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郑捷 著

图书标签:

• 机器学习
• 算法
• Python
• 数据科学
• 人工智能
• 实践
• 编程
• 模型
• 理论
• 统计学习

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121273674

版次：1

商品编码：11798750

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：432

字数：704000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：适用于中高水平的程序设计人员、大学理科生、以及对机器学习感兴趣的各类爱好者

　　《机器学习算法原理与编程实践》围绕神经网络、智能推理、矩阵计算三大主线，提供近25个经典的算法讲解。解剖有代表性的算法库：Scikit-Learn算法库、OpenCV机器视觉、Theano深度学习库。作为本土原创图书，本书更符合国内人的阅读习惯，适合作为机器学习算法设计的入门读物。

内容简介

　　《机器学习算法原理与编程实践》是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的作用。

作者简介

　　郑捷，www.threedweb.cn网站负责人，研究方向是机器学习与自然语言处理。当前负责的核心产品是高精度自然语言认知系统的设计与研发，研发目标是高精度（识别率在85%~95%）的统一架构的NLP认知系统。

目录

第1章 机器学习的基础 1
1．1 编程语言与开发环境 2
1．1．1 搭建Python开发环境 2
1．1．2 安装Python算法库 4
1．1．3 IDE配置及其安装测试 5
1．2 对象、矩阵与矢量化编程 8
1．2．1 对象与维度 8
1．2．2 初识矩阵 10
1．2．3 矢量化编程与GPU运算 13
1．2．4 理解数学公式与NumPy矩阵运算 14
1．2．5 Linalg线性代数库 18
1．3 机器学习的数学基础 20
1．3．1 相似性的度量 21
1．3．2 各类距离的意义与Python实现 22
1．3．3 理解随机性 29
1．3．4 回顾概率论 30
1．3．5 多元统计基础 32
1．3．6 特征间的相关性 33
1．3．7 再谈矩阵――空间的变换 35
1．3．8 数据归一化 40
1．4 数据处理与可视化 42
1．4．1 数据的导入和内存管理 42
1．4．2 表与线性结构的可视化 45
1．4．3 树与分类结构的可视化 46
1．4．4 图与网络结构的可视化 47
1．5 Linux操作系统下部署Python机器学习开发环境 48
1．5．1 Linux发行版的选择 48
1．5．2 CentOS部署多版本Python实例 49
1．5．3 安装NumPy、SciPy、Matplotlib开发包 52
1．5．4 安装Scikit-Learn开发包 54
1．6 结语 55
第2章 中文文本分类 56
2．1 文本挖掘与文本分类的概念 56
2．2 文本分类项目 58
2．2．1 文本预处理 58
2．2．2 中文分词介绍 61
2．2．3 Scikit-Learn库简介 66
2．2．4 向量空间模型 70
2．2．5 权重策略：TF-IDF方法 71
2．2．6 使用朴素贝叶斯分类模块 74
2．2．7 分类结果评估 76
2．3 分类算法：朴素贝叶斯 78
2．3．1 贝叶斯公式推导 78
2．3．2 朴素贝叶斯算法实现 79
2．3．3 算法的改进 82
2．3．4 评估分类结果 82
2．4 分类算法：kNN 83
2．4．1 kNN算法原理 83
2．4．2 kNN算法的Python实现 86
2．4．3 评估分类结果 88
2．5 结语 88
第3章 决策树的发展 89
3．1 决策树的基本思想 89
3．1．1 从一个实例开始 90
3．1．2 决策树的算法框架 95
3．1．3 信息熵测度 96
3．2 ID3决策树 98
3．2．1 ID3算法 98
3．2．2 ID3的实现 101
3．2．3 决策树主方法 101
3．2．4 训练决策树 103
3．2．5 持久化决策树 104
3．2．6 决策树分类 105
3．2．7 算法评估 106
3．3 C4．5算法 106
3．3．1 信息增益率 106
3．3．2 C4．5的实现 108
3．3．3 训练决策树 108
3．3．4 分类数据 109
3．4 Scikit-Learn与回归树 110
3．4．1 回归算法原理 110
3．4．2 最小剩余方差法 111
3．4．3 模型树 113
3．4．4 剪枝策略 113
3．4．5 Scikit-Learn实现 115
3．5 结语 117
第4章 推荐系统原理 118
4．1 推荐系统概述 119
4．1．1 从亚马逊网站认识推荐系统 119
4．1．2 推荐系统的架构 122
4．1．3 开源推荐系统 125
4．2 协同过滤及其算法 126
4．2．1 协同过滤 126
4．2．2 数据预处理 127
4．2．3 使用Scikit-Learn的KMeans聚类 127
4．2．4 User CF原理 129
4．2．5 Item CF原理 131
4．2．6 SVD原理与计算 132
4．3 KMeans算法详解 135
4．3．1 KMeans算法流程 135
4．3．2 辅助函数 136
4．3．3 聚类主函数 137
4．3．4 评估分类结果 139
4．4 聚类的改进：二分KMeans算法 141
4．4．1 二分聚类主函数 141
4．4．2 评估分类结果 142
4．5 SVD算法详解 143
4．5．1 SVD算法回顾 143
4．5．2 常用距离函数 146
4．5．3 SVD数据集 146
4．5．4 SVD算法主函数 147
4．5．5 评估结果 147
4．6 结语 148
第5章 梯度寻优 149
5．1 最优化与计算复杂性 149
5．1．1 最优化理论 149
5．1．2 最优化的数学描述 150
5．1．3 凸集与分离定理 151
5．1．4 凸函数及其性质 153
5．1．5 局部最优与全局最优 155
5．1．6 计算复杂性与NP问题 156
5．1．7 逐次逼近法 159
5．2 Logistic梯度下降法 163
5．2．1 梯度下降法 164
5．2．2 线性分类器 166
5．2．3 Logistic函数――世界不是非黑即白 169
5．2．4 算法流程 171
5．2．5 对测试集进行分类 175
5．3 算法分析 175
5．3．1 超平面的变化趋势 176
5．3．2 超平面的收敛评估 177
5．3．3 权重向量的收敛评估 179
5．3．4 算法总体评价 180
5．4 随机梯度下降法：算法改进与评估 180
5．4．1 主函数 181
5．4．2 程序输出 182
5．4．3 步长变化率 183
5．4．4 权重收敛评估 184
5．4．5 权重分量的变化趋势 185
5．4．6 算法总体评价 187
5．5 结语 187
第6章 神经网络初步 189
6．1 神经网络简史 189
6．1．1 起源与早期发展 189
6．1．2 中期发展 190
6．1．3 当前的发展与反思 192
6．2 BP神经网络理论 192
6．2．1 线性不可分问题 192
6．2．2 BP网络构成 193
6．2．3 BP网络的训练过程 196
6．3 BP网络的实现和评估 199
6．3．1 BP网络类与主要方法 199
6．3．2 设计BP网络 199
6．3．3 辅助函数 202
6．3．4 主函数 203
6．3．5 分类器 204
6．3．6 执行分类并输出结果 205
6．3．7 BP网络评估 207
6．4 自组织特征映射神经网络 208
6．4．1 SOM网络框架 208
6．4．2 SOM类 211
6．4．3 功能函数 212
6．4．4 SOM网络的实现 212
6．4．5 聚类结果 213
6．5 Boltzmann机算法 215
6．5．1 问题的提出 215
6．5．2 模拟退火原理 216
6．5．3 Boltzmann分布与退火过程 217
6．5．4 Boltzmann机类与功能函数 219
6．5．5 最短路径的实现 222
6．5．6 执行算法 223
6．5．7 评估结果 224
6．6 结语 225
第7章 预测的技术与哲学 226
7．1 线性系统的预测 226
7．1．1 回归与现代预测学 226
7．1．2 最小二乘法 227
7．1．3 代码实现 229
7．1．4 正规方程组法 231
7．1．5 正规方程组的代码实现 232
7．1．6 算法评估 232
7．2 径向基网络 233
7．2．1 RBF网络 233
7．2．2 辅助函数 236
7．2．3 使用RBF预测 236
7．2．4 评估预测结果 238
7．3 岭回归 238
7．3．1 验证多重共线性 239
7．3．2 岭回归理论 240
7．3．3 岭际分析 240
7．3．4 k值的判定 242
7．3．5 辅助函数 243
7．3．6 岭回归的实现与k值计算 243
7．3．7 算法评估 244
7．4 预测的哲学 245
7．4．1 从《周易》谈起 246
7．4．2 两仪生四象 249
7．4．3 周期三与混沌 251
7．4．4 Logistic中的吸引子 254
7．4．5 三生万物 258
7．4．6 八卦图及其推演 261
7．5 结语 263
第8章 万能分类器――支持向量机 265
8．1 支持向量机的理论基础 266
8．1．1 经验风险最优 266
8．1．2 关键定理与VC维 267
8．1．3 结构风险最优 270
8．2 SVM的数学推导 272
8．2．1 最大间隔超平面 272
8．2．2 拉格朗日乘子法 275
8．2．3 KKT条件与对偶变换 276
8．2．4 分类器函数 277
8．2．5 映射到高维空间 278
8．2．6 核函数法 280
8．2．7 离群点的松弛变量 281
8．3 SMO算法 284
8．3．1 SMO求解SVM 284
8．3．2 构造SMO类 288
8．3．3 主函数 290
8．3．4 训练数据 291
8．3．5 分类并评估算法 293
8．4 SVM中文文本分类 293
8．4．1 回顾中文文本分类 294
8．4．2 Scikit-Learn SVM分类 294
8．4．3 评估结果 295
8．5 结语 296
第9章 人脸识别中的机器学习 297
9．1 模式识别概述 297
9．1．1 认知与模式 297
9．1．2 机器视觉与OpenCV 300
9．1．3 OpenCV的文件与基本操作 301
9．2 人脸检测 305
9．2．1 人脸识别的历史与架构 305
9．2．2 人脸识别系统 307
9．2．3 人脸检测原理与Haar级联检测 308
9．2．4 人脸检测特征文件 311
9．2．5 Haar cascade的实现 314
9．2．6 LBP cascade的实现 315
9．3 AdaBoost算法概述 316
9．3．1 算法原理与步骤 316
9．3．2 辅助函数 317
9．3．3 AdaBoost分类器 318
9．3．4 单层决策树分类子算法 319
9．3．5 训练数据集 321
9．3．6 执行分类 322
9．4 人脸识别 323
9．4．1 人脸数据库 324
9．4．2 PCA原理 325
9．4．3 特征脸识别类 327
9．4．4 生成特征脸 328
9．4．5 执行人脸识别 330
9．5 结语 330
第10章 认知计算与深度学习 332
10．1 认知计算 332
10．1．1 认知层次论 333
10．1．2 从具体到抽象 336
10．1．3 Theano库与基本操作 338
10．2 多层感知器 343
10．2．1 MNIST数据集 343
10．2．2 Softmax回归类 345
10．2．3 正则化方法 347
10．2．4 执行SoftMax学习 350
10．2．5 多层感知器 353
10．2．6 多层感知器的实现 355
10．2．7 MLP的训练过程 358
10．3 卷积神经网络 358
10．3．1 理论基础 358
10．3．2 卷积类 363
10．3．3 LeNet5函数 364
10．3．4 CNN的训练过程 369
10．4 Theano安装与GPU运算 370
10．4．1 Anaconda安装 370
10．4．2 实现CPU运算 372
10．4．3 安装VS2013 374
10．4．4 安装CUDA 375
10．4．5 实现支持GPU运算 378
10．5 结语 378
第11章 概率图模型与词性标注 380
11．1 马尔科夫过程 381
11．1．1 随机过程与状态图 381
11．1．2 马尔科夫链及其概念 382
11．1．3 马尔科夫链的实现 384
11．2 概率图模型和贝叶斯网 385
11．2．1 概述 385
11．2．2 条件独立性 386
11．2．3 贝叶斯网简介 390
11．2．4 贝叶斯网的构造 392
11．2．5 贝叶斯网的推理简介 394
11．3 隐马尔科夫模型 396
11．3．1 概述 396
11．3．2 HMM推理与前向算法 399
11．3．3 Vertibi算法原理 403
11．3．4 Vertibi算法实现 405
11．3．5 执行并输出结果 406
11．4 词性标注系统 406
11．4．1 语料库与词性资源 407
11．4．2 手工计算 409
11．4．3 结果验证 413
11．5 结语 414

前言/序言

　　动机

　　2011年1月14日，史上最强的人机对抗在美国纽约约克镇高地拉开序幕。Jeopardy!是美国具有25年历史的众所皆知的电视问答节目秀。每次三名参赛者相互角逐，在竞赛中需要迅速理解屏幕上提出的各类智力问题，并作出回答。问题涉及的领域十分广泛，就像一套世界知识的百科全书，超过个人所能掌握的知识容量的极限。而这次，一名特殊的参赛者名列其中，它就是IBM公司的计算机参赛者Watson，挑战两位人类选手Ken和Brad。经过激烈的角逐，Watson同时击败了两位人类选手，赢得100万美元奖金而一举成名。这一具有历史意义的比赛被Jeopardy!的哥伦比亚广播公司连续在2011年2月14～16日三天晚上进行了重播，也成为计算机发展史上一个重要的时刻。IBM评论为：

　　“在Jeopardy!比赛中，计算机打败人类选手是开放领域问答系统的一个里程碑！”

　　事实上，这次比赛有力地证明了，在广泛的知识和智能领域，机器有能力全面超越人类。开放领域问答软件的一个重要核心就是机器学习。从很多方面来看，这才仅仅是一个开始。近年来，计算机行业取得的最重要成就或多或少地都与机器学习领域的技术突破密切相关。2010年前后，多伦多大学的Geoffrey Hinton提出的深度学习（Deep Learning）算法，突破了产生抽象概念的技术瓶颈，被评价为：

　　“借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理‘抽象概念’这个亘古难题的方法。”

　　该算法与衍生的卷积神经网络（CNN——有监督）和深度置信网络（DNN——无监督）在计算机视觉、语音识别和部分自然语言处理领域获得巨大的成功，其与另一个并行处理架构Map Reduce并称“大数据”技术的基石。

　　2012年11月，微软在天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系统，讲演者用英文演讲，后台的计算机一气呵成自动完成语音识别、英中机器翻译和中文语音合成，效果非常流畅。据报道，后面支撑的关键技术就是DNN，或者深度学习（DeepLearning，DL）。

　　人与动物最本质的区别之一就是人类具有高度发达的智能。千百年来，人类从未停止过对智慧本身的研究与探索。20世纪50年代，图灵就在论文《机器能思考吗》中提出了一个著名测试，后世称为图灵测试：

　　“假如一台机器通过特殊的方式与人沟通，若有一定比例的人（超过30%）无法在特定时间内（5分钟）分辨出与自己交谈的是人还是机器，则可认为该机器具有‘思考’的能力。”

　　这里的思考能力就是指智能。而对于计算机领域而言，它是一个多么奢侈而艰难的字眼。以IBM Watson为例，它由90台IBM服务器、360个计算机芯片驱动组成，是一个有着10台冰箱那么大的计算机系统。它拥有15TB内存，2880台处理器，每秒可进行80万亿次运算。系统配置的处理器是Power 7系列处理器，这是当前RISC（精简指令集计算机）架构中最强的处理器。它采用45nm工艺打造，拥有8个核心、32个线程，主频最高可达4.1GHz，仅其二级缓存就达到32MB。

　　在大数据领域，据Google称，其知识图谱的信息有许多来源，包括CIA的世界概况、Freebase和维基百科，其功能与Ask.com和Wolfram Alpha等问题问答系统相似。截至2012年，其语义网络包含超过570亿个对象，超过18亿个介绍，用来理解搜索关键词含义的、不同对象之间的链接关系更是不可计数。2012年11月4日，知识图谱新增了7种语言：西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、日语、俄罗斯语及意大利语。

　　历经半个多世纪，在各个领域的商业机构和科研机构的共同努力下，几经沉浮，人们逐渐意识到，高度并行的计算（硬件）能力和大规模数据的学习（算法）能力是“思考”的基础。距离让机器像人类一样思考的目标已经不远了！

　　本书特色

　　本书的最大特色就是理论讲解深入浅出、通俗易懂，入门门槛不高，理论与实践并重。降低学习门槛是我们主要的努力方向。对于中国读者，特别是广大的工程技术人员，无论是在职还是学生，进入机器学习领域不外乎两条路。

　　第一条路是从开源代码学习，辅助一些书籍资料。大多数软件设计人员都做过几年源码解析工作，源码解析这条路是比较辛苦的，但一旦掌握，就会形成一种条件反射。程序员宁可读源码也不愿意读数学公式，这是普遍现象。笔者认为，随着机器学习一步步走向工程实践，这部分人在读者群中应占绝大部分。

　　为了最大限度地降低学习的难度，首先，在内容上，我们以大量的文字描述来说明重要的定理和公式，尽可能在数学推导过程中增加充分的文字解释，消除初学者的理解障碍。其次，我们将源码、公式和文字解释对照起来，使初学者在阅读源码和文字解释的同时，也能够轻松理解算法的数学原理，使他们认识到数学分析并不遥远，理解起来并不困难。最后，我们使用矢量编程的设计方式，这种方式的优势是可以部分将数学公式直接映射到代码上，代码简介，思路清晰，学习效率很高。三管齐下，使初学者能多角度加深算法概念的理解，在实践应用中做到举一反三。

　　第二条路是从数学入手，一般针对研究所或科研院校的研究人员。他们喜欢那种有一定的理论高度，看明白了拿来就可以讲课或写论文用的书籍。这部分读者的特点是比较重理论，缺点是实践能力不强。本书可以通过丰富的算法代码弥补他们在此方面的不足。

　　最后，本书由本土作者编写。笔者翻译过几本国外的专业论文和书籍，也看过不少的本土经典。如果内容差异不大，从效率和接受程度上，看本土书籍要快很多，时间成本对任何一个人都是重要的；本土书籍的另一个优势是作者与大多数的读者都有相似的背景知识结构，因而没有文化差异性，思路上很好理解，容易被读者接受。本书内容多取材于实践，目标明确，针对性强，对读者而言学习效率高。

　　本书内容及体系结构

　　本书的特点之一是从结构上阐明了研究机器学习理论和算法的方法。最重要的不是数学，也不是这些算法本身，而是思想的发展过程，这与之前所有的书籍有所不同。全书分为三条主线。

　　第一条主线是从第一代神经网络（线性分类器）、第二代神经网络（非线性）及其在预测领域的应用，到支持向量机，最后是深度学习。

　　从第5章开始我们深入讲解了感知器网络及Logisitic网络的算法及相关的理论基础。第6章，我们详细介绍了三种典型的神经网络：BP网络、SOM网络、玻尔兹曼机网络。这两章的内容主要集中在第二代神经网络的模型上。

　　第8章我们从统计学习理论开始，深入探讨了支持向量机的模型，并给出了文本分类的实例。支持向量机的出现结束了浅层机器学习算法的大多数问题，使人工智能走向了一个新阶段。

　　第9章和第10章我们详细介绍了认知分层理论，并探讨了人类神经系统的两大重要机制：迭代和分层。由此引入了深度神经网络框架（深度学习），并以Theano框架为中心介绍了GPU运算的模型。深度学习框架中的算法很多，我们介绍了多层感知器和卷积神经网络两个算法，作为读者入门的基础。

　　第二条主线是贝叶斯理论，从朴素贝叶斯算法到贝叶斯网，最后是隐马尔科夫模型，这部分属于智能推理的范畴。

　　第2章我们详细介绍了朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用。由于文本处理的大多数算法都是以贝叶斯网为基础的，而朴素贝叶斯是其中最简单的算法，所以以此开篇。

　　第11章，我们从随机过程开始，层层深入，相继介绍了马尔可夫链、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型。最后，我们给出了隐马尔科夫模型的重要应用——自然语言处理的词性标注模块，并给出详细的代码讲解和结巴分词及词性标注应用。

　　最后一条主线是矩阵降维、奇异值分解（svd）和PCA算法，因为算法简单，本书都使用真实案例进行讲解。

　　第4章，我们通过一个实例介绍了推荐系统的内容，并分析介绍了协同过滤理论中的两个重要算法：KMeans和SVD隐语义分析。我们不仅讲解了SVD的数学推导，而且给出了手工计算的代码。

　　第9章，我们讲解了主成分分析（PCA）的基本原理和算法，并通过实例讲解，列出了PCA的算法实现和监测评估。

　　第3章和第9章，我们介绍了决策时算法的发展历史，以及各个历史时期的代表算法——ID3、C4.5、CART、AdaBoost，并给出基本原理和代码实现。

　　目前机器学习主要由这三条主线贯穿始终，本书着力于讲解这三条主线的理论发展、思想变迁、数学原理，而具体算法就是其上的一颗颗明珠。希望读者在学习完本书之后，能够将机器学习的各种理论融会贯通。

穿越时光的旅人：探寻未知文明的足迹 序言： 宇宙浩瀚无垠，星辰亿万。自古以来，人类对未知的好奇心便如同一团永不熄灭的火焰，驱使着我们仰望星空，思索生命存在的意义。我们是否是宇宙中唯一的智慧生命？在遥远的星系，是否也存在着与我们相似，或是截然不同的文明？这些问题如同古老的谜语，萦绕在人类的脑海中，激发着无数的想象与探索。《穿越时光的旅人》并非一本关于技术原理的学术论著，也不是一本记录科学实验的报告集，而是一部充满想象力与人文关怀的史诗，它以一种全新的视角，带领读者踏上一场跨越时空的奇幻旅程，去探寻那些可能存在的、隐藏在宇宙深处，甚至我们自身历史迷雾中的未知文明。 第一卷：星尘的回响——遥远星系的低语 故事的开端，并非是严谨的科学推演，而是源于一个古老而又充满魅力的传说。在地球的一角，一位隐居的语言学家无意间破译了一段来自宇宙深处的神秘信号。这段信号的来源，指向了距离我们数万光年之外的一个星系，那里，一颗寂静的行星正独自旋转。信号的内容，不是简单的问候，而是一段由奇特的符号和图像构成的复杂信息，仿佛是一位遥远旅人留下的低语。 主角，一位对未知宇宙充满热情的青年天文学家，被这股神秘的力量所吸引。他放弃了手中正在进行的严谨的行星探测项目，将全部精力投入到对这段信号的解读中。然而，这并非易事。信号的语法、逻辑，甚至其承载的“概念”，都与人类已知的任何语言体系截然不同。他仿佛面对着一个完全不同的思维方式，一个由完全不同的生命体所创造的宇宙观。 在解密的过程中，他并非孤军奋战。一位对古代文明和失落语言有着深刻研究的考古学家，以及一位擅长构建复杂数学模型的理论物理学家，被这个项目吸引，并加入了进来。他们三人的结合，代表了不同学科的思维方式与知识体系的碰撞。考古学家从人类文明发展的角度，试图寻找信号中可能存在的“通用逻辑”；物理学家则尝试用纯粹的数学语言，去构建一套能解释信号结构的抽象模型。 随着研究的深入，他们逐渐拼凑出信号背后的故事。那是一种高度发达的文明，他们曾在这个遥远的星系繁衍生息，创造了辉煌的科技与艺术。然而，如同许多文明终将面临的挑战一样，他们也经历了漫长的衰落与遗忘。这段信号，是他们留给宇宙的最后的告别，也是一种对可能存在的后继者的呼唤。 他们从信号中解读出的，并非是具体的科技蓝图，而是一种哲学观，一种关于生命、宇宙以及时间本身的深刻思考。他们对宇宙的理解，超越了人类目前的物理学框架，他们似乎已经触及了更高维度的概念。他们的艺术，以一种超越视觉和听觉的方式呈现，能够直接触动观者的情感和意识。他们的历史，充满了对和谐与平衡的追求，也记录了他们如何应对资源的枯竭和环境的演变。 第二卷：遗忘的星图——地球历史的幽灵 当主角团队沉浸在遥远星系文明的谜团中时，一股新的线索，却将他们的目光引向了人类自身。在整理早期人类文明遗迹的过程中，考古学家发现了一些令人匪夷所思的文物。这些文物上雕刻的符号，竟然与那段来自宇宙深处的神秘信号中的部分符号有着惊人的相似性。 这个发现，如同一颗炸弹，在学术界掀起了轩然大波。一种大胆的猜想浮出水面：是否在遥远的过去，地球也曾与外星文明有过接触？那些古老的传说，那些难以解释的古代奇迹，是否都指向了一个被遗忘的历史？ 主角一行人，带着这份全新的疑问，开始了对地球历史的“反向探索”。他们不再仅仅关注已知的历史记录，而是深入到那些被认为是神话、传说，甚至是被主流历史学界所忽略的角落。他们翻阅古籍，走访偏远的村落，挖掘被尘封的遗迹。 他们发现，在世界各地，不同文化、不同时代，都流传着关于“天外来客”的故事。那些神话中的神祇，那些传说中的飞行器，那些描绘着宏伟建筑和先进技术的壁画，在与外星信号的对照下，似乎都拥有了全新的解读。他们并非神话，而是对真实历史的模糊记忆。 他们开始构建一个假说：在遥远的史前时代，一个高度发达的外星文明，可能曾经到访过地球。他们并非为了征服，而是为了观察、研究，甚至是在某个时期，以某种方式，影响了地球生命的演化。他们的离开，如同他们到来一样，无声无息，只留下了零星的痕迹，被后来的文明逐渐遗忘，或是演变成了神话。 这种假说，挑战了人类固有的历史观，也引发了关于人类起源和文明发展的深刻反思。那些被认为是人类自身独立发展的科技奇迹，是否也受到了外力的影响？我们今天的文明，是否只是站在巨人肩膀上的一个缩影？ 第三卷：意识的回归——文明的未来启示 随着对遥远星系信号和地球遗迹的深入研究，主角团队逐渐意识到，这并非是一次简单的信息交流，也不是一次简单的历史考证。这背后，隐藏着关于文明发展方向的深刻启示。 遥远星系的文明，虽然技术高度发达，但最终走向了衰落。其原因，并非是外部的灾难，而是内部的危机——他们对物质的过度追求，对自然环境的忽视，以及最终的自我迷失。他们的文明，在达到顶峰后，开始走向了“熵增”的不可避免的结局。 而地球的历史，则充满了各种文明的兴衰更替。每一次的辉煌，都伴随着潜在的危机；每一次的进步，都可能埋下衰败的种子。人类文明，似乎也正在沿着一条充满风险的道路前进。 通过对外星文明的“解读”和对地球历史的“反思”，主角团队逐渐形成了一个关于“意识回归”的理论。他们认为，任何文明的长期存续，最终都取决于其“意识”是否能够回归到一种更加和谐、更加平衡的状态。这种“意识回归”，意味着对自然规律的深刻尊重，对生命价值的重新认识，以及对自身欲望的理性约束。 这种“意识回归”，并非是回到原始的蒙昧，而是升华到一种更高层次的智慧。它要求我们超越物质的束缚，去探索精神的丰盈；它要求我们理解个体的渺小，却又意识到集体生命的无限可能；它要求我们不再将自身视为宇宙的主宰，而是宇宙中一个微小而又珍贵的组成部分。 《穿越时光的旅人》的结尾，并非给出了一个明确的答案，而是留下了一个开放性的思考。主角团队将他们的发现和理论公之于众，引发了全球范围内的讨论。这场讨论，不仅仅是关于科学和历史，更是一场关于人类命运的集体反思。 也许，那些遥远的星尘，那些遗忘的星图，并非是终点，而是新的起点。它们提醒着我们，在浩瀚的宇宙中，我们并非孤单，也并非是唯一的探索者。而我们的未来，掌握在我们自己的手中，取决于我们能否在物质与精神之间找到平衡，能否在探索未知的同时，也认识和尊重自身。 本书，旨在唤醒读者内心深处对未知的好奇，激发对生命意义的思考，并鼓励我们以一种更加谦逊和负责任的态度，去面对我们所处的宇宙，以及我们自身的文明。它是一首献给宇宙的诗，一曲关于生命与文明的赞歌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，简直是给所有对机器学习心怀憧憬，却又被复杂数学公式和抽象概念弄得晕头转向的初学者们送来了一份大礼包！我一直对机器学习领域充满了好奇，总觉得它蕴藏着改变世界的巨大潜力，但每次尝试打开那些理论性的书籍，总是被密密麻麻的公式和晦涩难懂的解释劝退。这本书的出现，仿佛一股清流，它并没有一上来就抛出大量艰深的数学推导，而是以一种更加直观、易于理解的方式，将机器学习的原理娓娓道来。我尤其喜欢它在讲解每个算法时，都会穿插一些生动的比喻和实际的案例，这让我能够快速地将抽象的概念与现实世界联系起来。比如，在介绍决策树的时候，作者用了一个“猜水果”的游戏来比喻，通过一系列的提问来逐步缩小范围，最终确定水果的种类，这个例子瞬间就让我明白了决策树的核心思想。而且，书中的代码示例也非常实用，可以直接运行，并且对每一步都做了详尽的注释，这对于想要动手实践的读者来说，简直是福音。我迫不及待地想跟着书中的步骤，一步步构建自己的第一个机器学习模型了！

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对人工智能和机器学习抱有浓厚的兴趣，但苦于没有一个好的入门途径。市面上关于机器学习的书籍确实很多，但很多都充斥着复杂的数学公式，让人生畏。当我翻开这本书时，我惊喜地发现，它以一种非常友好的方式，将那些看似高不可攀的机器学习算法变得触手可及。书中的讲解逻辑清晰，循序渐进，从最基础的概念讲起，一步步带领读者深入了解各种算法的原理。我尤其喜欢它在讲解过程中，穿插的各种实际应用场景，这让我能够更好地理解算法的实际价值和应用方式。比如，在介绍逻辑回归时，作者就结合了“预测用户是否会点击广告”这个例子，让我瞬间理解了它的应用场景。更让我欣喜的是，书中还提供了详实的编程实践指导，让我能够跟着书中的代码，一步步地实现和运行这些算法。我迫不及待地想通过这本书，开启我的机器学习探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是“干货满满”！我之前也接触过一些机器学习的书籍，但往往是要么讲得太高深，让我望而却步，要么讲得太浅显，感觉收获不大。这本书则恰到好处地找到了一个平衡点。它在介绍各种算法时，不会回避必要的数学原理，但又会用非常清晰易懂的语言来解释，甚至会用一些生动的类比来帮助读者理解。比如，在讲解K近邻算法时，作者用“邻居”的概念来解释，让我一下子就明白了它是如何进行预测的。而且，这本书最吸引我的地方在于它的“编程实践”部分。书中的代码示例非常贴近实际应用，我按照书中的指导，成功地在自己的电脑上跑通了几个例子，这让我非常有成就感。我尝试着修改了数据集，调整了模型的参数，观察结果的变化，这个过程让我深刻地体会到了理论知识的实际应用价值。这本书对于想要快速上手并掌握机器学习核心技术的读者来说，绝对是一本不容错过的宝典。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，毕竟市面上关于机器学习的书籍琳琅满目，很多都陷入了“重理论轻实践”或者“重实践轻原理”的怪圈。但是，这本书的独特之处在于，它在讲解每一个算法的背后逻辑时，都做到了严谨而不失趣味，并且紧密地与实际编程结合。我印象最深刻的是关于支持向量机（SVM）的章节，它不仅详细地讲解了核函数的原理，还通过图形化的方式展示了不同核函数对分类边界的影响，这比纯粹的数学公式要直观得多。更重要的是，书中提供的Python代码不仅能够复现这些算法，还能让你在不同的数据集上进行尝试和调整，这极大地增强了我的动手能力和对算法的理解深度。我尝试着修改了书中的一些参数，观察模型性能的变化，这个过程让我真切地感受到了理论与实践相结合的魅力。这本书就像一位经验丰富的导师，它知道我可能在哪些地方会遇到困难，并提前准备好了清晰的解释和实用的练习，让我能够稳步前进，而不是迷失在知识的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读研究生，平时接触机器学习相关的课题比较多，但很多时候都是在调用现成的库，对于底层算法的理解总觉得有些浮于表面。最近我一直在寻找一本能够帮助我深入理解机器学习算法原理的书籍，并且希望能够结合实际编程来巩固学习。这本书正好满足了我的需求。它的内容组织非常有条理，从基础的概念入手，逐步深入到各种主流的机器学习算法，并且在介绍每个算法时，都能够清晰地阐述其数学原理和核心思想。我尤其欣赏书中对梯度下降算法的讲解，不仅有数学推导，还用了一个非常形象的比喻来描述“下山”的过程，让我立刻理解了为什么需要迭代和步长。更让我惊喜的是，书中提供的代码实现，不仅仅是简单地调用库函数，而是从头开始构建，这让我能够更深入地了解算法的每一个细节。通过阅读和实践，我感觉自己对算法的理解上升到了一个新的高度，不再是满足于“知道怎么用”，而是真正“理解为什么”。

评分☆☆☆☆☆

条理不是太清楚，比较别的书这个不是最好的，看后收获不大。

评分☆☆☆☆☆

希望能把这方面的知识学扎实

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手机买的，价格很实惠！

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还不哦，算法实践内容都有。不过需要基础比较好才能懂。

评分☆☆☆☆☆

书很新，质量很好，还在学习中

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

好书，推荐入手

评分☆☆☆☆☆

还不错最近公司要搞机器学习，买来看看

评分☆☆☆☆☆

可以，没看完呢。。。。。