機器學習+深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周誌華 編

圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• 人工智能
• Python
• 算法
• 數據科學
• 模式識彆
• 神經網絡
• TensorFlow
• PyTorch

店鋪： 土星圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302423287

商品編碼：26742435460

齣版時間：2016-01-01

基本信息

• 商品名稱：機器學習+深度學習
• 作者：周誌華
• 定價：256
• 齣版社：清華大學
• ISBN號：9787302423287

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-01-01
• 印刷時間：
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：其他
• 頁數：

內容提要

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作者簡介

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目錄

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探尋知識的邊界：一本關於跨領域思維與創新的指南 在信息爆炸的時代，知識的孤島正在被逐漸打破，跨領域的融閤與碰撞孕育著前所未有的創新機遇。本書並非專注於某一門具體學科的深入探索，而是緻力於構建一座連接不同知識領域的橋梁，引導讀者如何培養跨領域思維，激發創新靈感，並在復雜多變的現實世界中找到屬於自己的解決方案。 我們身處一個高度專業化的社會，每個人在各自的領域內深耕細作，取得卓越成就。然而，當麵臨跨學科的問題時，我們往往會發現單一學科的視角顯得捉襟見肘。例如，環境保護問題可能需要環境科學、經濟學、社會學，甚至心理學的共同參與；醫療健康的發展不僅依賴於生物醫學，也離不開信息技術、材料科學以及公共衛生政策的協同。本書正是看到瞭這種跨領域協作的巨大價值，希望能夠為讀者提供一套係統性的方法論，幫助他們跳齣學科的圍牆，以更廣闊的視野審視問題。 第一部分：破除藩籬——認知與思維的重塑 本書的開篇，我們將從認知層麵入手，探討如何打破思維定勢，培養開放接納的心態。許多時候，我們被固有的思維模式所束縛，對未知領域充滿排斥。我們會深入分析： 知識的邊界與連接點： 探索不同學科之間看似遙遠，實則存在的隱形聯係。例如，物理學中的熵增定律是否能在組織管理中找到啓示？生物學中的進化論是否能為産品迭代提供思路？我們將通過大量的案例分析，展示這些跨學科的“觸類旁通”的可能性。 同構性思維的訓練： 學習識彆不同係統、不同現象背後的相似結構和運行規律。本書將提供一係列思維實驗和練習，幫助讀者訓練識彆“同構性”的能力，從而將一個領域的解決方案遷移到另一個領域。例如，理解網絡流的算法，可能有助於分析交通擁堵的治理。 好奇心的激發與引導： 培養持續的好奇心是跨領域探索的動力源泉。我們將討論如何保持對世界萬物的好奇，如何將看似無關緊斯的現象聯係起來，並提供激發好奇心的實踐方法，如“提問的力量”、“打破常規的觀察”等。 隱喻與類比的智慧： 隱喻和類比是跨領域思考的強大工具。我們將深入研究如何有效地運用隱喻和類比來理解復雜概念，如何避免類比的誤導，並舉例說明其在科學發現、藝術創作和商業策略中的應用。 第二部分：實踐之路——跨領域探索的工具箱 理論的積纍需要落地的實踐。在這一部分，本書將為讀者提供一係列實用的工具和方法，幫助他們開啓跨領域探索的旅程： 係統性思考的建立： 復雜問題往往是相互關聯的係統。本書將介紹係統動力學、反饋迴路等概念，幫助讀者理解事物之間的相互作用，從而更全麵地分析問題。我們將通過可視化工具和案例，展示如何繪製係統圖，識彆關鍵節點和影響因素。 跨學科的資料搜集與篩選： 如何高效地獲取不同領域的信息，並從中篩選齣最有價值的洞見？本書將提供文獻檢索技巧、專傢訪談指南，以及如何利用開放數據資源等建議。我們還將探討如何評估信息的可信度，避免被誤導。 概念融閤與概念創新： 跨領域創新往往源於不同概念的碰撞與融閤。我們將介紹“概念混閤”、“類比映射”等技術，指導讀者如何將不同領域的概念進行組閤，産生全新的想法。例如，將“設計思維”與“綠色建築”結閤，催生齣更具人文關懷和可持續性的建築方案。 原型設計與快速驗證： 好的想法需要快速地轉化為可行的方案。本書將介紹敏捷開發、精益創業等理念中的原型設計和快速驗證方法，幫助讀者在早期階段就對跨領域方案的可行性進行檢驗，及時調整方嚮。 跨團隊協作的藝術： 許多跨領域項目需要不同背景的人共同努力。本書將探討如何建立有效的跨團隊溝通機製，如何化解不同學科間的語言障礙和文化差異，以及如何激發團隊的創造力。我們將分享一些成功的跨學科閤作案例，並總結其經驗教訓。 第三部分：創新應用——在現實世界中播撒智慧的種子 將跨領域思維應用於實際問題，是本書的核心目標。在這一部分，我們將結閤具體行業和應用場景，展示跨領域思維的強大力量： 科學研究的範式轉移： 曆史上許多重大的科學突破都得益於跨學科的視角。我們將迴顧經典案例，如“基因工程”的誕生（結閤瞭生物學、化學、工程學），“計算科學”的發展（數學、物理學、計算機科學的融閤），以及“神經科學”與“人工智能”的相互促進。 商業模式的革新： 麵對快速變化的市場，企業需要打破傳統的行業界限，探索新的增長點。本書將分析“互聯網+”、“人工智能+”等模式如何通過跨領域融閤創造新的商業機會，如“金融科技”（金融與技術的結閤）、“智慧醫療”（醫療與信息技術的結閤）。 社會問題的解決之道： 許多復雜的社會問題，如氣候變化、貧睏、教育不公等，都需要跨領域的智慧來應對。我們將探討如何運用社會學、心理學、經濟學、城市規劃等多學科知識，共同設計更有效的社會乾預措施。 個人成長與職業發展： 在這個時代，單一技能的價值正在被逐漸稀釋。擁有跨領域知識和能力的個人，將更具競爭力。本書將為讀者提供關於如何規劃個人知識體係、培養跨領域軟技能的建議，幫助他們在職業生涯中脫穎而齣。 藝術與設計的邊界拓展： 藝術與設計不再局限於傳統的媒材和形式。本書將展示科技如何賦能藝術創作，如交互藝術、數字雕塑；以及設計如何滲透到各個領域，如服務設計、用戶體驗設計。 超越“是什麼”，探尋“為什麼”和“如何做” 本書並非一本淺嘗輒止的科普讀物，它更像是一次思維的啓濛，一次實踐的引導。我們不滿足於僅僅列舉跨領域成功的例子，而是深入剖析其背後的思維邏輯和方法論。我們希望讀者在閱讀完本書後，能夠： 建立一套屬於自己的跨領域思考框架： 能夠主動地在不同知識領域之間建立聯係，發現新的可能性。 掌握一套有效的跨領域探索工具： 能夠自信地麵對未知，並從中學習和成長。 將跨領域思維內化為一種習慣： 在工作和生活中，始終保持開放、好奇和創新的態度。 在這個日新月異的世界裏，知識的疆界正在不斷被拓寬。本書的目的，是賦予讀者在這些不斷延展的疆界中自由穿梭的能力，去發現、去創造、去解決那些曾經被認為是“不可能”的問題。它是一份邀請，邀請您一同踏上這場充滿驚喜和啓發的跨領域探索之旅，用更廣闊的視野，點亮未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名非常吸引人，點齣瞭當下最熱門的兩個技術領域——機器學習和深度學習。我一直對這兩個領域抱有濃厚的興趣，所以毫不猶豫地入手瞭。拿到書後，我迫不及待地翻閱起來，希望這本書能為我打開通往這兩個神秘世界的大門。我期待的內容是能從最基礎的概念講起，比如什麼是機器學習，它有哪些不同的學習範式（監督學習、無監督學習、強化學習），以及這些範式各自的應用場景。對於深度學習，我希望能夠深入瞭解神經網絡的基本結構，比如感知機、多層感知機，以及更復雜的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）是如何工作的，它們在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破性進展是如何實現的。此外，書中如果能包含一些實際的案例分析，哪怕是簡單的例子，讓我能看到理論是如何應用於實踐的，那將是極大的加分項。例如，如何用機器學習算法解決一個分類問題，或者如何用深度學習模型進行圖像風格遷移。我還在思考，對於初學者來說，可能需要一些數學基礎知識的鋪墊，比如綫性代數、概率論和微積分，如果書中能有相關的迴顧或者推薦，那就更貼心瞭。總而言之，我期望這本書能提供一個全麵而深入的視角，幫助我建立起紮實的理論基礎，並為我後續更深入的學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對前沿科技領域充滿熱情的愛好者，看到這本書的書名《機器學習+深度學習》，我立刻被吸引住瞭。我希望這本書能夠為我提供一個通俗易懂的入口，讓我能夠快速理解這兩個強大的技術。我期待書中能夠從最基礎的概念齣發，比如什麼是人工智能，機器學習和深度學習在其中扮演的角色。我希望能夠理解機器學習的基本原理，比如它如何從數據中學習模式，以及常見的學習算法有哪些，例如分類、迴歸、聚類等。在深度學習方麵，我希望能瞭解到神經網絡是如何工作的，比如它們是如何模仿人腦來處理信息的，以及像圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域的突破是如何實現的。我希望書中能夠避免過多的數學公式，更多地側重於概念的解釋和實際應用的展示，通過一些生動形象的比喻或者案例來幫助我理解復雜的概念。如果書中能夠介紹一些已經被廣泛應用的AI産品或服務，並分析其背後的技術原理，那將更加有趣。我特彆希望這本書能夠激起我對這個領域進一步探索的興趣，並為我提供一些繼續深入學習的方嚮和資源。

評分☆☆☆☆☆

看到這本書的名字，我作為一名正在準備轉行進入AI領域的職場人士，感到非常興奮。我希望這本書能為我提供一個清晰的學習路徑，幫助我快速掌握機器學習和深度學習的核心知識。我關注的重點在於如何將這些理論知識轉化為實際工作中的應用。因此，我期待書中能夠講解各種模型是如何在真實世界的問題中應用的，例如推薦係統、風險評估、自然語言理解、計算機視覺等。對於機器學習，我希望瞭解其在數據預處理、特徵工程、模型選擇和評估等方麵的最佳實踐。而對於深度學習，我更關心如何設計和訓練有效的神經網絡，如何解決過擬閤、欠擬閤等問題，以及如何利用遷移學習等技術來加速開發過程。書中如果能提供一些關於模型性能優化、計算資源利用以及如何處理大規模數據集的技巧，那將非常有價值。我非常希望能夠看到書中穿插一些實際的商業案例分析，通過這些案例來理解機器學習和深度學習如何為企業帶來價值，以及在實際應用中可能會遇到的挑戰和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“機器學習+深度學習”非常直接，吸引瞭我這個對人工智能技術充滿好奇心的軟件開發者。我一直想深入瞭解這兩個技術領域，並希望通過這本書能夠建立起一個堅實的理論和實踐基礎。我期待書中能夠從機器學習的基本概念講起，例如監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習的區彆與聯係。然後，深入探討一些經典的機器學習算法，比如綫性迴歸、邏輯斯蒂迴歸、K近鄰、決策樹、樸素貝葉斯、支持嚮量機等等，並且能夠解釋它們的數學原理和適用場景。對於深度學習部分，我期望能夠詳細介紹神經網絡的構建，包括激活函數、損失函數、優化器等核心組件，以及不同類型的神經網絡結構，比如全連接網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）和Transformer等。同時，我希望書中能夠包含一些如何使用Python及其流行的深度學習框架（如TensorFlow和PyTorch）來實現這些模型的示例代碼，並提供一些關於模型訓練、調參、評估和部署的實踐建議。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目讓我眼前一亮，尤其是“機器學習+深度學習”這樣的組閤，預示著它可能涵蓋瞭從基礎到前沿的廣闊知識。我是一位對數據科學充滿好奇的學生，一直想係統地瞭解這兩個核心技術。我期待書中能夠詳細闡述機器學習中的經典算法，比如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等等，並解釋它們背後的數學原理和優缺點。同時，對於深度學習部分，我希望能夠瞭解各種神經網絡架構的演進，例如從最早的簡單多層感知機，到能夠處理圖像的CNN，再到擅長處理序列數據的RNN及其變種（LSTM、GRU）。更重要的是，我希望這本書能夠解答我的一些疑惑：如何選擇閤適的算法來解決特定問題？在訓練模型時，如何進行超參數調優？如何評估模型的性能？是否存在一些常見的陷阱和解決策略？我特彆希望能看到書中提供一些代碼示例，最好是使用Python及其主流的機器學習庫（如Scikit-learn）和深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch），這樣我就可以跟著書中的例子動手實踐，加深理解。如果書中還能包含一些關於模型部署、特徵工程、數據預處理等實踐性內容的介紹，那就更完美瞭。