机器学习/周志华 【首届京东文学奖-年度新锐入围作品】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周志华著 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302423287

商品编码：10162882073

出版时间：2016-01-01

作  者:周志华 著 著作 定  价:88 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2016年01月01日 页  数:425 装  帧:平装 ISBN:9787302423287

内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！
这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识.
然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究,
以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

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●目录
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●第1章?1
●1.1?引言??1
●1.2?基本术?2
●1.3?假设空间?4
●1.4?归纳偏好??6
●1.5?发展历程?10
●1.6?应用现状?13
●1.7?阅读材料?16
●习题?19
●参考文献?20
●休息一会儿?22
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●第2章?模型评估与选择??23
●2.1?经验误差与过拟合??23
●2.2?评估方法??24
●2.2.1?留出法??25
●2.2.2?交叉验证法??26
●部分目录

内容简介

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：1 部分（1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

周志华 著 著作

周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。

书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程

可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者

启发思考.

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本书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面, 但作为机器学习入门读物且因授课时间的考虑, 很多重要、前沿的材料未能覆盖,

即便覆盖到的部分也仅是管中窥豹, 更多的内容留待读者在进阶课程中学习. 为便于有兴趣的读者进一步钻研探索, 本书每章均介绍了

一些阅读材料, 谨供读者参考.

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笔者以为, 对学科相关的重要人物和事件有一定了解, 将会增进读者对该学等

《人工智能的黎明：从理论基石到实践前沿》 内容简介 本书并非一本关于特定算法或工具的“使用手册”，而是一次深入的探索之旅，带领读者穿越人工智能波澜壮阔的历史长河，理解其核心思想的演进，并展望其未来的无限可能。我们并非聚焦于某一位学者的某一部著作，而是力图勾勒出人工智能这一宏大领域在概念形成、理论构建、方法革新以及应用落地过程中所经历的关键节点与思维脉络。 第一章：智者之梦——人工智能的起源与早期探索 在遥远的过去，人类就对赋予机器以智能充满了遐想。从古希腊神话中的自动机械，到中世纪的机关术，再到近代哲学家们关于思维本质的思辨，这些都为人工智能的萌芽埋下了思想的种子。本章将追溯这些跨越时代的哲学、数学与逻辑学的思辨，探讨它们如何为人工智能的诞生奠定了概念基础。我们将审视早期数学家和逻辑学家在形式化推理、计算模型上的开创性工作，理解图灵机、逻辑演算等概念如何为“可计算性”这一人工智能的核心问题提供了理论框架。同时，我们将深入探讨人工智能作为一个独立学科诞生的历史时刻——1956年的达特茅斯会议，解析会议的背景、参与者及其提出的核心议题，理解“人工智能”这一术语的诞生及其最初的宏伟愿景：让机器像人类一样思考。 第二章：符号的王国——早期人工智能的逻辑与推理 人工智能的早期发展，很大程度上围绕着“符号主义”展开。本章将详细解析符号主义的核心思想，即认为智能可以通过操作符号来实现。我们将深入探讨基于逻辑推理的系统，例如早期的专家系统，理解它们如何通过知识表示、规则推理和搜索算法来模拟人类专家的决策过程。我们会分析这些系统的优势，如其解释性强、可控性好，同时也审视其局限性，例如知识获取的瓶颈、对复杂和模糊问题的处理能力不足。通过对经典符号主义方法的剖析，读者将能深刻理解人工智能早期在逻辑推理、问题求解等方面的探索历程，为理解后续方法的出现奠定基础。 第三章：数据的低语——机器学习的兴起与发展 随着计算能力的飞跃和数据量的爆炸式增长，人工智能的研究重心逐渐转向了“机器学习”。本章将聚焦机器学习的核心思想：让机器从数据中学习，而非被明确编程。我们将从统计学习理论的基石出发，介绍机器学习的几个主要分支，包括监督学习、无监督学习和强化学习。对于监督学习，我们将深入探讨诸如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典算法的原理、优缺点及其在不同场景下的应用。我们会详细阐述这些算法如何通过优化目标函数来学习数据中的模式。对于无监督学习，我们将探索聚类、降维等技术，理解它们在数据探索、特征提取等方面的作用，例如K-means、PCA等。此外，我们将介绍强化学习的基本框架，包括智能体、环境、状态、动作、奖励等概念，以及Q-learning、SARSA等基础算法，理解其在序贯决策和最优策略学习中的重要性。 第四章：感知力的觉醒——神经网络与深度学习的革命 神经网络作为模拟人脑神经元连接的计算模型，在经历了早期的沉寂后，随着“深度学习”的兴起，迎来了爆发式的发展。本章将深入剖析人工神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机（MLP）及其激活函数。我们将重点讲解反向传播算法，理解其如何通过梯度下降来训练神经网络，从而实现复杂模式的识别。随后，我们将聚焦深度学习的关键模型，如卷积神经网络（CNN）及其在图像识别、计算机视觉领域的突破性进展，理解卷积层、池化层、全连接层等组件的功能。同时，我们将介绍循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），阐述它们在序列数据处理、自然语言处理等任务中的强大能力。最后，我们将探讨生成对抗网络（GAN）等前沿模型，揭示其在图像生成、内容创作等领域的潜力。 第五章：智能的涌现——通用人工智能与未来展望 在理解了符号主义和连接主义（神经网络）各自的演进后，本章将目光投向人工智能的终极目标——通用人工智能（AGI）。我们将探讨AGI的概念，理解其与当前“狭义人工智能”（ANI）的区别，即AGI能够执行任何人类可以完成的智力任务。我们将分析实现AGI所面临的挑战，包括常识推理、跨领域泛化、自主学习、创造力等。本章还将审视当前人工智能领域的热点研究方向，例如大模型、多模态学习、可解释人工智能（XAI）、人工智能伦理与安全等。我们将讨论这些前沿领域如何推动人工智能向更强大、更安全、更负责任的方向发展。最后，我们将展望人工智能在科学研究、医疗健康、教育、交通、艺术等各个领域的未来影响，探讨其可能带来的社会变革和伦理考量。 本书特点 思想性与系统性兼备： 本书并非简单罗列技术细节，而是着重于梳理人工智能思想的演进脉络，帮助读者建立起对整个领域的系统性认知。 理论与实践并重： 在深入阐述理论概念的同时，本书也会触及相关的实践方法和应用场景，让读者在理解理论的基础上，对实际应用有更直观的认识。 前瞻性视野： 本书不仅回顾了人工智能的过去，更着眼于其未来的发展趋势，带领读者一同思考智能的未来走向。 语言通俗易懂： 尽管涉及复杂的概念，本书力求用清晰、生动的语言进行阐释，避免过度技术化，使广大读者都能从中受益。 目标读者 本书适合对人工智能领域充满好奇的普通读者、对人工智能有初步了解的从业者、希望系统学习人工智能理论的研究生以及对科技发展趋势感兴趣的任何人。无论您是初次接触人工智能，还是已在相关领域有所建树，本书都将为您提供一次富有启发性的思考旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也让我非常惊喜。文字清晰易读，图表也绘制得非常精美，能够有效地辅助理解。我尤其欣赏作者在讲解过程中，对于那些容易混淆的概念，会进行细致的区分和对比，让我能够更准确地把握核心要义。读这本书的过程，就像是跟随一位经验丰富的向导，在知识的迷宫中穿梭，每一步都走得踏实而有方向。我能够清晰地感受到作者对于如何更好地传达知识的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮，简直是打开了新世界的大门！我一直对机器学习这个领域充满了好奇，但又觉得它高深莫测，遥不可及。直到我翻开这本书，才发现原来那些复杂的概念可以被解释得如此生动有趣。作者的笔触非常流畅，仿佛在讲述一个引人入胜的故事，而不是枯燥的技术理论。我特别喜欢他举的那些例子，都非常贴近生活，让我能够轻易地理解抽象的算法原理。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始是被书的封面和“周志华”这个名字吸引的，毕竟这位在学界可是赫赫有名。拿到书后，更是爱不释手。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本凝聚了智慧和思考的哲学著作。作者在探讨机器学习的原理时，常常会触及一些更深层次的问题，比如智能的本质，以及人工智能可能带来的社会影响。这些思考让我觉得这本书的价值远不止于技术本身，它提供了一个看待世界和科技发展的全新视角。

评分☆☆☆☆☆

我通常不是那种会深入研究技术细节的读者，更多的是希望对一个领域有一个宏观的认识，了解它的发展脉络和核心思想。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是罗列知识点，而是将机器学习的发展历程、不同分支的特点以及它们之间的联系都梳理得清清楚楚。我能感受到作者在其中倾注的心血，他似乎能够预见到读者可能会遇到的困惑，并提前为我们铺平道路。这本书让我觉得，即便是非专业人士，也能通过阅读获得深刻的理解和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受是，它并没有将机器学习塑造成一个冷冰冰的技术概念，而是充满了人文关怀。作者在字里行间流露出对科学探索的热情，以及对未知的好奇。他鼓励读者去思考，去质疑，去探索。这对于我这样一个正在学习和成长的读者来说，是一种巨大的鼓舞。我相信，这本书不仅能够帮助我掌握机器学习的知识，更能激发我内心深处的求知欲，让我对未来的学习和研究充满信心。

评分☆☆☆☆☆

书的右上角折了，而且印刷有点歪，扣一星；物流很快

评分☆☆☆☆☆

还在用，就看了一点，后面再说咋样

评分☆☆☆☆☆

京东小哥服务态度好，物流也快，包装也好

评分☆☆☆☆☆

很好的书，膜一波周教授?

评分☆☆☆☆☆

快递很不错，东西也挺好的

评分☆☆☆☆☆

这本书久闻大名，买来好好学习。这本书设计的不太好，太宽了，页面边距宽的太浪费了。

评分☆☆☆☆☆

好难，但是我会努力学习

评分☆☆☆☆☆

发货及时，迅速，还以为要几天才能收到，隔天就到了，对书也是很满意

评分☆☆☆☆☆

还可以吧