較大。K-means、層次聚類、DBSCAN是常用的聚類算法，它們在客戶細分、圖像分割、異常檢測等領域有著廣泛應用。 降維技術：洞察事物的本質 當數據具有很多特徵時，可能存在冗餘或不重要的信息。降維技術可以將高維數據映射到低維空間，同時盡可能保留原始數據的重要信息。這不僅可以減少計算量，還能幫助我們更好地可視化數據，並提高模型性能。主成分分析（PCA）和t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）是兩種常用的降維方法。 強化學習：在試錯中學習成長 強化學習是一種通過與環境互動來學習最優策略的學習方式。智能體（Agent）通過執行動作（Action）來改變環境的狀態（State），並根據環境的反饋（Reward）來調整自己的行為，以最大化纍積奬勵。 智能體的探索與決策： 強化學習的核心在於智能體如何在不確定環境中進行探索（Exploration）和利用（Exploitation）。通過不斷嘗試，智能體學會瞭在不同狀態下采取何種動作能夠獲得更高的迴報。 奬勵機製的設計與優化： 閤適的奬勵機製是強化學習成功的關鍵。設計能夠引導智能體學習到預期行為的奬勵函數，是強化學習研究的重要課題。Q-learning、SARSA以及深度強化學習（如DQN、A3C）是該領域的重要進展。 1.3 神經網絡的崛起：模擬大腦的奧秘 神經網絡，尤其是深度學習，是近年來AI領域取得突破性進展的關鍵技術。它們模擬人腦神經元的連接方式，能夠處理極其復雜的數據模式。 感知器：最簡單的神經元模型 感知器是神經網絡的最基本單元，它接收輸入信號，通過加權求和，並經過激活函數産生輸齣。感知器是實現綫性分類的基礎。 多層感知器：構建復雜的功能 將多個感知器按照層級結構連接起來，就構成瞭多層感知器（MLP）。通過引入隱藏層，MLP能夠學習到非綫性的輸入-輸齣映射，從而解決更復雜的問題。 深度學習：層層遞進的智能 深度學習是指包含多個隱藏層的神經網絡。這些深度網絡能夠自動從原始數據中學習到層次化的特徵錶示，從而在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得瞭令人矚目的成就。 捲積神經網絡（CNN）：圖像識彆的利器 CNN特彆擅長處理網格狀數據，如圖像。它通過捲積層、池化層等結構，能夠有效地提取圖像的空間特徵，並在圖像識彆、目標檢測等任務中錶現齣色。 循環神經網絡（RNN）：序列數據處理的王者 RNN設計用於處理序列數據，如文本、語音和時間序列。其循環連接的結構使其能夠“記住”之前的信息，從而捕捉序列中的依賴關係。長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）是RNN的改進版本，解決瞭梯度消失問題。 Transformer模型：自然語言處理的新篇章 Transformer模型引入瞭“注意力機製”，能夠直接捕捉序列中任意位置的依賴關係，而無需遵循固定的順序。這使得Transformer在機器翻譯、文本生成、問答係統等自然語言處理任務上取得瞭革命性的突破，也為其他領域帶來瞭新的啓發。 第二章：智能的應用——賦能韆行百業 人工智能並非空中樓閣，其強大的能力正被廣泛應用於各個行業，帶來生産力的提升和效率的飛躍。 2.1 智慧齣行：自動駕駛的未來 自動駕駛汽車是AI在交通領域最激動人心的應用之一。它旨在通過AI技術實現車輛的自主導航和控製，從而提高交通安全、緩解交通擁堵，並為人們提供更便捷的齣行方式。 環境感知與決策規劃： 自動駕駛係統需要通過傳感器（如攝像頭、雷達、激光雷達）獲取周圍環境信息，並利用AI算法進行理解和分析。然後，基於這些信息，係統需要做齣精確的決策，如路徑規劃、速度控製、避障等。 傳感器融閤與路徑規劃： 將來自不同傳感器的信息進行有效融閤，形成對周圍環境更全麵、更準確的認知，是自動駕駛的關鍵技術之一。高效的路徑規劃算法能夠幫助車輛在復雜的道路環境中安全、順暢地行駛。 麵臨的挑戰與倫理考量： 盡管前景光明，自動駕駛技術仍麵臨諸多挑戰，包括極端天氣下的可靠性、復雜交通場景下的安全保障，以及在緊急情況下如何進行“電車難題”式的倫理決策。 2.2 智能醫療：守護生命的衛士 AI在醫療領域的應用，正在深刻地改變著疾病的診斷、治療和藥物研發的模式，為人類健康帶來瞭新的希望。 疾病診斷與影像分析： AI算法能夠輔助醫生分析醫學影像（如X光片、CT、MRI），識彆早期病竈，提高診斷的準確性和效率。例如，AI在檢測視網膜病變、皮膚癌以及肺炎等方麵已展現齣媲美甚至超越專傢的能力。 藥物研發與個性化治療： AI可以加速新藥的研發過程，通過分析海量生物醫藥數據，預測藥物的有效性和潛在副作用。同時，AI還能幫助實現個性化治療，根據患者的基因信息、病史等，製定最適閤的治療方案。 數據隱私與倫理規範： 醫療數據涉及個人隱私，AI在醫療領域的應用必須嚴格遵守數據保護法規，確保患者信息的安全。同時，AI輔助決策的責任歸屬，以及算法的公平性，也是需要認真考慮的倫理問題。 2.3 智能金融：風險與機遇並存 金融行業是數據密集型行業，AI技術的引入，正在重塑金融服務的方方麵麵，提升效率，降低風險，但也帶來瞭新的挑戰。 信用評估與欺詐檢測： AI算法能夠分析更廣泛的數據維度，更精準地評估個人或企業的信用風險，從而改善信貸服務。同時，AI在識彆和預防金融欺詐方麵也發揮著越來越重要的作用。 量化交易與投資策略： 機器學習模型被廣泛應用於量化交易，通過分析市場數據，預測股票價格走勢，並自動執行交易。AI還可以幫助構建更智能的投資組閤，優化資産配置。 算法偏見與市場穩定： AI算法的決策可能存在偏見，例如對某些群體産生歧視。此外，大規模的算法交易也可能加劇市場的波動性，引發係統性風險。因此，對算法的公平性和穩定性進行監管至關重要。 2.4 智能製造：效率與創新的飛躍 在製造業領域，AI正在引領一場新的工業革命，推動生産流程的智能化、自動化和柔性化。 預測性維護與質量控製： 通過對設備運行數據的實時監測和分析，AI可以預測設備可能發生的故障，從而實現預測性維護，減少非計劃停機時間。AI還能用於缺陷檢測，提升産品質量。 機器人協作與自動化生産： AI驅動的機器人正在從簡單重復的勞動中解放齣來，與人類協同工作，完成更復雜、更精密的生産任務。自動化生産綫的智能化升級，極大地提高瞭生産效率和靈活性。 人機協同與就業轉型： AI的引入改變瞭傳統的工作模式，人與機器的協同將成為未來生産的主流。這要求勞動者不斷提升技能，適應新的就業需求。 2.5 智能生活：便利與個性化的時代 AI技術已經悄然融入我們的日常生活，讓生活變得更加便捷、高效和個性化。 智能推薦係統：懂你的所需 從電商平颱的商品推薦，到音樂、視頻APP的內容推送，智能推薦係統通過分析用戶的偏好和行為，為用戶提供個性化的內容和服務，極大地提升瞭用戶體驗。 語音助手與人機交互： 智能音箱、手機中的語音助手，使我們能夠通過自然語言與設備進行交互，完成查詢信息、控製傢電、設置提醒等任務，讓科技變得更加觸手可及。 智能傢居與物聯網： AI技術與物聯網設備的結閤，催生瞭智能傢居係統。通過學習用戶的生活習慣，智能傢居能夠自動調節燈光、溫度，保障傢庭安全，為用戶提供舒適便捷的生活環境。 第三章：智能的挑戰——技術、倫理與社會 在AI飛速發展的背後，我們也必須正視其所帶來的技術瓶頸、倫理睏境以及深刻的社會影響。 3.1 技術瓶頸：邁嚮通用人工智能的徵途 盡管當前AI在特定領域取得瞭巨大成功，但要實現像人類一樣具備廣泛認知能力和通用智能的“通用人工智能”（AGI），仍麵臨諸多挑戰。 可解釋性與透明度： 許多深度學習模型如同“黑箱”，其決策過程難以理解，這在醫療、金融等關鍵領域帶來瞭信任和監管的難題。研究可解釋AI（XAI）是當前重要的研究方嚮。 泛化能力與魯棒性： 當前AI模型往往在特定數據集上錶現優異，但對訓練數據之外的、稍有變化的輸入，其性能可能急劇下降。如何讓AI具備更強的泛化能力和對噪聲、對抗性攻擊的魯棒性，是提升AI可靠性的關鍵。 對新任務的學習與適應： 人類能夠快速學習新技能並適應新環境，而目前的AI模型通常需要大量標注數據進行重新訓練纔能適應新任務，這在效率和靈活性上遠不及人類。 3.2 倫理睏境：智能社會的道德準則 AI的廣泛應用，也引發瞭一係列復雜的倫理問題，需要我們審慎思考和規範。 算法偏見與公平性： 如果訓練數據本身帶有偏見，AI模型就可能習得並放大這些偏見，導緻在招聘、信貸審批、刑事司法等領域産生歧視性結果。確保AI的公平性是構建公正社會的重要一環。 隱私保護與數據安全： AI係統需要大量數據進行訓練和運行，如何保護個人隱私，防止數據泄露和濫用，是AI發展過程中繞不開的難題。差分隱私、聯邦學習等技術正在探索解決之道。 責任歸屬與法律法規： 當AI係統齣錯導緻損失或傷害時，責任應該如何界定？是開發者、使用者還是AI本身？建立健全的法律法規體係，明確AI的法律地位和責任，是社會治理的迫切需求。 3.3 社會影響：重塑人與工作的未來 AI的崛起，對社會結構、就業市場乃至人類自身的價值感，都將産生深遠影響。 就業結構的變化與再培訓： AI自動化將取代一部分重復性、流程化的工作崗位，但同時也會創造新的工作機會，尤其是在AI研發、維護、以及需要人類獨特創造力和同理心的領域。因此，持續的技能再培訓和教育轉型至關重要。 數字鴻溝與社會公平： AI技術和應用的不均衡發展，可能加劇發達國傢與發展中國傢、以及社會群體之間的數字鴻溝，導緻資源和機會分配的不公平。需要采取措施，確保AI技術普惠大眾。 人類創造力與智能的協同： AI可以作為強大的工具，輔助人類進行創作，激發新的靈感。但我們也需要思考，在AI日益強大的時代，人類的獨特價值和創造力體現在何處？如何實現人與AI的良性協同，而非簡單的替代？ 第四章：智能的展望——邁嚮更美好的未來 麵對AI帶來的機遇與挑戰，我們應該以何種姿態迎接，又如何引導其走嚮一個更有益於人類的方嚮？ 4.1 負責任的AI：以人為本的開發理念 構建一個對人類友好的AI未來，需要我們秉持“負責任的AI”理念。 構建公平、安全、可信賴的AI係統： 從設計之初就將公平性、安全性、隱私保護和可解釋性納入考量，建立完善的測試和評估機製，確保AI係統的可靠性和安全性。 跨學科閤作與公眾參與： AI的發展不是技術人員的專屬領域，需要計算機科學傢、倫理學傢、社會學傢、政策製定者以及公眾的廣泛參與和對話。跨學科的視角能夠幫助我們更全麵地理解AI的影響，並共同製定閤適的規範。 4.2 AI的未來圖景：無限的可能性 展望未來，AI的發展將呈現齣更加多元化和深刻化的圖景。 人機共生：智慧的夥伴： AI將不再僅僅是工具，而是成為人類的智慧夥伴，在工作、學習、生活等各個方麵提供支持和協助，共同解決復雜問題。 科學發現：加速創新的引擎： AI在加速科學發現方麵將扮演越來越重要的角色，例如在天文學、材料科學、生物學等領域，通過分析海量數據，發現新的規律，提齣新的理論。 社會治理：提升效率與公平： AI可以被應用於優化城市管理、改善公共服務、提升資源利用效率，並在一定程度上幫助實現社會治理的更加公正和透明。 4.3 我們的使命：擁抱智能，塑造未來 人工智能的時代已經來臨，我們每個人都身處其中，並有機會塑造其未來。 保持好奇與學習的心態： AI技術發展迅速，保持對新知識的好奇心和持續學習的態度，是適應這個時代的關鍵。 積極參與智能時代的變革： 無論是學習AI相關知識，還是在自己的領域中探索AI的應用，積極參與到這場變革中來，都能為個人和社會帶來價值。 共同創造一個更智能、更美好的世界： 智能的最終目的是服務於人類，並提升全人類的福祉。讓我們以審慎的態度、開放的思維和負責任的行動，共同塑造一個更加智能、更加公平、更加美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我感到“驚艷”的書籍。我曾經嘗試過閱讀其他一些機器學習的入門材料，但總覺得要麼過於晦澀難懂，要麼過於淺顯，難以建立起完整的知識體係。這本書恰恰填補瞭這一空白。作者的敘述風格非常流暢，行文如流水，卻又不失嚴謹。他能夠將復雜的概念用清晰的語言錶達齣來，而且邏輯性極強，層層遞進，讓人能夠很容易地跟上他的思路。我印象深刻的是，書中在介紹一些算法時，還會對比不同算法之間的異同，這使得我對它們之間的關係有瞭更深刻的認識。例如，在講解貝葉斯分類器和邏輯迴歸時，作者就指齣瞭它們在模型假設和求解方式上的區彆。這種對比分析，極大地加深瞭我對各種算法的理解，也讓我能夠根據實際需求做齣更明智的選擇。這本書不僅提升瞭我的理論知識，更重要的是，它培養瞭我獨立思考和分析問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！雖然我之前對機器學習這個領域隻有一些模糊的概念，但通過閱讀，我仿佛打開瞭一扇新世界的大門。作者的講解思路非常清晰，從最基礎的感知機模型開始，一步步深入到各種復雜的算法。我特彆喜歡作者在解釋原理時，不僅給齣瞭數學公式，還用非常生動形象的比喻來輔助理解，比如用“決策樹”來模擬人類做決定的過程，又或者用“支持嚮量機”來尋找最佳的“分隔綫”。這些比喻讓那些抽象的數學概念變得觸手可及，大大降低瞭學習門檻。而且，書中還會穿插一些經典的實際應用案例，讓我看到這些算法是如何在現實世界中發揮作用的，比如人臉識彆、垃圾郵件過濾等等。這讓我對機器學習的興趣更加濃厚，也激發瞭我進一步學習和探索的欲望。讀完這本書，我感覺自己已經掌握瞭機器學習的基本框架和核心思想，為我後續深入學習更高級的算法打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的啓發是全方位的，它不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師在循循善誘。我尤其欣賞作者在梳理知識體係時所展現齣的深度和廣度。他沒有僅僅羅列算法，而是深入剖析瞭每種算法背後的數學原理、優缺點以及適用場景。這一點非常重要，因為隻有理解瞭“為什麼”和“何時”使用某個算法，纔能真正掌握它，而不是生搬硬套。書中對統計學習理論的介紹，讓我明白瞭機器學習的本質在於從數據中學習規律，並通過泛化能力來預測未知。同時，作者在講述模型評估和模型選擇時，也提供瞭很多實用的技巧和注意事項，比如如何避免過擬閤和欠擬閤，如何選擇閤適的評價指標等等。這些內容對於實際項目開發來說，具有極高的指導意義。讀這本書的過程，就像是在進行一次思維的洗禮，我開始學會用更嚴謹、更係統的方式去思考和解決問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對技術充滿好奇的讀者，我一直渴望能有一本能夠係統性地引導我入門機器學習的讀物，而這本書無疑滿足瞭我的期待。作者的筆觸細膩，在講解核心概念時，總能抓住問題的關鍵，並將其化繁為簡。我特彆贊賞書中對於“特徵工程”和“模型調優”的重視，這錶明作者不僅關注理論，更著眼於實際應用。他詳細介紹瞭如何從原始數據中提取有用的特徵，以及如何通過調整模型參數來提高預測精度，這些都是在實際項目中必不可少的技術。而且，書中還涉及瞭集成學習、降維等一些高級話題，讓我對機器學習的邊界有瞭更清晰的認識，也為我後續的學習指明瞭方嚮。總而言之，這本書就像一座知識的寶庫，每一次翻閱都能有所收獲，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，剛開始接觸這本書時，我有些擔心自己能否理解其中的內容。畢竟，“機器學習”這個詞本身就帶著一絲神秘感。然而，閱讀過程中，我的顧慮完全被打消瞭。作者的講解方式極其人性化，他仿佛是站在讀者的角度，預設瞭讀者可能會遇到的睏惑，並提前給齣瞭解答。比如，在解釋“梯度下降”時，他用一個“下山”的比喻，形象地描繪瞭尋找最優解的過程。這種貼近生活的比喻，讓原本枯燥的數學推導變得生動有趣。而且，書中不僅講解瞭算法的原理，還提供瞭一些僞代碼，讓我能夠更直觀地理解算法的實現過程。這對於想要動手實踐的讀者來說，是非常寶貴的資源。這本書讓我覺得，原來機器學習並不是遙不可及的，而是可以被清晰地理解和掌握的。它點燃瞭我學習的熱情，也讓我對未來的研究方嚮充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

質量確實不錯！

評分☆☆☆☆☆

很好沒有損壞

評分☆☆☆☆☆

已經退貨的書，夾帶著原買傢的退貨信就發給瞭我，你們真夠可以的…

評分☆☆☆☆☆

書太髒瞭~~

評分☆☆☆☆☆

舊書 缺頁 書上有筆記

評分☆☆☆☆☆

能讀

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，挺好的，價格也實惠

評分☆☆☆☆☆

能讀

評分☆☆☆☆☆

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