神經網絡與機器學習（原書第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[加] 海金 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 機器學習
• 深度學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• Python
• 數據挖掘
• 統計學習
• 模型評估

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111324133

商品編碼：1077670998

齣版時間：2011-03-01

作  者: （加）海金 著作 申富饒 等 譯者 定  價: 79 齣 版 社: 機械工業齣版社 齣版日期: 2011年03月01日 頁  數: 572 裝  幀: 平裝 ISBN: 9787111324133 ●齣版者的話
●譯者序
●前言
●縮寫和符號
●術語
●第0章  導言
●  0.1  什麼是神經網絡
●  0.2  人類大腦
●  0.3  神經元模型
●  0.4  被看作有嚮圖的神經網絡
●  0.5  反饋
●  0.6  網絡結構
●  0.7  知識錶示
●  0.8  學習過程
●  0.9  學習任務
●……

內容簡介

本書是關於神經網絡的全麵的、有效的、可讀性很強的、近期新的論述。全書共15章，主要內容包括rosenblatt感知器、通過迴歸建立模型、很小均方算法、多層感知器、核方法和徑嚮基函數網絡、支持嚮量機、正則化理論、主分量分析、自組織映射、信息論學習模型、動態規劃、神經動力學、動態係統狀態估計的貝葉斯濾波等。
本書適閤作為高等院校計算機相關專業研究生及本科生的教材，也可供相關領域的工程技術人員參考。  （加）海金 著作 申富饒 等 譯者 Simon Haykin是靠前電子電氣工程界的有名學者，加拿大皇傢學會院士，IEEE會士，於1953年獲得英國伯明翰大學博士學位，現任加拿大麥馬斯特大學教授，在該校創辦瞭通信研究實驗室並長期擔任主任。他曾經獲得IEEE McNaughton奬章，在神經網絡、通信、自適應濾波器等領域成果頗豐，著有多種標準教材。
    

人工智能的基石：深入探索神經網絡與深度學習的奧秘 本書並非一本關於“神經網絡與機器學習（原書第3版）”的書籍，而是旨在為那些渴望理解人工智能核心驅動力——神經網絡與深度學習——的讀者提供一份全麵而深入的入門指南。我們將拋開任何特定齣版物的束縛，純粹專注於那些構建現代智能係統的 fundamental concepts、算法原理以及核心技術。 第一部分：機器學習的理論基石 在深入神經網絡的迷人世界之前，理解機器學習的宏觀框架至關重要。本部分將為你勾勒齣機器學習的圖景，讓你明白它與人工智能、數據科學等概念的關係，並為你後續的學習打下堅實的理論基礎。 理解機器學習的本質： 我們將從最根本的問題入手：什麼是機器學習？它又是如何讓機器“學習”的？我們將探討機器學習的定義，以及它在現代科技中扮演的關鍵角色。你將瞭解到，機器學習並非魔法，而是通過數據和算法來發現模式、做齣預測或決策的科學。 監督學習的統治地位： 監督學習是機器學習中最常見也最重要的一種範式。我們將深入剖析其工作原理：如何通過帶有標簽的數據來訓練模型？我們將詳細介紹兩種主要的監督學習任務： 分類（Classification）： 如何讓機器識彆圖像中的貓狗，判斷垃圾郵件，或者診斷疾病？我們將深入探討邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等經典分類算法。你將瞭解這些算法背後的數學原理，以及它們如何構建決策邊界來區分不同的類彆。 迴歸（Regression）： 如何預測股票價格，估算房屋價值，或者預測天氣？我們將講解綫性迴歸、多項式迴歸等迴歸算法，以及它們如何學習數據中的連續關係，從而做齣數值預測。 無監督學習的探索發現： 當數據沒有標簽時，機器學習又該如何工作？無監督學習將帶領我們進入探索性數據的奇妙旅程。我們將重點關注： 聚類（Clustering）： 如何將相似的數據點分組？我們將介紹 K-Means 聚類算法，理解其迭代優化過程，以及如何用於市場細分、用戶畫像等場景。 降維（Dimensionality Reduction）： 如何簡化復雜的數據集，同時保留重要的信息？我們將介紹主成分分析（PCA），理解其如何通過尋找數據方差最大的方嚮來減少特徵數量，從而加速訓練和提高模型的可視化能力。 強化學習的互動試煉： 想象一下，機器通過與環境互動，從“試錯”中學習最優策略。這就是強化學習的魅力所在。我們將初步探討強化學習的基本要素：智能體（agent）、環境（environment）、狀態（state）、動作（action）和奬勵（reward）。你將瞭解其在遊戲AI、機器人控製等領域的潛力。 模型評估與選擇的藝術： 訓練齣模型隻是第一步，如何知道模型是否“好”？本部分將聚焦於模型評估的關鍵技術。你將學會： 劃分數據集： 訓練集、驗證集和測試集的意義，以及如何閤理劃分以避免過擬閤。 評估指標： 準確率、精確率、召迴率、F1分數（用於分類），均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）（用於迴歸）等常用指標的含義和適用場景。 交叉驗證： 如何更魯棒地評估模型性能，尤其是在數據量有限的情況下。 特徵工程的魔力： “垃圾進，垃圾齣”——數據質量直接影響模型效果。我們將強調特徵工程的重要性，以及如何通過創造、選擇和轉換原始數據來生成更有信息量的特徵，從而提升模型的預測能力。 第二部分：神經網絡的神經元世界 在掌握瞭機器學習的基礎後，我們將正式進入神經網絡的核心。本部分將帶領你逐層剝開神經網絡的神秘麵紗，理解其基本構成單元以及它們如何協同工作。 生物神經元的啓示： 神經網絡並非憑空齣現，而是受到瞭生物神經係統結構的啓發。我們將簡要迴顧生物神經元的工作原理，理解其接收信號、處理信號並傳遞信號的過程，為理解人工神經元奠定基礎。 人工神經元的數學模型： 我們將詳細解析人工神經元（也稱為感知機）的數學模型。你將理解輸入、權重、偏置（bias）以及激活函數（activation function）的作用。激活函數是神經網絡的靈魂，我們將重點講解： Sigmoid 函數： 它的 S 形麯綫以及如何在早期神經網絡中用於輸齣概率。 ReLU（Rectified Linear Unit）函數： 為什麼它是現代深度學習中最常用的激活函數？它的計算效率和緩解梯度消失的優勢。 Tanh 函數： 與 Sigmoid 類似但輸齣範圍不同的激活函數。 感知機的崛起與局限： 我們將從最簡單的神經網絡模型——感知機——開始。你將理解感知機如何通過學習權重來完成簡單的二分類任務。然而，我們也會揭示感知機的局限性，特彆是它無法解決“異或”（XOR）等綫性不可分問題，這為多層感知機的齣現鋪平瞭道路。 多層感知機（MLP）： 神經網絡的真正威力在於其多層結構。我們將深入講解多層感知機（也稱為前饋神經網絡，Feedforward Neural Network）的構成：輸入層、隱藏層和輸齣層。你將理解信息如何在這些層之間逐級傳遞，以及隱藏層如何學習數據中更復雜的抽象特徵。 前嚮傳播（Forward Propagation）： 你將清晰地掌握數據在神經網絡中如何從輸入層流嚮輸齣層的整個過程。理解每個神經元的計算過程，以及整個網絡的輸齣是如何生成的。 反嚮傳播（Backpropagation）的革命： 反嚮傳播算法是訓練神經網絡的基石。我們將詳細剖析這一“誤差反嚮傳播”的算法： 損失函數（Loss Function）： 如何衡量模型的預測值與真實值之間的差距？我們將介紹均方誤差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）等常用損失函數。 梯度下降（Gradient Descent）： 如何利用損失函數的梯度來更新權重，使模型朝著減小誤差的方嚮優化？我們將講解梯度下降的基本原理，以及學習率（learning rate）的重要性。 鏈式法則（Chain Rule）： 反嚮傳播算法的數學基礎，理解如何通過鏈式法則計算每一層權重對最終損失的貢獻。 優化器（Optimizers）： 純粹的梯度下降有時會收斂緩慢或陷入局部最小值。我們將介紹更先進的優化器，如： Momentum： 引入動量，加速收斂並越過局部最小值。 Adam： 結閤瞭 Momentum 和 RMSprop 的優點，是目前最流行的優化器之一。 RMSprop： 根據梯度的平方調整學習率。 第三部分：深度學習的演進與強大 當神經網絡的隱藏層數量增加，我們便進入瞭深度學習的範疇。本部分將帶你領略深度學習的強大之處，並介紹那些能夠處理復雜數據（如圖像、文本、語音）的關鍵架構。 深度學習的優勢： 為什麼“深度”如此重要？我們將探討深度神經網絡如何通過多層次的抽象來自動學習數據中的分層特徵，從而在許多任務上超越淺層模型。 捲積神經網絡（CNN）的視覺革命： CNN 是處理圖像數據的“王者”。我們將深入解析： 捲積層（Convolutional Layer）： 如何通過捲積核（filter）提取圖像的空間特徵？理解捲積操作的原理，以及感受野（receptive field）的概念。 池化層（Pooling Layer）： 如何減小特徵圖的尺寸，降低計算量，並增強模型的魯棒性？我們將介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 CNN 的典型結構： 輸入層 -> 捲積層 -> 激活函數 -> 池化層 -> ... -> 全連接層 -> 輸齣層。你將理解整個 CNN 的數據流動和特徵提取過程。 CNN 在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等領域的應用。 循環神經網絡（RNN）的序列處理能力： 對於序列數據（如文本、時間序列），RNN 展現齣強大的處理能力。我們將講解： RNN 的循環連接： 如何通過將前一時刻的隱藏狀態傳遞到當前時刻，來捕捉序列中的時間依賴關係？ RNN 的局限性： 梯度消失和梯度爆炸問題，導緻 RNN 難以學習長序列的依賴關係。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）： 這些是 RNN 的改進版本，通過引入“門”機製來有效地緩解梯度消失問題，從而能夠學習更長的序列依賴。 RNN 在自然語言處理（NLP）中的應用： 機器翻譯、文本生成、情感分析等。 注意力機製（Attention Mechanism）的飛躍： 注意力機製極大地提升瞭深度學習模型在處理長序列和復雜關係時的性能。我們將講解： 注意力機製的原理： 如何讓模型在處理序列時，動態地關注輸入序列中最相關的部分？ 自注意力（Self-Attention）： Transformer 模型的核心，讓模型能夠並行地處理序列，並捕捉任意位置之間的依賴關係。 Transformer 模型： 徹底改變瞭 NLP 領域，並在計算機視覺等領域也展現齣巨大潛力。我們將重點介紹： Encoder-Decoder 架構： Transformer 的基本結構。 多頭注意力（Multi-Head Attention）： 同時從不同角度捕捉信息。 位置編碼（Positional Encoding）： 為序列數據引入位置信息。 Transformer 在機器翻譯、文本生成（如 GPT 係列）中的卓越錶現。 模型訓練中的挑戰與技巧： 過擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）： 如何識彆並解決這些常見的訓練問題。 正則化（Regularization）： L1、L2 正則化，Dropout 等技術，用於防止過擬閤。 批量歸一化（Batch Normalization）： 加速訓練，提高模型穩定性。 遷移學習（Transfer Learning）： 利用預訓練模型來解決新任務，大幅節省訓練時間和資源。 結語：通往智能的無限可能 本書將為你構建一個堅實的知識體係，讓你不僅理解神經網絡和深度學習的工作原理，更能激發你進一步探索其無限潛力的熱情。無論你是初學者，還是希望深化理解的從業者，本書都將為你提供一條清晰的學習路徑，讓你能夠自信地駕馭人工智能的強大力量，並參與到塑造未來的智能科技浪潮中。

評分☆☆☆☆☆

這本關於圖論的書，簡直是我在學術研究道路上的“定海神針”。在我深入研究某些復雜網絡和關係模型時，總是感覺概念模糊，模型構建睏難。直到我遇到瞭這本書，一切都豁然開朗。作者的論述嚴謹而又富有洞察力，從圖的基本概念、路徑、連通性，到更復雜的匹配、著色、流等問題，都進行瞭深入淺齣的剖析。我尤其欣賞他對證明過程的詳盡解釋，以及對一些經典圖論定理的幾何直觀闡釋，這使得抽象的數學概念變得生動易懂。書中涵蓋瞭從基礎理論到前沿應用的廣泛內容，不僅適閤初學者入門，也為有一定基礎的研究者提供瞭寶貴的參考。我發現書中引用的許多文獻和定理，都是我之前在其他地方難以找到或理解的。作者的邏輯清晰，結構閤理，使得我能夠係統地構建自己的知識體係。在解決一個實際的物流配送優化問題時，我正是從書中獲得的關於網絡流和最小生成樹的理論，纔得以設計齣高效的算法。這本書不僅是理論的寶庫，更是一本實用的工具書，讓我能夠將抽象的圖論概念轉化為解決實際問題的有力武器。每次翻開它，都仿佛置身於一個精妙絕倫的數學世界，讓我對圖論的魅力有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的編程啓濛，讓我從一個完全的門外漢，一步步踏入瞭算法和數據結構的奇妙世界。還記得第一次拿到這本書的時候，封麵上的“算法”兩個字讓我心生畏懼，但作者流暢的語言和循序漸進的講解，很快打消瞭我的疑慮。他沒有上來就丟一堆復雜的公式和概念，而是從最基礎的排序算法開始，用生動的比喻和清晰的圖示，一點點揭開算法的麵紗。我特彆喜歡他講解遞歸的那一部分，之前覺得遞歸是多麼高深莫測的東西，看完瞭他的闡述，簡直有茅塞頓開的感覺。書中還穿插瞭很多實際應用的例子，比如如何用算法來優化搜索引擎的排名，或者如何用最短路徑算法來規劃導航路綫。這些例子讓我切實感受到瞭算法在現實生活中的強大力量，也讓我對學習算法充滿瞭動力。雖然書中有些地方需要反復閱讀纔能完全理解，但每一次的鑽研都讓我收獲頗豐。我還會經常翻看書中的那些思考題，這些問題不僅鞏固瞭我學到的知識，也鍛煉瞭我獨立思考和解決問題的能力。這本書真正讓我體會到瞭“授人以魚不如授人以漁”的精髓，它不僅教授瞭知識，更重要的是傳授瞭學習方法和思維方式，為我未來的學習和工作打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書是一次關於計算思維和抽象建模的深刻體驗，它讓我重新認識瞭解決問題的本質。在此之前，我總覺得編程和數學是兩件獨立的事情，而這本書則將它們巧妙地融閤在一起，展示瞭如何運用抽象的思維來構建復雜的係統。作者以其獨特的視角，從邏輯推理、算法設計、數據結構等多個維度，深入淺齣地講解瞭計算思維的核心理念。我特彆喜歡他關於“將復雜問題分解”的論述，以及如何通過“模式識彆”和“抽象化”來找到問題的通用解決方案。書中齣現的那些巧妙的算法設計，以及對不同抽象層次的運用，讓我驚嘆於數學的優雅和計算的強大。我還很欣賞作者通過大量的實際案例來闡述理論，比如如何用有限狀態機來模擬遊戲角色行為，或者如何用圖論來優化網絡路由。這些案例不僅讓我更好地理解瞭抽象概念，也激發瞭我用計算思維去解決現實生活中各種問題的靈感。這本書不僅僅是關於計算機科學的入門讀物，更是一種思維方式的訓練，它讓我學會瞭如何從根本上理解問題，並用更有效、更優雅的方式來解決它。每次閱讀，都能從中獲得新的啓發，讓我對計算科學的認識不斷深化。

評分☆☆☆☆☆

這本書是一次關於數據可視化與交互設計的探索之旅，它徹底改變瞭我對信息呈現的看法。在此之前，我總覺得製作圖錶隻是簡單地將數據“畫”齣來，而這本書讓我認識到，數據可視化是一門藝術，更是一門科學。作者以其豐富的實踐經驗，詳細闡述瞭如何選擇閤適的可視化類型來有效地傳達信息，以及如何通過精心設計的交互方式來提升用戶的理解和參與度。書中的案例分析讓我大開眼界，從動態地圖的演變，到社交網絡關係的呈現，再到金融數據的可視化，無不展示瞭強大的信息洞察力。我特彆喜歡作者關於“敘事性可視化”的論述，如何通過一係列精心設計的圖錶和動畫，將復雜的數據故事娓娓道來，這遠比枯燥的文字和靜態的錶格更具吸引力和說服力。書中還提供瞭大量的工具和技巧，讓我能夠快速上手，將理論付諸實踐。在製作一份關於氣候變化趨勢的報告時，我采用瞭書中介紹的交互式時間序列圖，用戶可以通過滑動條自由探索不同年份的數據，這種直觀的體驗極大地增強瞭報告的效果，也贏得瞭不少好評。這本書不僅僅是關於技術的講解，更是關於如何與信息建立更深層次連接的哲學思考，讓我對如何更好地溝通和理解數據有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

這是一部關於生物信息學領域經典理論與前沿應用的百科全書式著作。在我深入研究基因組學和蛋白質組學時，常常感到知識點繁雜，理論基礎薄弱。這本書的齣現，如同一盞明燈，照亮瞭我前進的道路。作者憑藉其深厚的學術功底，係統地梳理瞭生物信息學核心的算法、模型和工具，從序列比對、基因預測，到係統發育、蛋白質結構預測，每個章節都深入淺齣，邏輯清晰。我尤其欣賞作者對數學和統計學在生物信息學中應用的講解，他巧妙地將概率論、綫性代數等抽象概念與生物學問題相結閤，使得復雜的計算過程變得易於理解。書中不僅涵蓋瞭基礎理論，還詳細介紹瞭各種常用的生物信息學數據庫和軟件，並提供瞭實際操作的指導，這對於我這樣的研究者來說，是極其寶貴的資源。我曾經在分析大量全基因組測序數據時遇到瞭瓶頸，正是從書中獲得的關於組裝算法和變異檢測的知識，讓我得以突破睏境，最終完成瞭研究項目。這本書不僅提升瞭我的專業知識水平，更培養瞭我嚴謹的科學研究態度。它是一本值得反復研讀的經典之作，無論是在學習階段還是在科研實踐中，都能從中汲取豐富的養分。

評分☆☆☆☆☆

發貨很快啊

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

木有代碼，理論性很強，和數學緊密結閤，必備的理論參考書！

評分☆☆☆☆☆

不錯的書。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

Very good

評分☆☆☆☆☆

這是本很好的書，內容豐富多彩，值得擁有

評分☆☆☆☆☆

這是本很好的書，內容豐富多彩，值得擁有

評分☆☆☆☆☆

發貨很快啊

評分☆☆☆☆☆

不錯