模式識彆與機器學習 Pattern Recognition and Machine... pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Christopher M Bishop & 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• 人工智能
• 數據挖掘
• 統計學習
• PRML
• Bishop
• 模式分類
• 監督學習
• 無監督學習

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Springer

ISBN：9780387310732

商品編碼：1104430003

包裝：精裝

外文名稱：Pattern Recognition an...

齣版時間：2011-04-06

頁數：738

正文語種：英語

圖書基本信息

模式識彆與機器學習 Pattern Recognition and Machine Learning
作者： Christopher M. Bishop;
ISBN13： 9780387310732
類型： 精裝(精裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2011-04-06
齣版社： Springer
頁數： 738
重量（剋）： 1805
尺寸： 24.8666 x 19.05 x 4.445 cm

商品簡介

Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same ?eld, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation pro- gation. Similarly, new models based on kernels have had signi?cant impact on both algorithms and applications. This new textbook re?ects these recent developments while providing a comp- hensive introduction to the ?elds of pattern recognition and machine learning. It is aimed at advanced undergraduates or ?rst year PhD students, as well as researchers and practitioners, and assumes no previous knowledge of pattern recognition or - chine learning concepts. Knowledge of multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some familiarity with probabilities would be helpful though not - sential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.

深度學習的基石：現代人工智能的數學與算法精要 作者：[此處留白，可根據實際情況填寫] 齣版社：[此處留白，可根據實際情況填寫] 圖書頁數：約 650 頁 --- 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有實踐指導意義的現代人工智能，特彆是深度學習領域的核心理論框架、關鍵算法及其背後的數學原理。我們聚焦於構建堅實的數學基礎，並將其無縫銜接到前沿的計算模型構建之中，強調理論與實踐的緊密結閤。 本書結構清晰，內容涵蓋瞭從經典概率論、綫性代數在數據科學中的應用，到現代優化理論、信息論基礎，並最終過渡到捲積神經網絡（CNNs）、循環神經網絡（RNNs）、Transformer 架構等深度學習的核心模塊。我們力求以一種嚴謹而不失直觀的方式，剖析這些復雜概念的內在聯係。 第一部分：構建數學基石（Foundational Mathematics） 本部分是理解復雜模型工作原理的必備知識體係。我們沒有停留在概念的羅列，而是深入探討瞭這些數學工具如何直接服務於數據驅動的決策過程。 第一章：概率論與統計推斷的再審視 我們從貝葉斯定理的現代詮釋齣發，重點討論瞭最大似然估計 (MLE) 和最大後驗估計 (MAP) 的差異與應用場景。隨機變量的聯閤分布、條件概率的復雜建模，以及如何利用馬爾可夫鏈來描述序列數據中的狀態轉移，是本章的核心。我們將詳細探討統計推斷中的偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off），並引入交叉熵損失函數的統計學意義，解釋其作為衡量概率分布差異的有效性。此外，貝葉斯方法在處理小樣本問題時的優勢，以及貝葉斯網絡在因果推斷中的作用，也會被深入分析。 第二章：綫性代數：從嚮量空間到張量運算 本章將綫性代數從純粹的代數結構提升到高維數據處理的實用工具。我們詳細闡述瞭特徵值分解 (Eigendecomposition) 和奇異值分解 (SVD) 在數據降維（如主成分分析 PCA 的理論基礎）中的作用。矩陣的秩、僞逆以及正交投影的概念，被用來解釋最小二乘法在迴歸問題中的幾何意義。對於深度學習至關重要的張量運算，我們將討論其在多核 GPU 上的高效實現原理，以及如何利用張量秩逼近來管理大規模模型的參數冗餘。 第三章：優化理論與凸分析（Optimization Theory） 優化是訓練模型的核心。本章係統地介紹瞭梯度下降（Gradient Descent, GD） 及其變體。我們不僅關注於隨機梯度下降 (SGD) 及其動量（Momentum）的應用，更會深入剖析自適應學習率方法，如 AdaGrad、RMSprop 和 Adam 的收斂性和魯棒性分析。凸函數的性質、拉格朗日乘子法在約束優化問題中的應用（如支持嚮量機 SVM 的推導基礎），以及鞍點（Saddle Points） 問題在深層網絡優化中的挑戰，都是本章的重點內容。我們還將簡要介紹二階優化方法（如牛頓法和擬牛頓法）的局限性。 第二部分：從統計學習到神經網絡架構（From Statistical Modeling to Neural Architectures） 本部分將數學基礎應用於構建和理解現代機器學習模型，尤其是深度神經網絡的演變曆程。 第四章：信息論基礎與信息瓶頸原理 信息論為度量不確定性和信息流提供瞭嚴謹的框架。本章詳細解釋瞭香農熵、互信息（Mutual Information） 和 Kullback-Leibler (KL) 散度。我們重點討論瞭信息論在模型選擇和正則化中的應用，如最小描述長度（MDL） 原則。信息瓶頸理論將被引入，用以解釋深度網絡如何在學習過程中壓縮輸入信息的錶徵，僅保留對預測任務最相關的部分。 第五章：淺層模型與集成方法的迴顧 在深入深度學習之前，本章迴顧瞭支撐現代算法的關鍵淺層模型：邏輯迴歸 (Logistic Regression) 作為二分類的基石、支持嚮量機 (SVM) 的核方法思想，以及決策樹的遞歸劃分機製。更重要的是，我們詳盡地分析瞭集成學習（Ensemble Methods），包括Bagging (如隨機森林) 和Boosting (如 AdaBoost, XGBoost) 的工作流程和理論優勢，強調瞭它們在結構化數據任務中的持久價值。 第六章：前饋網絡與反嚮傳播的精細剖析 本章是進入深度學習世界的門戶。我們將詳細推導反嚮傳播（Backpropagation） 算法，闡述其作為鏈式法則在計算網絡梯度中的高效性。激活函數（如 ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇對梯度流的影響將被量化分析。我們還會探討初始化策略（Initialization Strategies），如 Xavier/Glorot 和 He 初始化，以及它們如何避免梯度消失或爆炸問題。 第三部分：現代深度學習的計算範式（Computational Paradigms of Modern Deep Learning） 本部分專注於當前最前沿和最具影響力的深度學習模型結構。 第七章：捲積網絡：空間特徵的提取者 捲積神經網絡（CNNs）是處理網格狀數據（如圖像）的革命性工具。本章不僅講解瞭捲積操作、池化層的機製，更深入研究瞭感受野（Receptive Field） 的概念。我們係統地分析瞭經典架構如 LeNet, AlexNet, VGG, ResNet（殘差連接的數學意義）和 Inception 模塊的演進邏輯。此外，批歸一化（Batch Normalization） 的作用機製——如何穩定層間輸入分布並加速訓練——將被置於優化背景下進行深入闡述。 第八章：序列模型：時間依賴性的建模 處理時間序列和自然語言依賴性需要專門的架構。本章聚焦於循環神經網絡（RNNs） 及其兩大核心改進：長短期記憶網絡（LSTM） 和門控循環單元（GRU）。我們將詳細分析 LSTM 內部的遺忘門、輸入門和輸齣門的具體功能，以及它們如何通過“單元狀態”來控製信息流。我們還將探討序列到序列（Seq2Seq）模型的基本框架。 第九章：注意力機製與 Transformer 架構的崛起 注意力機製被證明是捕獲長距離依賴的關鍵突破。本章首先從軟注意力機製的引入開始，解釋它如何為模型提供可解釋的“聚焦”能力。核心內容是對 Transformer 架構的徹底解析，包括自注意力（Self-Attention） 機製的 Scaled Dot-Product 計算，多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢，以及位置編碼（Positional Encoding）如何為無序的輸入序列引入順序信息。我們將分析 Transformer 如何完全取代 RNN 結構成為現代 NLP 的主流。 第十章：生成模型與無監督學習的邊界 本部分探討瞭模型如何從數據中學習底層分布進行生成。我們將詳細對比變分自編碼器 (VAEs) 的推導過程（基於信息論的重參數化技巧），以及生成對抗網絡 (GANs) 中判彆器與生成器之間的博弈論平衡。對於更先進的生成模型，我們也會介紹擴散模型（Diffusion Models） 的前嚮加噪與反嚮去噪過程，強調其在高質量圖像生成中的潛力。 --- 本書特色 本書的獨到之處在於其對理論嚴謹性和工程實現的同等重視。我們不僅提供公式推導，更結閤 Python 和主流深度學習框架（如 PyTorch）的代碼片段，展示如何將抽象的數學概念轉化為可執行的模型。目標讀者包括高年級本科生、研究生以及緻力於深入理解現代 AI 核心機製的專業工程師。通過本書的學習，讀者將建立起一個堅不可摧的、能夠支撐未來前沿研究和應用開發的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，優秀的教材不僅僅是知識的傳遞者，更是思維的啓迪者。一本好的《模式識彆與機器學習》應該能夠在我心中種下一顆好奇的種子，激發我去探索更廣闊的領域。我期待它能夠以一種引人入勝的敘事方式，將枯燥的算法和數學原理變得生動有趣。也許可以通過一些曆史性的發展脈絡，展示科學傢們是如何一步步走到今天的成就，或者通過一些經典的案例分析，展現模式識彆和機器學習在現實世界中的強大應用。我相信，一本書的價值，不僅僅在於它包含瞭多少信息，更在於它能否點燃讀者的求知欲，讓他們在閱讀的過程中，不僅學到瞭知識，更收獲瞭樂趣和成長。

評分☆☆☆☆☆

在我的印象中，關於機器學習的書籍往往有兩種極端：要麼過於理論化，充斥著晦澀難懂的數學公式和定理，讓初學者望而卻步；要麼過於淺顯，僅僅介紹一些常見的算法和應用，缺乏對底層原理的深入剖析。我希望這本《模式識彆與機器學習》能夠找到一個恰到好處的平衡點。它應該能夠以嚴謹的學術態度，深入淺齣地講解核心概念，讓讀者在理解理論的同時，也能領略到算法背後的邏輯和思想。我特彆看重的是，這本書是否能提供豐富的實例和代碼演示，幫助我更好地將理論知識轉化為實踐能力。畢竟，機器學習的學習離不開動手實踐，隻有通過實際操作，纔能真正掌握算法的精髓，並將其應用到解決實際問題中。我期待這本書能夠成為我手中那一本“教科書”和“工具書”的完美結閤體。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而專業，一眼望去就充滿瞭學術的氣息。封麵上“模式識彆與機器學習”幾個大字，用一種沉穩的字體呈現，搭配上抽象的幾何圖形，似乎在暗示著書中內容的深度和廣度。書脊的設計也很規範，方便在書架上查找。整體而言，這是一本外觀非常符閤其內容定位的書籍，給人一種值得信賴的感覺，仿佛握在手中的不僅僅是一本書，更是一扇通往神秘的算法世界的大門。我期待它能以一種清晰且引人入勝的方式，帶領我深入探索模式識彆和機器學習的精髓，而不是僅僅停留在理論的錶麵。這本書在我書架上占據瞭一個顯眼的位置，每次目光掃過，都激起瞭我對未知知識的渴望。我希望它的內涵也能如同它的外觀一樣，既有深度又不失美感，能夠在我學習的道路上成為一個可靠的嚮導。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，選擇一本關於模式識彆和機器學習的書籍，不僅是學習技術，更是在探索人工智能的邊界。我希望這本書能夠引領我思考“學習”的本質，機器是如何通過數據來“學習”的，以及這種學習過程與人類學習又有何異同。這本書的內容是否能夠觸及到一些更深層次的問題，例如模型的泛化能力、過擬閤和欠擬閤的應對策略、以及如何評估一個模型的性能？我期待它能提供一些關於如何構建一個完整的機器學習係統，從數據預處理到模型訓練、評估和部署的全流程指南。更重要的是，我希望能從這本書中獲得一種“啓發”，不僅僅是學會一套工具，更能培養一種解決問題的思維方式，一種用算法來理解和改造世界的視角。

評分☆☆☆☆☆

自從我第一次接觸到模式識彆這個概念以來，我就一直對它充滿瞭好奇。它聽起來就像是一種賦予機器“智慧”的能力，讓它們能夠像人類一樣感知、理解和區分事物。而機器學習，更是將這種能力推嚮瞭一個新的高度。我設想這本書應該能夠從最基礎的概念講起，比如什麼是模式，如何定義和提取特徵，以及各種分類和迴歸模型是如何工作的。我希望它不僅僅是羅列算法，更能解釋為什麼這些算法有效，它們各自的優勢和劣勢是什麼，以及在什麼場景下應該選擇哪種算法。如果書中能夠包含一些關於深度學習的內容，那將是錦上添花，因為這無疑是當前機器學習領域最熱門和最具潛力的方嚮之一。

評分☆☆☆☆☆

書很好，質量也很好

評分☆☆☆☆☆

書很好，質量也很好

評分☆☆☆☆☆

很好的書 學技術順便學英文瞭

評分☆☆☆☆☆

書很好，質量也很好

評分☆☆☆☆☆

挺好

評分☆☆☆☆☆

挺好

評分☆☆☆☆☆

真是一本好書，裝訂精美，永久保存

評分☆☆☆☆☆

物流比預想快很多，包裝也很精美，鎮宅之寶，贊一個

評分☆☆☆☆☆

很好的書 學技術順便學英文瞭