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[日] 杉山將著許永偉譯 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 算法
• 數據挖掘
• Python
• 圖解
• 入門
• 人工智能
• 數據科學
• 可視化
• 模型

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 其他齣版社

ISBN：9787115388025

商品編碼：1544161350

齣版時間：2015-04-01

作  者:(日)杉山將 著；許永偉 譯 定  價:49 齣 版 社:其他齣版社 齣版日期:2015年04月01日 頁  數:226 裝  幀:平裝 ISBN:9787115388025 187張圖解輕鬆入門
提供可執行的Matlab程序代碼
覆蓋機器學習中很經典、用途很廣的算法

專業實用：東京大學教授、機器學習專傢執筆，濃縮機器學習的關鍵知識點
圖文並茂：187張圖示幫助理解，詳略得當，為讀懂大部頭開路。
角度新穎：基於很小二乘法講解各種有監督學習的迴歸和分類算法，以及無監督學習算法。
實戰導嚮：配有可執行的MATLAB程序代碼，邊學習邊實踐。 ●第I部分  緒  論
●第1章  什麼是機器學習 2
●1.1  學習的種類    2
●1.2  機器學習任務的例子    4
●1.3  機器學習的方法    8
●第2章  學習模型 12
●2.1  綫性模型    12
●2.2  核模型    15
●2.3  層級模型    17
●第II部分  有監督迴歸
●第3章  最小二乘學習法 22
●3.1  最小二乘學習法    22
●3.2  最小二乘解的性質    25
●3.3  大規模數據的學習算法    27
●第4章帶有約束條件的最小二乘法 31
●4.1  部分空間約束的最小二乘學習法    31
●4.2  ｌ2 約束的最小二乘學習法    33
●4.3  模型選擇    37
●第5章  稀疏學習 43
●5.1  ｌ1 約束的最小二乘學習法    43
●部分目錄

內容簡介

《圖解機器學習》用豐富的圖示，從很小二乘法齣發，對基於很小二乘法實現的各種機器學習算法進行瞭詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹瞭機器學習領域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分彆介紹瞭各種有監督的迴歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹瞭各種無監督學習算法；第Ⅴ部分介紹瞭機器學習領域中的新興算法。書中大部分算法都有相應的MATLAB程序源代碼，可以用來進行簡單的測試。 (日)杉山將 著；許永偉 譯 杉山將（作者），1974年生於大阪。東京工業大學計算機工程學博士畢業，現為東京大學教授、日本國立信息學研究所客座教授。主要從事機器學習的理論研究和算法開發，以及在信號和圖像處理等方麵的應用。2011年獲日本信息處理學會長尾真紀念特彆奬。著有《統計機器學習》、Density Ratio Estimation in Machine Learning等。同時也是Pattern Recognition and Machine Learning日文版的譯者之一。

《算法探索：洞悉智慧的奧秘》 在這信息爆炸、數據洪流的時代，我們身處一個前所未有的智能變革之中。從智能手機中的個性化推薦，到自動駕駛汽車的精準導航，再到醫療領域的輔助診斷，人工智能正以前所未有的深度和廣度滲透到我們生活的方方麵麵。然而，在這光鮮亮麗的智能圖景背後，隱藏著一套套精妙絕倫的算法，它們是驅動這一切智能現象的核心驅動力。 《算法探索：洞悉智慧的奧秘》並非一本簡單的技術手冊，它是一次深入智慧源頭的哲學與實踐之旅。本書旨在揭示那些支撐現代人工智能大廈的基石——算法——的本質、原理與演進，帶領讀者穿越抽象的數學模型，抵達通往智能理解的彼岸。我們相信，理解算法，就是理解智能的語言；掌握算法，就是掌握驅動未來發展的力量。 一部關於“思考”的哲學史與方法論 本書的敘事並非從冰冷的數學公式開始，而是從人類曆史上對“思考”的永恒追問齣發。遠古時期，哲學傢們就已在思索，智能是否是一種邏輯推理的必然過程？亞裏士多德的形式邏輯，為我們提供瞭最初的推理框架；萊布尼茨的普遍語言設想，則預示瞭將思維轉化為符號和規則的可能性。這些思想的火花，如同星辰般指引著後人探索更深層次的智能奧秘。 隨著科學革命的深入，數學作為一種普適性的語言，成為瞭錶達復雜思想的有力工具。微積分的誕生，使得我們能夠描述連續變化的過程；概率論的發展，則讓我們得以量化不確定性，並在隨機性中尋找規律。這些數學工具的成熟，為構建能夠模擬人類決策過程的計算模型奠定瞭堅實的基礎。 布爾代數，這個看似簡單的邏輯係統，卻成為瞭計算機科學的基石。通過開關的“開”與“關”，我們得以實現復雜的邏輯運算，而這正是所有數字計算的本質。接著，圖靈機的概念，將計算的抽象思想具象化，定義瞭“可計算”的邊界，也預示著機器能夠執行任何邏輯可達成的任務。 本書將帶領讀者迴顧這些塑造瞭我們對智能理解的哲學思想和數學工具，理解它們如何層層遞進，最終匯聚成一股強大的力量，催生瞭現代算法的黎明。我們將探討，如何將這些抽象的邏輯和數學概念，轉化為能夠解決實際問題的計算方法。 算法的“生長”：從規則到學習 算法的演進，並非一蹴而就，而是一個從“人工製定規則”到“機器自主學習”的螺鏇式上升過程。 規則驅動的智慧： 在早期，算法的主要形式是基於人類專傢知識的規則係統。例如，專傢係統通過預設大量的“IF-THEN”規則來模仿人類的決策過程。本書將詳細解析這類基於規則的係統是如何構建的，它們的優勢與局限，以及在特定領域（如早期醫療診斷、語法分析）所發揮的重要作用。我們將深入探討，如何將模糊的、難以明確錶達的領域知識，轉化為清晰、可執行的算法邏輯。 搜索與優化： 許多問題本質上是一個搜索空間中的最佳路徑或最優解的尋找。從經典的圖搜索算法（如Dijkstra算法、A搜索），到組閤優化算法（如遺傳算法、模擬退火），本書將剖析它們背後的核心思想，以及如何在海量的可能性中高效地找到最優解。我們將探討，這些算法如何在路徑規劃、資源調度、問題求解等復雜場景中發揮關鍵作用。 統計的魔力： 隨著數據的增長，統計學成為瞭理解數據、從中提取信息的重要手段。本書將深入探討統計模型在算法構建中的地位，包括概率分布、假設檢驗、迴歸分析等經典統計工具。我們將理解，如何利用統計學原理，對數據進行建模，預測未來的趨勢，或者量化不確定性。 連接的藝術： 神經科學的啓發，帶來瞭連接主義的曙光。神經網絡，這個模仿生物神經元相互連接的網絡結構，成為瞭現代人工智能的核心技術之一。本書將從最基礎的感知機模型開始，逐步深入到多層感知機、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等復雜結構。我們將詳細解析，這些網絡如何通過“學習”調整連接的權重，從而識彆圖像、理解語言、生成內容。 概率圖模型的智慧： 在處理不確定性與變量之間復雜關係時，概率圖模型展現齣強大的能力。本書將介紹貝葉斯網絡、馬爾可夫鏈等概念，探討它們如何有效地錶示和推理不確定性知識，並在諸如語音識彆、自然語言處理等領域取得巨大成功。 決策樹的清晰邏輯： 決策樹，以其直觀易懂的結構，成為一種重要的分類和迴歸算法。本書將解析決策樹的構建原理，如信息增益、基尼係數等，以及如何通過剪枝技術避免過擬閤。我們將理解，決策樹如何在數據探索、特徵選擇等方麵提供清晰的決策路徑。 算法的“進化”：從靜態到動態，從解釋到泛化 算法的進步，不僅僅體現在技術的引入，更在於其能力的不斷進化，從靜態的、可解釋的工具，走嚮動態的、能泛化的智能體。 大規模數據的賦能： 互聯網的普及，産生瞭海量的數據，這些數據為算法的訓練提供瞭前所未有的養料。本書將探討，如何有效地處理和利用這些大規模數據，以及大規模數據對算法性能的提升作用。 計算能力的飛躍： 圖形處理器（GPU）等硬件的發展，極大地提升瞭計算能力，使得更復雜、更龐大的算法模型得以實現。本書將闡述，計算能力的提升如何與算法的進步相互促進。 強化學習的自主探索： 區彆於監督學習和無監督學習，強化學習強調通過與環境的交互來學習最優策略。本書將深入講解強化學習的基本框架（如馬爾可夫決策過程）、核心算法（如Q-learning、策略梯度），以及其在遊戲AI、機器人控製等領域的應用。我們將理解，如何讓智能體在不斷試錯中學會做齣最優的決策。 無監督學習的洞察力： 在沒有明確標簽的情況下，無監督學習能夠從數據中發現隱藏的模式和結構。本書將介紹聚類、降維（如PCA、t-SNE）、關聯規則挖掘等技術，幫助讀者理解如何從原始數據中提取有價值的信息。 遷移學習與領域適應： 現實世界中，許多任務缺乏足夠的數據。遷移學習允許我們將在一個任務上學到的知識應用於另一個相關任務，極大地提高瞭學習效率。本書將探討遷移學習的各種策略，以及如何在不同領域之間實現知識的遷移。 可解釋性與公平性： 隨著算法在關鍵決策領域的廣泛應用，對算法的“黑箱”性質的擔憂日益增加。本書將探討提升算法可解釋性的方法，以及如何確保算法的公平性，避免偏見和歧視。 算法的“邊界”與“未來” 《算法探索：洞悉智慧的奧秘》並非止步於對現有算法的梳理，更將目光投嚮算法的未來發展方嚮。 算法的倫理挑戰： 隨著算法能力的增強，隨之而來的倫理問題也愈發凸顯。本書將引導讀者思考，在人工智能的驅動下，我們將如何麵對數據隱私、算法偏見、就業衝擊等一係列深刻的社會議題。 通用人工智能的可能性： 當前的算法在特定任務上錶現齣色，但距離真正意義上的通用人工智能仍有距離。本書將探討當前研究的熱點，如元學習、自監督學習等，以及它們可能為實現更通用的人工智能帶來的啓示。 人機協作的新模式： 未來並非是機器取代人類，而是人與機器的協同。本書將展望人機協作的各種可能性，以及算法在增強人類能力、提升工作效率方麵的作用。 算法的設計哲學： 本書強調，算法的設計不僅僅是技術實現，更是一種對智能本質的理解和對問題的深刻洞察。我們將鼓勵讀者在學習算法的過程中，培養一種批判性思維和創新精神，成為算法的創造者而非僅僅是使用者。 誰適閤閱讀這本書？ 《算法探索：洞悉智慧的奧秘》適閤所有對智能現象背後的原理感到好奇的人。無論您是計算機科學的初學者，希望建立堅實的算法基礎；還是資深的技術專傢，尋求對前沿算法的深入理解；抑或是對人工智能的未來充滿期待的跨領域學習者，本書都將為您提供一條清晰的路徑。 本書的寫作風格注重邏輯性和條理性，力求用清晰易懂的語言闡述復雜的概念。在必要的場閤，我們將輔以精煉的數學符號和圖示，但絕不會讓枯燥的公式阻礙您對核心思想的理解。我們將通過大量生動的案例分析，將抽象的算法原理與現實世界的應用場景緊密結閤，讓您在輕鬆閱讀中，逐漸洞悉智慧的奧秘。 閱讀《算法探索：洞悉智慧的奧秘》，您將獲得的不僅僅是知識，更是一種對智能本質的深刻認知，一種駕馭未來科技的力量。讓我們一起踏上這段激動人心的算法探索之旅，理解算法，就是理解未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是給那些在機器學習道路上摸索的開發者們帶來瞭一道曙光。它提供瞭一種全新的視角去理解那些看似高深莫測的算法。作者以一種極具匠心的方式，將枯燥的理論知識與實際應用場景巧妙地結閤起來。例如，在介紹支持嚮量機（SVM）時，他不僅僅停留在高維空間中的超平麵概念，而是引入瞭“最優間隔”和“核技巧”的直觀解釋，通過幾何圖形的變換，讓我們能夠深刻理解SVM是如何在高維空間中找到最佳分類器的。書中每一個算法的講解，都伴隨著精心繪製的插圖，這些圖並非簡單的示意圖，而是蘊含著豐富的邏輯和信息，能夠幫助讀者快速抓住核心要義。更難能可貴的是，作者在講解過程中，還會穿插一些實際項目中的案例分析，讓我們看到這些算法是如何在真實世界的問題中發揮作用的。這種理論與實踐並重的風格，極大地提升瞭學習的效率和趣味性。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻會調用庫函數的“調包俠”，而是能夠真正理解算法的內在機製，並能夠根據需求進行調整和優化的開發者。

評分☆☆☆☆☆

這是一部真正意義上的“百科全書式”的機器學習入門指南，但它的“百科”之處在於其獨具匠心的可視化呈現，而非枯燥的條目堆砌。作者的功力體現在，他能夠將那些復雜到讓人頭疼的數學模型，通過一係列巧妙的圖解，化繁為簡，娓娓道來。例如，在講解主成分分析（PCA）時，他用“尋找數據最長的軸綫”的比喻，配閤直觀的二維降維示意圖，讓原本抽象的特徵值和特徵嚮量變得一目瞭然。這種“可視化”的策略，貫穿瞭整本書的始終，無論是綫性迴歸的擬閤過程，還是聚類算法的劃分邏輯，都通過精美的圖示得到瞭淋灕盡緻的展現。這對於我這樣一個視覺型學習者來說，無疑是最有效的學習方式。而且，書中對於每一個算法的優缺點、適用場景的分析也非常到位，這使得我在學習過程中，能夠更有目的地去理解和掌握。這本書讓我深刻體會到，理解一個概念，遠比死記硬背公式來得重要和有效。

評分☆☆☆☆☆

一本令人驚嘆的技術著作，它像一位經驗豐富的老友，娓娓道來那些曾經晦澀難懂的算法原理。我尤其欣賞作者在概念闡釋上的獨到之處，他並沒有簡單地羅列公式，而是通過大量生動形象的比喻，將抽象的數學模型具象化，仿佛眼前齣現瞭一個個清晰的畫麵。比如，在講解決策樹時，他用“一棵不斷分叉的決策樹”來比喻，清晰地描繪瞭數據樣本是如何在不同特徵的作用下被層層篩選，最終歸入不同的類彆。這種“圖解”的精髓貫穿全書，每一個算法的演進過程、每一個參數的調整影響，都被轉化為易於理解的圖示，這對於我這樣非數學專業齣身的讀者來說，簡直是福音。很多時候，隻需要看圖，就能瞬間領悟那些隱藏在公式背後的邏輯。而且，書中對於算法的適用場景和局限性也做瞭非常細緻的分析，這讓我不再是機械地套用模型，而是能夠根據實際問題選擇最閤適的工具，這纔是真正的實踐能力。讀完之後，我對機器學習的整體脈絡有瞭前所未有的清晰認知，不再感到零散和無從下手，仿佛整個領域在我麵前豁然開朗。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位經驗豐富的引路人，帶領我一步步探索機器學習的奇妙世界。作者在知識的呈現上，摒棄瞭傳統的枯燥說教，而是采用瞭更加生動、直觀的方式，將復雜的算法原理“圖”齣來。我尤其欣賞他在解釋梯度下降過程時的描繪，通過一個“下山尋找最低點”的生動比喻，配閤下降路徑的動態圖示，讓抽象的數學迭代過程變得栩栩如生。這種“可視化”的處理方式，讓我在理解過程中，不再感到睏惑和迷茫，而是能夠清晰地看到算法是如何一步步優化，最終達到最佳狀態。書中對於各種模型的講解，也並非止步於原理，還會涉及到一些實際的應用案例和優化技巧，這讓我能夠將所學知識與實際問題聯係起來，提升解決實際問題的能力。讀完這本書，我感覺自己對機器學習的理解不再停留在錶麵的概念，而是能夠深入到其內在的邏輯和運作機製，這為我未來的學習和研究奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

閱讀此書的過程，就像是在一次穿越機器學習迷宮的奇幻旅程。作者以其獨到的敘述方式，將那些曾經令我望而卻步的復雜概念，變得觸手可及。他善於運用類比和故事化的語言，讓冰冷的數學公式煥發齣生命力。我尤其喜歡他處理捲積神經網絡（CNN）的章節，他將圖像的捲積過程比作“在圖像上滑動的放大鏡”，形象地展示瞭特徵是如何被提取齣來的。同時，他還通過精美的圖示，清晰地描繪瞭不同層級的神經網絡是如何協同工作，從低級特徵到高級語義的逐步構建。這種“眼見為實”的學習方式，極大地激發瞭我的學習興趣，讓我能夠沉浸其中，享受理解的樂趣。書中對於深度學習模型的講解，也並非止步於理論，而是延伸到瞭模型的優化、正則化以及一些常見的攻擊與防禦策略，這使得我們的理解更加全麵和深入。讀完這本書，我對深度學習的理解不再停留在淺層，而是能夠觸及到其核心的運作機製，這對於我未來進行更復雜的模型設計和應用，打下瞭堅實的基礎。

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非常不錯的購物體驗，送貨挺快的

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貨收到瞭，物流速度挺快的

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簡單，易懂，實例經典

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書本身沒什麼問題，換貨又麻煩，就忍瞭吧。

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好評，內容還沒看，希望看得懂，希望用得瞭

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這本書挺好的，講解比較係統

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這本書挺好的，講解比較係統