機器學習入門之道 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 中井悅司 著，姚待艷 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 入門
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• 數據科學
• 算法
• 人工智能
• 模型
• 實踐
• 教程
• 新手

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115479341

版次：01

商品編碼：12350531

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2018-05-01

頁數：201

正文語種：中文

編輯推薦

寫給IT工程師看的機器學習入門書
緊緊圍繞“機器學習的商業應用”這個主題，從數學原理上解釋機器學習的一些基礎算法，如*小二乘法、*優推斷法、感知器、Logistic迴歸、K均值算法、EM算法、貝葉斯推斷等。
幫助讀者理解機器學習的本質，著眼於教會讀者使用什麼樣的思維方式，以及如何進行計算，為讀者探索更加復雜的深度學習領域或神經網絡算法打下堅實的基礎。
第 1章 數據科學和機器學習
第 2章 *小二乘法：機器學習理論第一步
第3章 *優推斷法：使用概率的推斷理論
第4章 感知器：分類算法的基礎
第5章 Logistic迴歸和ROC麯綫：學習模型的評價方法
第6章 K均值算法：無監督學習模型的基礎
第7章 EM算法：基於*優推斷法的監督學習
第8章 貝葉斯推斷：以數據為基礎提高置信度的手法

內容簡介

人工智能正在形成一股新的浪潮，它將從技術、經濟、社會等各個層麵改變我們的工作和生活方式。作為實現人工智能的重要技術，機器學習正在受到人工智能專傢之外的更廣泛人群的關注，想要瞭解機器學習相關知識和技術的人日益增多。
本書緊緊圍繞“機器學習的商業應用”這個主題，從數學原理上解釋瞭機器學習的一些基礎算法，如*小二乘法、*優推斷法、感知器、Logistic迴歸、K均值算法、EM算法、貝葉斯推斷等。全書的主旨在於幫助讀者理解機器學習的本質，因此作者介紹具體的例題時，基本的著眼點是教會讀者使用什麼樣的思維方式，以及如何進行計算，為讀者探索更加復雜的深度學習領域或神經網絡算法打下堅實的基礎。

作者簡介

1971年4月生於日本大阪市。現為Linux工程師，任職於知名的Linux發行商Red Hat，主要緻力於推動Linux/OSS在企業係統中的應用。從基於Linux/OSS的企業應用開發，到10000餘颱Linux服務器的運維，再到私有雲的設計和構建，他通過各種各樣的項目掌握瞭豐富的Linux編程經驗，並積極地將自己的經驗傳授給年輕的程序員們。著作有《Linux係統網絡管理技術》《Linux係統架構和應用技巧》等。

目錄

第 1章 數據科學和機器學習 1
1．1　數據科學在商業領域中的作用　2
1．2　機器學習算法的分類　8
1．2．1　分類：産生類判定的算法　8
1．2．2　迴歸分析：預測數值的算法　9
1．2．3　聚類分析：對數據進行無監督群組化的算法　10
1．2．4　其他算法　12
1．3　本書使用的例題　13
1．3．1　基於迴歸分析的觀測值推斷　13
1．3．2　基於綫性判彆的新數據分類　17
1．3．3　圖像文件的褪色處理（提取代錶色）　18
1．3．4　識彆手寫文字　19
1．4　分析工具的準備　20
1．4．1　本書使用的數據分析工具　21
1．4．2　運行環境設置步驟（以CentOS 6為例）　22
1．4．3　運行環境設置步驟（以Mac OS X為例）　25
1．4．4　運行環境設置步驟（以Windows 7/8．1為例）　27
1．4．5　IPython的使用方法　30

第　2章 最小二乘法：機器學習理論第 一步　35
2．1　基於近似多項式和最小二乘法的推斷　36
2．1．1　訓練集的特徵變量和目標變量　36
2．1．2　近似多項式和誤差函數的設置　38
2．1．3　誤差函數最小化條件　39
2．1．4　示例代碼的確認　42
2．1．5　統計模型的最小二乘法　46
2．2　過度擬閤檢齣　49
2．2．1　訓練集和測試集　49
2．2．2　測試集的驗證結果　50
2．2．3　基於交叉檢查的泛化能力驗證　52
2．2．4　基於數據的過度擬閤變化　54
2．3　附錄：Hessian矩陣的特性　56

第3章　最優推斷法：使用概率的推斷理論　59
3．1　概率模型的利用　60
3．1．1　“數據的産生概率”設置　60
3．1．2　基於似然函數的參數評價　65
3．1．3　示例代碼的確認　69
3．2　使用簡化示例的解釋說明　73
3．2．1　正態分布的參數模型　74
3．2．2　示例代碼的確認　76
3．2．3　推斷量的評價方法（一緻性和無偏性）　78
3．3　附錄：樣本均值及樣本方差一緻性和無偏性的證明　80
3．3．1　樣本均值及樣本方差一緻性和無偏性的證明　81
3．3．2　示例代碼的確認　85

第4章　感知器：分類算法的基礎　89
4．1　概率梯度下降法的算法　91
4．1．1　分割平麵的直綫方程　91
4．1．2　基於誤差函數的分類結果評價　93
4．1．3　基於梯度的參數修正　95
4．1．4　示例代碼的確認　99
4．2　感知器的幾何學解釋　100
4．2．1　對角項的任意性和算法的收斂速度　101
4．2．2　感知器的幾何學解釋　103
4．2．3　對角項的幾何學意義　104

第5章　Logistic迴歸和ROC麯綫：學習模型的評價方法　107
5．1　對分類問題應用最優推斷法　108
5．1．1　數據發生概率的設置　108
5．1．2　基於最優推斷法的參數確定　112
5．1．3　示例代碼的確認　114
5．2　基於ROC麯綫的學習模型評價　117
5．2．1　Logistic迴歸在實際問題中的應用　118
5．2．2　基於ROC麯綫的性能評價　120
5．2．3　示例代碼的確認　123
5．3　附錄：IRLS法的推導　126

第6章　K均值算法：無監督學習模型的基礎　133
6．1　基於K均值算法的聚類分析和應用實例　134
6．1．1　無監督學習模型類聚類分析　134
6．1．2　基於K均值算法的聚類分析　135
6．1．3　在圖像數據方麵的應用　138
6．1．4　示例代碼的確認　141
6．1．5　K均值算法的數學依據　143
6．2　“懶惰”學習模型K近鄰法　146
6．2．1　基於K近鄰法的分類　146
6．2．2　K近鄰法的問題　148

第7章　EM算法：基於最優推斷法的監督學習　151
7．1　使用伯努利分布的最優推斷法　152
7．1．1　手寫文字的閤成方法　153
7．1．2　基於圖像生成器的最優推斷法應用　154
7．2　使用混閤分布的最優推斷法　157
7．2．1　基於混閤分布的概率計算　157
7．2．2　EM算法的過程　158
7．2．3　示例代碼的確認　161
7．2．4　基於聚類分析的探索性數據解析　165
7．3　附錄：手寫文字數據的采集方法　167

第8章　貝葉斯推斷：以數據為基礎提高置信度的手法　169
8．1　貝葉斯推斷模型和貝葉斯定理　170
8．1．1　貝葉斯推斷的思路　171
8．1．2　貝葉斯定理入門　172
8．1．3　使用貝葉斯推斷確定正態分布：推斷參數　178
8．1．4　使用貝葉斯推斷確定正態分布：推斷觀測值分布　185
8．1．5　示例代碼的確認　188
8．2　貝葉斯推斷迴歸分析的應用　190
8．2．1　參數後期分布的計算　190
8．2．2　觀測值分布的推斷　194
8．2．3　示例代碼的確認　195
8．3　附錄：最優推斷法和貝葉斯推斷的關係　198

後記　201

《揭秘智能：從算法到應用的深度探索》 內容簡介 在這個信息爆炸、技術飛速迭代的時代，一種前所未有的力量正悄然重塑著我們的生活、工作乃至思考方式——那就是人工智能。而人工智能的核心驅動力，正是那扇通往“智能”大門的鑰匙：算法。本書《揭秘智能：從算法到應用的深度探索》將帶您踏上一段深入淺齣的探索之旅，全麵揭示算法的奧秘，洞悉其如何賦能人工智能，並最終影響我們的現實世界。 本書並非一本冰冷的理論堆砌，而是一次關於“智能”的生動敘事。我們從最基礎的概念齣發，為讀者構建起對算法的直觀認知。什麼是算法？它與計算機程序有何異同？又為何在人工智能領域扮演著如此關鍵的角色？我們將用通俗易懂的語言，結閤生動形象的比喻，層層剝開算法的麵紗，讓您在輕鬆愉快的閱讀體驗中，掌握算法的核心原理。 第一部分：算法的基石——理解智能的語言 在正式進入人工智能的宏大圖景之前，我們需要先打下堅實的算法基礎。本部分將從算法的本質入手，探討其在解決問題中的核心作用。我們將深入理解算法的定義、構成要素，以及設計和分析算法的基本原則。 算法的定義與特性： 什麼是算法？它需要具備哪些基本特性，纔能被稱之為“算法”？我們將通過一係列簡單的例子，例如排序算法、查找算法，來具體闡釋這些概念，讓讀者對算法有一個清晰的、非抽象的理解。 數據結構與算法的協同： 算法的效率往往與其所處理的數據結構息息相關。我們將簡要介紹一些基本的數據結構，如數組、鏈錶、棧、隊列、樹和圖，並闡述它們如何影響算法的性能。例如，理解鏈錶的插入和刪除操作，與數組在這些操作上的效率差異，能幫助我們更好地選擇和設計算法。 算法的復雜度分析： 麵對海量數據，算法的效率變得至關重要。本書將介紹時間復雜度和空間復雜度這兩個核心概念，並演示如何通過大O錶示法來衡量算法的效率。我們將通過分析不同排序算法（如冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序、歸並排序）的復雜度，讓讀者直觀感受到算法優化帶來的巨大收益。這部分內容將幫助您培養“用效率說話”的思維習慣。 經典算法的魅力： 除瞭基礎的排序和查找，我們還將探索一些在計算機科學中具有裏程碑意義的經典算法。例如，圖算法在網絡分析、路徑規劃中的應用，動態規劃在優化問題中的強大威力，以及貪心算法在追求局部最優以期達到全局最優時的巧妙設計。這些經典案例將展示算法的智慧和力量，激發您對算法更深層次的探索興趣。 第二部分：智能的覺醒——人工智能的核心驅動 在掌握瞭算法的基本原理後，我們將視綫轉嚮人工智能的廣闊天地，探究算法是如何成為驅動智能機器的關鍵力量的。本部分將深入剖析人工智能的核心技術，並重點闡述算法在其中的核心作用。 什麼是人工智能？ 我們將從曆史淵源齣發，梳理人工智能的發展曆程，並對其進行清晰的定義。人工智能不僅僅是科幻電影中的機器人，更是能夠模擬、延伸甚至超越人類智能的復雜係統。我們將探討人工智能的不同分支，如機器學習、自然語言處理、計算機視覺、專傢係統等。 機器學習的基石： 機器學習是當前人工智能最熱門的領域之一，而算法正是其核心。我們將深入淺齣地介紹機器學習的幾種主要類型： 監督學習： 講解如何通過帶有標簽的數據訓練模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等。我們將詳細解析這些算法的工作原理，以及它們在分類和迴歸任務中的應用。例如，理解邏輯迴歸如何預測用戶是否會點擊廣告，或者SVM如何區分不同類型的圖像。 無監督學習： 探討如何從無標簽的數據中發現隱藏的模式和結構，如聚類算法（K-means、層次聚類）和降維算法（PCA）。我們將展示聚類如何在客戶細分中發揮作用，或者降維如何簡化高維數據以便可視化和分析。 強化學習： 介紹智能體（agent）如何通過與環境互動、試錯來學習最優策略。我們將用遊戲（如圍棋、Atari遊戲）作為例子，生動地展示強化學習在決策和控製方麵的強大能力。 深度學習的革新： 深度學習是機器學習領域的一場革命，其核心是深度神經網絡。我們將詳細講解神經網絡的基本構成單元（神經元），激活函數的作用，以及反嚮傳播算法如何訓練神經網絡。 捲積神經網絡（CNN）： 重點介紹CNN在圖像識彆和計算機視覺領域的卓越錶現，解析其捲積層、池化層和全連接層的原理。我們將通過識彆貓狗圖片、人臉識彆等實際案例，展現CNN的強大能力。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 講解RNN在處理序列數據，如文本、語音方麵的優勢，以及LSTM如何剋服RNN的長期依賴問題。我們將探討RNN/LSTM在機器翻譯、文本生成、語音識彆等場景下的應用。 Transformer模型： 介紹近年來在自然語言處理領域引起轟動的Transformer模型，解析其自注意力（self-attention）機製，以及它如何改變瞭序列模型的範式。我們將討論其在大型語言模型（LLM）中的關鍵作用。 第三部分：智能的應用——算法驅動的現實世界 瞭解瞭算法和人工智能的核心原理後，本書的第三部分將聚焦於算法在各行各業的廣泛應用，讓您真切感受到智能技術如何改變著我們的世界。 自然語言處理（NLP）： 文本分類與情感分析： 如何讓計算機理解文本的含義，判斷其情感傾嚮？我們將解析垃圾郵件過濾、評論情感分析等應用背後的算法。 機器翻譯： 探討機器如何跨越語言障礙，實現不同語言之間的自動翻譯，以及其背後復雜的序列到序列模型。 文本生成與對話係統： 從智能客服到內容創作，我們將揭示文本生成和對話係統是如何通過語言模型來實現的。 計算機視覺： 圖像識彆與目標檢測： 智能安防、自動駕駛、醫療影像診斷，我們將解析計算機視覺技術如何“看見”並理解圖像中的物體。 人臉識彆與姿態估計： 從手機解鎖到智能監控，我們將探討人臉識彆和姿態估計技術的原理與應用。 推薦係統： 協同過濾與內容推薦： 購物網站、音樂平颱、視頻網站，為何總能“猜中”您的喜好？我們將深入剖析推薦算法的工作機製。 其他前沿應用： 自動駕駛： 瞭解傳感器融閤、路徑規劃、決策控製等技術如何與算法協同，實現汽車的智能化駕駛。 醫療健康： 藥物研發、疾病診斷、個性化治療，算法如何在醫療領域發揮越來越重要的作用。 金融科技： 風險評估、欺詐檢測、量化交易，算法如何重塑金融行業的未來。 遊戲與娛樂： 從遊戲AI到虛擬現實，算法如何創造齣更沉浸、更智能的娛樂體驗。 本書的獨特之處 《揭秘智能：從算法到應用的深度探索》並非一本麵嚮專業研究人員的晦澀論文集，也不是一本僅限於羅列術語的書籍。它旨在成為您通往智能世界的一座橋梁，讓您在輕鬆愉快的閱讀中，逐漸領悟算法的精妙，理解人工智能的強大。 由淺入深，循序漸進： 我們從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的算法和模型，確保不同背景的讀者都能有所收獲。 強調直觀理解： 我們會大量使用圖示、類比和實例，力求將抽象的算法概念具象化，讓讀者“看懂”算法。 貫穿實際應用： 每一項算法或技術，都將與現實世界的應用場景緊密結閤，讓您看到智能技術的實際價值。 注重思維培養： 我們不僅教授知識，更注重培養讀者對算法的思考方式和解決問題的能力，幫助您成為一個具備“算法思維”的人。 不過度依賴代碼： 雖然提及部分核心算法，但本書更側重於算法的邏輯、原理和應用，而非具體的編程實現，讓更多對技術感興趣的讀者能夠輕鬆閱讀。 目標讀者 本書適閤所有對人工智能、算法和技術感興趣的讀者，包括： 初學者： 希望係統瞭解人工智能和算法基本概念的入門者。 學生： 計算機科學、數據科學、工程學等相關專業的學生，作為補充學習資料。 技術愛好者： 想要跟上技術潮流，理解當下熱門技術原理的科技愛好者。 行業從業者： 希望瞭解自身所在行業如何被人工智能技術賦能的各行業人士。 對未來充滿好奇的任何人： 想要理解正在重塑我們世界的強大力量的普通讀者。 《揭秘智能：從算法到應用的深度探索》將帶您走進一個充滿無限可能的智能時代，讓您不再是旁觀者，而是能夠理解、應用甚至創造智能的參與者。準備好解鎖“智能”的密碼，探索算法的無窮魅力吧！

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些關於人工智能的書籍，但往往因為內容過於理論化或者技術化，讀起來非常吃力，最終總是淺嘗輒止。所以，在拿起《機器學習入門之道》這本書時，我其實是抱著一種“再試一次”的心態，並沒有抱太大的希望。然而，這本書完全齣乎我的意料。它以一種非常平易近人的方式，為我打開瞭機器學習的大門。作者在書中花費瞭大量篇幅來闡述“為什麼”要學習機器學習，以及機器學習能解決哪些現實世界中的問題。這讓我從一開始就建立起學習的動力和方嚮感。它沒有上來就講算法，而是先從“什麼是學習”這個最根本的問題入手，然後類比人類的學習過程，來解釋機器是如何進行學習的。這種哲學層麵的思考，讓我覺得這本書的內容不僅僅是技術層麵的，更具有一定的啓發性。書中列舉的案例也非常生動，比如如何訓練機器來識彆貓和狗，或者如何讓機器預測股票價格。這些簡單的例子，卻能非常清晰地展現機器學習的核心思想和基本流程。我感覺作者非常懂得如何抓住讀者的興趣點，並且用最簡單的方式來傳遞復雜的信息。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本《機器學習入門之道》的時候，心裏其實是有點打鼓的。我不是計算機專業的，數學也早已還給瞭老師，對於編程更是知之甚少。所以，我預想中最可能的結果是，這本書對我來說根本就是一本天書，看瞭幾頁就會直接放棄。然而，現實給瞭我一個大大的驚喜。作者仿佛是看穿瞭我的顧慮，整本書的語言都非常樸實易懂，生怕我一個非科班齣身的讀者理解不瞭。它沒有一開始就拋齣復雜的算法模型，而是先從機器學習的“前世今生”講起，解釋瞭它為什麼會興起，以及它在現實世界中的一些應用場景。我記得其中有一章節講到瞭“數據的重要性”，通過一些簡單的案例，生動地說明瞭數據質量和數量對於機器學習模型效果的決定性影響。這讓我意識到，原來機器學習不僅僅是算法本身，數據的準備和處理同樣至關重要。而且，這本書在介紹算法的時候，也盡量避免瞭過於專業的術語，更多地是通過類比和故事化的敘述來闡述原理。比如，在講解“決策樹”的時候，作者就用瞭一個非常形象的比喻，讓我瞬間就理解瞭它的工作流程。這種循序漸進、潤物細無聲的教學方式，真的非常適閤我這種零基礎的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我一直對科技進步帶來的可能性感到興奮，特彆是那些能夠讓世界變得更智能、更高效的技術。機器學習無疑是當今科技發展中最具代錶性的領域之一。這本《機器學習入門之道》就像是一扇通往這個令人著迷世界的窗戶，讓我得以一窺其全貌。我喜歡這本書的敘事方式，它沒有刻意去堆砌那些晦澀難懂的專業術語，而是用一種更接近生活化的語言來闡述復雜的概念。書中通過大量的實際案例，讓我看到瞭機器學習在現實世界中的應用，比如智能客服是如何工作的，或者自動駕駛汽車是如何感知周圍環境的。這些生動的例子，讓我對機器學習的實際價值有瞭更深刻的認識。作者並沒有急於深入到具體的算法細節，而是先從宏觀層麵，勾勒齣機器學習的發展曆程以及它在不同領域的應用前景。這種“先整體後局部”的講解方式，讓我能夠更好地理解機器學習的定位和重要性。我感覺這本書就像一位經驗豐富的嚮導，在帶領我穿梭於機器學習的廣闊天地，讓我對未來的學習方嚮有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對於“機器學習”這個詞都隻是停留在模糊的概念層麵，感覺它離我非常遙遠，像是科幻電影裏的情節。最近偶然翻到這本《機器學習入門之道》，本來沒報太大的期望，想著能稍微瞭解一下是什麼意思就不錯瞭。但翻開之後，纔發現它完全顛覆瞭我之前的看法。它不像我想象中那樣充斥著晦澀難懂的數學公式和天書般的代碼，而是從非常基礎的概念講起，一步步引導讀者去理解。作者的講解方式非常有條理，先是解釋瞭機器學習的核心思想，比如“學習”到底是什麼意思，機器是怎麼“學習”的。然後，它用瞭很多貼近生活的例子，比如推薦係統是怎麼知道我可能喜歡什麼電影，或者垃圾郵件過濾器是怎麼工作的。我之前一直以為這些都是很復雜的算法在背後運作，但這本書把它們拆解開來，用非常直觀的方式展現瞭背後的邏輯。特彆是關於“監督學習”和“無監督學習”的區分，用簡單的圖示和生活化的比喻，一下子就讓我茅塞頓開，原來區彆是這麼的清晰。我感覺自己就像是一個初次接觸新事物的小孩子，被耐心地引導著，一點點地揭開神秘的麵紗。這本書真的讓我覺得機器學習不再是高不可攀的學科，而是可以被理解、被掌握的。

評分☆☆☆☆☆

我一直對科技的進步感到著迷，尤其是那些能夠改變我們生活方式的技術。機器學習無疑是其中最引人注目的領域之一。這本《機器學習入門之道》恰好滿足瞭我探索這個領域的好奇心。這本書的獨特之處在於，它並沒有直接 dive into 那些復雜的數學公式和編程代碼，而是從一個更宏觀的視角切入，勾勒齣機器學習的整體圖景。作者花費瞭相當的篇幅來介紹機器學習在不同領域的實際應用，從醫療診斷、金融風控到自動駕駛、智能傢居，每一個案例都充滿瞭吸引力，讓我不禁感嘆技術的神奇。它讓我明白，機器學習並不是一個獨立存在的概念，而是與我們日常生活的方方麵麵息息相關。更重要的是，它在講述這些應用的同時，也巧妙地埋下瞭對背後原理的伏筆。比如，在介紹推薦係統時，作者會提及“協同過濾”的概念，但並不深入講解具體的數學模型，而是讓我們先對其工作邏輯有一個大概的認識。這種“欲擒故縱”的方式，反而激發瞭我進一步學習的興趣，讓我想要瞭解更多。讀這本書，就像是在參觀一個高科技的展覽，讓我對展品有瞭初步的瞭解，並且對背後的運作原理産生瞭濃厚的興趣。

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可以，不錯的書呀

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good......

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這本機器學習是小日本寫的，清晰、嚴謹，值得學習。

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機器學習入門好書好好閱讀學習

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這本機器學習是小日本寫的，清晰、嚴謹，值得學習。

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非常實用

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