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李航 著

图书标签:

• 统计学习
• 机器学习
• 模式识别
• 李航
• 理论基础
• 算法
• 模型
• Python
• 数据挖掘
• 人工智能

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

版次：1

商品编码：12368999

包装：平装

开本：16

出版时间：2012-03-01

用纸：胶版纸

字数：314000

内容简介

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
　　《统计学习方法》是统计学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。

目录

第1章 统计学习方法概论
1.1 统计学习
1.2 监督学习
1.3 统计学习三要素
1.4 模型评估与模型选择
1.5 i~则化与交叉验证
1.6 泛化能力
1.7 生成模型与判别模型
1.8 分类问题
1.9 标注问题
1.10 回归问题
本章概要
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习题
参考文献

第2章 感知机
2.1 感知机模型
2.2 感知机学习策略
2.3 感知机学习算法
本章概要
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习题
参考文献

第3章 众近邻法
3.1 k近邻算法
3.2 k近邻模型
3.3 k近邻法的实现：kd树
本章概要
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习题
参考文献

第4章 朴素贝叶斯法
4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类
4.2 朴素贝叶斯法的参数估计
本章概要
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习题
参考文献
第5章 决策树
第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
第7章 支持向量机
第8章 提升方法
第9章 em算法及其推广
第10章 隐马尔可夫模型
第11章 条件随机场
第12章 统计学习方法总结
附录a 梯度下降法
附录b 牛顿法和拟牛顿法
附录c 拉格朗日对偶性
索引

《深度重塑：现代思维的基石》 序言 在这个信息爆炸、变革加速的时代，我们每个人都仿佛置身于一个不断涌动的洪流之中。传统认知模式与新兴观念交织，旧的框架在新的现实面前显得愈发捉襟见肘。如何在纷繁复杂的世界中找到清晰的脉络？如何构建一套能够应对未来挑战的思维体系？《深度重塑：现代思维的基石》正是在这样的时代背景下应运而生，它并非一本提供速成技巧的“秘籍”，而是一次对我们认知底层逻辑的深刻探索与重塑。本书旨在帮助读者剥离表象，直达事物的本质，从而培养一种更具穿透力、更具韧性、也更具创造力的思考方式，为个人成长、事业发展以及社会进步奠定坚实的基础。 第一章：破除思维的枷锁——认知偏差的陷阱与洞察 我们所谓的“理性”思考，往往并非纯粹无暇。人类大脑在进化的过程中，形成了一系列为了提高效率而产生的“捷径”，这些捷径在某些情境下是生存的利器，但在现代复杂的认知环境中，却可能成为我们判断失误的根源——也就是认知偏差。本章将深入剖析那些潜伏在我们思维深处的“惯性错误”，例如： 确认偏差（Confirmation Bias）：我们倾向于寻找、解释和回忆那些支持我们既有信念的信息，而忽略那些与之相悖的证据。这导致我们固步自封，难以接受新观点，甚至在错误的方向上越走越远。我们将通过具体的案例，如科学研究的误读、社交媒体信息的过滤，来揭示确认偏差的强大影响力，并探讨如何有意识地去质疑和挑战自己的固有认知，主动寻求多元化的信息源。 锚定效应（Anchoring Bias）：第一个接收到的信息往往会成为我们后续判断的“锚点”，即便这个信息并不准确，也会极大地影响我们的决策。本书将解析在谈判、定价、甚至日常消费中，锚定效应如何被巧妙运用，并提供识别和规避其影响的方法，例如在做重要决策前，有意识地设定多个参考点，或在获取信息时，先不急于形成初步判断。 可用性启发（Availability Heuristic）：我们倾向于根据信息在我们记忆中的容易程度来判断事件发生的频率或概率。例如，当我们看到媒体大量报道某个危险事件时，就会高估其发生的可能性。本章将分析媒体呈现方式对我们认知的影响，以及如何通过数据和统计来更客观地评估风险，而不是被生动但罕见的个例所左右。 从众心理（Bandwagon Effect）：当周围的人都持有某种观点或行为时，我们更容易倾向于随波逐流，即使内心并不认同。本书将追溯从众心理的社会根源，并在个人层面提供对抗这种压力的策略，例如培养独立思考的能力，敢于对大多数人的观点提出质疑，并勇于表达自己的真实想法。 幸存者偏差（Survivorship Bias）：我们更容易关注那些“幸存”下来的成功案例，而忽略了大量失败的案例，从而得出错误的结论。我们将通过历史事件、商业分析，甚至个人成长故事，来展现幸存者偏差如何扭曲我们的对成功的理解，并强调学习“失败”的重要性。 通过对这些常见认知偏差的详细阐释和实例分析，读者将能更清晰地认识到自身思维的局限性，并掌握一套自我审视和纠错的工具，从而在信息洪流中保持清醒，做出更明智的判断。 第二章：构建思维的框架——系统化思考的力量 世界并非孤立元素的简单集合，而是相互关联、相互作用的复杂系统。《深度重塑》认为，有效的思维必须具备系统化的视角，能够看到事物之间的联系、因果关系以及动态变化。本章将引导读者构建和运用一系列强大的思维框架，以应对复杂性： 因果链与反馈回路：线性思维往往只能看到“A导致B”的简单关系，而系统化思考则要求我们追溯“A为何发生”、“B又会带来什么影响”，甚至识别出“B反过来又会影响A”的反馈回路。本书将通过解释正反馈（Amplifying feedback）和负反馈（Balancing feedback）的概念，帮助读者理解系统是如何自我强化或自我调节的。我们将以气候变化、经济周期、企业增长等案例，展示如何通过绘制因果图（Causal loop diagrams）来理解复杂系统的动态。 多角度审视与全局观：任何问题或现象都存在不同的侧面，从不同利益相关者、不同学科视角、不同时间尺度去观察，才能获得更全面的认识。本书将教授读者如何主动跳出舒适区，从“局内人”转变为“局外人”，甚至从“观察者”转变为“参与者”，去理解不同立场的合理性。我们将探讨如何通过角色扮演、情景模拟等方式，来训练自己具备更强的全局观和同理心。 边界思考与系统边界的弹性：理解一个系统，必须明确其边界。但同时，系统的边界并非一成不变，它会随着环境的变化而扩张或收缩。本章将引导读者思考：我们所定义的“问题”的边界在哪里？我们所研究的“市场”的边界在哪里？这个边界是清晰的还是模糊的？如何才能更有效地在系统内部与外部进行互动？我们将通过分析组织架构、生态系统等范例，来强调对系统边界的动态理解。 情境分析与非线性关系：许多现代问题并非简单的线性关系可以解释，一个微小的变化可能导致巨大的后果（蝴蝶效应），而某些重要的因素可能在不同情境下发挥完全不同的作用。本书将通过混沌理论（Chaos theory）的简单介绍，以及对“临界点”（Tipping points）的分析，来帮助读者理解和预测复杂系统中的非线性行为，并指导读者在分析问题时，充分考虑其所处的情境。 模型思维与类比推理：我们借助模型来简化和理解世界，但模型本身具有局限性。系统化思考要求我们理解模型的假设，并知道何时一个模型不再适用。本章将介绍多种思维模型，例如“杠杆点”（Leverage points）理论，用于识别系统中能够产生最大影响力的关键点；“第一性原理”（First principles）思考法，用于打破固有模式，从根本上解决问题。同时，我们将强调类比推理在理解新事物时的作用，并提醒读者警惕过度类比带来的误导。 通过掌握系统化思考的工具和方法，读者将能够从零散的信息中抽丝剥茧，看到事物之间隐藏的深刻联系，从而更有效地分析问题，预测趋势，并做出更具前瞻性的决策。 第三章：洞见本质的利器——批判性思维的实践 批判性思维并非是挑剔或质疑一切，而是一种主动、审慎、客观地评估信息、论证和结论的过程。《深度重塑》认为，批判性思维是构建深度理解的基石，它帮助我们区分真伪，辨别优劣，形成独立判断。本章将从实践层面，深入浅出地讲解批判性思维的核心要素： 论证的解构与评估：无论是学术论文、新闻报道，还是日常对话，都包含着各种论证。批判性思维要求我们能够清晰地识别论证的前提（Premises）和结论（Conclusion），并评估前提的真伪（Truthfulness）以及前提与结论之间的逻辑关联（Logical connection）。本书将介绍常见的逻辑谬误，如“人身攻击”（Ad hominem）、“滑坡谬误”（Slippery slope）、“稻草人谬误”（Straw man）等，并通过大量案例，让读者学会“拆解”论证，找出其中的漏洞。 假设的识别与挑战：所有论证都建立在一些未明言的假设之上。批判性思维的关键在于识别这些潜在的假设，并评估其是否合理。本章将引导读者学会“反向思考”，问自己：“如果这个假设不成立，结论还会成立吗？”我们将通过广告营销、政策辩论等案例，展示如何通过挑战核心假设来揭示论证的脆弱性。 证据的质量与可靠性：信息来源的可靠性、证据的类型（如轶事证据、统计证据、专家证言）以及证据的充分性，都是评估论证质量的关键。本书将指导读者如何审慎地评估证据的来源，警惕“选择性呈现”的证据，并理解不同类型证据的优缺点。我们将讨论如何区分“相关性”与“因果性”，避免“同时发生”不等于“有因果关系”的错误。 偏见的辨识与中和：正如第一章所述，认知偏差是理解的重要障碍。批判性思维需要我们持续地审视自身和他人可能存在的偏见，并努力将其对判断的影响降至最低。本书将教授读者识别各种形式的偏见，例如“事后诸葛亮”（Hindsight bias）、“过度自信”（Overconfidence bias），并提供对抗这些偏见的方法，例如采用“红队”（Red team）演练，主动寻找反驳自己观点的证据。 概念的精确性与定义的清晰：模糊或不精确的概念常常是导致思维混乱的根源。批判性思维要求我们对所使用的概念有清晰的定义，并能够辨别他人的概念是否被滥用或混淆。本章将强调在讨论复杂问题时，就关键术语达成共识的重要性，并提供工具来分析和澄清概念。 通过掌握批判性思维的工具和实践方法，读者将能够更有效地辨别信息，避免被误导，形成更独立、更深刻的见解，并在面对复杂问题时，做出更具建设性的判断。 第四章：面向未来的思维——创造力与适应性 在快速变化的未来，仅仅掌握分析和判断的能力是不够的，我们还需要具备创造力，能够产生新的想法和解决方案，并拥有高度的适应性，能够快速学习和调整。本章将探讨如何培养面向未来的思维模式： 跨界整合与知识的融汇：真正的创造力往往源于不同领域知识的碰撞和融合。本书将鼓励读者打破学科壁垒，主动学习不同领域的知识，并在其之间建立联系。我们将通过发明史、艺术创新等案例，来阐释跨界整合的强大力量，并提供实践性的方法，例如运用“思维导图”（Mind mapping）来连接不同概念，或者参与跨学科的交流活动。 发散性思维与收敛性思维的结合：创造力包含两个重要的阶段：发散性思维（Divergent thinking）用于产生大量可能性，而收敛性思维（Convergent thinking）则用于评估和选择最佳方案。本章将指导读者如何通过“头脑风暴”（Brainstorming）、“SCAMPER”等方法来激活发散性思维，并掌握如何运用优先级排序、决策矩阵等工具来有效地收敛思维，将想法转化为可行的计划。 从错误中学习与迭代式进步：创新往往伴随着风险和试错。本书将强调从错误中学习的重要性，将其视为成长的催化剂，而非终点。我们将介绍“精益创业”（Lean startup）等强调快速迭代和持续学习的理念，并鼓励读者拥抱“不确定性”，将其视为创新的机遇。 情境敏感性与预判能力：未来的不确定性要求我们具备高度的情境敏感性，能够捕捉到细微的趋势变化，并对其进行前瞻性预测。本章将探讨如何通过“趋势分析”（Trend analysis）、“场景规划”（Scenario planning）等方法，来增强我们对未来可能性的感知能力，从而更早地做出战略调整。 元认知与自我学习能力：元认知（Metacognition）是指对自己认知过程的认知，即“思考如何思考”。拥有强大的元认知能力，能够帮助我们更好地监控、评估和调整自己的学习和思考方式。本书将引导读者反思自己的学习习惯，识别自己的认知优势和劣势，并主动构建“终身学习”的机制，从而在不断变化的环境中保持竞争力。 结语 《深度重塑：现代思维的基石》提供的是一种看待世界、理解问题、解决挑战的全新视角。它不是教条，而是一场邀请。邀请读者踏上自我探索的旅程，挑战固有的思维模式，构建更坚实的认知框架，最终成为一个更具洞察力、更具创造力、也更具适应性的现代思想者。我们希望，通过本书的阅读，您能够真正“重塑”您的思维，让它成为您驾驭未来、实现梦想最可靠的基石。

评分☆☆☆☆☆

对于一个自认为对机器学习领域有一些基础了解的从业者来说，这本书的内容深度实在是不够让人信服。它更像是一本面向完全零基础入门者的“速查手册”，仅仅是把各种算法的定义和基本公式罗列了一遍，缺乏对核心思想和数学推导背后的深层逻辑的挖掘。举例来说，对于支持向量机的对偶问题，它只是给出了最终的优化目标，却对如何从原始问题优雅地推导到对偶问题，以及拉格朗日乘子法在其中的关键作用一带而过，让人总觉得心里痒痒的，无法形成完整的知识闭环。这种浅尝辄止的态度，使得读者在真正遇到复杂工程问题需要对模型进行调整或深入理解时，完全找不到立足点。我期待的是一本能够挑战思维、带领我触及理论前沿的著作，而不是一本停留在教科书表面介绍的材料汇编。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是灾难，拿到手的时候就感觉很不舒服。纸张的质感很粗糙，拿在手里很容易留下指纹，而且油墨的味道很重，翻阅的时候总觉得不太透气。更要命的是，很多公式的字体大小不一，有的地方看着很费劲，像是随便拼凑起来的。图表的质量也堪忧，线条模糊不清，很多关键的标注都看不真切，想要仔细研究里面的模型结构，光是看图就得耗费大量的精力去猜测作者到底想表达什么。感觉作者或者出版社在最后的校对环节完全是草草了事，对得起读者花的这份钱吗？这简直是对阅读体验的一种折磨，让人提不起精神去深入学习那些本来就比较烧脑的理论。希望再版的时候能重视一下这些基础的工艺问题，毕竟内容再好，如果载体让人无法忍受，也会大大影响学习的效率和心情的。

评分☆☆☆☆☆

我非常失望于这本书在更新速度和涵盖范围上的滞后性。在这个技术日新月异的时代，一本机器学习的权威著作如果不能紧跟最新的研究进展，其价值会迅速贬值。书中对深度学习、生成模型等当前热点领域的内容涉及得非常有限，即便提及，也停留在几年前的经典模型阶段，对于近年来影响力巨大的Transformer架构、Diffusion Models等关键技术，几乎没有涉及，或者只是用了一小段话草草带过，缺乏深度分析。这让我感觉我手里拿的不是一本面向未来的工具书，而是一本放在博物馆里的历史文献。如果读者是想了解当前工业界和学术界的主流方向，这本书完全无法提供所需的视角和知识储备，读完之后反而会因为知识的滞后而产生一种“学了也白学”的虚无感。它更像是一本停留在上个时代的教材，急需一次彻底的、全面的现代化重写。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格简直是让人抓狂，充满了生硬的翻译腔和令人费解的专业术语堆砌。很多句子的结构极其冗长和复杂，明明可以用简单的逻辑关系表达清楚的概念，却非要用一长串的从句嵌套起来，读起来气喘吁吁，理解起来更是云里雾里。举例来说，在介绍梯度下降法的收敛性时，作者似乎沉迷于使用晦涩的数学名词来炫耀自己的学识，而不是真正用清晰的语言引导读者一步步理解证明的每一步意图。这使得阅读过程充满了挫败感，感觉自己不是在学习知识，而是在努力破译一份加密电报。对于初学者而言，这种写作方式无疑是巨大的门槛，而对于有经验的人来说，它也极大地降低了知识获取的效率。一本好的教材，理应是知识的桥梁，而不是一道难以逾越的语言迷宫。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例和配套代码简直是敷衍到了极点，完全没有体现出算法在实际应用中的灵活性和复杂性。几乎所有举例都停留在二维平面上的线性可分或简单非线性问题，使用的“玩具”数据集小到令人发指。当我尝试将书中所述的理论应用到任何一个稍微复杂一点的实际问题上时，立刻发现书中的描述与现实场景严重脱节。比如，在讨论正则化时，没有提供任何关于超参数选择策略的实战经验，也没有展示L1和L2在特征稀疏性上产生的真实差异的直观图示。配套的程序代码质量也很低，变量命名随意，注释缺失，甚至有些地方直接存在明显的逻辑错误，我不得不花费额外的时间去调试和修正这些错误，而不是专注于理解算法本身。这种“纸上谈兵”式的教学方式，对于培养实战能力是毫无帮助的，简直是对读者时间的不尊重。