機器學習+神經網絡與深度學習（套裝共2冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

吳岸城，周誌華 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 神經網絡
• 深度學習
• 人工智能
• 算法
• Python
• 數據科學
• 模式識彆
• 模型
• 技術

齣版社： 電子工業齣版社 ，

ISBN：12085224

版次：1

商品編碼：12085224

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

套裝數量：2

編輯推薦

　　《機器學習》：

　　內容全麵；結構閤理；敘述清楚；深入淺齣。人工智能領域中文的開山之作！

　　這是一本麵嚮中文讀者的機器學習教科書, 為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識.

　　然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究,

　　以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介.

內容簡介

　　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。

作者簡介

　　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。

目錄

《機器學習》：

目錄

第1章 1
1.1 引言 1
1.2 基本術 2
1.3 假設空間 4
1.4 歸納偏好 6
1.5 發展曆程 10
1.6 應用現狀 13
1.7 閱讀材料 16
習題 19
參考文獻 20
休息一會兒 22
第2章 模型評估與選擇 23
2.1 經驗誤差與過擬閤 23
2.2 評估方法 24
2.2.1 留齣法 25
2.2.2 交叉驗證法 26
2.2.3 自助法 27
2.2.4 調參與最終模型 28
2.3 性能度量 28
2.3.1 錯誤率與精度 29
2.3.2 查準率、查全率與F1 30
2.3.3 ROC與AUC 33
2.3.4 代價敏感錯誤率與代價麯綫 35
2.4 比較檢驗 37
2.4.1 假設檢驗 37
2.4.2 交叉驗證t檢驗 40
2.4.3 McNemar檢驗 41
2.4.4 Friedman檢驗與後續檢驗 42
2.5 偏差與方差 44
2.6 閱讀材料 46
習題 48
參考文獻 49
休息一會兒 51
第3章 綫性模型 53
3.1 基本形式 53
3.2 綫性迴歸 53
3.3 對數幾率迴歸 57
3.4 綫性判彆分析 60
3.5 多分類學習 63
3.6 類彆不平衡問題 66
3.7 閱讀材料 67
習題 69
參考文獻 70
休息一會兒 72
第4章 決策樹 73
4.1 基本流程 73
4.2 劃分選擇 75
4.2.1 信息增益 75
4.2.2 增益率 77
4.2.3 基尼指數 79
4.3 剪枝處理 79
4.3.1 預剪枝 80
4.3.2 後剪枝 82
4.4 連續與缺失值 83
4.4.1 連續值處理 83
4.4.2 缺失值處理 85
4.5 多變量決策樹 88
4.6 閱讀材料 92
習題 93
參考文獻 94
休息一會兒 95
第5章 神經網絡 97
5.1 神經元模型 97
5.2 感知機與多層網絡 98
5.3 誤差逆傳播算法 101
5.4 全局最小與局部極小 106
5.5 其他常見神經網絡 108
5.5.1 RBF網絡 108
5.5.2 ART網絡 108
5.5.3 SOM網絡 109
5.5.4 級聯相關網絡 110
5.5.5 Elman網絡 111
5.5.6 Boltzmann機 111
5.6 深度學習 113
5.7 閱讀材料 115
習題 116
參考文獻 117
休息一會兒 120
第6章 支持嚮量機 121
6.1 間隔與支持嚮量 121
6.2 對偶問題 123
6.3 核函數 126
6.4 軟間隔與正則化 129
6.5 支持嚮量迴歸 133
6.6 核方法 137
6.7 閱讀材料 139
習題 141
參考文獻 142
休息一會兒 145
第7章 貝葉斯分類器 147
7.1 貝葉斯決策論 147
7.2 極大似然估計 149
7.3 樸素貝葉斯分類器 150
7.4 半樸素貝葉斯分類器 154
7.5 貝葉斯網 156
7.5.1 結構 157
7.5.2 學習 159
7.5.3 推斷 161
7.6 EM算法 162
7.7 閱讀材料 164
習題 166
參考文獻 167
休息一會兒 169
第8章 集成學習 171
8.1 個體與集成 171
8.2 Boosting 173
8.3 Bagging與隨機森林 178
8.3.1 Bagging 178
8.3.2 隨機森林 179
8.4 結閤策略 181
8.4.1 平均法 181
8.4.2 投票法 182
8.4.3 學習法 183
8.5 多樣性 185
8.5.1 誤差--分歧分解 185
8.5.2 多樣性度量 186
8.5.3 多樣性增強 188
8.6 閱讀材料 190
習題 192
參考文獻 193
休息一會兒 196
第9章 聚類 197
9.1 聚類任務 197
9.2 性能度量 197
9.3 距離計算 199
9.4 原型聚類 202
9.4.1 k均值算法 202
9.4.2 學習嚮量量化 204
9.4.3 高斯混閤聚類 206
9.5 密度聚類 211
9.6 層次聚類 214
9.7 閱讀材料 217
習題 220
參考文獻 221
休息一會兒 224
第10章 降維與度量學習 225
10.1 k近鄰學習 225
10.2 低維嵌入 226
10.3 主成分分析 229
10.4 核化綫性降維 232
10.5 流形學習 234
10.5.1 等度量映射 234
10.5.2 局部綫性嵌入 235
10.6 度量學習 237
10.7 閱讀材料 240
習題 242
參考文獻 243
休息一會兒 246
第11章 特徵選擇與稀疏學習 247
11.1 子集搜索與評價 247
11.2 過濾式選擇 249
11.3 包裹式選擇 250
11.4 嵌入式選擇與L$_1$正則化 252
11.5 稀疏錶示與字典學習 254
11.6 壓縮感知 257
11.7 閱讀材料 260
習題 262
參考文獻 263
休息一會兒 266
第12章 計算學習理論 267
12.1 基礎知識 267
12.2 PAC學習 268
12.3 有限假設空間 270
12.3.1 可分情形 270
12.3.2 不可分情形 272
12.4 VC維 273
12.5 Rademacher復雜度 279
12.6 穩定性 284
12.7 閱讀材料 287
習題 289
參考文獻 290
休息一會兒 292
第13章 半監督學習 293
13.1 未標記樣本 293
13.2 生成式方法 295
13.3 半監督SVM 298
13.4 圖半監督學習 300
13.5 基於分歧的方法 304
13.6 半監督聚類 307
13.7 閱讀材料 311
習題 313
參考文獻 314
休息一會兒 317
第14章 概率圖模型 319
14.1 隱馬爾可夫模型 319
14.2 馬爾可夫隨機場 322
14.3 條件隨機場 325
14.4 學習與推斷 328
14.4.1 變量消去 328
14.4.2 信念傳播 330
14.5 近似推斷 331
14.5.1 MCMC采樣 331
14.5.2 變分推斷 334
14.6 話題模型 337
14.7 閱讀材料 339
習題 341
參考文獻 342
休息一會兒 345
第15章 規則學習 347
15.1 基本概念 347
15.2 序貫覆蓋 349
15.3 剪枝優化 352
15.4 一階規則學習 354
15.5 歸納邏輯程序設計 357
15.5.1 最小一般泛化 358
15.5.2 逆歸結 359
15.6 閱讀材料 363
習題 365
參考文獻 366
休息一會兒 369
第16章 強化學習 371
16.1 任務與奬賞 371
16.2 $K$-搖臂賭博機 373
16.2.1 探索與利用 373
16.2.2 $epsilon $-貪心 374
16.2.3 Softmax 375
16.3 有模型學習 377
16.3.1 策略評估 377

《機器學習基礎與實踐》 內容簡介： 本書旨在為讀者構建紮實的機器學習理論基礎，並教授如何將其應用於實際問題。全書共分為三個主要部分：理論基礎、核心算法、以及實踐應用。 第一部分：機器學習的基石 本部分將帶領讀者深入理解機器學習的核心概念和原理。我們將從數據入手，探討數據的類型、預處理的必要性，以及特徵工程的重要性。讀者將學習如何清洗、轉換和選擇特徵，為模型的訓練打下堅實基礎。 數據探索與預處理： 瞭解不同類型的數據（數值型、類彆型、文本型等），掌握缺失值填充、異常值檢測與處理、數據標準化與歸一化等關鍵技術。我們將強調數據質量對模型性能的決定性影響，並通過實際案例展示數據預處理的威力。 特徵工程： 深入講解如何從原始數據中提取、構造和選擇有用的特徵。內容包括特徵創建（如多項式特徵、交互特徵）、特徵轉換（如對數變換、Box-Cox變換）以及特徵選擇方法（如過濾法、包裹法、嵌入法）。讀者將學會識彆和構建能夠提升模型泛化能力的特徵。 模型評估與選擇： 掌握評估模型性能的常用指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等。學習如何使用交叉驗證等技術來獲得更可靠的模型評估結果，並深入理解過擬閤與欠擬閤的概念，以及如何通過正則化、調整模型復雜度等方法來解決這些問題。 第二部分：核心機器學習算法詳解 本部分將詳細介紹一係列經典且廣泛應用的機器學習算法，並深入剖析其工作原理、優缺點以及適用場景。 監督學習算法： 綫性模型： 從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸開始，深入講解其原理、損失函數、梯度下降等優化方法，以及Lasso和Ridge等正則化技術。 決策樹與集成學習： 詳細介紹決策樹的構建過程（如ID3、C4.5、CART算法），以及如何利用集成學習方法（如Bagging、Boosting）構建更強大的模型。重點講解隨機森林和梯度提升樹（如AdaBoost、XGBoost、LightGBM），闡述其在解決復雜問題中的優越性。 支持嚮量機 (SVM)： 深入理解SVM的幾何解釋、核技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基核），以及軟間隔和硬間隔的概念。學習如何選擇閤適的核函數和參數來優化SVM的性能。 K近鄰算法 (KNN)： 講解KNN的原理、距離度量方法，以及其在分類和迴歸問題中的應用。討論KNN的優缺點及如何優化其性能。 無監督學習算法： 聚類算法： 詳細介紹K-Means算法的原理、初始化方法、收斂條件，以及其在數據分組和模式發現中的應用。介紹層次聚類和DBSCAN等其他聚類方法，並探討如何選擇閤適的聚類算法和評估聚類結果。 降維算法： 講解主成分分析 (PCA) 的原理，如何通過特徵值和特徵嚮量找到數據的主要變化方嚮，以及其在數據壓縮和可視化中的應用。介紹綫性判彆分析 (LDA) 等其他降維技術。 模型訓練與優化： 梯度下降算法： 深入講解不同類型的梯度下降（批量梯度下降、隨機梯度下降、小批量梯度下降），以及其在模型優化中的作用。介紹學習率衰減、動量等優化策略。 模型調優： 學習網格搜索、隨機搜索等超參數搜索技術，以及如何使用交叉驗證來找到最佳的模型配置。 第三部分：機器學習實踐與案例分析 本部分將帶領讀者將理論知識付諸實踐，通過多個實際案例，學習如何利用機器學習解決真實世界的問題。 真實世界數據分析項目： 房價預測： 使用數據集訓練綫性迴歸、決策樹、隨機森林等模型，預測房屋價格，並分析影響房價的關鍵因素。 客戶流失預測： 構建分類模型，識彆可能流失的客戶，為企業製定有效的客戶挽留策略。 垃圾郵件過濾： 應用文本分類技術，構建能夠準確識彆垃圾郵件的分類器。 推薦係統入門： 講解基於協同過濾和基於內容的推薦算法，並實現一個簡單的推薦係統。 常用機器學習庫的使用： Scikit-learn： 詳細介紹Scikit-learn庫在數據預處理、模型選擇、算法實現、模型評估等方麵的強大功能，指導讀者如何高效地使用該庫。 Pandas與NumPy： 講解Pandas在數據處理和分析中的核心操作，以及NumPy在數值計算中的高效運用，為機器學習實踐提供數據支持。 機器學習工作流程： 梳理完整的機器學習項目流程，從問題定義、數據收集、數據預處理、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到模型部署，讓讀者形成係統性的項目開發思維。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有嚴謹的數學推導和理論解釋，又有豐富的代碼示例和實戰項目。 循序漸進的難度： 從基礎概念講起，逐步深入到復雜的算法和技術，適閤不同背景的讀者。 豐富的案例分析： 通過多個貼近實際應用場景的案例，幫助讀者理解算法的實際價值。 代碼可復用性強： 提供的代碼示例可以直接在實際項目中參考和使用。 閱讀本書，您將能夠掌握機器學習的核心原理，熟練運用各種經典算法，並具備獨立完成機器學習項目的能力，為您的學術研究或職業發展奠定堅實的基礎。 --- 《神經網絡與深度學習》 內容簡介： 本書係統地介紹瞭神經網絡和深度學習的核心概念、理論基礎、主流模型以及前沿技術。旨在幫助讀者深入理解神經網絡的工作機製，掌握構建和訓練深度學習模型的關鍵技術，並能夠將其應用於圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等前沿領域。 第一部分：神經網絡的基礎 本部分將為讀者打下堅實的神經網絡理論基礎，從最基本的感知器模型開始，逐步過渡到多層感知器，並詳細講解激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等核心要素。 從感知器到多層感知器： 感知器模型： 講解感知器的基本結構、工作原理以及綫性可分問題的局限性。 激活函數： 深入探討Sigmoid、ReLU、Tanh等常用激活函數的特性、優缺點及其在神經網絡中的作用。 前嚮傳播： 詳細講解數據如何在神經網絡中從輸入層逐層傳遞到輸齣層的過程。 反嚮傳播算法： 鏈式法則： 詳細講解微積分中的鏈式法則，以及其在計算神經網絡梯度中的關鍵作用。 梯度下降與誤差反嚮傳播： 詳細推導和解釋反嚮傳播算法的原理，以及如何利用梯度下降來更新神經網絡的權重和偏置。 損失函數與優化器： 常用損失函數： 講解均方誤差 (MSE)、交叉熵損失 (Cross-Entropy Loss) 等在分類和迴歸問題中常用的損失函數。 優化算法： 除瞭基本的梯度下降，還將介紹SGD、Adam、RMSprop等更高級的優化器，以及它們如何加速和穩定模型的訓練過程。 正則化與防止過擬閤： L1/L2正則化： 講解如何通過L1和L2正則化來懲罰模型的復雜度，抑製過擬閤。 Dropout： 詳細介紹Dropout技術的原理和應用，以及它如何通過隨機“丟棄”神經元來提高模型的泛化能力。 Early Stopping： 講解在模型訓練過程中如何通過監控驗證集性能來提前停止訓練，防止過擬閤。 第二部分：核心深度學習模型 本部分將重點介紹當前最流行和最有效的深度學習模型，包括捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）及其變種，並闡述它們在不同任務中的應用。 捲積神經網絡 (CNN) ： 捲積層： 詳細講解捲積核（濾波器）的工作原理、感受野、步長、填充等概念。理解CNN如何通過捲積操作提取圖像的空間特徵。 池化層： 講解最大池化、平均池化等池化操作的作用，以及它們如何實現特徵的下采樣，減小模型參數，提高魯棒性。 全連接層： 講解CNN最後的全連接層如何將提取的特徵進行分類或迴歸。 經典CNN架構： 介紹LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception等經典CNN架構的設計思想和演進過程。 CNN在計算機視覺中的應用： 圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等。 循環神經網絡 (RNN) ： RNN基本結構： 講解RNN如何處理序列數據，以及其“記憶”機製。 長短期記憶網絡 (LSTM)： 詳細介紹LSTM的門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門），以及它如何解決傳統RNN的梯度消失問題，有效捕捉長期依賴關係。 門控循環單元 (GRU)： 介紹GRU作為LSTM的簡化版本，及其在處理序列數據中的性能。 RNN在自然語言處理中的應用： 語言模型、機器翻譯、文本生成、情感分析、序列標注等。 第三部分：深度學習的高級主題與前沿技術 本部分將深入探討更高級的深度學習技術和當前的研究熱點，幫助讀者瞭解深度學習的最新發展動態，並為其進一步研究打下基礎。 生成對抗網絡 (GAN) ： GAN基本原理： 講解生成器和判彆器的對抗訓練過程，以及如何通過這種機製生成逼真的數據。 DCGAN、StyleGAN等： 介紹GAN在圖像生成領域的最新進展和不同變種。 注意力機製 (Attention Mechanism) ： 自注意力機製： 講解Transformer模型中的自注意力機製，以及它如何讓模型關注輸入序列的不同部分。 多頭注意力： 解釋多頭注意力機製如何並行地關注不同錶示子空間的信息。 Transformer模型： 詳細介紹Transformer模型，以及它在自然語言處理領域的革命性影響，包括BERT、GPT等預訓練模型。 遷移學習與預訓練模型： 遷移學習的優勢： 講解如何利用預訓練模型來解決數據量不足的問題，加速模型訓練。 微調 (Fine-tuning) ： 學習如何對預訓練模型進行微調，以適應特定任務。 常用的預訓練模型： 介紹ImageNet預訓練的CNN模型、NLP領域的BERT、GPT等。 深度學習框架與工具： TensorFlow與PyTorch： 詳細介紹TensorFlow和PyTorch這兩個主流深度學習框架的使用方法，包括張量操作、模型構建、訓練與評估等。 Keras API： 講解Keras作為TensorFlow的高級API，如何簡化神經網絡的構建過程。 深度學習的應用領域概覽： 計算機視覺： 自動駕駛、醫療影像分析、增強現實等。 自然語言處理： 智能問答、文本摘要、對話機器人等。 語音識彆與閤成： 智能助手、語音翻譯等。 強化學習： 遊戲AI、機器人控製等。 本書特色： 體係完整，深入淺齣： 從基礎概念到前沿技術，構建清晰的學習路徑，適閤不同水平的讀者。 理論與實踐緊密結閤： 詳細的算法推導與清晰的代碼實現相結閤，幫助讀者建立直觀理解。 聚焦主流模型與技術： 重點介紹當前最熱門和最有效的神經網絡模型和深度學習技術。 案例豐富，應用導嚮： 通過大量實際應用案例，展示深度學習在各個領域的強大能力。 技術前沿，緊跟發展： 涵蓋瞭注意力機製、Transformer等最新技術，幫助讀者把握行業脈搏。 通過本書的學習，讀者將不僅能夠掌握神經網絡和深度學習的核心理論，更能獲得獨立構建、訓練和優化深度學習模型的實操能力，為應對未來人工智能領域的挑戰做好充分準備。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能領域充滿好奇，尤其是神經網絡和深度學習，總覺得它們是打開未來世界大門的鑰匙。最近看到瞭這套《機器學習+神經網絡與深度學習》的書，雖然我還沒有正式開始深入閱讀，但從目錄和前言來看，它似乎是一個非常係統性的學習路徑。它不僅僅是簡單地羅列概念，而是力圖構建一個完整的知識體係，從機器學習的基礎概念齣發，逐步深入到神經網絡的原理，再到當前最熱門的深度學習技術。我尤其關注書中關於“如何循序漸進地學習”的引導，這對於我這種初學者來說至關重要，避免瞭那種“一口吃不成胖子”的挫敗感。書中提到的那些實際應用案例，比如圖像識彆、自然語言處理等等，更是讓我對學習的動力倍增，畢竟理論知識最終是要服務於實踐的。我已經準備好投入大量時間來消化這套書的內容瞭，希望它能為我打開一扇通往人工智能世界的窗戶。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀設計真的太棒瞭！封麵采用的是一種啞光的材質，摸上去手感非常舒服，而且書名“機器學習+神經網絡與深度學習”的設計也很有質感，字體大小和顔色搭配恰到好處，擺在書架上非常有視覺衝擊力。我特彆喜歡這種簡約而不失專業感的設計風格，一眼就能看齣是與技術類書籍相關的。而且，它還是套裝共兩冊，這個設定就非常貼心瞭，一本涵蓋基礎，一本深入進階，感覺非常全麵。拿到手裏的時候，重量適中，拿在手裏翻閱也不會覺得沉甸甸的。紙張的質量也很好，泛黃的紙張不僅對眼睛比較友好，而且有一種沉澱的知識感。翻開扉頁，印刷清晰，油墨也沒有異味，這一點對於需要長時間閱讀的書籍來說非常重要。我迫不及待地想開始閱讀瞭，相信這套書不僅內容會很紮實，閱讀體驗也會是一場視覺和觸覺的盛宴。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於機器學習和深度學習的書籍確實不少，但真正能夠做到既嚴謹又不失趣味性的，卻不多見。我最近翻閱瞭一下這套《機器學習+神經網絡與深度學習》，整體感覺非常紮實。它沒有一開始就拋齣太多復雜的數學公式，而是先用一些生動形象的比喻來解釋一些核心概念，讓我這種數學基礎不是特彆強的讀者也能有所領悟。更重要的是，它在講解理論的同時，還會穿插一些相關的代碼示例，雖然我還沒有去實際運行，但光是看到清晰的代碼結構和注釋，就能對算法的實現過程有初步的瞭解。而且，書中對一些經典算法的介紹，也讓我覺得它是在認真梳理技術發展的脈絡，而不是簡單地堆砌最新的技術點。我比較期待它在深度學習部分，能夠講解一些更具前瞻性的研究方嚮，畢竟這個領域發展太快瞭。

評分☆☆☆☆☆

這套書的外觀設計和排版都讓我眼前一亮。拿到手裏，書的厚度適中，不是那種厚得讓人望而生畏的大部頭，但內容量又很充實。封麵采用的是一種比較柔和的色彩，給人一種寜靜、專注的感覺，非常符閤學習的氛圍。翻開內頁，文字清晰，段落分明，關鍵概念的突齣顯示也很到位，閱讀起來不會感到疲勞。尤其值得稱贊的是，書中的圖錶和示意圖都設計得非常精美，既有美感，又清晰地傳達瞭信息，這對於理解復雜的算法和模型非常有幫助。我嘗試性地翻閱瞭其中幾頁，發現講解的邏輯性很強，過渡也很自然，沒有那種生硬的跳躍感。我喜歡它在講解一個新概念時，會先給齣它的背景和意義，然後再深入到細節，這種循序漸進的方式，讓學習過程更加順暢。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在技術領域摸爬滾打多年的從業者，我深知理論知識與實際應用之間的鴻溝。這套《機器學習+神經網絡與深度學習》給我最深刻的印象是，它似乎在努力彌閤這個鴻溝。它不僅僅是枯燥的理論講解，而是處處流露齣對實際工程應用的關注。我瀏覽瞭目錄，看到瞭許多與實際項目緊密相關的章節，比如模型部署、性能優化等等，這些都是我們在實際工作中經常會遇到的挑戰。而且，書中提到的“從問題齣發，再到解決方案”的教學模式，也更能引起工程師的共鳴。我期待它能提供一些切實可行的技巧和經驗，幫助我們更好地將機器學習和深度學習技術落地到實際業務中。當然，我也希望書中在講解一些前沿技術時，能夠給齣一些權威的參考文獻，方便我們進一步深入研究。

評分☆☆☆☆☆

寫得太過簡單

評分☆☆☆☆☆

最經典的人工智能專業書，正版給力

評分☆☆☆☆☆

最經典的人工智能專業書，正版給力

評分☆☆☆☆☆

書很好，快遞員很給力

評分☆☆☆☆☆

書很好，快遞員很給力

評分☆☆☆☆☆

很不錯的東西，是正品，質量好，下次還來買，哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

買重一本書《神經網絡》，書還可以

評分☆☆☆☆☆

剛拿到書，不是本地倉庫發貨，有點慢

評分☆☆☆☆☆

不錯