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谢剑斌 等 著

图书标签:

• 机器学习
• 深度学习
• 计算机视觉
• 图像处理
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 模型训练
• 数据分析
• 人工智能

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302397922

版次：1

商品编码：11706776

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：239

产品特色

内容简介

　　《视觉机器学习20讲》是计算机、自动化、信息、电子与通信学科方向的专著，详尽地介绍了K-Means、KNN学习、回归学习、决策树学习、RandomForest、贝叶斯学习、EM算法、Adaboost、SVM方法、增强学习、流形学习、RBF学习、稀疏表示、字典学习、BP学习、CNN学习、RBM学习、深度学习、遗传算法、蚁群方法等基本理论；深入阐述了视觉机器学习算法的优化方法和实验仿真；系统地总结了其优点和不足。
　　本书特别重视如何将视觉机器学习算法的理论和实践有机地结合，解决视觉机器学习领域中的诸多基础问题，可应用于医学图像分析、工业自动化、机器人、无人车、人脸检测与识别、车辆信息识别、行为检测与识别、智能视频监控等。本书特别重视算法的典型性和可实现性，既包含本领域的经典算法，也包含本领域的研究成果。
　　本书不仅可作为高年级本科生与研究生教材，而且也是从事视觉机器学习领域研发极为有用的参考资料。

内页插图

目录

绪论
第1讲 K-means
1.1 基本原理
1.2 算法改进
1.3 仿真实验
1.4 算法特点
第 2 讲 KNN学习
2.1 基本原理
2.2 算法改进
2.3 仿真实验
2.4 算法特点
第 3 讲 回归学习
3.1 基本原理
3.1.1 参数回归
3.1.2 非参数回归
3.1.3 半参数回归
3.2 算法改进
3.2.1 线性回归模型
3.2.2 多项式回归模型
3.2.3 主成分回归模型
3.2.4 自回归模型
3.2.5 核回归模型
3.3 仿真实验
3.3.1 回归学习流程
3.3.2 基于回归学习的直线边缘提取
3.3.3 基于回归学习的图像插值
3.4 算法特点
第 4 讲 决策树学习
4.1 基本原理
4.1.1 分类与聚类
4.1.2 决策树
4.1.3 信息增益的度量标准
4.1.4 信息增益度量期望的熵降低
4.1.5 悲观错误剪枝PEP
4.1.6 基本决策树算法
4.2 算法改进
4.2.1 ID3算法
4.2.2 C4.5算法
4.2.3 SLIQ算法
4.2.4 SPRINT算法
4.3 仿真实验
4.3.1 用于学习布尔函数的ID3算法伪代码
4.3.2 C4.5算法构造决策树的伪代码
4.4 算法特点
第 5 讲 Random Forest学习
5.1 基本原理
5.1.1 决策树
5.1.2 Bagging集成学习
5.1.3 Random Forest方法
5.2 算法改进
5.3 仿真实验
5.3.1 Random Forest分类与回归流程
5.3.2 Forest-RI和Forest-RC
5.3.3 基于Random Forest的头部姿态估计
5.4 算法特点
第 6 讲 贝叶斯学习
6.1 基本原理
6.2 算法改进
6.2.1 朴素贝叶斯模型
6.2.2 层级贝叶斯模型
6.2.3 增广贝叶斯学习模型
6.2.4 基于Boosting技术的朴素贝叶斯模型
6.2.5 贝叶斯神经网络模型
6.3 仿真实验
6.3.1 Learn_Bayse(X,V)
6.3.2 Classify_Bayse(X)
6.4 算法特点
第 7 讲 EM算法
7.1 基本原理
7.2 算法改进
7.2.1 EM算法的快速计算
7.2.2 未知分布函数的选取
7.2.3 EM算法收敛性的改进
7.3 仿真实验
7.3.1 EM算法流程
7.3.2 EM算法的伪代码
7.3.3 EM算法应用--高斯混合模型
7.4 算法特点
第 8 讲 Adaboost
8.1 基本原理
8.1.1 Boosting方法
8.1.2 Adaboost方法
8.2 算法改进
8.2.1 权值更新方法的改进
8.2.2 Adaboost并行算法
8.3 仿真实验
8.3.1 Adaboost算法实现流程
8.3.2 Adaboost算法示例
8.4 算法特点
8.4.1 Adaboost算法的优点
8.4.2 Adaboost算法的缺点
第 9 讲 SVM方法
9.1 基本原理
9.2 算法改进
9.3 仿真实验
9.4 算法特点
第 10 讲 增强学习
10.1 基本原理
10.2 算法改进
10.2.1 部分感知模型
10.2.2 增强学习中的函数估计
10.2.3 分层增强学习
10.2.4 多Agent增强学习
10.3 仿真实验
10.4 算法特点
第 11 讲 流形学习
11.1 算法原理
11.1.1 ISOMAP
11.1.2 LLE
11.1.3 LE
11.1.4 HE
11.2 算法改进
11.2.1 LPP
11.2.2 MFA
11.3 算法仿真
11.4 算法特点
第 12 讲 RBF学习
12.1 基本原理
12.1.1 基于RBF函数的内插方法
12.1.2 RBF神经网络
12.1.3 数据中心的计算方法
12.2 算法改进
12.2.1 针对完全内插问题的改进方法
12.2.2 针对不适定问题的改进方法
12.2.3 广义RBF神经网络
12.3 仿真实验
12.3.1 基于高斯函数的RBF学习
12.3.2 RBF学习算法流程
12.4 算法特点
第 13 讲 稀疏表示
13.1 基本原理
13.1.1 信号稀疏表示
13.1.2 贪婪求解算法
13.1.3 凸优化求解算法
13.2 算法改进
13.2.1 组合Lasso（Group Lasso）
13.2.2 混合Lasso（Fused Lasso）
13.2.3 弹性网络（Elastic net）
13.3 仿真实验
13.3.1 OMP算法
13.3.2 APG算法
13.3.3 基于稀疏表示的人脸识别
13.4 算法特点
13.4.1 算法优点
13.4.2 算法缺点
第 14 讲 字典学习
14.1 基本原理
14.2 算法改进
14.2.1 最优方向法（MOD）
14.2.2 K-SVD法
14.2.3 在线字典学习法
14.3 仿真实验
14.3 基于字典学习的视频图像降噪方法
14.4 算法特点
14.4.1 算法优点
14.4.2 算法缺点
第 15 讲 BP学习
15.1 基本原理
15.1.1 人工神经网络
15.1.2 BP学习原理
15.2 算法改进
15.2.1 改进学习速率
15.2.2 改进训练样本
15.2.3 改进损失函数
15.2.4 改进连接方式
15.3 仿真实验
15.4 算法特点
第 16 讲 CNN学习
16.1 基本原理
16.1.1 神经认知机模型
16.1.2 CNN算法思想
16.1.3 CNN网络结构
16.1.4 CNN网络学习
16.2 算法改进
16.2.1 设计新的卷积神经网络训练策略
16.2.2 使用GPU加速卷积运算过程
16.2.3 使用并行计算提高网络训练和测试速度
16.2.4 采用分布式计算提高网络训练和测试速度
16.2.5 硬件化卷积神经网络
16.3 仿真实验
16.3.1 卷积神经网络训练算法仿真
16.3.2 卷积神经网络实际应用实例
16.4 算法特点
16.4.1 算法优点
16.4.2 算法缺点
第 17 讲 RBM学习
17.1 基本原理
17.1.1 RBM学习思想
17.1.2 RBM模型基础
17.1.3 RBM模型学习
17.2 算法改进
17.2.1 方差RBM
17.2.2 均值方差RBM
17.2.3 稀疏RBM
17.2.4 稀疏组RBM
17.2.5 分类RBM
17.3 仿真实验
17.4 算法特点
17.4.1 算法优点
17.4.2 算法缺点
第 18 讲 深度学习
18.1 基本原理
18.2 算法改进
18.3 仿真实验
18.4 算法特点
第 19 讲 遗传算法
19.1 算法原理
19.2 算法改进
19.2.1 适应度函数设计
19.2.2 初始群体的选取
19.3 算法仿真
19.3.1 图像预处理
19.3.2 车牌特征选取
19.3.3 基于遗传算法的车牌定位
19.4 算法特点
19.4.1 遗传算法的优点
19.4.2 遗传算法的不足
第 20 讲 蚁群方法
20.1 基本原理
20.1.1 群智能
20.1.2 蚂蚁寻找食物源方法
20.1.3 蚁群算法的规则
20.1.4 蚁群算法的实现
20.2 算法改进
20.2.1 基于遗传学的改进蚁群算法
20.2.2 蚁群系统
20.2.3 精英蚁群系统
20.2.4 最大最小蚁群系统
20.2.5 排序蚁群系统
20.2.6 最优-最差蚂蚁系统
20.3 仿真实验
20.3.1 蚁群算法实例
20.3.2 蚁群算法实现流程
20.3.3 蚁群算法伪代码
20.4 算法特点

前言/序言

　　在新加坡国立大学访问期间，我经常和兴军亮博士、张立宁博士、方宇强博士、谭筠博士等讨论，谈到视觉机器学习非常有用，但是很难找到称心如意的参考资料，网络上相关资源不少，但是有的泛泛而谈，有的空洞无味，有的实例无法运行，有的效率很低，有的缺乏实验数据……曾经甚是苦闷，回过头来思考，大家或多或少都有些酸甜苦辣的经验和教训。我提议大家就常用视觉机器学习方法，贡献出自己的收获，获得大家一致赞同。于是我们在多次会议讨论之后，形成视觉机器学习20讲的提纲，大家分头撰写，然后由我来统稿、修改和完善。经过近一年的努力，终于开花结果，真心希望这本读书笔记和心得体会能够让同道中人少些奔走，免除去粗取精、去伪存真的劳苦，熟悉算法的来源、发展和所以然，掌握算法的改进方法、实验仿真流程、源代码和视频库，使得研究人员和学生们尽快上手，树立深入研究的信心。
　　本书是视觉机器学习领域的12位博士多年研究视觉机器学习的基础理论、核心算法、关键技术和应用实践的科学结晶，是作者们多年相关科研实践的心得体会和系统总结。包括K-Means、KNN学习、回归学习、决策树学习、Random Forest、贝叶斯学习、EM方法、AdaBoost、SVM方法、增强学习、流形学习、RBF学习、稀疏表示、字典学习、BP学习、CNN学习、RBM学习、深度学习、遗传方法、粒子群方法、蚁群方法共20个常用视觉机器学习方法。人们对其进行了深入浅出的阐述，以简单明了、丰富图表、解释代码、面向应用、服务研究生等为宗旨，从基本原理、实现方法、改进方法、仿真流程、核心代码、源程序、实验数据等方面重点展开，适合于从事医学图像分析、工业自动化、机器人、无人车、人脸检测与识别、车辆信息识别、行为检测与识别、智能视频监控等领域的研究生和技术人员学习参考。
　　本书章节安排
　　全书共1个绪论，20讲内容，各章内容编写安排如下：
　　绪论（谢剑斌博士）；
　　第1讲 K-Means（方宇强博士）；
　　第2讲 KNN学习（谢剑斌博士）；
　　第3讲 回归学习（闫玮博士）；
　　第4讲 决策树学习（谢剑斌博士）；
　　第5讲 Random Forest（张政博士）；
　　第6讲 贝叶斯学习（刘通博士）；
　　第7讲 EM算法（王勇博士）；
　　第8讲 Adaboost（胡俊博士）；
　　第9讲 SVM方法（张立宁博士）；
　　第10讲 增强学习（李沛秦博士）；
　　第11讲 流形学习（张立宁博士）；
　　第12讲 RBF学习（谢剑斌博士）；
　　第13讲 稀疏表示（方宇强博士）；
　　第14讲 字典学习（方宇强博士）；
　　第15讲 BP学习（兴军亮博士）；
　　第16讲 CNN学习（兴军亮博士）；
　　第17讲 RBM学习（兴军亮博士）；
　　第18讲 深度学习（兴军亮博士）；
　　第19讲 遗传算法（张立宁博士）；
　　第20讲 蚁群方法（谢剑斌博士）；
　　沈杰博士、谭筠博士在实验仿真方面做了很多工作。
　　本书还提供了实验仿真源代码资源下载。
　　本书由国防科技大学电子科学与工程学院数字视频课题组组稿，谢剑斌教授负责全书审核。在编著过程中得到了国防科技大学庄钊文教授、唐朝京教授的大力支持，穆春迪、刘双亚、李润华等为本书编著做了大量工作，在此一并致谢！由于时间有限，参与作者较多，可能没有列全参考文献，请读者或相关作者来信告知，在提供配套资源的网站和再版时加入并致谢。
　　编者

《算法的视觉盛宴：探索数据驱动的智能洞察》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。然而，海量数据的价值往往隐藏在复杂的模式和关联之中，如何从中提取有意义的洞察，实现智能化决策，是当下面临的重大挑战。本书《算法的视觉盛宴：探索数据驱动的智能洞察》正是为此而生，它将引领读者踏上一段精彩的数据探索之旅，通过直观、形象的视觉化方法，揭示隐藏在数字背后的智慧，掌握从数据中发现规律、预测趋势、优化决策的强大能力。 本书并非一本枯燥的理论教科书，而是一场充满趣味和启发性的“视觉盛宴”。我们深知，理解抽象的算法和复杂的统计模型常常令人望而却步。因此，本书的核心理念在于“化繁为简，以视导学”，通过大量精心设计的图表、可视化案例和生动形象的类比，将复杂的算法原理和数据分析过程变得触手可及。我们相信，当冰冷的数字变成鲜活的画面，当抽象的概念被具象的图形所描绘，学习的门槛将大大降低，探索的乐趣也将随之而来。 本书将从以下几个核心维度，为您打开数据智能的全新视角： 第一篇：数据世界的语言——可视化之美 认识数据的“表情”： 我们将从最基础的数据可视化技术讲起，教您如何使用散点图、折线图、柱状图、饼图等经典图表来描述数据的基本分布、趋势和构成。您将学会如何选择最合适的图表类型来表达特定数据信息，避免“图不对题”的误导。 探索多维空间的奥秘： 现实世界的数据往往是多维度的。本书将介绍如何利用散点图矩阵、平行坐标图、热力图等方法，在高维度数据中发现变量之间的关系和潜在的模式，如同在繁星点点的夜空中寻找星座的轨迹。 地图上的故事： 地理空间数据蕴含着丰富的区域性信息。本书将带您领略地图可视化的魅力，学习如何通过地理热力图、点密度图、区域划分图等，直观展示人口分布、经济活动、环境变化等空间规律，让数据在地图上“说话”。 时间的长河： 时间序列数据记录着事物随时间演变的过程。我们将探讨如何使用趋势图、周期图、季节性分解图等，揭示数据的动态变化，理解经济周期、市场波动、用户行为等背后的时间规律。 交互式的对话： 静态的图表有时难以深入探索。本书将介绍如何构建交互式可视化，让读者能够通过缩放、筛选、联动等操作，自由地与数据进行“对话”，主动发现隐藏在数据深处的信息。 第二篇：算法的“眼睛”——数据洞察的利器 洞察数据的“脉络”： 了解数据的内在结构是深入分析的第一步。我们将介绍聚类分析的核心思想，并通过可视化手段展示如何将相似的数据点“分组”，发现数据的自然划分，例如将客户按消费习惯进行分群，或者将文档按主题进行归类。 揭示变量间的“因果”： 变量之间并非孤立存在。本书将深入浅出地介绍关联规则挖掘，例如经典的“啤酒与尿布”案例，展示如何发现数据中频繁出现的组合模式，为产品推荐、市场营销策略提供依据。 预测未来的“轨迹”： 预测是数据分析的重要目标。我们将介绍回归分析的基本原理，并通过可视化方式展示如何拟合数据趋势，预测数值型变量，例如预测房屋价格、股票走势等。 辨别“好坏”的边界： 分类是另一个常见的任务。本书将通过可视化案例，生动地解释分类算法的工作机制，例如如何区分垃圾邮件和正常邮件，或者识别出图像中的猫和狗，让您理解模型是如何“学习”区分不同类别的。 降维的“魔法”： 当数据维度过高时，分析会变得困难。我们将介绍主成分分析（PCA）等降维技术，并用可视化手法展示如何将高维数据“压缩”到低维空间，同时尽可能保留其重要信息，为后续分析打下基础。 第三篇：从数据到智慧——应用场景的无限拓展 商业智能的“罗盘”： 如何利用数据优化商业决策？本书将通过实际案例，展示如何运用数据可视化和基础算法分析销售数据、用户行为数据、市场数据，从而洞察消费者需求，优化营销策略，提升运营效率。 科学研究的“显微镜”： 在科学领域，数据是探索未知的重要工具。我们将展示如何利用可视化技术分析实验数据、观测数据，发现科学规律，例如分析基因序列数据，或者可视化天体物理观测结果。 金融市场的“晴雨表”： 金融数据变幻莫测。本书将介绍如何运用可视化和统计分析方法，监测股票市场波动，分析风险，识别投资机会，让您在复杂的金融市场中拥有更清晰的洞察。 社会发展的“透视镜”： 通过可视化分析人口普查数据、经济统计数据、舆情数据，我们可以更深入地理解社会现象，发现发展趋势，为政策制定提供科学依据。 个性化服务的“引擎”： 推荐系统是现代互联网服务的重要组成部分。本书将介绍协同过滤、内容推荐等基本思想，并通过可视化手段展示它们如何工作，帮助您理解为何能够获得个性化的内容推荐。 本书的特色： 强调直观理解： 告别晦涩的数学公式，我们用图表和案例说话，让算法的原理变得生动易懂。 丰富的实操案例： 每一个算法概念都配有精心设计的可视化案例，帮助您将理论知识转化为实践能力。 循序渐进的学习路径： 从基础的可视化技术到核心的算法原理，再到实际应用场景，本书的学习路径清晰合理，适合不同基础的读者。 启发式思维训练： 本书不仅仅传授方法，更注重培养您独立思考、从数据中发现问题、解决问题的能力。 面向未来： 随着数据量的不断增长和算法的持续发展，本书将为您打下坚实的基础，帮助您适应未来数据驱动的智能时代。 无论您是想入门数据分析领域的新手，还是希望深化对数据洞察理解的专业人士，本书都将是您不可多得的伙伴。它将为您揭示数据背后隐藏的无穷潜力，让您在数据的海洋中，发现属于自己的智慧之光，开启一场激动人心的“视觉盛宴”。让我们一起，用眼睛去“看”数据，用智慧去“驾驭”数据。

评分☆☆☆☆☆

读完《视觉机器学习20讲》，我脑海中关于机器视觉和机器学习的知识体系，仿佛被重新构建了一遍。这本书最吸引我的是它对于“为什么”的深入探讨。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，并且将这些“为什么”置于一个宏大的、相互关联的知识框架中。 在机器学习的许多领域，我们常常会遇到一些看似“理所当然”的算法或模型，但深入探究其背后原理时，却会发现很多细节是模糊的。这本书则打破了这种模糊。例如，在讲解梯度下降的时候，它不仅仅是展示公式，更会从优化的角度，解释为什么要选择梯度下降，以及它与其他优化方法的权衡。在介绍卷积神经网络时，它会详细讲解感受野、权值共享等核心概念的由来，以及它们如何有效地处理图像数据。 这种循序渐进的讲解方式，让我在学习过程中，能够不断地将新知识与旧知识联系起来，形成一个立体的知识网络。书中还会时不时地提及一些相关的研究背景和历史演进，这让我对机器学习的发展脉络有了更清晰的认识，也更能理解当前主流方法的优越性。 这本书在理论深度上做得非常到位，但它又不像一些纯理论的书籍那样令人望而生畏。它能够巧妙地在复杂的数学推导和直观的解释之间找到平衡点，让读者既能理解其数学基础，又不被复杂的公式所困扰。 在我看来，这本书更适合那些已经对机器学习有初步了解，但想要进一步深化理解的读者。它能够帮助你拨开迷雾，真正理解那些强大的算法是如何工作的，以及它们背后的设计哲学。这本书给予我的，不仅仅是知识，更是一种对问题本质的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

自从拿到《视觉机器学习20讲》这本书，我就放不下了。它最吸引我的地方在于，它能够用非常接地气的方式，将那些看似高深莫测的机器学习算法，变得生动有趣，并且充满了实际应用的指导意义。 我一直觉得，机器学习的学习曲线非常陡峭，很多教材上来就是各种数学公式和复杂的推导，让人望而却步。但这本书完全不同。它在讲解每一个概念的时候，都会从一个非常生活化的场景出发，比如用“识别猫狗”来讲解分类问题，用“推荐电影”来讲解关联规则。这种方式，让我能够迅速建立起对问题的直观理解。 而且，这本书在讲解具体算法的时候，也非常注重实际操作。它会详细介绍每个算法的工作原理，并且会给出具体的代码示例。我跟着书中的代码，一步步地在自己的电脑上运行，亲身体验了算法是如何工作的。这种“动手实践”的过程，让我对算法的理解更加深刻，也更有成就感。 书中还有一个让我印象深刻的地方，就是它会引导我们去思考“为什么”。为什么这个算法在这种情况下有效？它的局限性是什么？如何才能改进它？这种对“为什么”的追问，让我不再是被动地接受知识，而是主动地去思考和探索。 此外，这本书还提供了一些关于如何评估模型性能的指导。这对于我们这些初学者来说非常重要，因为我们往往会陷入“模型能跑通就行”的误区。这本书教会我们如何从多个维度去衡量模型的优劣，这为我们后续深入学习打下了坚实的基础。 总而言之，《视觉机器学习20讲》这本书，不仅是一本技术指南，更是一位优秀的学习伙伴。它用最易于理解的方式，教会了我机器学习的精髓，并且激发了我对这个领域的浓厚兴趣。我非常期待能从这本书中学到更多，并将所学知识应用到实际的项目中。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《视觉机器学习20讲》这本书，在某种程度上颠覆了我对机器学习书籍的认知。我一直认为，机器学习就应该是一堆公式和代码的堆砌，枯燥乏味且难以接近。然而，这本书完全打破了我的这种刻板印象。 它最让我感到惊艳的是其独特的叙事风格。作者似乎非常善于将复杂的概念转化为引人入胜的故事。在讲解一些算法的由来和发展时，它会像讲历史故事一样，娓娓道来，让你在不知不觉中，就了解了这项技术是如何一步步演进至今的。 例如，在介绍深度学习的历史时，它没有简单地罗列时间线和技术名词，而是通过讲述一些关键人物的探索和遇到的困难，让读者感受到人工智能发展过程中的那种求索和突破。这种方式，让我在学习过程中，不仅仅是获取知识，更是一种情感上的连接和共鸣。 书中对每一个概念的阐述，都充满了人文关怀。它会告诉你，为什么这项技术是重要的，它能够解决什么样的问题，以及它对我们生活可能带来的影响。这种宏观的视角，让我能够更好地理解机器学习在现实世界中的价值，也激发了我进一步深入学习的动力。 更重要的是，这本书非常注重培养读者的“模型思维”。它不是简单地让你记住算法的步骤，而是引导你去思考，为什么这个模型能够有效，它的优势和劣势在哪里，以及在不同的场景下，应该如何选择合适的模型。这种思维方式的培养，远比死记硬背算法细节要重要得多。 可以说，《视觉机器学习20讲》这本书，不仅教会了我机器学习的知识，更重要的是，它教会了我如何去思考、去探索、去理解。这种潜移默化的影响，是我在这本书中最大的收获。

评分☆☆☆☆☆

《视觉机器学习20讲》这本书，为我提供了一个完全意想不到的学习视角。我之前接触过的机器学习书籍，往往侧重于算法的实现细节或者纯粹的数学理论。然而，这本书却将“视觉”的概念贯穿始终，不仅仅是关于图像识别的机器学习，而是将“视觉化”作为一种学习和理解机器学习的方法论。 书中的许多章节，都通过精妙的图解和生动的比喻，将复杂的机器学习概念变得异常直观。比如，在讲解如何让机器“看懂”世界时，它会用人眼的视觉通路来类比神经网络的处理过程，让我一下子就理解了特征提取、信息传递等概念。它还用很多生活化的场景来解释一些抽象的算法，比如用“分类垃圾”来比喻分类算法，用“推荐商品”来比喻推荐系统。 这种“可视化”的学习方式，极大地降低了机器学习的门槛，让我能够快速地建立起对各个概念的直观认识。更难得的是，它并没有停留在浅显的解释层面，而是在打好基础之后，逐步深入到算法的原理和数学基础。这种“先易后难，循序渐进”的教学模式，非常适合我这种需要逐步建立自信的学习者。 此外，书中还融入了许多关于如何“感知”和“理解”数据的思考。它不仅仅是教会你如何训练模型，更引导你去思考数据背后的意义，以及如何通过模型去捕捉这些意义。这种哲学层面的探讨，让我对机器学习有了更深层次的理解，不仅仅是技术，更是一种解决问题的能力。 总的来说，这本书为我打开了一扇全新的窗户，让我看到了机器学习的另一面。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何“看见”和“理解”的引导者。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！作为一个对机器学习领域充满好奇，但又被那些晦涩难懂的理论和海量公式吓得望而却步的初学者来说，我真的很难找到一个能够真正让我“看懂”的书。市面上很多机器学习的书籍，要么技术性太强，要么过于理论化，读起来就像在啃一本天书。而《视觉机器学习20讲》，它就像一位耐心细致的老师，用极其直观、生动的方式，一点点地为我揭开了机器学习的面纱。 这本书最让我惊喜的是它的“视觉化”解读方式。它不像其他书那样上来就扔一大堆数学模型，而是通过大量的图示、流程图、甚至是生活中的类比，来解释那些抽象的概念。比如，讲解决策树的时候，它画出了像下棋一样的决策过程，让我一下子就能理解“分裂”和“剪枝”的含义。讲到支持向量机，它用高维空间中的“间隔”来解释，那种豁然开朗的感觉，至今难忘。甚至对于神经网络这样复杂的模型，书中也巧妙地用“神经元”之间的连接和“激活函数”的传递来比喻，让我不再对它感到畏惧。 更重要的是，这本书并没有因为强调“视觉化”而牺牲内容的深度。在建立起初步的理解之后，它会循序渐进地引入相关的数学原理，但这些数学知识都被包装得非常易于接受。它不会强迫你去记住每一个公式，而是让你理解公式背后的逻辑和意义。每次读完一个章节，我都会觉得自己不仅“看懂了”，还掌握了切实可行的知识。 这本书的另一个亮点是它的实践性。书中不仅仅是理论讲解，还穿插了大量的代码示例和案例分析。即使我是一个编程新手，也能跟着书中的步骤，一步步地实现一些简单的机器学习模型。这种“手把手”的教学方式，让我感觉自己真正参与到了机器学习的构建过程中，而不是仅仅停留在理论层面。 总而言之，《视觉机器学习20讲》这本书，对我这样的机器学习小白来说，是一次非常宝贵的学习经历。它用最易于理解的方式，打开了通往人工智能世界的大门，让我从一个旁观者，变成了一个能够亲手实践的学习者。如果问我有什么缺点，那可能就是希望它能有更多的进阶章节，因为我已经迫不及待想学习更多更深入的内容了！

评分☆☆☆☆☆

好多博士写的啊

评分☆☆☆☆☆

东西不错，发货快，质量好

评分☆☆☆☆☆

东西很不错，快递员很给力。

评分☆☆☆☆☆

东西非常好，物流非常给力，赞一个！

评分☆☆☆☆☆

案例丰富，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

至少有些基本的代码。。。可以了解一下，不过是matlab。。

评分☆☆☆☆☆

包装完好，不错的书

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

这书还是不错的，难度不大