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[日] 杉山将著许永伟译 著

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• 数据科学
• 可视化
• 模型

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 其他出版社

ISBN：9787115388025

商品编码：1544161350

出版时间：2015-04-01

作  者:(日)杉山将 著；许永伟 译 定  价:49 出 版 社:其他出版社 出版日期:2015年04月01日 页  数:226 装  帧:平装 ISBN:9787115388025 187张图解轻松入门
提供可执行的Matlab程序代码
覆盖机器学习中很经典、用途很广的算法

专业实用：东京大学教授、机器学习专家执笔，浓缩机器学习的关键知识点
图文并茂：187张图示帮助理解，详略得当，为读懂大部头开路。
角度新颖：基于很小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法。
实战导向：配有可执行的MATLAB程序代码，边学习边实践。 ●第I部分  绪  论
●第1章  什么是机器学习 2
●1.1  学习的种类    2
●1.2  机器学习任务的例子    4
●1.3  机器学习的方法    8
●第2章  学习模型 12
●2.1  线性模型    12
●2.2  核模型    15
●2.3  层级模型    17
●第II部分  有监督回归
●第3章  最小二乘学习法 22
●3.1  最小二乘学习法    22
●3.2  最小二乘解的性质    25
●3.3  大规模数据的学习算法    27
●第4章带有约束条件的最小二乘法 31
●4.1  部分空间约束的最小二乘学习法    31
●4.2  ｌ2 约束的最小二乘学习法    33
●4.3  模型选择    37
●第5章  稀疏学习 43
●5.1  ｌ1 约束的最小二乘学习法    43
●部分目录

内容简介

《图解机器学习》用丰富的图示，从很小二乘法出发，对基于很小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。 (日)杉山将 著；许永伟 译 杉山将（作者），1974年生于大阪。东京工业大学计算机工程学博士毕业，现为东京大学教授、日本国立信息学研究所客座教授。主要从事机器学习的理论研究和算法开发，以及在信号和图像处理等方面的应用。2011年获日本信息处理学会长尾真纪念特别奖。著有《统计机器学习》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等。同时也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的译者之一。

《算法探索：洞悉智慧的奥秘》 在这信息爆炸、数据洪流的时代，我们身处一个前所未有的智能变革之中。从智能手机中的个性化推荐，到自动驾驶汽车的精准导航，再到医疗领域的辅助诊断，人工智能正以前所未有的深度和广度渗透到我们生活的方方面面。然而，在这光鲜亮丽的智能图景背后，隐藏着一套套精妙绝伦的算法，它们是驱动这一切智能现象的核心驱动力。 《算法探索：洞悉智慧的奥秘》并非一本简单的技术手册，它是一次深入智慧源头的哲学与实践之旅。本书旨在揭示那些支撑现代人工智能大厦的基石——算法——的本质、原理与演进，带领读者穿越抽象的数学模型，抵达通往智能理解的彼岸。我们相信，理解算法，就是理解智能的语言；掌握算法，就是掌握驱动未来发展的力量。 一部关于“思考”的哲学史与方法论 本书的叙事并非从冰冷的数学公式开始，而是从人类历史上对“思考”的永恒追问出发。远古时期，哲学家们就已在思索，智能是否是一种逻辑推理的必然过程？亚里士多德的形式逻辑，为我们提供了最初的推理框架；莱布尼茨的普遍语言设想，则预示了将思维转化为符号和规则的可能性。这些思想的火花，如同星辰般指引着后人探索更深层次的智能奥秘。 随着科学革命的深入，数学作为一种普适性的语言，成为了表达复杂思想的有力工具。微积分的诞生，使得我们能够描述连续变化的过程；概率论的发展，则让我们得以量化不确定性，并在随机性中寻找规律。这些数学工具的成熟，为构建能够模拟人类决策过程的计算模型奠定了坚实的基础。 布尔代数，这个看似简单的逻辑系统，却成为了计算机科学的基石。通过开关的“开”与“关”，我们得以实现复杂的逻辑运算，而这正是所有数字计算的本质。接着，图灵机的概念，将计算的抽象思想具象化，定义了“可计算”的边界，也预示着机器能够执行任何逻辑可达成的任务。 本书将带领读者回顾这些塑造了我们对智能理解的哲学思想和数学工具，理解它们如何层层递进，最终汇聚成一股强大的力量，催生了现代算法的黎明。我们将探讨，如何将这些抽象的逻辑和数学概念，转化为能够解决实际问题的计算方法。 算法的“生长”：从规则到学习 算法的演进，并非一蹴而就，而是一个从“人工制定规则”到“机器自主学习”的螺旋式上升过程。 规则驱动的智慧： 在早期，算法的主要形式是基于人类专家知识的规则系统。例如，专家系统通过预设大量的“IF-THEN”规则来模仿人类的决策过程。本书将详细解析这类基于规则的系统是如何构建的，它们的优势与局限，以及在特定领域（如早期医疗诊断、语法分析）所发挥的重要作用。我们将深入探讨，如何将模糊的、难以明确表达的领域知识，转化为清晰、可执行的算法逻辑。 搜索与优化： 许多问题本质上是一个搜索空间中的最佳路径或最优解的寻找。从经典的图搜索算法（如Dijkstra算法、A搜索），到组合优化算法（如遗传算法、模拟退火），本书将剖析它们背后的核心思想，以及如何在海量的可能性中高效地找到最优解。我们将探讨，这些算法如何在路径规划、资源调度、问题求解等复杂场景中发挥关键作用。 统计的魔力： 随着数据的增长，统计学成为了理解数据、从中提取信息的重要手段。本书将深入探讨统计模型在算法构建中的地位，包括概率分布、假设检验、回归分析等经典统计工具。我们将理解，如何利用统计学原理，对数据进行建模，预测未来的趋势，或者量化不确定性。 连接的艺术： 神经科学的启发，带来了连接主义的曙光。神经网络，这个模仿生物神经元相互连接的网络结构，成为了现代人工智能的核心技术之一。本书将从最基础的感知机模型开始，逐步深入到多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等复杂结构。我们将详细解析，这些网络如何通过“学习”调整连接的权重，从而识别图像、理解语言、生成内容。 概率图模型的智慧： 在处理不确定性与变量之间复杂关系时，概率图模型展现出强大的能力。本书将介绍贝叶斯网络、马尔可夫链等概念，探讨它们如何有效地表示和推理不确定性知识，并在诸如语音识别、自然语言处理等领域取得巨大成功。 决策树的清晰逻辑： 决策树，以其直观易懂的结构，成为一种重要的分类和回归算法。本书将解析决策树的构建原理，如信息增益、基尼系数等，以及如何通过剪枝技术避免过拟合。我们将理解，决策树如何在数据探索、特征选择等方面提供清晰的决策路径。 算法的“进化”：从静态到动态，从解释到泛化 算法的进步，不仅仅体现在技术的引入，更在于其能力的不断进化，从静态的、可解释的工具，走向动态的、能泛化的智能体。 大规模数据的赋能： 互联网的普及，产生了海量的数据，这些数据为算法的训练提供了前所未有的养料。本书将探讨，如何有效地处理和利用这些大规模数据，以及大规模数据对算法性能的提升作用。 计算能力的飞跃： 图形处理器（GPU）等硬件的发展，极大地提升了计算能力，使得更复杂、更庞大的算法模型得以实现。本书将阐述，计算能力的提升如何与算法的进步相互促进。 强化学习的自主探索： 区别于监督学习和无监督学习，强化学习强调通过与环境的交互来学习最优策略。本书将深入讲解强化学习的基本框架（如马尔可夫决策过程）、核心算法（如Q-learning、策略梯度），以及其在游戏AI、机器人控制等领域的应用。我们将理解，如何让智能体在不断试错中学会做出最优的决策。 无监督学习的洞察力： 在没有明确标签的情况下，无监督学习能够从数据中发现隐藏的模式和结构。本书将介绍聚类、降维（如PCA、t-SNE）、关联规则挖掘等技术，帮助读者理解如何从原始数据中提取有价值的信息。 迁移学习与领域适应： 现实世界中，许多任务缺乏足够的数据。迁移学习允许我们将在一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务，极大地提高了学习效率。本书将探讨迁移学习的各种策略，以及如何在不同领域之间实现知识的迁移。 可解释性与公平性： 随着算法在关键决策领域的广泛应用，对算法的“黑箱”性质的担忧日益增加。本书将探讨提升算法可解释性的方法，以及如何确保算法的公平性，避免偏见和歧视。 算法的“边界”与“未来” 《算法探索：洞悉智慧的奥秘》并非止步于对现有算法的梳理，更将目光投向算法的未来发展方向。 算法的伦理挑战： 随着算法能力的增强，随之而来的伦理问题也愈发凸显。本书将引导读者思考，在人工智能的驱动下，我们将如何面对数据隐私、算法偏见、就业冲击等一系列深刻的社会议题。 通用人工智能的可能性： 当前的算法在特定任务上表现出色，但距离真正意义上的通用人工智能仍有距离。本书将探讨当前研究的热点，如元学习、自监督学习等，以及它们可能为实现更通用的人工智能带来的启示。 人机协作的新模式： 未来并非是机器取代人类，而是人与机器的协同。本书将展望人机协作的各种可能性，以及算法在增强人类能力、提升工作效率方面的作用。 算法的设计哲学： 本书强调，算法的设计不仅仅是技术实现，更是一种对智能本质的理解和对问题的深刻洞察。我们将鼓励读者在学习算法的过程中，培养一种批判性思维和创新精神，成为算法的创造者而非仅仅是使用者。 谁适合阅读这本书？ 《算法探索：洞悉智慧的奥秘》适合所有对智能现象背后的原理感到好奇的人。无论您是计算机科学的初学者，希望建立坚实的算法基础；还是资深的技术专家，寻求对前沿算法的深入理解；抑或是对人工智能的未来充满期待的跨领域学习者，本书都将为您提供一条清晰的路径。 本书的写作风格注重逻辑性和条理性，力求用清晰易懂的语言阐述复杂的概念。在必要的场合，我们将辅以精炼的数学符号和图示，但绝不会让枯燥的公式阻碍您对核心思想的理解。我们将通过大量生动的案例分析，将抽象的算法原理与现实世界的应用场景紧密结合，让您在轻松阅读中，逐渐洞悉智慧的奥秘。 阅读《算法探索：洞悉智慧的奥秘》，您将获得的不仅仅是知识，更是一种对智能本质的深刻认知，一种驾驭未来科技的力量。让我们一起踏上这段激动人心的算法探索之旅，理解算法，就是理解未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑是给那些在机器学习道路上摸索的开发者们带来了一道曙光。它提供了一种全新的视角去理解那些看似高深莫测的算法。作者以一种极具匠心的方式，将枯燥的理论知识与实际应用场景巧妙地结合起来。例如，在介绍支持向量机（SVM）时，他不仅仅停留在高维空间中的超平面概念，而是引入了“最优间隔”和“核技巧”的直观解释，通过几何图形的变换，让我们能够深刻理解SVM是如何在高维空间中找到最佳分类器的。书中每一个算法的讲解，都伴随着精心绘制的插图，这些图并非简单的示意图，而是蕴含着丰富的逻辑和信息，能够帮助读者快速抓住核心要义。更难能可贵的是，作者在讲解过程中，还会穿插一些实际项目中的案例分析，让我们看到这些算法是如何在真实世界的问题中发挥作用的。这种理论与实践并重的风格，极大地提升了学习的效率和趣味性。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会调用库函数的“调包侠”，而是能够真正理解算法的内在机制，并能够根据需求进行调整和优化的开发者。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的引路人，带领我一步步探索机器学习的奇妙世界。作者在知识的呈现上，摒弃了传统的枯燥说教，而是采用了更加生动、直观的方式，将复杂的算法原理“图”出来。我尤其欣赏他在解释梯度下降过程时的描绘，通过一个“下山寻找最低点”的生动比喻，配合下降路径的动态图示，让抽象的数学迭代过程变得栩栩如生。这种“可视化”的处理方式，让我在理解过程中，不再感到困惑和迷茫，而是能够清晰地看到算法是如何一步步优化，最终达到最佳状态。书中对于各种模型的讲解，也并非止步于原理，还会涉及到一些实际的应用案例和优化技巧，这让我能够将所学知识与实际问题联系起来，提升解决实际问题的能力。读完这本书，我感觉自己对机器学习的理解不再停留在表面的概念，而是能够深入到其内在的逻辑和运作机制，这为我未来的学习和研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

一本令人惊叹的技术著作，它像一位经验丰富的老友，娓娓道来那些曾经晦涩难懂的算法原理。我尤其欣赏作者在概念阐释上的独到之处，他并没有简单地罗列公式，而是通过大量生动形象的比喻，将抽象的数学模型具象化，仿佛眼前出现了一个个清晰的画面。比如，在讲解决策树时，他用“一棵不断分叉的决策树”来比喻，清晰地描绘了数据样本是如何在不同特征的作用下被层层筛选，最终归入不同的类别。这种“图解”的精髓贯穿全书，每一个算法的演进过程、每一个参数的调整影响，都被转化为易于理解的图示，这对于我这样非数学专业出身的读者来说，简直是福音。很多时候，只需要看图，就能瞬间领悟那些隐藏在公式背后的逻辑。而且，书中对于算法的适用场景和局限性也做了非常细致的分析，这让我不再是机械地套用模型，而是能够根据实际问题选择最合适的工具，这才是真正的实践能力。读完之后，我对机器学习的整体脉络有了前所未有的清晰认知，不再感到零散和无从下手，仿佛整个领域在我面前豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

这是一部真正意义上的“百科全书式”的机器学习入门指南，但它的“百科”之处在于其独具匠心的可视化呈现，而非枯燥的条目堆砌。作者的功力体现在，他能够将那些复杂到让人头疼的数学模型，通过一系列巧妙的图解，化繁为简，娓娓道来。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，他用“寻找数据最长的轴线”的比喻，配合直观的二维降维示意图，让原本抽象的特征值和特征向量变得一目了然。这种“可视化”的策略，贯穿了整本书的始终，无论是线性回归的拟合过程，还是聚类算法的划分逻辑，都通过精美的图示得到了淋漓尽致的展现。这对于我这样一个视觉型学习者来说，无疑是最有效的学习方式。而且，书中对于每一个算法的优缺点、适用场景的分析也非常到位，这使得我在学习过程中，能够更有目的地去理解和掌握。这本书让我深刻体会到，理解一个概念，远比死记硬背公式来得重要和有效。

评分☆☆☆☆☆

阅读此书的过程，就像是在一次穿越机器学习迷宫的奇幻旅程。作者以其独到的叙述方式，将那些曾经令我望而却步的复杂概念，变得触手可及。他善于运用类比和故事化的语言，让冰冷的数学公式焕发出生命力。我尤其喜欢他处理卷积神经网络（CNN）的章节，他将图像的卷积过程比作“在图像上滑动的放大镜”，形象地展示了特征是如何被提取出来的。同时，他还通过精美的图示，清晰地描绘了不同层级的神经网络是如何协同工作，从低级特征到高级语义的逐步构建。这种“眼见为实”的学习方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我能够沉浸其中，享受理解的乐趣。书中对于深度学习模型的讲解，也并非止步于理论，而是延伸到了模型的优化、正则化以及一些常见的攻击与防御策略，这使得我们的理解更加全面和深入。读完这本书，我对深度学习的理解不再停留在浅层，而是能够触及到其核心的运作机制，这对于我未来进行更复杂的模型设计和应用，打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

开的发票没有运费。。。其他都还好

评分☆☆☆☆☆

还没抽时间看，不打请假

评分☆☆☆☆☆

质量可以，发货速度快，正版

评分☆☆☆☆☆

收到了两本是怎么回事

评分☆☆☆☆☆

小巧简单

评分☆☆☆☆☆

还没抽时间看，不打请假

评分☆☆☆☆☆

没有塑封，看着像是别人的退货。。。

评分☆☆☆☆☆

挺好的，老公要求的，肯定有用