神经网络与机器学习（原书第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] 海金 著

图书标签:

• 神经网络
• 机器学习
• 深度学习
• 模式识别
• 人工智能
• 算法
• Python
• 数据挖掘
• 统计学习
• 模型评估

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111324133

商品编码：1077670998

出版时间：2011-03-01

作  者: （加）海金 著作 申富饶 等 译者 定  价: 79 出 版 社: 机械工业出版社 出版日期: 2011年03月01日 页  数: 572 装  帧: 平装 ISBN: 9787111324133 ●出版者的话
●译者序
●前言
●缩写和符号
●术语
●第0章  导言
●  0.1  什么是神经网络
●  0.2  人类大脑
●  0.3  神经元模型
●  0.4  被看作有向图的神经网络
●  0.5  反馈
●  0.6  网络结构
●  0.7  知识表示
●  0.8  学习过程
●  0.9  学习任务
●……

内容简介

本书是关于神经网络的全面的、有效的、可读性很强的、近期新的论述。全书共15章，主要内容包括rosenblatt感知器、通过回归建立模型、很小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。
本书适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材，也可供相关领域的工程技术人员参考。  （加）海金 著作 申富饶 等 译者 Simon Haykin是靠前电子电气工程界的有名学者，加拿大皇家学会院士，IEEE会士，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，现任加拿大麦马斯特大学教授，在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。他曾经获得IEEE McNaughton奖章，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多种标准教材。
    

人工智能的基石：深入探索神经网络与深度学习的奥秘 本书并非一本关于“神经网络与机器学习（原书第3版）”的书籍，而是旨在为那些渴望理解人工智能核心驱动力——神经网络与深度学习——的读者提供一份全面而深入的入门指南。我们将抛开任何特定出版物的束缚，纯粹专注于那些构建现代智能系统的 fundamental concepts、算法原理以及核心技术。 第一部分：机器学习的理论基石 在深入神经网络的迷人世界之前，理解机器学习的宏观框架至关重要。本部分将为你勾勒出机器学习的图景，让你明白它与人工智能、数据科学等概念的关系，并为你后续的学习打下坚实的理论基础。 理解机器学习的本质： 我们将从最根本的问题入手：什么是机器学习？它又是如何让机器“学习”的？我们将探讨机器学习的定义，以及它在现代科技中扮演的关键角色。你将了解到，机器学习并非魔法，而是通过数据和算法来发现模式、做出预测或决策的科学。 监督学习的统治地位： 监督学习是机器学习中最常见也最重要的一种范式。我们将深入剖析其工作原理：如何通过带有标签的数据来训练模型？我们将详细介绍两种主要的监督学习任务： 分类（Classification）： 如何让机器识别图像中的猫狗，判断垃圾邮件，或者诊断疾病？我们将深入探讨逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典分类算法。你将了解这些算法背后的数学原理，以及它们如何构建决策边界来区分不同的类别。 回归（Regression）： 如何预测股票价格，估算房屋价值，或者预测天气？我们将讲解线性回归、多项式回归等回归算法，以及它们如何学习数据中的连续关系，从而做出数值预测。 无监督学习的探索发现： 当数据没有标签时，机器学习又该如何工作？无监督学习将带领我们进入探索性数据的奇妙旅程。我们将重点关注： 聚类（Clustering）： 如何将相似的数据点分组？我们将介绍 K-Means 聚类算法，理解其迭代优化过程，以及如何用于市场细分、用户画像等场景。 降维（Dimensionality Reduction）： 如何简化复杂的数据集，同时保留重要的信息？我们将介绍主成分分析（PCA），理解其如何通过寻找数据方差最大的方向来减少特征数量，从而加速训练和提高模型的可视化能力。 强化学习的互动试炼： 想象一下，机器通过与环境互动，从“试错”中学习最优策略。这就是强化学习的魅力所在。我们将初步探讨强化学习的基本要素：智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、动作（action）和奖励（reward）。你将了解其在游戏AI、机器人控制等领域的潜力。 模型评估与选择的艺术： 训练出模型只是第一步，如何知道模型是否“好”？本部分将聚焦于模型评估的关键技术。你将学会： 划分数据集： 训练集、验证集和测试集的意义，以及如何合理划分以避免过拟合。 评估指标： 准确率、精确率、召回率、F1分数（用于分类），均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）（用于回归）等常用指标的含义和适用场景。 交叉验证： 如何更鲁棒地评估模型性能，尤其是在数据量有限的情况下。 特征工程的魔力： “垃圾进，垃圾出”——数据质量直接影响模型效果。我们将强调特征工程的重要性，以及如何通过创造、选择和转换原始数据来生成更有信息量的特征，从而提升模型的预测能力。 第二部分：神经网络的神经元世界 在掌握了机器学习的基础后，我们将正式进入神经网络的核心。本部分将带领你逐层剥开神经网络的神秘面纱，理解其基本构成单元以及它们如何协同工作。 生物神经元的启示： 神经网络并非凭空出现，而是受到了生物神经系统结构的启发。我们将简要回顾生物神经元的工作原理，理解其接收信号、处理信号并传递信号的过程，为理解人工神经元奠定基础。 人工神经元的数学模型： 我们将详细解析人工神经元（也称为感知机）的数学模型。你将理解输入、权重、偏置（bias）以及激活函数（activation function）的作用。激活函数是神经网络的灵魂，我们将重点讲解： Sigmoid 函数： 它的 S 形曲线以及如何在早期神经网络中用于输出概率。 ReLU（Rectified Linear Unit）函数： 为什么它是现代深度学习中最常用的激活函数？它的计算效率和缓解梯度消失的优势。 Tanh 函数： 与 Sigmoid 类似但输出范围不同的激活函数。 感知机的崛起与局限： 我们将从最简单的神经网络模型——感知机——开始。你将理解感知机如何通过学习权重来完成简单的二分类任务。然而，我们也会揭示感知机的局限性，特别是它无法解决“异或”（XOR）等线性不可分问题，这为多层感知机的出现铺平了道路。 多层感知机（MLP）： 神经网络的真正威力在于其多层结构。我们将深入讲解多层感知机（也称为前馈神经网络，Feedforward Neural Network）的构成：输入层、隐藏层和输出层。你将理解信息如何在这些层之间逐级传递，以及隐藏层如何学习数据中更复杂的抽象特征。 前向传播（Forward Propagation）： 你将清晰地掌握数据在神经网络中如何从输入层流向输出层的整个过程。理解每个神经元的计算过程，以及整个网络的输出是如何生成的。 反向传播（Backpropagation）的革命： 反向传播算法是训练神经网络的基石。我们将详细剖析这一“误差反向传播”的算法： 损失函数（Loss Function）： 如何衡量模型的预测值与真实值之间的差距？我们将介绍均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）等常用损失函数。 梯度下降（Gradient Descent）： 如何利用损失函数的梯度来更新权重，使模型朝着减小误差的方向优化？我们将讲解梯度下降的基本原理，以及学习率（learning rate）的重要性。 链式法则（Chain Rule）： 反向传播算法的数学基础，理解如何通过链式法则计算每一层权重对最终损失的贡献。 优化器（Optimizers）： 纯粹的梯度下降有时会收敛缓慢或陷入局部最小值。我们将介绍更先进的优化器，如： Momentum： 引入动量，加速收敛并越过局部最小值。 Adam： 结合了 Momentum 和 RMSprop 的优点，是目前最流行的优化器之一。 RMSprop： 根据梯度的平方调整学习率。 第三部分：深度学习的演进与强大 当神经网络的隐藏层数量增加，我们便进入了深度学习的范畴。本部分将带你领略深度学习的强大之处，并介绍那些能够处理复杂数据（如图像、文本、语音）的关键架构。 深度学习的优势： 为什么“深度”如此重要？我们将探讨深度神经网络如何通过多层次的抽象来自动学习数据中的分层特征，从而在许多任务上超越浅层模型。 卷积神经网络（CNN）的视觉革命： CNN 是处理图像数据的“王者”。我们将深入解析： 卷积层（Convolutional Layer）： 如何通过卷积核（filter）提取图像的空间特征？理解卷积操作的原理，以及感受野（receptive field）的概念。 池化层（Pooling Layer）： 如何减小特征图的尺寸，降低计算量，并增强模型的鲁棒性？我们将介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 CNN 的典型结构： 输入层 -> 卷积层 -> 激活函数 -> 池化层 -> ... -> 全连接层 -> 输出层。你将理解整个 CNN 的数据流动和特征提取过程。 CNN 在图像识别、目标检测、图像分割等领域的应用。 循环神经网络（RNN）的序列处理能力： 对于序列数据（如文本、时间序列），RNN 展现出强大的处理能力。我们将讲解： RNN 的循环连接： 如何通过将前一时刻的隐藏状态传递到当前时刻，来捕捉序列中的时间依赖关系？ RNN 的局限性： 梯度消失和梯度爆炸问题，导致 RNN 难以学习长序列的依赖关系。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 这些是 RNN 的改进版本，通过引入“门”机制来有效地缓解梯度消失问题，从而能够学习更长的序列依赖。 RNN 在自然语言处理（NLP）中的应用： 机器翻译、文本生成、情感分析等。 注意力机制（Attention Mechanism）的飞跃： 注意力机制极大地提升了深度学习模型在处理长序列和复杂关系时的性能。我们将讲解： 注意力机制的原理： 如何让模型在处理序列时，动态地关注输入序列中最相关的部分？ 自注意力（Self-Attention）： Transformer 模型的核心，让模型能够并行地处理序列，并捕捉任意位置之间的依赖关系。 Transformer 模型： 彻底改变了 NLP 领域，并在计算机视觉等领域也展现出巨大潜力。我们将重点介绍： Encoder-Decoder 架构： Transformer 的基本结构。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 同时从不同角度捕捉信息。 位置编码（Positional Encoding）： 为序列数据引入位置信息。 Transformer 在机器翻译、文本生成（如 GPT 系列）中的卓越表现。 模型训练中的挑战与技巧： 过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）： 如何识别并解决这些常见的训练问题。 正则化（Regularization）： L1、L2 正则化，Dropout 等技术，用于防止过拟合。 批量归一化（Batch Normalization）： 加速训练，提高模型稳定性。 迁移学习（Transfer Learning）： 利用预训练模型来解决新任务，大幅节省训练时间和资源。 结语：通往智能的无限可能 本书将为你构建一个坚实的知识体系，让你不仅理解神经网络和深度学习的工作原理，更能激发你进一步探索其无限潜力的热情。无论你是初学者，还是希望深化理解的从业者，本书都将为你提供一条清晰的学习路径，让你能够自信地驾驭人工智能的强大力量，并参与到塑造未来的智能科技浪潮中。

评分☆☆☆☆☆

这是一部关于生物信息学领域经典理论与前沿应用的百科全书式著作。在我深入研究基因组学和蛋白质组学时，常常感到知识点繁杂，理论基础薄弱。这本书的出现，如同一盏明灯，照亮了我前进的道路。作者凭借其深厚的学术功底，系统地梳理了生物信息学核心的算法、模型和工具，从序列比对、基因预测，到系统发育、蛋白质结构预测，每个章节都深入浅出，逻辑清晰。我尤其欣赏作者对数学和统计学在生物信息学中应用的讲解，他巧妙地将概率论、线性代数等抽象概念与生物学问题相结合，使得复杂的计算过程变得易于理解。书中不仅涵盖了基础理论，还详细介绍了各种常用的生物信息学数据库和软件，并提供了实际操作的指导，这对于我这样的研究者来说，是极其宝贵的资源。我曾经在分析大量全基因组测序数据时遇到了瓶颈，正是从书中获得的关于组装算法和变异检测的知识，让我得以突破困境，最终完成了研究项目。这本书不仅提升了我的专业知识水平，更培养了我严谨的科学研究态度。它是一本值得反复研读的经典之作，无论是在学习阶段还是在科研实践中，都能从中汲取丰富的养分。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的编程启蒙，让我从一个完全的门外汉，一步步踏入了算法和数据结构的奇妙世界。还记得第一次拿到这本书的时候，封面上的“算法”两个字让我心生畏惧，但作者流畅的语言和循序渐进的讲解，很快打消了我的疑虑。他没有上来就丢一堆复杂的公式和概念，而是从最基础的排序算法开始，用生动的比喻和清晰的图示，一点点揭开算法的面纱。我特别喜欢他讲解递归的那一部分，之前觉得递归是多么高深莫测的东西，看完了他的阐述，简直有茅塞顿开的感觉。书中还穿插了很多实际应用的例子，比如如何用算法来优化搜索引擎的排名，或者如何用最短路径算法来规划导航路线。这些例子让我切实感受到了算法在现实生活中的强大力量，也让我对学习算法充满了动力。虽然书中有些地方需要反复阅读才能完全理解，但每一次的钻研都让我收获颇丰。我还会经常翻看书中的那些思考题，这些问题不仅巩固了我学到的知识，也锻炼了我独立思考和解决问题的能力。这本书真正让我体会到了“授人以鱼不如授人以渔”的精髓，它不仅教授了知识，更重要的是传授了学习方法和思维方式，为我未来的学习和工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一次关于数据可视化与交互设计的探索之旅，它彻底改变了我对信息呈现的看法。在此之前，我总觉得制作图表只是简单地将数据“画”出来，而这本书让我认识到，数据可视化是一门艺术，更是一门科学。作者以其丰富的实践经验，详细阐述了如何选择合适的可视化类型来有效地传达信息，以及如何通过精心设计的交互方式来提升用户的理解和参与度。书中的案例分析让我大开眼界，从动态地图的演变，到社交网络关系的呈现，再到金融数据的可视化，无不展示了强大的信息洞察力。我特别喜欢作者关于“叙事性可视化”的论述，如何通过一系列精心设计的图表和动画，将复杂的数据故事娓娓道来，这远比枯燥的文字和静态的表格更具吸引力和说服力。书中还提供了大量的工具和技巧，让我能够快速上手，将理论付诸实践。在制作一份关于气候变化趋势的报告时，我采用了书中介绍的交互式时间序列图，用户可以通过滑动条自由探索不同年份的数据，这种直观的体验极大地增强了报告的效果，也赢得了不少好评。这本书不仅仅是关于技术的讲解，更是关于如何与信息建立更深层次连接的哲学思考，让我对如何更好地沟通和理解数据有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本关于图论的书，简直是我在学术研究道路上的“定海神针”。在我深入研究某些复杂网络和关系模型时，总是感觉概念模糊，模型构建困难。直到我遇到了这本书，一切都豁然开朗。作者的论述严谨而又富有洞察力，从图的基本概念、路径、连通性，到更复杂的匹配、着色、流等问题，都进行了深入浅出的剖析。我尤其欣赏他对证明过程的详尽解释，以及对一些经典图论定理的几何直观阐释，这使得抽象的数学概念变得生动易懂。书中涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛内容，不仅适合初学者入门，也为有一定基础的研究者提供了宝贵的参考。我发现书中引用的许多文献和定理，都是我之前在其他地方难以找到或理解的。作者的逻辑清晰，结构合理，使得我能够系统地构建自己的知识体系。在解决一个实际的物流配送优化问题时，我正是从书中获得的关于网络流和最小生成树的理论，才得以设计出高效的算法。这本书不仅是理论的宝库，更是一本实用的工具书，让我能够将抽象的图论概念转化为解决实际问题的有力武器。每次翻开它，都仿佛置身于一个精妙绝伦的数学世界，让我对图论的魅力有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一次关于计算思维和抽象建模的深刻体验，它让我重新认识了解决问题的本质。在此之前，我总觉得编程和数学是两件独立的事情，而这本书则将它们巧妙地融合在一起，展示了如何运用抽象的思维来构建复杂的系统。作者以其独特的视角，从逻辑推理、算法设计、数据结构等多个维度，深入浅出地讲解了计算思维的核心理念。我特别喜欢他关于“将复杂问题分解”的论述，以及如何通过“模式识别”和“抽象化”来找到问题的通用解决方案。书中出现的那些巧妙的算法设计，以及对不同抽象层次的运用，让我惊叹于数学的优雅和计算的强大。我还很欣赏作者通过大量的实际案例来阐述理论，比如如何用有限状态机来模拟游戏角色行为，或者如何用图论来优化网络路由。这些案例不仅让我更好地理解了抽象概念，也激发了我用计算思维去解决现实生活中各种问题的灵感。这本书不仅仅是关于计算机科学的入门读物，更是一种思维方式的训练，它让我学会了如何从根本上理解问题，并用更有效、更优雅的方式来解决它。每次阅读，都能从中获得新的启发，让我对计算科学的认识不断深化。

评分☆☆☆☆☆

需要一定的数学功底,网评中文翻译很差,目前AI发展势头强劲,还是非常值得学习与关注的

评分☆☆☆☆☆

单位买的，学习用，挺好

评分☆☆☆☆☆

前几张公式很多，而且有大量的证明，如果只是为了应用，可以不用买的。

评分☆☆☆☆☆

以前从来不去评价，不知道浪费多少积分，自从积分可以抵现金的时候，才知道积分的重要。后来我就把这段话复制了，走到哪，复制到哪，即能赚积分，还非常省事；特别是不用认真的评论了

评分☆☆☆☆☆

本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。全书共15章，主要内容包括rosenblatt感知器、通过回归建立模型、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。

评分☆☆☆☆☆

东西非常好，物流也很,下次还会来买。

评分☆☆☆☆☆

纸张挺薄，讲了很多神经网络

评分☆☆☆☆☆

好书啊，但是看起来内容虽多讲的不详细

评分☆☆☆☆☆

是一本机器学习及数据分析有关的书籍