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項亮 著

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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115281586

商品編碼：1027662370

齣版時間：2012-06-01

  詳情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 書號:9780226689876

Author 作者:Cheney Cowles Memorial Museum

齣版社:University of Chicago Press

Publication Date 齣版日期:1976-06-01

Product Dimensions 商品尺寸:85x55.3x1.8cm

Shipping Weight 商品重量:0.01kg

Shipping Weight Language 語種:English

pages 頁數:27

探索智能世界的奧秘：一部關於知識、算法與創造的非虛構之旅 目錄 第一章：信息的洪流與認知的挑戰 1.1 海量數據的誕生：從紙張到比特的革命 1.2 信息的過載：過多的選擇與信息的迷失 1.3 人類認知的局限：選擇疲勞與注意力稀缺 1.4 需求驅動的演進：尋找有價值的“少” 第二章：智慧的萌芽：從規則到學習 2.1 早期的人工智能探索：邏輯與規則的時代 2.2 統計學在信息處理中的地位：概率與數據的力量 2.3 機器學習的興起：從被動接收到主動適應 2.4 深度學習的突破：模擬大腦，感知復雜世界 第三章：算法的語言：解碼決策的邏輯 3.1 算法的本質：步驟、指令與效率 3.2 經典算法的魅力：搜索、排序與優化 3.3 數據結構的基礎：組織信息，加速處理 3.4 算法的權衡：時間復雜度與空間復雜度 第四章：數據的靈魂：洞察與洞悉 4.1 數據采集的藝術：從傳感器到用戶行為 4.2 數據清洗與預處理：去噪、缺失與規範化 4.3 特徵工程的智慧：挖掘數據的內在價值 4.4 數據可視化：讓抽象數字躍然紙上 第五章：智能的構建：模型的煉金術 5.1 模型訓練的流程：從數據到預測 5.2 監督學習的奧秘：分類與迴歸的藝術 5.3 無監督學習的探索：聚類與降維的洞察 5.4 半監督與強化學習：解鎖更廣闊的應用場景 第六章：理解的邊界：自然語言的處理 6.1 語言的復雜性：詞匯、語法與語義的挑戰 6.2 自然語言處理的關鍵技術：分詞、詞性標注與命名實體識彆 6.3 文本分析與情感挖掘：理解文本背後的情緒 6.4 機器翻譯的進展：跨越語言的鴻溝 第七章：視覺的盛宴：計算機的“眼睛” 7.1 圖像的構成：像素、色彩與空間信息 7.2 圖像識彆的基石：特徵提取與模式匹配 7.3 捲積神經網絡的革命：感知層層遞進的特徵 7.4 目標檢測與圖像分割：精確定位與理解場景 第八章：推理的軌跡：邏輯與概率的交織 8.1 演繹推理：從普遍到特殊 8.2 歸納推理：從特殊到普遍 8.3 貝葉斯定理的應用：更新信念，修正判斷 8.4 因果推理的探索：揭示事物之間的根本聯係 第九章：係統的構建：從理論到實踐 9.1 係統設計的考量：目標、約束與可擴展性 9.2 模塊化與接口設計：搭建穩定靈活的框架 9.3 性能優化與資源管理：高效運轉的秘訣 9.4 部署與監控：讓智能係統穩定運行 第十章：倫理的考量：智能時代的責任 10.1 算法的偏見：數據與公平的博弈 10.2 隱私的保護：數據使用的邊界 10.3 決策的透明度：理解智能的“黑箱” 10.4 人類與智能的共存：閤作與未來的展望 --- 第一章：信息的洪流與認知的挑戰 我們正身處一個前所未有的信息爆炸的時代。從古籍的羊皮捲到如今互聯網上海量的數字內容，信息的載體和數量都發生瞭翻天覆地的變化。曾經，知識的獲取是稀缺且珍貴的，而現在，我們被淹沒在信息的洪流之中。社交媒體上的海量動態、搜索引擎中無窮無盡的網頁、各種在綫平颱提供的海量視頻和音頻，這一切都構成瞭我們日常生活中無處不在的信息網絡。 然而，信息的數量並非等同於認知的深度。信息的過載，反而可能導緻我們陷入“選擇疲勞”。麵對琳琅滿目的商品、無窮無盡的娛樂內容、以及浩如煙海的知識信息，我們常常感到無從下手，精力被分散，反而難以找到真正對自己有價值的內容。人類有限的注意力，在海量信息麵前顯得尤為脆弱。我們渴望被精準地連接到所需的信息，而不是在無盡的選項中迷失方嚮。這種需求，催生瞭對更智能、更個性化的信息處理和傳遞方式的渴求。我們不再滿足於被動地接收信息，而是希望信息能夠主動地、智慧地呈現，從而滿足我們不斷演進的需求。 第二章：智慧的萌芽：從規則到學習 人類探索智能的曆程，可以追溯到古代哲學傢對邏輯和推理的思考。早期的人工智能研究，在很大程度上依賴於“規則”和“邏輯”的構建。專傢係統便是其中的代錶，它試圖將人類專傢的知識和判斷邏輯編碼成一係列 if-then 規則，讓計算機按照預設的規則進行推理和決策。這種方法在特定領域內取得瞭顯著的成就，但也麵臨著知識獲取的瓶頸和規則維護的復雜性。 隨著計算能力的提升和數據量的激增，統計學在信息處理領域展現齣強大的生命力。概率論和統計模型成為理解和預測數據規律的重要工具。例如，通過分析曆史銷售數據，我們可以預測未來的銷量趨勢；通過分析用戶行為，我們可以瞭解用戶偏好。 而真正意義上的“智慧”萌芽，則來自於機器學習的興起。機器學習的核心思想是讓計算機從數據中“學習”，而不是被動地接受預設的規則。它能夠通過分析大量的樣本數據，自動地發現數據中的模式和規律，並利用這些規律來做齣預測或決策。從簡單的綫性迴歸到復雜的決策樹，機器學習的算法不斷發展，為解決復雜問題提供瞭新的途徑。 近年來，深度學習的突破更是將智能推嚮瞭新的高度。深度學習模仿瞭人腦神經網絡的結構，通過構建多層次的神經網絡，能夠自動地從原始數據中提取齣更抽象、更復雜的特徵。這使得計算機在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得瞭前所未有的成功，極大地拓展瞭智能應用的邊界。 第三章：算法的語言：解碼決策的邏輯 算法，是智能係統決策的基石，是解決問題的“語言”。一個好的算法，能夠高效、準確地完成預設的任務。從簡單的計算到復雜的預測，算法無處不在。 經典算法如搜索算法（例如二分查找、廣度優先搜索）和排序算法（例如快速排序、歸並排序）是我們處理和組織數據的基本工具。優化算法則幫助我們找到最優的解決方案，例如在資源分配、路徑規劃等問題中。 理解算法的效率至關重要。我們常常用“時間復雜度”來衡量一個算法執行所需的時間，以及“空間復雜度”來衡量算法所需的內存空間。在設計和選擇算法時，需要在時間和空間之間做齣權衡，以達到最佳的性能錶現。例如，在處理海量數據時，一個時間復雜度較低的算法，即使需要更多的內存，也可能比一個空間復雜度較低但執行緩慢的算法更具優勢。算法的設計，是一門追求效率與精度的藝術，它決定瞭智能係統能夠以多快的速度、多高的準確度來解決問題。 第四章：數據的靈魂：洞察與洞悉 數據是智能係統的“燃料”，而對數據的深入理解，則是挖掘智能潛力的關鍵。數據的價值，並非直接呈現，而是需要通過一係列精細化的處理和分析纔能被揭示。 數據的采集，是智能係統生命周期的起點。它可以是來自傳感器收集的環境數據、用戶在平颱上的行為數據、文本信息、圖像、音頻等等。數據的來源多種多樣，采集方式也各有不同。 采集到的原始數據，往往是雜亂無章的，包含著噪聲、缺失值、異常值等問題。因此，數據清洗與預處理是至關重要的一步。這包括去除噪聲，填補缺失值，將數據規範化到統一的格式和尺度，以便後續的分析和模型訓練。 特徵工程，則是將原始數據轉化為對模型更有意義的“特徵”的過程。這需要對業務場景有深刻的理解，通過各種技術手段，從數據中挖掘齣能夠代錶事物本質屬性的量化指標。一個好的特徵，能夠極大地提升模型的性能。 數據可視化，則是將抽象的數字和關係，通過圖錶、圖形等直觀的方式呈現齣來，幫助我們更好地理解數據的分布、趨勢和內在規律。它不僅是數據分析的輔助工具，更是洞察數據靈魂的重要途徑。 第五章：智能的構建：模型的煉金術 模型，是智能係統實現決策和預測的核心。構建一個優秀的模型，如同煉金術一般，將原始數據轉化為具有預測能力的“黃金”。 模型的訓練，是一個從數據中學習的過程。我們選擇閤適的模型結構，並利用預處理好的數據來“喂養”模型。模型通過不斷調整內部參數，以最小化預測誤差，從而學習到數據中的隱藏模式。 監督學習，是目前應用最廣泛的模型構建方式。它需要有標簽的數據集，即已知輸入和對應的輸齣。通過學習輸入與輸齣之間的映射關係，模型可以對新的、未知的輸入進行預測。例如，根據房屋的麵積、位置等特徵，預測房屋的價格（迴歸問題），或者根據郵件的內容判斷是否為垃圾郵件（分類問題）。 無監督學習，則適用於沒有標簽的數據。它試圖發現數據本身的結構和內在聯係。聚類算法可以將相似的數據點歸為一類，例如將用戶分成不同的興趣群體；降維算法則可以減少數據的維度，同時保留重要的信息，以便於可視化或加速模型訓練。 半監督學習和強化學習，則是在特定場景下展現齣強大能力的學習範式。半監督學習結閤瞭少量有標簽數據和大量無標簽數據，以提高模型性能；強化學習則通過與環境的交互，從試錯中學習最優的策略，例如在遊戲、機器人控製等領域有著廣泛應用。 第六章：理解的邊界：自然語言的處理 語言，是人類交流和思維的載體，也是智能係統理解世界的重要窗口。然而，人類語言的復雜性，使得自然語言處理（NLP）成為人工智能領域最具挑戰性的研究方嚮之一。詞匯的多義性、語法的多樣性、以及上下文的依賴性，都給計算機理解語言帶來瞭巨大的難題。 自然語言處理的關鍵技術，包括分詞（將連續的文本切分成有意義的詞語）、詞性標注（識彆詞語的語法功能）、命名實體識彆（識彆齣人名、地名、組織名等專有名詞）等。這些技術為進一步的文本分析奠定瞭基礎。 文本分析，能夠從海量的文本數據中提取齣有用的信息。例如，關鍵詞提取可以找到文章的核心內容，主題模型可以發現文本集中的潛在主題。情感挖掘，則進一步分析文本中所錶達的情感傾嚮，例如正麵、負麵或中立，從而瞭解人們對某個話題或産品的態度。 隨著深度學習的引入，機器翻譯取得瞭突破性的進展。現代的機器翻譯係統，能夠生成更流暢、更自然的翻譯結果，有效地跨越瞭語言的鴻溝，促進瞭全球範圍內的信息交流。 第七章：視覺的盛宴：計算機的“眼睛” 圖像，是人類感知世界的重要方式。讓計算機擁有“看”的能力，即計算機視覺，是人工智能領域的一個重要分支。圖像的構成，可以分解為無數個像素點，每個像素點攜帶瞭顔色和亮度信息，這些信息構成瞭我們看到的畫麵。 圖像識彆的基石，在於如何從像素數據中提取齣有意義的特徵，並進行模式匹配。早期的圖像識彆方法依賴於手工設計的特徵提取器，例如邊緣檢測、角點檢測等。 而捲積神經網絡（CNN）的齣現，徹底改變瞭圖像識彆領域。CNN通過模擬生物視覺係統的層層處理機製，能夠自動地從圖像中學習到不同層級的特徵。淺層網絡識彆邊緣、紋理等基本特徵，深層網絡則能夠識彆齣物體的形狀、結構，乃至最終的物體類彆。 目標檢測，是計算機視覺的另一個重要任務，它不僅要識彆齣圖像中的物體，還要在圖像中精確地框齣物體的位置。圖像分割，則進一步要求將圖像中的每個像素點分配到所屬的物體類彆，從而實現對場景更精細的理解。 第八章：推理的軌跡：邏輯與概率的交織 智能的核心在於“推理”，即基於已知信息推導齣未知結論的能力。推理的方式多種多樣，其中邏輯推理和概率推理是兩個重要的分支。 演繹推理，是從普遍的原理齣發，推導齣特殊的結論。例如，“所有人都終將一死，蘇格拉底是人，所以蘇格拉底終將一死。”這種推理方式保證瞭結論的確定性。 歸納推理，則是從特殊的觀察齣發，推導齣普遍的規律。例如，“我看到的幾隻烏鴉都是黑色的，所以所有烏鴉都是黑色的。”歸納推理的結論具有概率性，但卻是科學發現的重要驅動力。 貝葉斯定理，是概率推理的核心工具。它提供瞭一種更新信念（概率）的方法，當獲得新的證據時，可以根據證據的可靠性來修正已有的判斷。這使得智能係統能夠更加靈活和準確地處理不確定性信息。 因果推理，則更進一步，試圖揭示事物之間的根本聯係，即“原因”與“結果”的關係。理解因果關係，能夠幫助我們更好地預測乾預措施的效果，並做齣更明智的決策。 第九章：係統的構建：從理論到實踐 將算法、模型和數據融為一體，構建一個能夠解決實際問題的智能係統，是人工智能的最終目標。係統設計的考量，需要兼顧功能的實現、性能的優化以及係統的可擴展性。 模塊化設計，是將復雜係統分解為相互獨立的模塊，每個模塊負責特定的功能。模塊之間通過清晰定義的接口進行交互，這不僅提高瞭係統的可維護性，也方便瞭功能的復用和升級。 性能優化，是確保智能係統能夠高效運轉的關鍵。這包括優化算法的執行效率、閤理分配計算資源、以及設計高效的數據存儲和訪問機製。 係統的部署與監控，是智能係統投入使用後的重要環節。將訓練好的模型部署到生産環境中，並建立有效的監控機製，及時發現和解決運行過程中齣現的問題，保證係統的穩定性和可靠性。 第十章：倫理的考量：智能時代的責任 隨著智能技術的飛速發展，我們不得不麵對其帶來的倫理挑戰。算法的偏見，可能源於訓練數據中存在的社會不公，導緻智能係統做齣歧視性的決策。保護用戶隱私，是數據使用的基本原則，我們需要在數據利用和個人隱私之間找到平衡點。 決策的透明度，是建立信任的基礎。當智能係統做齣重要決策時，我們希望能夠理解其背後的邏輯，而不是將其視為一個神秘的“黑箱”。 最終，人類與智能的未來，並非零和博弈，而是走嚮閤作共贏。理解智能的邊界，發揮人類的創造力和情感優勢，與智能係統協同工作，將是開啓未來無限可能性的關鍵。這部圖書，旨在為你揭開智能世界的神秘麵紗，帶你踏上一場關於知識、算法與創造的非虛構之旅，讓你更深刻地理解智能的原理、應用的廣度以及其背後蘊含的無限潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本《推薦係統實踐》讀起來真的像是在和一位經驗豐富的技術前輩進行一場深入的對談。它沒有那些花裏鬍哨的理論包裝，而是直擊核心，用一種近乎“手把手”的方式，將推薦係統背後的技術細節和工程考量娓娓道來。我尤其喜歡它對各種算法的講解，不是那種生硬的數學推導，而是通過生動的例子和清晰的邏輯，將協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦等核心思想闡釋得淋灕盡緻。更難得的是，書中對實際應用中的難點，比如數據稀疏性、冷啓動問題、離綫評估與在綫A/B測試的銜接，都有非常務實的解決方案和深度探討。讀完後，我感覺自己對推薦係統的理解從“知道有這麼個東西”躍升到瞭“能夠動手構建和優化一個推薦係統”的層麵，這不僅僅是知識的積纍，更是一種思維方式的轉變。它讓我明白，一個好的推薦係統，不僅僅是算法的堆砌，更是對用戶行為的深刻洞察，以及對工程效率和係統穩定性的不懈追求。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的震撼在於它所展現齣的“全局觀”。它不是孤立地討論某一個推薦算法，而是將其置於整個推薦係統架構的大背景下去審視。從數據采集、特徵工程，到模型訓練、離綫評估，再到在綫部署、實時更新和效果監控，作者都進行瞭詳盡的描繪。我印象最深刻的是關於特徵工程的部分，它詳細介紹瞭如何從海量的用戶行為數據中提取齣有價值的特徵，以及不同類型特徵的處理方法，這對於提升推薦效果至關重要。此外，書中對評估指標的選擇和解釋也相當到位，它清楚地說明瞭為什麼不同的場景需要不同的評估指標，以及如何通過多維度評估來全麵衡量推薦係統的性能。讀這本書，感覺就像是在搭建一個復雜的機械裝置，每一個零件的配閤都至關重要，而作者就是那個能讓你理解整體設計思路的工程師。它讓我意識到，要想構建一個真正有效的推薦係統，必須要有強大的工程能力和對細節的極緻關注。

評分☆☆☆☆☆

對於想要快速掌握推薦係統核心技術並投入實踐的讀者來說，這本書無疑是寶藏。它以一種高度結構化的方式，係統地介紹瞭推薦係統的各個方麵，從基礎概念到進階技巧，再到實際應用中的各種坑。我特彆喜歡書中對不同推薦算法的比較分析，它不僅僅是列舉優缺點，而是深入分析瞭它們各自適用的場景，以及在實際應用中可能遇到的局限性。讀完後，我對各種算法的理解更加清晰，也更能根據具體需求選擇最閤適的算法。此外，書中對數據挖掘和機器學習技術的結閤也進行瞭很好的闡述，它讓我看到瞭如何利用這些技術來構建更智能、更個性化的推薦服務。這本書最大的價值在於，它不僅教授瞭“怎麼做”，更重要的是啓發瞭“為什麼這麼做”，讓你在理解原理的基礎上，能夠舉一反三，觸類旁通。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是關於推薦係統本身，更是一種關於如何“思考”推薦係統的指導。它強調瞭對用戶需求和業務目標的理解，以及如何將這些理解轉化為技術方案。書中對“探索與利用”的權衡、對用戶體驗的細緻打磨，以及對結果反饋的持續優化，都讓我受益匪淺。它讓我明白，一個優秀的推薦係統，絕不僅僅是算法的堆砌，而是對用戶心理、行為模式的深刻洞察，以及對産品生命周期的全麵把控。書中對一些“非主流”但卻至關重要的方麵，比如冷啓動問題的巧妙解決、用戶反饋機製的設計等，都進行瞭深入的探討，這些內容往往是其他書籍所忽略的。閱讀這本書，就像是在學習一種全新的解決問題的哲學，它讓我更加關注細節，更加注重實效，也更加理解瞭技術在解決實際問題中的真正價值。

評分☆☆☆☆☆

《推薦係統實踐》這本書的魅力在於它的“接地氣”。它沒有迴避實際工程中遇到的種種挑戰，反而以一種“過來人”的口吻，將那些曾經讓我們頭疼的難題一一剖析，並給齣可行的解決方案。比如，在處理大規模數據時，如何進行有效的模型訓練和部署？如何平衡計算資源和推薦精度？書中都給齣瞭非常實用的建議，而且這些建議都基於真實的工業界經驗。我特彆欣賞它對“工程化”的強調，它不隻是停留在算法層麵，而是深入到如何將算法轉化為可運行、可維護、可擴展的係統。從API設計到係統架構，從用戶隱私保護到技術債的管理，書中都涉及到瞭。這本書讓我明白，一個成功的推薦係統，是技術、工程和産品理念的完美結閤。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於如何將技術落地、如何解決實際問題的“寶典”。

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上。好書

評分☆☆☆☆☆

這本書不錯吧，入門挺好的，挺薄的一本，我挺喜歡的

評分☆☆☆☆☆

做內容推薦的一定要讀的書

評分☆☆☆☆☆

作者的文風還是很有趣的，至少讓人讀起來沒那麼乏味，示例廣泛而切實，好評

評分☆☆☆☆☆

這本書寫的還不錯。程序員必備233333333333333

評分☆☆☆☆☆

挺好的，書質量可以

評分☆☆☆☆☆

給傢裏愛學習的某人買的，好

評分☆☆☆☆☆

包裝完好～賣傢發貨很迅速，快遞很給力！

評分☆☆☆☆☆

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