機器學習/周誌華 【首屆京東文學奬-年度新銳入圍作品】 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周誌華著 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• 周誌華
• 京東文學奬
• 算法
• 模式識彆
• 數據挖掘
• Python
• 理論基礎
• 計算機科學

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：10162882073

齣版時間：2016-01-01

作  者:周誌華 著 著作 定  價:88 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2016年01月01日 頁  數:425 裝  幀:平裝 ISBN:9787302423287

內容全麵；結構閤理；敘述清楚；深入淺齣。人工智能領域中文的開山之作！
這是一本麵嚮中文讀者的機器學習教科書, 為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識.
然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究,
以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介.

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●目錄
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●第1章?1
●1.1?引言??1
●1.2?基本術?2
●1.3?假設空間?4
●1.4?歸納偏好??6
●1.5?發展曆程?10
●1.6?應用現狀?13
●1.7?閱讀材料?16
●習題?19
●參考文獻?20
●休息一會兒?22
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●第2章?模型評估與選擇??23
●2.1?經驗誤差與過擬閤??23
●2.2?評估方法??24
●2.2.1?留齣法??25
●2.2.2?交叉驗證法??26
●部分目錄

內容簡介

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵. 全書共16 章，大緻分為3 個部分：1 部分（1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分11～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

周誌華 著 著作

周誌華，南京大學計算機係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。

書中除第1章外, 每章都給齣瞭十道習題. 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為瞭引導讀者擴展相關知識. 一學期的一般課程

可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業. 帶星號的習題則有相當難度, 有些並無現成答案, 謹供富有進取心的讀者

啓發思考.

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本書在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵, 但作為機器學習入門讀物且因授課時間的考慮, 很多重要、前沿的材料未能覆蓋,

即便覆蓋到的部分也僅是管中窺豹, 更多的內容留待讀者在進階課程中學習. 為便於有興趣的讀者進一步鑽研探索, 本書每章均介紹瞭

一些閱讀材料, 謹供讀者參考.

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筆者以為, 對學科相關的重要人物和事件有一定瞭解, 將會增進讀者對該學等

《人工智能的黎明：從理論基石到實踐前沿》 內容簡介 本書並非一本關於特定算法或工具的“使用手冊”，而是一次深入的探索之旅，帶領讀者穿越人工智能波瀾壯闊的曆史長河，理解其核心思想的演進，並展望其未來的無限可能。我們並非聚焦於某一位學者的某一部著作，而是力圖勾勒齣人工智能這一宏大領域在概念形成、理論構建、方法革新以及應用落地過程中所經曆的關鍵節點與思維脈絡。 第一章：智者之夢——人工智能的起源與早期探索 在遙遠的過去，人類就對賦予機器以智能充滿瞭遐想。從古希臘神話中的自動機械，到中世紀的機關術，再到近代哲學傢們關於思維本質的思辨，這些都為人工智能的萌芽埋下瞭思想的種子。本章將追溯這些跨越時代的哲學、數學與邏輯學的思辨，探討它們如何為人工智能的誕生奠定瞭概念基礎。我們將審視早期數學傢和邏輯學傢在形式化推理、計算模型上的開創性工作，理解圖靈機、邏輯演算等概念如何為“可計算性”這一人工智能的核心問題提供瞭理論框架。同時，我們將深入探討人工智能作為一個獨立學科誕生的曆史時刻——1956年的達特茅斯會議，解析會議的背景、參與者及其提齣的核心議題，理解“人工智能”這一術語的誕生及其最初的宏偉願景：讓機器像人類一樣思考。 第二章：符號的王國——早期人工智能的邏輯與推理 人工智能的早期發展，很大程度上圍繞著“符號主義”展開。本章將詳細解析符號主義的核心思想，即認為智能可以通過操作符號來實現。我們將深入探討基於邏輯推理的係統，例如早期的專傢係統，理解它們如何通過知識錶示、規則推理和搜索算法來模擬人類專傢的決策過程。我們會分析這些係統的優勢，如其解釋性強、可控性好，同時也審視其局限性，例如知識獲取的瓶頸、對復雜和模糊問題的處理能力不足。通過對經典符號主義方法的剖析，讀者將能深刻理解人工智能早期在邏輯推理、問題求解等方麵的探索曆程，為理解後續方法的齣現奠定基礎。 第三章：數據的低語——機器學習的興起與發展 隨著計算能力的飛躍和數據量的爆炸式增長，人工智能的研究重心逐漸轉嚮瞭“機器學習”。本章將聚焦機器學習的核心思想：讓機器從數據中學習，而非被明確編程。我們將從統計學習理論的基石齣發，介紹機器學習的幾個主要分支，包括監督學習、無監督學習和強化學習。對於監督學習，我們將深入探討諸如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等經典算法的原理、優缺點及其在不同場景下的應用。我們會詳細闡述這些算法如何通過優化目標函數來學習數據中的模式。對於無監督學習，我們將探索聚類、降維等技術，理解它們在數據探索、特徵提取等方麵的作用，例如K-means、PCA等。此外，我們將介紹強化學習的基本框架，包括智能體、環境、狀態、動作、奬勵等概念，以及Q-learning、SARSA等基礎算法，理解其在序貫決策和最優策略學習中的重要性。 第四章：感知力的覺醒——神經網絡與深度學習的革命 神經網絡作為模擬人腦神經元連接的計算模型，在經曆瞭早期的沉寂後，隨著“深度學習”的興起，迎來瞭爆發式的發展。本章將深入剖析人工神經網絡的基本結構，包括感知機、多層感知機（MLP）及其激活函數。我們將重點講解反嚮傳播算法，理解其如何通過梯度下降來訓練神經網絡，從而實現復雜模式的識彆。隨後，我們將聚焦深度學習的關鍵模型，如捲積神經網絡（CNN）及其在圖像識彆、計算機視覺領域的突破性進展，理解捲積層、池化層、全連接層等組件的功能。同時，我們將介紹循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU），闡述它們在序列數據處理、自然語言處理等任務中的強大能力。最後，我們將探討生成對抗網絡（GAN）等前沿模型，揭示其在圖像生成、內容創作等領域的潛力。 第五章：智能的湧現——通用人工智能與未來展望 在理解瞭符號主義和連接主義（神經網絡）各自的演進後，本章將目光投嚮人工智能的終極目標——通用人工智能（AGI）。我們將探討AGI的概念，理解其與當前“狹義人工智能”（ANI）的區彆，即AGI能夠執行任何人類可以完成的智力任務。我們將分析實現AGI所麵臨的挑戰，包括常識推理、跨領域泛化、自主學習、創造力等。本章還將審視當前人工智能領域的熱點研究方嚮，例如大模型、多模態學習、可解釋人工智能（XAI）、人工智能倫理與安全等。我們將討論這些前沿領域如何推動人工智能嚮更強大、更安全、更負責任的方嚮發展。最後，我們將展望人工智能在科學研究、醫療健康、教育、交通、藝術等各個領域的未來影響，探討其可能帶來的社會變革和倫理考量。 本書特點 思想性與係統性兼備： 本書並非簡單羅列技術細節，而是著重於梳理人工智能思想的演進脈絡，幫助讀者建立起對整個領域的係統性認知。 理論與實踐並重： 在深入闡述理論概念的同時，本書也會觸及相關的實踐方法和應用場景，讓讀者在理解理論的基礎上，對實際應用有更直觀的認識。 前瞻性視野： 本書不僅迴顧瞭人工智能的過去，更著眼於其未來的發展趨勢，帶領讀者一同思考智能的未來走嚮。 語言通俗易懂： 盡管涉及復雜的概念，本書力求用清晰、生動的語言進行闡釋，避免過度技術化，使廣大讀者都能從中受益。 目標讀者 本書適閤對人工智能領域充滿好奇的普通讀者、對人工智能有初步瞭解的從業者、希望係統學習人工智能理論的研究生以及對科技發展趨勢感興趣的任何人。無論您是初次接觸人工智能，還是已在相關領域有所建樹，本書都將為您提供一次富有啓發性的思考旅程。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始是被書的封麵和“周誌華”這個名字吸引的，畢竟這位在學界可是赫赫有名。拿到書後，更是愛不釋手。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一本凝聚瞭智慧和思考的哲學著作。作者在探討機器學習的原理時，常常會觸及一些更深層次的問題，比如智能的本質，以及人工智能可能帶來的社會影響。這些思考讓我覺得這本書的價值遠不止於技術本身，它提供瞭一個看待世界和科技發展的全新視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮，簡直是打開瞭新世界的大門！我一直對機器學習這個領域充滿瞭好奇，但又覺得它高深莫測，遙不可及。直到我翻開這本書，纔發現原來那些復雜的概念可以被解釋得如此生動有趣。作者的筆觸非常流暢，仿佛在講述一個引人入勝的故事，而不是枯燥的技術理論。我特彆喜歡他舉的那些例子，都非常貼近生活，讓我能夠輕易地理解抽象的算法原理。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計也讓我非常驚喜。文字清晰易讀，圖錶也繪製得非常精美，能夠有效地輔助理解。我尤其欣賞作者在講解過程中，對於那些容易混淆的概念，會進行細緻的區分和對比，讓我能夠更準確地把握核心要義。讀這本書的過程，就像是跟隨一位經驗豐富的嚮導，在知識的迷宮中穿梭，每一步都走得踏實而有方嚮。我能夠清晰地感受到作者對於如何更好地傳達知識的深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的感受是，它並沒有將機器學習塑造成一個冷冰冰的技術概念，而是充滿瞭人文關懷。作者在字裏行間流露齣對科學探索的熱情，以及對未知的好奇。他鼓勵讀者去思考，去質疑，去探索。這對於我這樣一個正在學習和成長的讀者來說，是一種巨大的鼓舞。我相信，這本書不僅能夠幫助我掌握機器學習的知識，更能激發我內心深處的求知欲，讓我對未來的學習和研究充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

我通常不是那種會深入研究技術細節的讀者，更多的是希望對一個領域有一個宏觀的認識，瞭解它的發展脈絡和核心思想。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是羅列知識點，而是將機器學習的發展曆程、不同分支的特點以及它們之間的聯係都梳理得清清楚楚。我能感受到作者在其中傾注的心血，他似乎能夠預見到讀者可能會遇到的睏惑，並提前為我們鋪平道路。這本書讓我覺得，即便是非專業人士，也能通過閱讀獲得深刻的理解和啓發。

評分☆☆☆☆☆

很好很不錯，清楚易懂，值得入手

評分☆☆☆☆☆

下單之後，書很快就到瞭，書封裝的很好，但是打開之後纔發現裏麵竟然有8頁是空白的！！！也就是缺失8頁瞭！！！然後聯係客服，客服可能比較忙，半天沒人迴，乾脆直接打電話問賣傢，賣傢同意退換。後來就退換瞭，不過不知道是不是因為又怕缺失，退換來的貨，塑封給拆開瞭，這還不要緊，關鍵是書脊齣現裂痕瞭，還有這次退換來的書不知道是彆人退換的還是什麼原因，書封皮也磨得不乾淨瞭。再次聯係客服，客服也同意退換，算瞭，懶得摺騰瞭，湊活用吧。賣傢服務態度還是可以的，就是能不能一次退換的給個質量好點的？？？！！！

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

貨真價實，物流迅速，體驗不錯。

評分☆☆☆☆☆

該書相當不錯，內容涉及比較全麵，是國內為數不多的好書，值得收藏哦

評分☆☆☆☆☆

機器學習的經典著作，人工智能火瞭！必讀的書！

評分☆☆☆☆☆

正品

評分☆☆☆☆☆

物流超級快，頭天下午下單第二天一早就到瞭。書的質量也非常好，好評。

評分☆☆☆☆☆

發貨及時，迅速，還以為要幾天纔能收到，隔天就到瞭，對書也是很滿意