正版包郵 深度學習 中文版+機器學習 周誌華（套裝共2冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 遠卓文軒教育圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：27148983962

開本：16開

套裝數量：2

  

《深度學習》與《機器學習》（周誌華版）套裝：引領您跨越人工智能的智慧鴻溝 在信息爆炸的時代，人工智能（AI）已成為驅動社會變革的關鍵力量，而深度學習與機器學習則是AI領域最核心的兩大基石。如果您渴望深入理解AI的底層邏輯，掌握塑造未來的關鍵技術，那麼這套精選的《深度學習》與《機器學習》（周誌華版）組閤，將是您不可或缺的智識寶典。這套精心策劃的圖書，旨在為讀者提供一個全麵、係統且深入的知識體係，無論您是初學者還是有一定基礎的研究者，都能從中汲取養分，開啓人工智能的探索之旅。 《深度學習》：揭示神經網絡的奧秘，解鎖智能的無限可能 《深度學習》一書，作為該領域權威著作的中文譯本，以其嚴謹的學術態度、清晰的邏輯結構和豐富的實踐指導，贏得瞭全球無數學習者和從業者的青睞。本書並非簡單地羅列算法，而是從最基礎的數學原理齣發，層層遞進，構建起讀者對深度學習的深刻認知。 堅實的理論基石：本書首先會帶領您迴顧神經網絡的數學基礎，包括綫性代數、概率論和微積分等，這些都是理解深度學習模型運作的關鍵。您將在這裏找到對梯度下降、反嚮傳播等核心算法的詳盡解析，理解它們如何在海量數據中學習並優化模型參數。 神經網絡的演進之路：從經典的感知機、多層感知機開始，本書將係統介紹各種前沿的神經網絡架構。您將深入瞭解捲積神經網絡（CNN）是如何在圖像識彆、目標檢測等視覺任務中取得巨大成功的，理解其核心思想——捲積層、池化層和全連接層的運作機製。同時，本書也會詳細闡述循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）在序列數據處理，如自然語言處理、語音識彆等領域的應用，揭示它們如何捕捉時間依賴性。 深度學習的現代發展：隨著深度學習技術的不斷突破，本書也緊隨時代步伐，深入探討瞭更高級的神經網絡模型。您將有機會接觸到生成對抗網絡（GANs），瞭解它們如何生成逼真的圖像、文本甚至視頻，以及它們在藝術創作、數據增強等方麵的潛力。此外，Transformer模型及其在自然語言處理領域的革命性影響，也會得到詳盡的闡述，讓您理解Attention機製如何打破RNN的順序處理瓶頸，實現更高效的模型並行化和更強的語義理解能力。 模型優化與正則化：訓練深度學習模型並非易事，過擬閤、欠擬閤等問題層齣不窮。本書提供瞭豐富的模型優化和正則化技術，如Dropout、Batch Normalization、Adam優化器等，幫助您有效地提高模型的泛化能力和訓練穩定性。您將理解這些技術背後的原理，並學會如何在實際項目中靈活運用。 實踐與應用：理論結閤實踐是本書的一大特色。書中會穿插介紹各種實際應用案例，涵蓋計算機視覺、自然語言處理、語音識彆等多個領域，並可能涉及一些主流的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用示例，幫助讀者將學到的知識轉化為解決實際問題的能力。 《機器學習》（周誌華版）：構建全麵的智能決策框架 周誌華教授的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是國內機器學習領域的經典之作，以其係統性、全麵性、深入淺齣的講解風格，成為無數學習者入門和進階的必讀教材。本書從更宏觀的視角，構建起機器學習的完整知識體係。 機器學習的基本概念與範式：本書開篇便清晰地定義瞭什麼是機器學習，以及機器學習研究的幾個主要方嚮，如監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。您將理解“學習”的本質，以及如何從數據中提取有用的信息。 核心學習算法的深度剖析：本書係統地介紹瞭各種經典的機器學習算法。您將深入理解綫性模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸）的原理，以及它們在分類和迴歸任務中的應用。決策樹、支持嚮量機（SVM）等算法的精妙之處也會得到詳盡的闡述，幫助您理解它們是如何進行特徵選擇和決策邊界的構建。 概率圖模型與無監督學習：在處理復雜數據和未知結構時，概率圖模型扮演著至關重要的角色。本書將深入講解概率論在機器學習中的應用，如貝葉斯定理、最大似然估計等。同時，您也將接觸到聚類算法（如K-Means、EM算法）、降維技術（如PCA）等無監督學習方法，理解它們如何在沒有標簽的情況下發現數據中的潛在模式。 模型評估與選擇：選擇閤適的模型、評估模型性能是機器學習項目成功的關鍵。本書會詳細介紹各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等），以及交叉驗證等模型選擇技術，幫助您客觀地評價模型的優劣，並避免過擬閤或欠擬閤。 集成學習的強大力量：集成學習通過組閤多個弱學習器來構建一個更強大的模型。本書會詳細介紹Bagging、Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）等經典的集成學習方法，讓您理解它們如何通過不同的策略提升模型的魯棒性和準確性。 高級主題與前沿展望：除瞭經典算法，本書還會涉及一些更高級的主題，如特徵工程、模型可解釋性等。同時，周誌華教授也常常在書中融入對未來發展趨勢的思考，為讀者提供更廣闊的視野。 為何選擇這套精選組閤？ 將《深度學習》與《機器學習》（周誌華版）相結閤，形成瞭一個強大而互補的學習路徑。 知識體係的完整性：《機器學習》提供瞭機器學習領域的基礎框架和經典算法，為理解深度學習的演進奠定瞭堅實的基礎。而《深度學習》則在此基礎上，深入探討瞭現代AI中最具影響力的技術——神經網絡及其各種變體。 理論與實踐的結閤：兩本書都注重理論的嚴謹性，同時也都觸及或隱含瞭實踐的應用。通過研讀，您可以構建起紮實的理論功底，並為未來的項目實踐打下堅實基礎。 權威性與易讀性：周誌華教授的《機器學習》在國內享有極高的聲譽，其深入淺齣的講解風格深受讀者喜愛。《深度學習》的中文版同樣是該領域的權威譯著，保證瞭內容的準確性和專業性。 麵嚮未來的能力：掌握瞭深度學習與機器學習的知識，意味著您已經站在瞭人工智能浪潮的最前沿。這套書將幫助您理解當前AI技術的原理，預測未來的發展趨勢，並為您在相關領域的研究、開發或應用打下堅實的基礎。 無論您是希望從事AI研究、開發，還是僅僅希望深刻理解這個正在改變世界的領域，《深度學習》與《機器學習》（周誌華版）套裝都是您值得擁有的寶貴財富。它將陪伴您，穿越紛繁復雜的概念，抵達人工智能的智慧核心，開啓屬於您的創新之旅。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿熱情的自學者，我一直在尋找一套能夠係統性地引導我學習深度學習和機器學習的教材。這套書的齣現，對我來說無疑是一份厚禮。我非常看重教材的權威性和係統性，而“周誌華”老師的名字本身就代錶瞭這一點。我希望這兩本書能夠從最基礎的數學概念和統計原理講起，逐步深入到各種復雜的算法和模型。我尤其期待書中對於深度學習中反嚮傳播算法、梯度下降等核心原理的詳細講解，以及各種網絡架構的設計思路。同時，對於機器學習的監督學習、無監督學習、強化學習等經典範疇，我也希望能有更清晰的認識。我相信，通過對這兩本書的學習，我能夠構建起一個堅實的AI知識體係，為我未來的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書的時候，第一感覺就是沉甸甸的，有分量，拿在手裏就覺得是那種能讓人靜下心來啃的硬貨。我是一個對技術細節特彆感興趣的人，在工作中經常會遇到各種算法和模型，雖然能用，但總覺得對底層原理不夠透徹。這次入手這套書，就是想係統地梳理一下深度學習和機器學習的知識體係，希望能從理論上夯實基礎，這樣在麵對實際問題時，纔能做到知其然也知其所以然。我特彆關注書中對於不同算法的推導過程，以及它們之間的聯係和區彆。深度學習的非綫性、多層結構帶來的強大錶達能力，一直是讓我著迷的地方，而機器學習的基礎理論則是理解這一切的基石。我希望這兩本書能像一把鑰匙，打開我理解更復雜、更前沿AI技術的大門，讓我能夠更自信地去探索和應用新的算法。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀和紙張質量都相當不錯，作為一名喜歡紙質書的讀者，這對我來說是很大的加分項。我通常會在工作之餘，或者在周末找個安靜的角落，泡一杯茶，然後沉浸在書本的世界裏。特彆是這種技術類的書籍，我更傾嚮於閱讀紙質版，因為可以隨時做筆記，畫圖，或者標記重點，這種互動式的學習方式對我來說效率更高。我一直對AI這個領域充滿好奇，也希望能通過這兩本書，建立起一個更加係統和完整的知識框架。深度學習的強大之處在於它能從海量數據中學習到極其復雜的模式，而機器學習則提供瞭這一切的理論基礎和方法論。我希望這本書能夠以一種清晰易懂的方式，將這些復雜的概念講解清楚，讓我這個非科班齣身的開發者也能輕鬆理解。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我正麵臨著一個項目上的瓶頸，需要對模型進行更深入的優化。之前也看過一些相關的在綫課程和技術文章，但總覺得碎片化，不成體係。這次看到這套書，尤其是提到“周誌華”老師，我就知道這絕對是我想找的！我一直相信，紮實的理論基礎是解決實際問題的關鍵。深度學習的強大能力毋庸置疑，但如果沒有對機器學習原理的深刻理解，很多時候就隻能是“調包俠”。我特彆期待書中能夠詳細闡述深度學習的各種網絡結構，比如CNN、RNN，以及它們在不同場景下的應用。同時，我也希望機器學習的部分能幫助我更透徹地理解泛化能力、過擬閤、欠擬閤等核心概念，從而在實踐中做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

終於收到瞭期盼已久的這套書，光是書名就透著一股“硬核”的味道。《正版包郵 深度學習 中文版+機器學習 周誌華（套裝共2冊）》，光是這個名字我就覺得分量十足，特彆是“周誌華”這三個字，簡直是機器學習領域的金字招牌。作為一名在AI領域摸爬滾打瞭幾年的開發者，我一直對周誌華老師的《機器學習》係列贊不絕口，每次重讀都能有新的體會。這次看到有深度學習的中文版套裝，而且還是正版包郵，簡直是太激動瞭！毫不誇張地說，這套書在我眼中不僅僅是知識的載體，更是通往更深層AI理解的階梯。我打算把這兩本書擺在書桌最顯眼的位置，時不時翻閱一下，就像和一位經驗豐富的導師在對話一樣。我特彆期待能從書中找到關於深度學習最新進展的係統性講解，以及更深入的理解周老師是如何將復雜的機器學習概念娓娓道來的。要知道，在這個飛速發展的時代，保持學習的動力和更新知識的步伐至關重要，而這套書無疑是我在這條道路上的堅實後盾。