機器學習導論（原書第3版）自學增強人工智能AI工程師技術員算法軟件基礎開發應用代碼計算機原理論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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土埃塞姆 阿培丁Ethem Alpaydin 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• AI工程師
• 算法
• 軟件開發
• 計算機基礎
• Python
• 數據科學
• 機器學習導論
• 技術入門

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111521945

商品編碼：27607181428

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

圖書基本信息
圖書名稱	機器學習導論(原書第3版)
作者	(土)埃塞姆 阿培丁(Ethem Alpaydin)
定價	79.00元
齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111521945
齣版日期	2016-01-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書是關於機器學習這一主題內容全麵的教科書，涵蓋瞭通常在機器學習導論中並不包括的廣泛題材。對機器學習的定義和應用實例進行瞭介紹，涵蓋瞭監督學習、貝葉斯決策理論、參數方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹、綫性判彆式、多層感知器、局部模型、核機器、圖方法、隱馬爾可夫模型、貝葉斯估計、組閤多學習器、增強學習以及機器學習實驗的設計與分析等。

作者簡介

目錄

目錄 Introduction to Machine Learning， 齣版者的話 譯者序 前言 符號說明 第章引言 1什麼是機器學習 1機器學習的應用實例 1學習關聯性 1分類 1迴歸 1非監督學習 1增強學習 1注釋 1相關資源 1習題 1參考文獻 第章監督學習 2由實例學習類 2維 2概率近似正確學習 2噪聲 2學習多類 2迴歸 2模型選擇與泛化 2監督機器學習算法的維 2注釋 2習題 2參考文獻 第章貝葉斯決策理論 3引言 3分類 3損失與風險 3判彆式函數 3關聯規則 3注釋 3習題 3參考文獻 第章參數方法 4引言 4大似然估計 4伯努利密度 4多項式密度 4高斯（正態）密度 4評價估計：偏倚和方差 4貝葉斯估計 4參數分類 4迴歸 4調整模型的復雜度：偏倚方差兩難選擇 4模型選擇過程 4注釋 4習題 4參考文獻 第章多元方法 5多元數據 5參數估計 5缺失值估計 5多元正態分布 5多元分類 5調整復雜度 5離散特徵 5多元迴歸 5注釋 5習題 5參考文獻 第章維度歸約 6引言 6子集選擇 6主成分分析 6特徵嵌入 6因子分析 6奇異值分解與矩陣分解 6多維定標 6綫性判彆分析 6典範相關分析 6等距特徵映射 6局部綫性嵌入 6拉普拉斯特徵映射 6注釋 6習題 6參考文獻 第章聚類 7引言 7混閤密度 7均值聚類 7期望大化算法 7潛在變量混閤模型 7聚類後的監督學習 7譜聚類 7層次聚類 7選擇簇個數 7注釋 7習題 7參考文獻 第章非參數方法 8引言 8非參數密度估計 8直方圖估計 8核估計 8近鄰估計 8推廣到多變元數據 8非參數分類 8精簡的近鄰 8基於距離的分類 8離群點檢測 8非參數迴歸：光滑模型 8移動均值光滑 8核光滑 8移動綫光滑 8如何選擇光滑參數 8注釋 8習題 8參考文獻 第章決策樹 9引言 9單變量樹 9分類樹 9迴歸樹 9剪枝 9由決策樹提取規則 9由數據學習規則 9多變量樹 9注釋 9習題 9參考文獻 第章綫性判彆式 10引言 10推廣綫性模型 10綫性判彆式的幾何意義 10兩類問題 10多類問題 10逐對分離 10參數判彆式的進一步討論 10梯度下降 10邏輯斯諦判彆式 10兩類問題 10多類問題 10迴歸判彆式 10學習排名 10注釋 10習題 10參考文獻 第章多層感知器 11引言 11理解人腦 11神經網絡作為並行處理的典範 11感知器 11訓練感知器 11學習布爾函數 11多層感知器 11作為普適近似的 11嚮後傳播算法 11非綫性迴歸 11兩類判彆式 11多類判彆式

編輯推薦

目錄 Introduction to Machine Learning， 齣版者的話 譯者序 前言 符號說明 第章引言 1什麼是機器學習 1機器學習的應用實例 1學習關聯性 1分類 1迴歸 1非監督學習 1增強學習 1注釋 1相關資源 1習題 1參考文獻 第章監督學習 2由實例學習類 2維 2概率近似正確學習 2噪聲 2學習多類 2迴歸 2模型選擇與泛化 2監督機器學習算法的維 2注釋 2習題 2參考文獻 第章貝葉斯決策理論 3引言 3分類 3損失與風險 3判彆式函數 3關聯規則 3注釋 3習題 3參考文獻 第章參數方法 4引言 4大似然估計 4伯努利密度 4多項式密度 4高斯（正態）密度 4評價估計：偏倚和方差 4貝葉斯估計 4參數分類 4迴歸 4調整模型的復雜度：偏倚方差兩難選擇 4模型選擇過程 4注釋 4習題 4參考文獻 第章多元方法 5多元數據 5參數估計 5缺失值估計 5多元正態分布 5多元分類 5調整復雜度 5離散特徵 5多元迴歸 5注釋 5習題 5參考文獻 第章維度歸約 6引言 6子集選擇 6主成分分析 6特徵嵌入 6因子分析 6奇異值分解與矩陣分解 6多維定標 6綫性判彆分析 6典範相關分析 6等距特徵映射 6局部綫性嵌入 6拉普拉斯特徵映射 6注釋 6習題 6參考文獻 第章聚類 7引言 7混閤密度 7均值聚類 7期望大化算法 7潛在變量混閤模型 7聚類後的監督學習 7譜聚類 7層次聚類 7選擇簇個數 7注釋 7習題 7參考文獻 第章非參數方法 8引言 8非參數密度估計 8直方圖估計 8核估計 8近鄰估計 8推廣到多變元數據 8非參數分類 8精簡的近鄰 8基於距離的分類 8離群點檢測 8非參數迴歸：光滑模型 8移動均值光滑 8核光滑 8移動綫光滑 8如何選擇光滑參數 8注釋 8習題 8參考文獻 第章決策樹 9引言 9單變量樹 9分類樹 9迴歸樹 9剪枝 9由決策樹提取規則 9由數據學習規則 9多變量樹 9注釋 9習題 9參考文獻 第章綫性判彆式 10引言 10推廣綫性模型 10綫性判彆式的幾何意義 10兩類問題 10多類問題 10逐對分離 10參數判彆式的進一步討論 10梯度下降 10邏輯斯諦判彆式 10兩類問題 10多類問題 10迴歸判彆式 10學習排名 10注釋 10習題 10參考文獻 第章多層感知器 11引言 11理解人腦 11神經網絡作為並行處理的典範 11感知器 11訓練感知器 11學習布爾函數 11多層感知器 11作為普適近似的 11嚮後傳播算法 11非綫性迴歸 11兩類判彆式 11多類判彆式

文摘

序言

《智能係統構建：從原理到實踐的算法工程師手冊》 內容簡介 本書旨在為有誌於成為算法工程師、人工智能技術員、或在軟件開發領域深入應用人工智能技術的專業人士提供一套係統、深入的學習路徑。內容聚焦於構建智能係統的核心技術與實踐方法，從基礎的計算機科學原理齣發，逐步深入到復雜的機器學習算法、深度學習模型以及實際應用中的工程化挑戰。本書強調理論與實踐的緊密結閤，力求讓讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”，並具備“為何這樣做”的深刻洞察。 第一部分：智能係統基石——計算科學與數學基礎 在踏入人工智能的廣闊天地之前，牢固的理論基礎是必不可少的。本部分將從根本上梳理與智能係統構建密切相關的計算機科學與數學原理，為後續的學習打下堅實根基。 計算科學基礎： 數據結構與算法的深度解析： 我們將深入探討各種經典及現代數據結構（如數組、鏈錶、棧、隊列、樹、圖、哈希錶、堆等）的內部機製、效率分析（時間復雜度與空間復雜度）以及它們在實際問題中的應用場景。重點將放在如何根據具體問題選擇最高效的數據結構，以及如何設計和優化算法，包括排序、搜索、圖遍曆、動態規劃等核心算法。本書將超越簡單的概念介紹，通過大量代碼示例和算法推演，幫助讀者掌握算法設計的思維方式。 計算理論與計算復雜性： 瞭解計算模型（如圖靈機、有限自動機）的基本原理，理解可計算性與不可計算性的界限。在此基礎上，我們將探討計算復雜性理論，如P類、NP類問題，理解NP-hard和NP-complete問題的含義及其在算法設計中的重要性。這將有助於讀者認識到某些問題的求解難度，並思考近似算法和啓發式算法的必要性。 離散數學在AI中的應用： 集閤論、邏輯學、圖論、組閤數學等離散數學分支是人工智能理論的語言。我們將重點講解這些概念如何在邏輯推理、知識錶示、搜索算法、以及圖神經網絡等AI模型中發揮作用，例如，使用命題邏輯和謂詞邏輯進行知識錶示和推理，利用圖論理解神經網絡的連接結構和數據關係。 數學理論支撐： 綫性代數： 作為描述嚮量空間、矩陣運算和綫性變換的數學工具，綫性代數是理解大多數機器學習算法（尤其是深度學習）的關鍵。本書將詳細講解嚮量、矩陣、張量及其運算，特徵值與特徵嚮量，矩陣分解（如SVD、PCA），並闡述它們在數據降維、特徵提取、模型參數錶示等方麵的應用。 概率論與數理統計： 機器學習本質上是處理不確定性和從數據中學習規律的過程。本書將係統介紹概率分布（如伯努利、二項、泊鬆、高斯分布）、條件概率、貝葉斯定理、隨機變量、期望、方差、協方差等核心概念。統計推斷（參數估計、假設檢驗）、最大似然估計（MLE）、最大後驗估計（MAP）等統計方法將作為模型訓練和評估的重要理論基礎。 微積分與優化理論： 梯度下降及其變種是訓練大多數機器學習模型的核心優化算法。本書將重點迴顧單變量和多變量微積分，特彆是導數、偏導數、方嚮導數和梯度。在此基礎上，我們將深入講解各種優化算法（如批量梯度下降、隨機梯度下降、Adam、RMSprop等）的原理、收斂性分析，以及它們在模型參數更新中的作用。理解凸優化理論對於設計和分析優化算法至關重要。 第二部分：核心智能技術——機器學習算法與模型 本部分是本書的核心，將係統介紹各種主流的機器學習算法，從監督學習、無監督學習到強化學習，並深入剖析其工作原理、適用場景、優缺點及實際應用。 監督學習： 迴歸算法： 綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，以及它們在預測連續值問題上的應用。我們將探討模型的假設、損失函數、正則化技術如何防止過擬閤。 分類算法： 綫性分類器： 邏輯迴歸、感知機、支持嚮量機（SVM）的核方法。深入理解決策邊界的形成、軟間隔與硬間隔、核技巧的作用。 非綫性分類器： K近鄰（KNN）、決策樹（包括ID3、C4.5、CART）、隨機森林、梯度提升樹（GBDT、XGBoost、LightGBM）。重點講解樹模型的可解釋性、集成學習的思想以及如何通過組閤弱學習器構建強分類器。 概率分類器： 樸素貝葉斯分類器，理解其基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設的工作原理。 無監督學習： 聚類算法： K-Means、DBSCAN、層次聚類。探討如何發現數據中的隱藏結構，以及聚類評估指標。 降維與特徵提取： 主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、t-SNE。重點講解如何減少數據維度，保留重要信息，用於數據可視化和提升模型效率。 關聯規則挖掘： Apriori算法，用於發現數據中的項集關聯性，例如購物籃分析。 集成學習與模型融閤： Bagging： 隨機森林的原理，如何通過並行訓練多個基模型並平均結果來降低方差。 Boosting： AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM的原理，如何串行訓練基模型，並讓後續模型關注前序模型的錯誤，以降低偏差。 Stacking： 如何訓練一個元模型來組閤多個基模型的預測結果。 深度學習基礎與模型： 神經網絡基礎： 感知機、多層感知機（MLP），理解激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）、前嚮傳播與反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）： 捲積層、池化層、全連接層的結構與功能。重點講解CNN在圖像識彆、目標檢測等領域的強大能力，以及其感受野、權值共享等核心思想。 循環神經網絡（RNN）： LSTM、GRU等變體。理解RNN處理序列數據的能力，及其在自然語言處理、語音識彆等領域的應用。 Transformer模型： 自注意力機製、多頭注意力、編碼器-解碼器結構。詳細解析Transformer如何突破RNN的局限，成為當前NLP領域的主流架構，並擴展到其他領域。 生成模型： 變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GAN）。理解它們如何學習數據的分布，並生成新的、逼真的數據。 強化學習入門： 核心概念： 馬爾可夫決策過程（MDP）、狀態、動作、奬勵、策略、價值函數。 經典算法： Q-Learning、SARSA、策略梯度方法（如REINFORCE）。探討如何讓智能體通過與環境交互來學習最優策略。 第三部分：智能係統工程化——從模型到應用 構建智能係統不僅僅是訓練一個模型，更需要將其工程化，部署到實際生産環境中，並進行持續的優化和維護。本部分將聚焦於AI工程師在實際工作中麵臨的挑戰和所需掌握的技能。 數據工程與預處理： 數據采集與存儲： 數據庫（SQL, NoSQL）、數據倉庫、數據湖的概念與應用。 數據清洗與轉換： 處理缺失值、異常值、重復值，數據類型轉換，特徵縮放（標準化、歸一化），獨熱編碼等。 特徵工程： 手動特徵構建、特徵選擇（過濾法、包裹法、嵌入法）、特徵提取。理解好的特徵工程對模型性能的巨大影響。 數據增強： 在圖像、文本、音頻等領域，通過變換現有數據來增加訓練樣本，提高模型的泛化能力。 模型評估與調優： 評估指標： 精確率、召迴率、F1分數、AUC、準確率、均方誤差（MSE）、R²分數等，理解不同任務下應選擇何種指標。 交叉驗證： k摺交叉驗證、留一法，用於更魯棒的模型性能評估。 超參數調優： 網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等方法。 模型解釋性： SHAP、LIME等工具，理解模型的決策過程，增強模型的透明度和可信度。 模型部署與生産化： 服務化部署： 將模型封裝成API（如RESTful API），使用Flask、Django、FastAPI等框架。 容器化技術： Docker、Kubernetes，實現模型的快速部署、彈性伸縮和資源管理。 模型推理優化： TensorRT、ONNX Runtime等工具，加速模型在邊緣設備或服務器上的推理速度。 邊緣計算： 將AI模型部署到資源受限的邊緣設備上，如移動端、IoT設備。 MLOps： 概念與實踐： 強調機器學習開發的生命周期管理，包括數據管理、模型訓練、版本控製、自動化部署、監控和反饋。 工具與平颱： Git、MLflow、Kubeflow等。 實際應用場景深入探討： 計算機視覺： 圖像分類、目標檢測、語義分割、人臉識彆、圖像生成。 自然語言處理： 文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、文本摘要、對話係統。 推薦係統： 基於內容的推薦、協同過濾、深度學習推薦模型。 時間序列分析： 股票預測、用戶行為預測、異常檢測。 第四部分：前沿探索與職業發展 本部分將展望人工智能的未來發展方嚮，並為讀者提供成為一名優秀AI工程師的職業發展建議。 人工智能前沿技術： 圖神經網絡（GNNs）、自監督學習、聯邦學習、可解釋AI（XAI）、AI倫理與安全。 軟技能與職業素養： 解決問題的能力、溝通協作能力、持續學習能力，以及對AI倫理和社會責任的認知。 學習資源與社區： 推薦優秀的在綫課程、書籍、論文、開源項目和技術社區，幫助讀者持續精進。 本書力求以嚴謹的邏輯、清晰的結構、豐富的案例和實用的代碼示例，引導讀者係統性地掌握構建智能係統的知識體係。無論您是初學者，還是希望深化AI技能的開發者，都能從中獲得寶貴的知識和實踐經驗，為在日新月異的人工智能領域開啓成功的職業生涯奠定堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的覆蓋麵廣度讓我印象深刻，它幾乎囊括瞭機器學習領域所有關鍵的基石。從經典的綫性模型、決策樹到後來的集成學習（如隨機森林和Gradient Boosting），再到降維技術（PCA/t-SNE）的應用場景，都寫得麵麵俱到。我特彆欣賞作者在引入概率圖模型和隱馬爾可夫模型（HMM）時的處理方式。這些內容在很多入門書籍中常被一帶而過，但在這裏卻得到瞭充分的尊重，作者詳細解釋瞭前嚮-後嚮算法的邏輯，這對於理解自然語言處理中的序列標注任務至關重要。它提供瞭一個完整的知識地圖，讓你清楚地知道整個AI生態的結構，避免瞭隻掌握零散知識點的局限性。它像一座穩固的橋梁，連接著基礎的統計學和前沿的AI應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計充滿瞭現代感，那種深邃的藍色調和簡潔的綫條，一下子就抓住瞭我的眼球。我翻開目錄時，一種踏實的感覺油然而生。它不像市麵上很多掛著“速成”口號的書籍那樣膚淺，而是非常係統地從基礎概念講起，對每一個核心算法的推導都進行瞭詳盡的闡述，每一個公式後麵都有清晰的文字解釋，避免瞭那種生硬的數學堆砌。尤其是關於支持嚮量機（SVM）的章節，作者用非常直觀的幾何視角來解釋間隔最大化，讓我這個之前總覺得概念抽象的人豁然開朗。很多時候，我看其他資料，講到核函數變換時就直接跳過瞭，但這本書硬是把對偶問題和拉格朗日乘數法都掰開瞭揉碎瞭講，確保讀者能夠真正理解“為什麼”要這麼做，而不是死記硬背。對於初學者而言，這種對基礎的尊重是極其寶貴的。我感覺作者不僅僅是在傳授知識，更是在培養我們深入思考問題的工程思維。光是這個紮實的基礎部分，就值迴票價瞭。

評分☆☆☆☆☆

我必須強調這本書在代碼與理論結閤上的獨特視角。它不僅僅是提供代碼庫的接口說明，而是深入到代碼背後的算法實現邏輯。比如，在講解反嚮傳播（Backpropagation）時，作者不僅畫齣瞭計算圖，還結閤鏈式法則，一步步推導齣損失函數相對於每個權重的梯度錶達式，然後清晰地展示瞭這些梯度是如何在代碼中被有效計算和更新的。這種深挖到底的講解，培養瞭我們對“黑箱”內部運作的敬畏和理解。對於想成為算法工程師的人來說，僅僅會調用庫函數是遠遠不夠的，你必須瞭解計算的本質。這本書成功地架起瞭“數學符號”與“工程實現”之間的鴻溝，讓我感覺自己不再是知識的搬運工，而是真正理解算法原理的構建者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和易讀性簡直是教科書級彆的典範。我通常閱讀技術書籍，最怕的就是圖文混排混亂或者代碼塊格式不統一。然而，這本書在這方麵做得極為齣色。每一個算法的僞代碼都用清晰的縮進和命名規範呈現齣來，並且關鍵步驟都有注釋，這對於我進行模型復現時的調試工作提供瞭巨大的便利。更讓我驚喜的是，它在講解深度學習部分時，沒有一上來就扔一堆TensorFlow或PyTorch的代碼，而是先用純Python和NumPy從零開始搭建一個簡單的神經網絡層，讓我們體會梯度下降的實際運作過程。這種由淺入深的教學方式，極大地降低瞭初學者對“黑箱”的恐懼感。每次我把書上的示例代碼運行成功後，那種成就感是無與倫比的，它真正做到瞭讓讀者“動起來”，而不是光看不練。它就像一位耐心的導師，一步步引導你走齣理論的迷霧。

評分☆☆☆☆☆

我在尋找一本能夠連接理論與工業實踐的書籍，而這本書恰好填補瞭這個空白。它沒有沉溺於純粹的數學證明，而是巧妙地融入瞭大量的實際應用案例。例如，在講解無監督學習中的聚類算法時，它不僅比較瞭K-Means和DBSCAN的優劣，還展示瞭如何利用這些技術對用戶行為數據進行客戶分群，並給齣瞭判斷聚類效果的實際指標。更值得稱贊的是，對於模型評估和超參數調優這塊，書中花瞭專門的章節進行深入討論，講解瞭交叉驗證、網格搜索以及更高級的貝葉斯優化方法，並指齣瞭在不同數據集規模下應如何選擇策略。這不再是那種隻停留在紙麵上的理論，而是實實在在地告訴你，在真實世界中，數據科學傢是如何做齣決策的。這種注重“落地性”的編寫風格，讓我感覺自己學到的知識是立即可用的。