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林大貴 著

圖書標籤:

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• Keras
• 深度學習
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• 實踐
• 應用
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• 神經網絡
• Python
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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302493020

商品編碼：25467734659

齣版時間：2018-02-01

機器學習的黎明：開啓智能世界的大門 在信息爆炸的時代，數據如潮水般湧來，如何從海量數據中挖掘價值，讓機器“理解”世界，已成為一項顛覆性的技術革命。從圖像識彆、自然語言處理到自動駕駛、智能醫療，人工智能（AI）正以驚人的速度滲透到我們生活的方方麵麵，重塑著産業格局，也深刻改變著人類的生活方式。這場由數據驅動的智能浪潮，其核心驅動力便是機器學習，而機器學習的強大工具與框架，正引領我們步入一個前所未有的智能新紀元。 本書並非聚焦於某個特定框架的使用指南，而是旨在為讀者構建一個紮實的機器學習理論基礎，並輔以精心設計的實踐案例，讓您能夠深刻理解機器學習的本質，掌握解決實際問題的核心方法。我們將一起探索人工智能的核心奧秘，領略算法的魅力，並學會如何運用這些力量來創造更智能、更高效的未來。 第一部分：機器學習的基石——理解智能的底層邏輯 本部分我們將從最基礎的概念入手，逐步深入，為您的機器學習之旅打下堅實的基礎。 什麼是機器學習？ 我們將首先闡釋機器學習與傳統編程的根本區彆。傳統編程需要人類明確告知機器“如何做”，而機器學習則讓機器通過“學習”數據來發現規律，自行完成任務。 我們會深入探討機器學習的幾種主要範式：監督學習、無監督學習和強化學習。 監督學習：就像一位經驗豐富的老師，通過帶有“正確答案”（標簽）的數據來指導機器進行學習。我們將介紹分類（如識彆貓狗圖片）和迴歸（如預測房價）等典型應用場景，並分析其背後的數學原理。 無監督學習：如同一個好奇的孩子，在沒有明確指導的情況下，主動探索數據中的隱藏結構和模式。我們將講解聚類（如用戶分群）和降維（如特徵壓縮）等技術，幫助您理解如何從無標簽數據中提取有價值的信息。 強化學習：模擬生物學習過程，讓智能體在與環境的交互中，通過試錯和奬勵機製來學習最優策略。我們將介紹其基本概念，並展望其在遊戲AI、機器人控製等領域的廣闊前景。 數據——機器學習的血液 高質量的數據是訓練優秀模型的前提。我們將深入探討數據預處理的關鍵環節： 數據收集與清洗：如何有效地收集數據，並處理缺失值、異常值、重復值等問題，確保數據的準確性和完整性。 特徵工程：如何將原始數據轉化為模型能夠理解和利用的特徵。這包括特徵選擇（挑選最相關的特徵）、特徵提取（創建新特徵）以及特徵縮放（規範化數據尺度），它們對模型的性能有著至關重要的影響。 數據劃分：理解訓練集、驗證集和測試集的作用，以及如何閤理劃分數據，避免模型過擬閤或欠擬閤，從而確保模型在未見過的數據上也能有良好的錶現。 模型評估——衡量智能的標尺 模型訓練完成後，如何客觀地評估其性能？我們將詳細介紹各種評估指標： 分類模型的評估：準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值，我們將逐一剖析它們的含義和適用場景，讓您能更全麵地理解模型的分類能力。 迴歸模型的評估：均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定係數（R²），我們將講解如何利用這些指標來衡量模型預測的準確度。 模型泛化能力：理解過擬閤和欠擬閤的概念，以及如何通過交叉驗證等技術來評估模型的泛化能力，確保模型在實際應用中穩定可靠。 第二部分：經典機器學習算法剖析——構建智能的積木塊 本部分將帶領您深入理解一係列經典且強大的機器學習算法，它們是構建復雜智能係統的基石。 綫性模型傢族：從簡到繁的迴歸與分類 綫性迴歸：作為最基礎的模型，我們將詳細解釋其原理，以及如何通過梯度下降等優化算法來求解最優參數，並介紹其在預測連續值場景的應用。 邏輯迴歸：雖然名字帶有“迴歸”，但它實際上是一個強大的分類器。我們將深入理解其Sigmoid函數的工作原理，以及如何將其應用於二分類問題。 支持嚮量機（SVM）：一種強大且靈活的分類算法，我們將探討其核技巧（Kernel Trick）的思想，如何將數據映射到高維空間以實現綫性可分，並理解其在高維數據和復雜分類任務中的優勢。 樹模型與集成學習：強大的決策者與協作網絡 決策樹：一種直觀易懂的模型，模擬人類的決策過程，我們將介紹其信息增益、基尼不純度等劃分標準，並分析其在解決分類和迴歸問題中的應用。 集成學習：將多個弱學習器組閤成一個強學習器的強大技術。我們將深入講解： Bagging（裝袋法）：如隨機森林（Random Forest），通過並行訓練多個決策樹並投票決定結果，有效降低過擬閤風險，提高模型魯棒性。 Boosting（提升法）：如AdaBoost和Gradient Boosting，通過串行訓練模型，讓後續模型關注前一模型齣錯的樣本，逐步提升整體性能。我們將重點解析梯度提升樹（Gradient Boosting Trees），以及其衍生齣的如XGBoost、LightGBM等更高效的實現。 基於距離的算法：尋找相似性的力量 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）：一種簡單直觀的非參數算法，根據樣本之間的距離來判斷其類彆或預測其值，我們將分析其在分類和迴歸中的應用，以及距離度量方式的選擇。 概率模型：理解不確定性與推理 樸素貝葉斯（Naive Bayes）：基於貝葉斯定理，假設特徵之間相互獨立，在文本分類等領域錶現齣色，我們將解析其概率計算過程。 第三部分：深入洞察——理解模型的內部運作 本部分我們將進一步探討模型訓練、優化以及如何理解模型決策過程。 優化算法：讓模型不斷進步的驅動力 梯度下降：機器學習模型訓練的核心過程，我們將詳細解釋其原理，包括批量梯度下降、隨機梯度下降和Mini-batch梯度下降，以及學習率的設置對模型收斂速度和性能的影響。 更高級的優化器：介紹Adam、RMSprop等動量優化器，以及它們如何加速模型訓練並更好地處理局部最小值。 正則化技術：防止模型“偷懶”或“死記硬背” L1和L2正則化：理解正則化項如何添加到損失函數中，以約束模型復雜度，防止過擬閤。我們將詳細解釋它們的作用機製，以及如何影響模型參數。 Dropout：一種在神經網絡中常用的正則化技術，在訓練過程中隨機“丟棄”一部分神經元，迫使網絡學習更魯棒的特徵。 模型可解釋性：理解“為什麼” 為什麼模型會做齣這樣的預測？我們將探討一些模型可解釋性的方法，例如特徵重要性分析，幫助您理解模型的決策邏輯，建立對模型的信任。 第四部分：實踐齣真知——案例驅動的學習 理論知識的學習離不開實踐的檢驗。本部分將通過一係列精心設計的實際應用案例，將前麵學到的理論知識融會貫通。 案例一：情感分析——洞察文本背後的情緒 我們將利用文本數據，構建模型來判斷一段文字錶達的是積極、消極還是中立的情感。這涉及到文本的預處理、詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等特徵錶示方法，以及將邏輯迴歸、樸素貝葉斯等分類器應用於文本分類任務。 案例二：房價預測——從數據中估算價值 我們將利用房屋的各種特徵（如麵積、位置、房齡等）來預測其售價。這將是一個典型的迴歸問題，我們會涉及特徵工程、綫性迴歸、嶺迴歸（Ridge Regression）等模型，以及模型評估指標的實際應用。 案例三：圖像分類——讓機器“看懂”世界 我們將從一個入門級的圖像分類任務開始，例如識彆貓狗圖片。雖然本書不直接深入深度學習的捲積神經網絡，但我們將介紹圖像數據的基本處理方式，以及如何利用一些淺層模型（如支持嚮量機）結閤提取的特徵來完成簡單的圖像分類任務，為後續深入學習打下基礎。 案例四：客戶分群——挖掘潛在價值 我們將利用客戶的購買行為、瀏覽記錄等數據，通過無監督學習的聚類算法（如K-Means）來將客戶分成不同的群體，從而更好地理解客戶需求，進行精準營銷。 學習展望：人工智能的未來之路 本書的學習將為您打開一扇通往人工智能廣闊世界的大門。通過掌握機器學習的核心理論和實踐方法，您將能夠： 理解當前人工智能技術的底層邏輯：不再被“黑箱”概念所睏擾，而是能夠深入理解各種智能算法的運作原理。 具備解決實際問題的能力：能夠獨立思考，運用閤適的機器學習方法來分析數據，構建模型，解決現實世界中的各種挑戰。 為更高級的學習打下堅實基礎：為進一步深入學習深度學習、神經網絡、自然語言處理、計算機視覺等前沿領域做好充分準備。 人工智能的浪潮已然來臨，掌握機器學習技術，就是掌握未來的核心競爭力。希望本書能成為您在這場技術革命中的得力助手，陪伴您一同探索智能的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書真是一本令人眼前一亮的佳作！我本來對深度學習這個領域有些望而卻步，總覺得概念太抽象，代碼也太復雜，但這本書的敘述方式徹底改變瞭我的看法。作者的功力深厚，能夠將那些原本晦澀難懂的數學原理，通過非常直觀的例子和清晰的邏輯鏈條展現齣來。尤其是在介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的部分，圖文並茂，仿佛有一位耐心的導師在手把手地教你如何構建和理解這些復雜的模型結構。我記得最清楚的是它對激活函數特性的剖析，沒有采用那種乾巴巴的公式堆砌，而是深入淺齣地講解瞭它們在解決梯度消失和梯度爆炸問題中的作用，這讓我對模型訓練的底層機製有瞭更深刻的洞察。不僅僅是理論講解得透徹，書中的代碼示例也是精益求精，每一個模塊的實現都經過瞭細緻的打磨，可以直接用於實際項目中進行參考和二次開發。對於初學者來說，這種從宏觀概念到微觀實現的平滑過渡，極大地增強瞭學習的信心和連貫性，讓人感覺到深度學習的大門其實並沒有想象中那麼難以跨越。這本書無疑為我打開瞭通往AI世界的一扇堅實可靠的大門。

評分☆☆☆☆☆

我作為一個資深的軟件工程師，在轉嚮機器學習這條賽道時，最大的痛點是如何將理論知識快速轉化為生産力。市麵上很多書籍要麼過於偏重數學推導，實戰性不足，要麼就是代碼片段堆砌，缺乏對“為什麼這麼做”的解釋。然而，這本讀物卻完美地找到瞭那個黃金平衡點。它對TensorFlow 2.x版本的新特性，特彆是Eager Execution模式的整閤和使用，做瞭非常詳盡的介紹和對比分析。我特彆欣賞它在處理大規模數據集和模型部署環節的實戰策略。例如，書中詳細闡述瞭如何利用tf.data API進行高效的數據管道構建，這對於提升訓練速度至關重要，我們在實際工作中遇到的I/O瓶頸問題，通過書中的建議得到瞭顯著改善。此外，對於模型保存、加載以及不同部署框架（如TensorFlow Serving）的集成路徑，它也給齣瞭清晰的藍圖。這本書與其說是一本教材，不如說是一份頂尖工程師的實戰備忘錄，它聚焦於如何高效、穩定地將AI模型落地，這一點對我來說價值連城。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到這本書之前，我對Keras的印象還停留在它作為TensorFlow高級封裝層的印象上，認為它更多地適用於快速原型驗證。但這本書對Keras的深度挖掘和創新應用，讓我大開眼界。它不僅僅停留在Sequential模型的簡單應用上，而是深入到瞭Keras Functional API和自定義Layer、自定義Loss函數的構建，這些高級技巧極大地拓寬瞭Keras的邊界。我尤其關注瞭其中關於遷移學習的章節，作者並沒有簡單地復用預訓練模型，而是詳細演示瞭如何針對特定行業的細微差彆，對預訓練模型的頂層進行精細化的微調（Fine-tuning），並解釋瞭每一步調整背後的啓發式思考過程。這種對框架的“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓讀者能夠真正掌握工具的精髓，而不是僅僅成為API的調用者。通過跟隨書中的案例，我成功地將一個原本需要大量時間去調試的CV任務，用一種更加模塊化、更易於維護的方式重新架構，這極大地提升瞭我的開發效率和代碼的可讀性。

評分☆☆☆☆☆

我必須贊揚作者在內容更新速度上所展現的專業態度。深度學習領域日新月異，舊有的最佳實踐很快就會被新的範式取代。這本書明顯是在緊跟社區的最新進展進行編撰。書中對TensorFlow 2.x版本中引入的對即時執行模式（Eager Execution）的優化策略，以及如何更好地利用GPU和TPU資源進行並行計算的探討，都體現瞭作者對前沿動態的敏銳捕捉。它沒有停留在幾年前的舊有框架或過時的技術點上，而是緻力於提供當前最主流、最有效率的解決方案。這種與時俱進的內容，讓這本書不僅適閤初學者入門，更適閤那些希望將現有知識體係升級換代的資深從業者。閱讀它就像是站在瞭技術棧的最前沿進行學習，確保瞭我們所掌握的知識和技能不會很快貶值。這本書所承載的，是對深度學習工程實踐的最高標準承諾。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和邏輯組織也值得大書特書。在閱讀技術書籍時，清晰的結構往往是能否堅持讀完的關鍵。這本著作在章節過渡上處理得極其自然流暢，它構建瞭一個由淺入深的知識體係，避免瞭知識點的碎片化。每一章的開頭都會用一個小小的場景引入當前要解決的核心問題，然後循序漸進地鋪墊理論和代碼，最後在章末進行一個簡潔的總結和下一章的預告。這種敘事結構，讓閱讀過程充滿瞭“目標感”。此外，書中大量的插圖和流程圖，對於理解復雜的網絡結構（比如注意力機製或Transformer的基礎模塊）起到瞭不可替代的作用。我發現自己可以跳過一些冗餘的文字描述，直接通過圖示就能把握住核心的計算流程，這在快速消化復雜概念時效率極高。對於需要經常迴顧特定算法細節的讀者來說，這種結構化的設計使得查閱和定位信息變得異常方便，它更像一本可以長期置於案頭、隨時翻閱的參考手冊。