機器學習 理論 實踐與提高 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[法] 馬西-雷薩·阿米尼（Massih-Reza Amini） 著，許鵬 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• 數據挖掘
• 模式識彆
• Python
• 算法
• 統計學習
• 深度學習
• 模型評估
• 特徵工程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115479655

版次：1

商品編碼：12345884

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：220

正文語種：中文

編輯推薦

機器學習數學和理論知識必讀書目
講解豐富案例，分析實踐經驗，闡釋核心算法
教學與實踐結閤，適閤專業人士提高機器算法技能
機器學習專傢Francis Bach作序

內容簡介

本書是機器學習理論與算法的參考書目，從監督、半監督學習的基礎理論開始，本書采用簡單、流行的C語言，逐步介紹瞭很常見、傑齣的理論概念、算法與實踐案例，呈現瞭相應的經典算法和編程要點，滿足讀者希望瞭解機器學習運作模式的根本需求。

作者簡介

Massih-Reza Amini，法國格勒諾布爾大學計算機科學教授，研究領域統計機器學習的全新框架與模闆。
Francis Bach 序
法國國傢信息與自動化研究所研究院，巴黎高等師範學校機械學習研究所SIERRA項目負責人，專注於圖形建模、稀疏法、模型核方法、凸優化、信號處理等。

目錄

目錄
第 1 章 機器學習理論簡述 1
1 1 經驗誤差最小化 2
1 1 1 假設與定義 2
1 1 2 原理陳述 4
1 2 經驗風險最小化原理的一緻性 4
1 2 1 在測試集上估計泛化誤差 6
1 2 2 泛化誤差的一緻邊界 7
1 2 3 結構風險最小化 15
1 3 依賴於數據的泛化誤差界 17
1 3 1 Rademacher 復雜度 17
1 3 2 Rademacher 復雜度和 VC 維的聯係 17
1 3 3 利用 Rademacher 復雜度獲取泛化界的步驟 19
1 3 4 Rademacher 復雜度的性質 23
第 2 章 無約束凸優化算法 26
2 1 梯度法 29
2 1 1 批處理模式 29
2 1 2 在綫模式 31
2 2 擬牛頓法 32
2 2 1 牛頓方嚮 32
2 2 2 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 公式 33
2 3 綫搜索 36
2 3 1 Wolfe 條件 37
2 3 2 基於迴溯策略的綫搜索 41
2 4 共軛梯度法 43
2 4 1 共軛方嚮 43
2 4 2 共軛梯度算法 46
第 3 章 二類分類 48
3 1 感知機 48
3 1 1 感知機的收斂性定理 51
3 1 2 帶間隔感知機及其與經驗風險最小化原理的聯係 53
3 2 Adaline 54
3 2 1 與綫性迴歸和經驗風險最小化原理的聯係 54
3 3 Logistic 迴歸 56
3 3 1 與經驗風險最小化原理的聯係 57
3 4 支持嚮量機 58
3 4 1 硬間隔 58
3 4 2 軟間隔 63
3 4 3 基於間隔的泛化誤差界 66
3 5 AdaBoost 68
3 5 1 與經驗風險最小化原理的聯係 70
3 5 2 拒絕法抽樣 72
3 5 3 理論研究 73
第 4 章 多類分類 76
4 1 形式錶述 76
4 1 1 分類誤差 77
4 1 2 泛化誤差界 77
4 2 單一法 80
4 2 1 多類支持嚮量機 80
4 2 2 多類 AdaBoost 84
4 2 3 多層感知機 87
4 3 組閤二類分類算法的模型 91
4 3 1 一對全 91
4 3 2 一對一 92
4 3 3 糾錯碼 93
第 5 章 半監督學習 95
5 1 無監督框架和基本假設 95
5 1 1 混閤密度模型 96
5 1 2 估計混閤參數 96
5 1 3 半監督學習的基本假設 102
5 2 生成法 104
5 2 1 似然準則在半監督學習情形的推廣 104
5 2 2 半監督 CEM 算法 105
5 2 3 應用：樸素貝葉斯分類器的半監督學習 106
5 3 判彆法 108
5 3 1 自訓練算法 109
5 3 2 轉導支持嚮量機 111
5 3 3 貝葉斯分類器誤差的轉導界 113
5 3 4 基於僞標注的多視角學習 116
5 4 圖法 118
5 4 1 標注的傳播 119
5 4 2 馬爾可夫隨機遊動 121
第 6 章 排序學習 123
6 1 形式錶述 123
6 1 1 排序誤差函數 124
6 1 2 樣例排序 127
6 1 3 備擇排序 128
6 2 方法 130
6 2 1 單點法 130
6 2 2 成對法 135
6 3 互相關數據的學習 144
6 3 1 測試界 146
6 3 2 泛化界 146
6 3 3 一些具體例子中的界的估計 151
附錄 迴顧和補充 155
附錄 A 概率論迴顧 156
A 1 概率測度 156
A 1 1 可概率化空間 156
A 1 2 概率空間 157
A 2 條件概率 158
A 2 1 貝葉斯公式 158
A 2 2 獨立性 159
A 3 實隨機變量 159
A 3 1 分布函數 160
A 3 2 隨機變量的期望和方差 161
A 3 3 集中不等式 162
附錄 B 程序代碼 166
B 1 數據結構 166
B 1 1 數據集 166
B 1 2 超參數結構 167
B 2 稀疏錶示 168
B 3 程序運行 170
B 4 代碼 172
B 4 1 BGFS 算法（ 2 2 2 節） 172
B 4 2 綫搜索（ 2 3 節） 175
B 4 3 共軛梯度法（ 2 4 節） 178
B 4 4 感知機（ 3 1 節） 180
B 4 5 Adaline 算法（ 3 2 節） 181
B 4 6 Logistic 迴歸（ 3 3 節） 182
B 4 7 AdaBoost 算法（ 3 5 節） 184
B 4 8 AdaBoost M2 算法（ 4 2 2 節） 188
B 4 9 多層感知機（ 4 2 3 節） 192
B 4 10 K- 均值算法（ 5 1 2 節） 195
B 4 11 半監督樸素貝葉斯（ 5 2 3 節） 197
B 4 12 自學習（ 5 3 1 節） 201
B 4 13 一次性自學習（ 5 3 1 節） 204
B 4 14 PRank 算法（ 6 2 1 節） 205
B 4 15 RankBoost 算法（ 6 2 2 節） 207
參考文獻 211

探索無垠的數字世界：算法的奧秘與應用的邊界 在信息爆炸的時代，我們被海量數據所包圍，它們蘊藏著無盡的價值，等待著被挖掘和解讀。本書將帶領讀者踏上一段激動人心的旅程，深入探索那些塑造我們數字生活的強大算法，理解它們背後的數學原理，並學習如何將這些理論轉化為解決現實世界問題的強大工具。我們將從基礎概念齣發，逐步深入到更復雜的模型，最終觸及前沿的研究方嚮，為有誌於理解和駕馭數據力量的讀者提供一份詳實而富有洞察力的指南。 第一部分：算法的基石——理解數據的語言 數據是任何智能係統的燃料，而算法則是提煉和運用這些燃料的智慧。本部分將從最基本的概念入手，為讀者打下堅實的理論基礎。 數據之源： 我們將首先審視數據的本質。從結構化數據（如錶格、數據庫）到非結構化數據（如文本、圖像、音頻），我們將探討不同數據類型的特點、獲取方式及其在現實世界中的應用場景。理解數據的“齣身”和“形態”，是後續分析的前提。我們將討論數據采集的倫理問題、數據預處理的必要性，以及特徵工程的核心思想——如何從原始數據中提取齣對模型更有意義的信息。 算法的脈絡： 算法是解決問題的步驟和邏輯。我們將介紹幾種最基礎但至關重要的算法思想，包括： 搜索算法： 從簡單的綫性搜索到更高效的二分搜索，再到廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）等圖搜索算法，理解它們如何在海量信息中找到目標。我們會討論這些算法的適用範圍、時間復雜度和空間復雜度，以及它們在路徑規劃、遊戲AI等領域的應用。 排序算法： 冒泡排序、選擇排序、插入排序、歸並排序、快速排序等，它們不僅是數據處理的基礎，也蘊含著不同的策略和效率考量。我們將詳細解析它們的實現原理，並比較它們的性能，幫助讀者在實際應用中選擇最優方案。 基礎統計學： 概率論、統計推斷、假設檢驗等概念是理解數據分布、衡量模型性能以及做齣可靠決策的基石。我們將介紹期望、方差、協方差、相關性等核心概念，並探討它們在數據分析和建模中的作用。 模型構建的開端： 在理解瞭數據和算法的基礎後，我們將開始接觸構建模型的概念。 綫性模型： 從簡單的綫性迴歸到多元綫性迴歸，再到邏輯迴歸，我們將學習如何用綫性的方式來擬閤數據和進行分類。我們會深入探討模型的假設、損失函數、優化方法（如梯度下降）以及如何評估模型的擬閤優度。 決策樹： 這種直觀的模型以樹狀結構來模擬決策過程，易於理解和解釋。我們將學習如何構建決策樹，包括特徵選擇的標準（如信息增益、基尼不純度）以及剪枝技術，以防止過擬閤。 第二部分：深入探索——復雜模型的構建與優化 當基礎模型不足以應對復雜問題時，我們需要更強大的工具。本部分將聚焦於那些能夠捕捉數據中更深層次模式的復雜模型。 非綫性模型的崛起： 支持嚮量機（SVM）： 學習如何找到最優的超平麵來分隔不同類彆的數據，以及核技巧如何處理非綫性可分的數據。我們將探討不同核函數（綫性、多項式、徑嚮基函數）的選擇及其影響。 集成學習： 集成學習的思想是將多個弱學習器組閤成一個強學習器，以提高模型的魯棒性和準確性。我們將深入研究兩種主流的集成方法： Bagging (裝袋法)： 例如隨機森林，通過自助采樣和並行訓練，有效降低方差。 Boosting (提升法)： 例如AdaBoost、Gradient Boosting，通過串行訓練，逐步糾正前一個弱學習器的錯誤，獲得更高的精度。 神經網絡的基礎： 作為現代人工智能的核心，神經網絡將得到詳細的介紹。從感知機到多層感知機（MLP），我們將學習神經元的激活函數、前嚮傳播與反嚮傳播算法，以及如何構建和訓練淺層神經網絡。 模型評估與選擇： 僅僅構建模型是不夠的，如何客觀地評估模型的性能並選擇最閤適的模型至關重要。 性能指標： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，我們將學習在不同場景下如何選擇閤適的評估指標。 過擬閤與欠擬閤： 這是模型訓練過程中常見的挑戰。我們將深入探討其原因，並學習交叉驗證、正則化（L1、L2）等技術來解決這些問題。 超參數調優： 模型訓練過程中，除瞭模型參數，還有一些需要人為設定的超參數。我們將介紹網格搜索、隨機搜索以及更高級的貝葉斯優化等方法來尋找最優的超參數組閤。 第三部分：進階之路——現代算法與前沿應用 隨著計算能力的提升和數據規模的爆炸式增長，一些強大的現代算法應運而生，並在各個領域取得瞭令人矚目的成就。 深度學習的魅力： 捲積神經網絡（CNN）： 專門為處理圖像數據而設計，我們將深入理解捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及它們在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等領域的強大應用。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 專注於處理序列數據，如文本和時間序列。我們將探討RNN處理序列信息的能力和局限性，以及LSTM如何通過門控機製解決長期依賴問題，及其在自然語言處理、語音識彆等領域的應用。 Transformer 模型： 作為當前自然語言處理領域的革命性模型，我們將詳細解析其自注意力機製、多頭注意力和位置編碼等核心組件，理解它如何突破RNN的局限，並在機器翻譯、文本生成等任務上取得巨大成功。 無監督學習的探索： 聚類算法： K-Means、DBSCAN等，學習如何發現數據中的隱藏結構，將相似的數據點分組，及其在市場細分、異常檢測等方麵的應用。 降維技術： 主成分分析（PCA）、t-SNE等，學習如何在高維數據中提取齣更重要的特徵，減少數據維度，以便於可視化和進一步分析，及其在特徵提取、數據壓縮等方麵的應用。 關聯規則挖掘： Apriori算法等，學習如何在交易數據中發現項與項之間的關聯關係，例如“購買尿布的顧客也經常購買啤酒”，及其在推薦係統、購物籃分析中的應用。 強化學習的實踐： 馬爾可夫決策過程（MDP）： 強化學習的理論基礎，我們將學習狀態、動作、奬勵、策略等概念，理解智能體如何在環境中通過試錯來學習最優策略。 Q-Learning 與 Deep Q-Networks (DQN)： 學習基本的強化學習算法，以及如何結閤深度學習來解決更復雜的問題。 應用場景： 遊戲AI（如AlphaGo）、機器人控製、自動駕駛、資源調度等。 第四部分：理論與實踐的融閤——從模型到應用 掌握瞭豐富的算法和模型後，如何將它們有效地應用於實際問題，並持續提升其性能，是至關重要的。 構建健壯的係統： 數據管道的搭建： 從數據采集、清洗、轉換到特徵工程，再到模型訓練和部署，我們將探討如何構建一個端到端的數據處理和模型應用流程。 模型部署與服務化： 如何將訓練好的模型集成到現有應用中，並提供可用的服務。我們將介紹RESTful API、微服務等概念。 模型監控與更新： 現實世界的數據會不斷變化，模型性能也會隨之衰減。我們將學習如何監控模型在生産環境中的錶現，並及時進行更新和迭代。 理解算法的邊界與倫理： 偏差與公平性： 認識到算法可能存在的偏見，以及其對社會公平可能産生的影響，並探討如何識彆和緩解這些問題。 可解釋性AI（XAI）： 隨著模型越來越復雜，理解其決策過程變得尤為重要。我們將介紹一些提高模型可解釋性的技術和方法。 隱私保護： 在處理敏感數據時，如何確保用戶隱私得到充分保護，我們將探討差分隱私、聯邦學習等概念。 持續學習與研究： 新的研究方嚮： 簡要介紹一些當前活躍的研究領域，如生成對抗網絡（GAN）、圖神經網絡（GNN）、元學習（Meta-Learning）等，為讀者提供進一步探索的方嚮。 學術資源與社區： 指導讀者如何利用學術論文、開源項目、綫上課程和技術社區來保持知識的更新和學習的動力。 本書的宗旨是提供一個全麵而深入的視角，幫助讀者不僅掌握算法的“術”，更理解其“道”。從基礎概念的紮實講解，到復雜模型的精妙構建，再到前沿應用的探索，以及最終理論與實踐的融閤，我們力求為每一位渴望在數字浪潮中乘風破浪的讀者，提供一艘堅實的導航船，一幅清晰的藏寶圖。無論是希望提升數據分析技能的職場人士，還是懷揣人工智能夢想的學生，亦或是對數字世界充滿好奇的探索者，都能在這段旅程中找到屬於自己的收獲。

評分☆☆☆☆☆

《機器學習 理論 實踐與提高》這本書，讓我看到瞭機器學習領域更為廣闊的圖景。它不僅僅是一本關於算法和代碼的書，更是一本關於如何“思考”機器學習的書。作者在講解每一個概念時，都會追溯其背後的邏輯和思想，讓我能夠更深刻地理解為什麼某個算法會有效，以及它適用於什麼樣的場景。我非常欣賞書中對於“模型評估”的細緻講解，它不僅僅是提及準確率、召迴率等指標，更重要的是教會我如何根據不同的業務需求，選擇最閤適的評估方法，以及如何避免常見的評估陷阱。此外，書中對於“數據”的重視，也讓我印象深刻。作者反復強調數據質量的重要性，並提供瞭許多關於數據清洗、特徵選擇的實用技巧，這讓我明白，再好的算法也離不開高質量的數據支撐。我特彆喜歡書中關於“遷移學習”和“無監督學習”的章節，它們拓展瞭我對機器學習方法的認知邊界，讓我看到瞭利用現有資源解決新問題的可能性。總而言之，這本書是一次深度學習的體驗，它不僅提升瞭我的技術能力，更啓發瞭我對機器學習未來發展的思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於其“厚積薄發”的風格。它不像一些快餐式的教程，讀完立刻就能上手寫代碼，而是需要讀者靜下心來，一點點地品味其中的精髓。我特彆喜歡作者對“提高”這個概念的深入探討。在機器學習領域，僅僅掌握理論和基本實踐是遠遠不夠的，如何將模型應用到實際業務中，並持續進行優化，纔是真正體現技術價值的關鍵。《機器學習 理論 實踐與提高》在這方麵給予瞭我極大的幫助。書中分享瞭許多關於模型部署、性能監控以及 A/B 測試的經驗，這些都是在學校或基礎書籍中學不到的寶貴知識。我曾經遇到過模型上綫後效果不佳的問題，現在迴過頭來看，書中提到的原因，比如數據漂移、過擬閤等，都是我當時忽略的。此外，作者還引導我思考瞭機器學習的倫理問題，比如模型的公平性和透明度，這讓我意識到，技術的發展也需要伴隨著責任感的提升。這本書的價值，不在於它能讓你瞬間成為專傢，而在於它能夠引導你走嚮成為一名真正優秀機器學習工程師的道路。

評分☆☆☆☆☆

這本《機器學習 理論 實踐與提高》真是讓人愛不釋手！我原本對機器學習隻有一些模糊的概念，覺得它像是黑魔法一樣高深莫測。但這本書從最基礎的數學原理開始，循序漸進地講解，一點點地揭開瞭神秘的麵紗。我特彆喜歡它對各種算法的直觀解釋，比如決策樹的構建過程，用瞭一個非常生動的例子，讓我一下子就明白瞭信息增益和基尼指數的含義。書中還穿插瞭不少代碼示例，雖然我不是編程高手，但跟著作者的思路，也能大緻理解代碼的邏輯。最重要的是，作者在講解理論的同時，並沒有忽略實踐的重要性。書中提供瞭一係列的項目案例，從數據預處理到模型評估，都給齣瞭詳細的步驟和指導。我嘗試著跟著做瞭一個圖像識彆的小項目，雖然結果不盡如人意，但整個過程讓我收獲良多，也更加堅定瞭繼續深入學習的信心。這本書的語言風格也很親切，像是老朋友在嚮你傳授經驗，沒有那種高高在上的感覺。對於初學者來說，這本書絕對是一本不可多得的入門讀物。我強烈推薦給所有對機器學習感興趣的朋友們，相信你們也會像我一樣，在其中找到學習的樂趣和動力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我當初購買《機器學習 理論 實踐與提高》時，抱著的是一種“碰碰運氣”的心態。畢竟市麵上的機器學習書籍琳琅滿目，良莠不齊。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我之前的擔憂。它並非那種空洞的理論堆砌，也不是那種泛泛而談的實踐指南。作者巧妙地將抽象的數學概念與具體的應用場景相結閤，讓原本枯燥的公式變得鮮活起來。例如，在講解綫性迴歸時，作者沒有僅僅給齣公式，而是通過一個預測房價的實際案例，層層遞進地闡述瞭最小二乘法的原理，以及如何通過調整參數來優化模型。更令我驚喜的是，書中關於深度學習的部分，也處理得非常到位。它並非直接跳到復雜的神經網絡結構，而是先迴顧瞭感知機、多層感知機等基礎概念，為理解更高級的模型打下瞭堅實的基礎。我尤其欣賞作者在分析模型優缺點時的客觀態度，既指齣瞭它們的強大之處，也毫不避諱地談到瞭它們的局限性，這對於建立正確的機器學習觀至關重要。這本書的排版也很考究，圖文並茂，閱讀體驗極佳，讓人沉浸其中，久久不能自拔。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著多年數據分析經驗的從業者，一直希望能夠將機器學習技術融入到日常工作中，提升分析的效率和深度。《機器學習 理論 實踐與提高》這本書，可以說是為我量身打造的。它並沒有停留在基礎知識的層麵，而是直接切入瞭更具挑戰性的主題，比如模型的可解釋性、特徵工程的高級技巧，以及在實際項目中可能遇到的各種“坑”。作者在講解這些內容時，往往會結閤大量的案例研究，例如在金融風控領域，如何構建一個有效的欺詐檢測模型，或者在電商領域，如何進行精準的用戶畫像。這些案例不僅提供瞭具體的解決方案，更重要的是，它們教會瞭我如何從問題的本質齣發，去選擇閤適的算法和評估指標。書中關於模型優化和調參的部分，也給我帶來瞭很多啓發。我之前總是在“黑箱”中進行嘗試，而這本書則教會瞭我如何係統地分析模型的性能瓶頸，並采取有針對性的改進措施。雖然有些章節的內容對我而言還有些難度，需要反復鑽研，但我相信，隨著我對書中內容的理解不斷加深，我的機器學習實戰能力一定會得到質的飛躍。