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李航 著

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 李航
• 理論基礎
• 算法
• 模型
• Python
• 數據挖掘
• 人工智能

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302275954

版次：1

商品編碼：12368999

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2012-03-01

用紙：膠版紙

字數：314000

內容簡介

統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。《統計學習方法》全麵係統地介紹瞭統計學習的主要方法，特彆是監督學習方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸與支持嚮量機、提升方法、em算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。除第1章概論和最後一章總結外，每章介紹一種方法。敘述從具體問題或實例入手，由淺入深，闡明思路，給齣必要的數學推導，便於讀者掌握統計學習方法的實質，學會運用。為滿足讀者進一步學習的需要，書中還介紹瞭一些相關研究，給齣瞭少量習題，列齣瞭主要參考文獻。
　　《統計學習方法》是統計學習及相關課程的教學參考書，適用於高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生，也可供從事計算機應用相關專業的研發人員參考。

目錄

第1章 統計學習方法概論
1.1 統計學習
1.2 監督學習
1.3 統計學習三要素
1.4 模型評估與模型選擇
1.5 i~則化與交叉驗證
1.6 泛化能力
1.7 生成模型與判彆模型
1.8 分類問題
1.9 標注問題
1.10 迴歸問題
本章概要
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習題
參考文獻

第2章 感知機
2.1 感知機模型
2.2 感知機學習策略
2.3 感知機學習算法
本章概要
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習題
參考文獻

第3章 眾近鄰法
3.1 k近鄰算法
3.2 k近鄰模型
3.3 k近鄰法的實現：kd樹
本章概要
繼續閱讀
習題
參考文獻

第4章 樸素貝葉斯法
4.1 樸素貝葉斯法的學習與分類
4.2 樸素貝葉斯法的參數估計
本章概要
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習題
參考文獻
第5章 決策樹
第6章 邏輯斯諦迴歸與最大熵模型
第7章 支持嚮量機
第8章 提升方法
第9章 em算法及其推廣
第10章 隱馬爾可夫模型
第11章 條件隨機場
第12章 統計學習方法總結
附錄a 梯度下降法
附錄b 牛頓法和擬牛頓法
附錄c 拉格朗日對偶性
索引

《深度重塑：現代思維的基石》 序言 在這個信息爆炸、變革加速的時代，我們每個人都仿佛置身於一個不斷湧動的洪流之中。傳統認知模式與新興觀念交織，舊的框架在新的現實麵前顯得愈發捉襟見肘。如何在紛繁復雜的世界中找到清晰的脈絡？如何構建一套能夠應對未來挑戰的思維體係？《深度重塑：現代思維的基石》正是在這樣的時代背景下應運而生，它並非一本提供速成技巧的“秘籍”，而是一次對我們認知底層邏輯的深刻探索與重塑。本書旨在幫助讀者剝離錶象，直達事物的本質，從而培養一種更具穿透力、更具韌性、也更具創造力的思考方式，為個人成長、事業發展以及社會進步奠定堅實的基礎。 第一章：破除思維的枷鎖——認知偏差的陷阱與洞察 我們所謂的“理性”思考，往往並非純粹無暇。人類大腦在進化的過程中，形成瞭一係列為瞭提高效率而産生的“捷徑”，這些捷徑在某些情境下是生存的利器，但在現代復雜的認知環境中，卻可能成為我們判斷失誤的根源——也就是認知偏差。本章將深入剖析那些潛伏在我們思維深處的“慣性錯誤”，例如： 確認偏差（Confirmation Bias）：我們傾嚮於尋找、解釋和迴憶那些支持我們既有信念的信息，而忽略那些與之相悖的證據。這導緻我們固步自封，難以接受新觀點，甚至在錯誤的方嚮上越走越遠。我們將通過具體的案例，如科學研究的誤讀、社交媒體信息的過濾，來揭示確認偏差的強大影響力，並探討如何有意識地去質疑和挑戰自己的固有認知，主動尋求多元化的信息源。 錨定效應（Anchoring Bias）：第一個接收到的信息往往會成為我們後續判斷的“錨點”，即便這個信息並不準確，也會極大地影響我們的決策。本書將解析在談判、定價、甚至日常消費中，錨定效應如何被巧妙運用，並提供識彆和規避其影響的方法，例如在做重要決策前，有意識地設定多個參考點，或在獲取信息時，先不急於形成初步判斷。 可用性啓發（Availability Heuristic）：我們傾嚮於根據信息在我們記憶中的容易程度來判斷事件發生的頻率或概率。例如，當我們看到媒體大量報道某個危險事件時，就會高估其發生的可能性。本章將分析媒體呈現方式對我們認知的影響，以及如何通過數據和統計來更客觀地評估風險，而不是被生動但罕見的個例所左右。 從眾心理（Bandwagon Effect）：當周圍的人都持有某種觀點或行為時，我們更容易傾嚮於隨波逐流，即使內心並不認同。本書將追溯從眾心理的社會根源，並在個人層麵提供對抗這種壓力的策略，例如培養獨立思考的能力，敢於對大多數人的觀點提齣質疑，並勇於錶達自己的真實想法。 幸存者偏差（Survivorship Bias）：我們更容易關注那些“幸存”下來的成功案例，而忽略瞭大量失敗的案例，從而得齣錯誤的結論。我們將通過曆史事件、商業分析，甚至個人成長故事，來展現幸存者偏差如何扭麯我們的對成功的理解，並強調學習“失敗”的重要性。 通過對這些常見認知偏差的詳細闡釋和實例分析，讀者將能更清晰地認識到自身思維的局限性，並掌握一套自我審視和糾錯的工具，從而在信息洪流中保持清醒，做齣更明智的判斷。 第二章：構建思維的框架——係統化思考的力量 世界並非孤立元素的簡單集閤，而是相互關聯、相互作用的復雜係統。《深度重塑》認為，有效的思維必須具備係統化的視角，能夠看到事物之間的聯係、因果關係以及動態變化。本章將引導讀者構建和運用一係列強大的思維框架，以應對復雜性： 因果鏈與反饋迴路：綫性思維往往隻能看到“A導緻B”的簡單關係，而係統化思考則要求我們追溯“A為何發生”、“B又會帶來什麼影響”，甚至識彆齣“B反過來又會影響A”的反饋迴路。本書將通過解釋正反饋（Amplifying feedback）和負反饋（Balancing feedback）的概念，幫助讀者理解係統是如何自我強化或自我調節的。我們將以氣候變化、經濟周期、企業增長等案例，展示如何通過繪製因果圖（Causal loop diagrams）來理解復雜係統的動態。 多角度審視與全局觀：任何問題或現象都存在不同的側麵，從不同利益相關者、不同學科視角、不同時間尺度去觀察，纔能獲得更全麵的認識。本書將教授讀者如何主動跳齣舒適區，從“局內人”轉變為“局外人”，甚至從“觀察者”轉變為“參與者”，去理解不同立場的閤理性。我們將探討如何通過角色扮演、情景模擬等方式，來訓練自己具備更強的全局觀和同理心。 邊界思考與係統邊界的彈性：理解一個係統，必須明確其邊界。但同時，係統的邊界並非一成不變，它會隨著環境的變化而擴張或收縮。本章將引導讀者思考：我們所定義的“問題”的邊界在哪裏？我們所研究的“市場”的邊界在哪裏？這個邊界是清晰的還是模糊的？如何纔能更有效地在係統內部與外部進行互動？我們將通過分析組織架構、生態係統等範例，來強調對係統邊界的動態理解。 情境分析與非綫性關係：許多現代問題並非簡單的綫性關係可以解釋，一個微小的變化可能導緻巨大的後果（蝴蝶效應），而某些重要的因素可能在不同情境下發揮完全不同的作用。本書將通過混沌理論（Chaos theory）的簡單介紹，以及對“臨界點”（Tipping points）的分析，來幫助讀者理解和預測復雜係統中的非綫性行為，並指導讀者在分析問題時，充分考慮其所處的情境。 模型思維與類比推理：我們藉助模型來簡化和理解世界，但模型本身具有局限性。係統化思考要求我們理解模型的假設，並知道何時一個模型不再適用。本章將介紹多種思維模型，例如“杠杆點”（Leverage points）理論，用於識彆係統中能夠産生最大影響力的關鍵點；“第一性原理”（First principles）思考法，用於打破固有模式，從根本上解決問題。同時，我們將強調類比推理在理解新事物時的作用，並提醒讀者警惕過度類比帶來的誤導。 通過掌握係統化思考的工具和方法，讀者將能夠從零散的信息中抽絲剝繭，看到事物之間隱藏的深刻聯係，從而更有效地分析問題，預測趨勢，並做齣更具前瞻性的決策。 第三章：洞見本質的利器——批判性思維的實踐 批判性思維並非是挑剔或質疑一切，而是一種主動、審慎、客觀地評估信息、論證和結論的過程。《深度重塑》認為，批判性思維是構建深度理解的基石，它幫助我們區分真僞，辨彆優劣，形成獨立判斷。本章將從實踐層麵，深入淺齣地講解批判性思維的核心要素： 論證的解構與評估：無論是學術論文、新聞報道，還是日常對話，都包含著各種論證。批判性思維要求我們能夠清晰地識彆論證的前提（Premises）和結論（Conclusion），並評估前提的真僞（Truthfulness）以及前提與結論之間的邏輯關聯（Logical connection）。本書將介紹常見的邏輯謬誤，如“人身攻擊”（Ad hominem）、“滑坡謬誤”（Slippery slope）、“稻草人謬誤”（Straw man）等，並通過大量案例，讓讀者學會“拆解”論證，找齣其中的漏洞。 假設的識彆與挑戰：所有論證都建立在一些未明言的假設之上。批判性思維的關鍵在於識彆這些潛在的假設，並評估其是否閤理。本章將引導讀者學會“反嚮思考”，問自己：“如果這個假設不成立，結論還會成立嗎？”我們將通過廣告營銷、政策辯論等案例，展示如何通過挑戰核心假設來揭示論證的脆弱性。 證據的質量與可靠性：信息來源的可靠性、證據的類型（如軼事證據、統計證據、專傢證言）以及證據的充分性，都是評估論證質量的關鍵。本書將指導讀者如何審慎地評估證據的來源，警惕“選擇性呈現”的證據，並理解不同類型證據的優缺點。我們將討論如何區分“相關性”與“因果性”，避免“同時發生”不等於“有因果關係”的錯誤。 偏見的辨識與中和：正如第一章所述，認知偏差是理解的重要障礙。批判性思維需要我們持續地審視自身和他人可能存在的偏見，並努力將其對判斷的影響降至最低。本書將教授讀者識彆各種形式的偏見，例如“事後諸葛亮”（Hindsight bias）、“過度自信”（Overconfidence bias），並提供對抗這些偏見的方法，例如采用“紅隊”（Red team）演練，主動尋找反駁自己觀點的證據。 概念的精確性與定義的清晰：模糊或不精確的概念常常是導緻思維混亂的根源。批判性思維要求我們對所使用的概念有清晰的定義，並能夠辨彆他人的概念是否被濫用或混淆。本章將強調在討論復雜問題時，就關鍵術語達成共識的重要性，並提供工具來分析和澄清概念。 通過掌握批判性思維的工具和實踐方法，讀者將能夠更有效地辨彆信息，避免被誤導，形成更獨立、更深刻的見解，並在麵對復雜問題時，做齣更具建設性的判斷。 第四章：麵嚮未來的思維——創造力與適應性 在快速變化的未來，僅僅掌握分析和判斷的能力是不夠的，我們還需要具備創造力，能夠産生新的想法和解決方案，並擁有高度的適應性，能夠快速學習和調整。本章將探討如何培養麵嚮未來的思維模式： 跨界整閤與知識的融匯：真正的創造力往往源於不同領域知識的碰撞和融閤。本書將鼓勵讀者打破學科壁壘，主動學習不同領域的知識，並在其之間建立聯係。我們將通過發明史、藝術創新等案例，來闡釋跨界整閤的強大力量，並提供實踐性的方法，例如運用“思維導圖”（Mind mapping）來連接不同概念，或者參與跨學科的交流活動。 發散性思維與收斂性思維的結閤：創造力包含兩個重要的階段：發散性思維（Divergent thinking）用於産生大量可能性，而收斂性思維（Convergent thinking）則用於評估和選擇最佳方案。本章將指導讀者如何通過“頭腦風暴”（Brainstorming）、“SCAMPER”等方法來激活發散性思維，並掌握如何運用優先級排序、決策矩陣等工具來有效地收斂思維，將想法轉化為可行的計劃。 從錯誤中學習與迭代式進步：創新往往伴隨著風險和試錯。本書將強調從錯誤中學習的重要性，將其視為成長的催化劑，而非終點。我們將介紹“精益創業”（Lean startup）等強調快速迭代和持續學習的理念，並鼓勵讀者擁抱“不確定性”，將其視為創新的機遇。 情境敏感性與預判能力：未來的不確定性要求我們具備高度的情境敏感性，能夠捕捉到細微的趨勢變化，並對其進行前瞻性預測。本章將探討如何通過“趨勢分析”（Trend analysis）、“場景規劃”（Scenario planning）等方法，來增強我們對未來可能性的感知能力，從而更早地做齣戰略調整。 元認知與自我學習能力：元認知（Metacognition）是指對自己認知過程的認知，即“思考如何思考”。擁有強大的元認知能力，能夠幫助我們更好地監控、評估和調整自己的學習和思考方式。本書將引導讀者反思自己的學習習慣，識彆自己的認知優勢和劣勢，並主動構建“終身學習”的機製，從而在不斷變化的環境中保持競爭力。 結語 《深度重塑：現代思維的基石》提供的是一種看待世界、理解問題、解決挑戰的全新視角。它不是教條，而是一場邀請。邀請讀者踏上自我探索的旅程，挑戰固有的思維模式，構建更堅實的認知框架，最終成為一個更具洞察力、更具創造力、也更具適應性的現代思想者。我們希望，通過本書的閱讀，您能夠真正“重塑”您的思維，讓它成為您駕馭未來、實現夢想最可靠的基石。

評分☆☆☆☆☆

我非常失望於這本書在更新速度和涵蓋範圍上的滯後性。在這個技術日新月異的時代，一本機器學習的權威著作如果不能緊跟最新的研究進展，其價值會迅速貶值。書中對深度學習、生成模型等當前熱點領域的內容涉及得非常有限，即便提及，也停留在幾年前的經典模型階段，對於近年來影響力巨大的Transformer架構、Diffusion Models等關鍵技術，幾乎沒有涉及，或者隻是用瞭一小段話草草帶過，缺乏深度分析。這讓我感覺我手裏拿的不是一本麵嚮未來的工具書，而是一本放在博物館裏的曆史文獻。如果讀者是想瞭解當前工業界和學術界的主流方嚮，這本書完全無法提供所需的視角和知識儲備，讀完之後反而會因為知識的滯後而産生一種“學瞭也白學”的虛無感。它更像是一本停留在上個時代的教材，急需一次徹底的、全麵的現代化重寫。

評分☆☆☆☆☆

對於一個自認為對機器學習領域有一些基礎瞭解的從業者來說，這本書的內容深度實在是不夠讓人信服。它更像是一本麵嚮完全零基礎入門者的“速查手冊”，僅僅是把各種算法的定義和基本公式羅列瞭一遍，缺乏對核心思想和數學推導背後的深層邏輯的挖掘。舉例來說，對於支持嚮量機的對偶問題，它隻是給齣瞭最終的優化目標，卻對如何從原始問題優雅地推導到對偶問題，以及拉格朗日乘子法在其中的關鍵作用一帶而過，讓人總覺得心裏癢癢的，無法形成完整的知識閉環。這種淺嘗輒止的態度，使得讀者在真正遇到復雜工程問題需要對模型進行調整或深入理解時，完全找不到立足點。我期待的是一本能夠挑戰思維、帶領我觸及理論前沿的著作，而不是一本停留在教科書錶麵介紹的材料匯編。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格簡直是讓人抓狂，充滿瞭生硬的翻譯腔和令人費解的專業術語堆砌。很多句子的結構極其冗長和復雜，明明可以用簡單的邏輯關係錶達清楚的概念，卻非要用一長串的從句嵌套起來，讀起來氣喘籲籲，理解起來更是雲裏霧裏。舉例來說，在介紹梯度下降法的收斂性時，作者似乎沉迷於使用晦澀的數學名詞來炫耀自己的學識，而不是真正用清晰的語言引導讀者一步步理解證明的每一步意圖。這使得閱讀過程充滿瞭挫敗感，感覺自己不是在學習知識，而是在努力破譯一份加密電報。對於初學者而言，這種寫作方式無疑是巨大的門檻，而對於有經驗的人來說，它也極大地降低瞭知識獲取的效率。一本好的教材，理應是知識的橋梁，而不是一道難以逾越的語言迷宮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例和配套代碼簡直是敷衍到瞭極點，完全沒有體現齣算法在實際應用中的靈活性和復雜性。幾乎所有舉例都停留在二維平麵上的綫性可分或簡單非綫性問題，使用的“玩具”數據集小到令人發指。當我嘗試將書中所述的理論應用到任何一個稍微復雜一點的實際問題上時，立刻發現書中的描述與現實場景嚴重脫節。比如，在討論正則化時，沒有提供任何關於超參數選擇策略的實戰經驗，也沒有展示L1和L2在特徵稀疏性上産生的真實差異的直觀圖示。配套的程序代碼質量也很低，變量命名隨意，注釋缺失，甚至有些地方直接存在明顯的邏輯錯誤，我不得不花費額外的時間去調試和修正這些錯誤，而不是專注於理解算法本身。這種“紙上談兵”式的教學方式，對於培養實戰能力是毫無幫助的，簡直是對讀者時間的不尊重。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量簡直是災難，拿到手的時候就感覺很不舒服。紙張的質感很粗糙，拿在手裏很容易留下指紋，而且油墨的味道很重，翻閱的時候總覺得不太透氣。更要命的是，很多公式的字體大小不一，有的地方看著很費勁，像是隨便拼湊起來的。圖錶的質量也堪憂，綫條模糊不清，很多關鍵的標注都看不真切，想要仔細研究裏麵的模型結構，光是看圖就得耗費大量的精力去猜測作者到底想錶達什麼。感覺作者或者齣版社在最後的校對環節完全是草草瞭事，對得起讀者花的這份錢嗎？這簡直是對閱讀體驗的一種摺磨，讓人提不起精神去深入學習那些本來就比較燒腦的理論。希望再版的時候能重視一下這些基礎的工藝問題，畢竟內容再好，如果載體讓人無法忍受，也會大大影響學習的效率和心情的。