step by step听懂CNN：社会广角 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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LiveABC 著

图书标签:

• CNN
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• 机器学习
• 科普
• 技术
• 人工智能
• 神经网络
• 算法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030357519

版次：1

商品编码：11183489

包装：平装

丛书名： CNN互动英语系列

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：248

内容简介

　　《step by step听懂CNN：社会广角》收录近年来CNN新闻精选文章，分为名流轶事、非常体验、生活咀嚼、天地之间四个板块。内容包含万象世界，话题具有大众化和趣味性的特点，搭配原声互动光盘，是读者学习英语的很好利器。

目录

前言 光盘使用方法 名流轶事 1名模走秀的足下梦魇——伸展台连环摔 2美国脱口秀时段争夺战主持人抢先开打 3当副总统满嘴脏话 4怀念小布什总统的胡言乱语 5是天生？是故意？奥巴马签名怪姿成话题 6揭开好莱坞名人浮滥用药的秘密 7世足赛最受瞩目的巨星——章鱼哥保罗 非常体验 8日本男人拼经济小孩形同没有爸爸 9世上最棒的工作——澳大利亚岛屿管理员 10拯救珊瑚礁的海底英雄 11为什么现代男性没有“男人味” 12你知道空中小姐是怎么来的吗 13你知道飞机怎么停？CNN记者亲自体验 14总统背后的守护者——美国反狙击特勤小组 15环游世界十三年 生活咀嚼 16当心上网成为个人隐私的漏洞 17狂发手机短信当心意外临头 18全自动餐厅饕客也疯狂 19生死一瞬间空难逃生要诀 20音乐新体验——无乐器人声乐团 21来自破铜烂铁的绝妙音符 22猴子服务生餐馆活招牌 23酒店房间放《圣经》的由来 天地之间 24世界高楼比一比哈利法塔到底有多高 25降低飞行安全风险的对策——让机长小睡片刻 26当现代地铁遇上古文明土耳其海底隧道挖出千年古迹 27不明飞行物真的存在？美国官员的真实体验 28哥伦比亚毒贩太嚣张土制潜艇也出笼 29飞机里的空气安全吗 30导盲，马也行

前言/序言

好的，这是一本名为《深入浅出：机器学习算法实践指南》的图书简介： --- 《深入浅出：机器学习算法实践指南》 本书简介 在当今数据驱动的时代，机器学习已不再是遥不可及的学术概念，而是驱动着从金融风控到医疗诊断、从自动驾驶到个性化推荐等各个领域的关键技术。然而，许多初学者在面对海量的算法理论和复杂的代码实现时感到无从下手，往往陷入“知道概念，但不会应用”的困境。《深入浅出：机器学习算法实践指南》正是为解决这一痛点而精心编写的。 本书并非专注于某一个特定领域的深度剖析，如深度学习中的卷积网络（CNN）或循环网络（RNN），而是致力于为读者构建一个全面、扎实且易于上手的机器学习算法知识体系。我们的目标是让读者能够清晰地理解主流算法背后的数学原理，并掌握如何利用这些工具解决实际问题。 核心内容与结构 本书结构清晰，层层递进，分为四个主要部分，涵盖了从基础统计学到高级模型部署的全流程： 第一部分：机器学习的基石——数据与评估 万丈高楼平地起。本部分将打下坚实的数学和数据基础，确保读者在进入算法学习前，对“数据”这一核心要素有深刻的认识。 1. 数据预处理的艺术： 我们将详细探讨数据清洗、缺失值处理（如均值插补、多重插补）、异常值检测与处理的实用技巧。重点讲解特征工程的重要性，包括如何进行特征选择（如方差阈值法、卡方检验）和特征转换（如标准化、归一化、Box-Cox变换），这些步骤往往决定了模型性能的上限。 2. 概率论与统计基础回顾： 精炼回顾贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）等核心概念。着重讲解假设检验（如T检验、方差分析ANOVA）在数据分析中的实际应用场景。 3. 模型性能的度量标准： 深入剖析分类和回归任务中常用的评估指标。对于分类问题，不仅覆盖准确率、精确率、召回率和F1分数，更会详细解释ROC曲线、AUC值的计算及其在类别不平衡问题中的指导意义。对于回归问题，则侧重于均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）的适用范围和解读。 第二部分：经典机器学习算法的深度解析 本部分是本书的核心，我们将逐一拆解那些在工业界和学术界被广泛应用的基础模型，注重理论与实现的结合。 1. 线性模型与正则化： 从最简单的线性回归出发，推导出最小二乘法的解析解。随后引入逻辑回归，并详细解释 Sigmoid 函数的作用。重点讲解 L1 (Lasso) 和 L2 (Ridge) 正则化的机制及其对模型稀疏性和过拟合的抑制作用。 2. 决策树与集成学习的魔力： 决策树部分，我们将阐述熵、信息增益、基尼系数等概念如何指导树的构建。随后，我们将重点介绍集成学习的两大范式： Bagging (并行集成)： 以随机森林（Random Forest）为例，解释其如何通过构建多棵决策树并平均结果来显著降低方差。 Boosting (串行提升)： 详细剖析 AdaBoost 的权重更新机制和梯度提升机（GBM）的残差拟合思想。 3. 支持向量机（SVM）： 解释 SVM 如何在高维空间中寻找最优超平面，并深入探讨核技巧（Kernel Trick）如何解决非线性可分问题，重点分析径向基函数（RBF）核的应用。 4. 无监督学习： 覆盖聚类算法（K-Means、DBSCAN）和降维技术。对主成分分析（PCA）的数学推导进行可视化解释，并讨论如何选择合适的降维维度。 第三部分：从理论到实践——模型构建与优化 掌握算法只是第一步，如何有效地训练和调优模型，是决定项目成败的关键。 1. 高效的模型训练策略： 讲解偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。详细介绍交叉验证（K折、留一法）在模型选择中的重要性。 2. 超参数调优的艺术： 超越试错法，本书将系统介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在寻找最优模型配置中的应用。 3. 提升模型可解释性（XAI）： 探讨在“黑箱”模型盛行的今天，理解模型决策的重要性。介绍如特征重要性排序、局部解释模型（LIME）和SHAP值等工具，帮助读者解释复杂模型的输出。 第四部分：走向生产环境——部署与前沿展望 本书结尾将目光投向实际应用，讨论如何将训练好的模型转化为可交付的生产系统。 1. 模型持久化与服务： 讲解如何使用 Pickle、Joblib 等工具保存模型，并介绍如何使用 Flask 或 FastAPI 搭建简单的 RESTful API 接口，实现模型的实时预测服务。 2. 机器学习运维（MLOps）概述： 简要介绍模型版本控制、数据漂移（Data Drift）的监控以及持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习项目中的基本概念。 本书特色 代码驱动，而非公式堆砌： 书中每一项算法的讲解都配有清晰、可复现的 Python 代码示例，主要使用 Scikit-learn 库进行演示，确保读者能立即动手实践。 侧重“为什么”而非“是什么”： 区别于简单罗列算法流程，本书深入剖析了每种算法的设计哲学和适用场景，帮助读者建立算法选择的直觉。 面向工程师和分析师： 语言力求严谨又不失通俗，兼顾了理论深度和工程实践的广度，适合希望系统性掌握机器学习核心技术的从业者和学生。 通过阅读《深入浅出：机器学习算法实践指南》，读者将不再被算法的复杂性所困扰，而是能够自信地挑选、构建、评估和部署高效的机器学习解决方案，真正将数据转化为商业价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在工程领域摸爬滚打的工程师，我对书籍的实用性和前瞻性有着非常高的要求。这本书的优点在于它没有沉溺于对经典模型的过度重复描述，例如仅仅罗列AlexNet、VGG这些已经成为历史标杆的架构。更重要的是，它花了大量的篇幅去解析那些推动当前领域发展的前沿思想，比如注意力机制（Attention）在视觉任务中的应用，以及一些轻量级网络（如MobileNet系列）背后的设计哲学——如何在保持精度的同时，急剧压缩计算资源。这种对最新研究成果的吸收和整合能力，使得这本书的知识更新速度非常贴合当前的技术前沿，确保读者学到的不是过时的知识，而是具备未来竞争力的核心理念。它成功地架设了从基础原理到尖端应用的坚实桥梁。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么地方让我感到惊喜，那一定是书中对于“实践中的挑战与权衡”这一部分的阐述。很多教材只教你如何搭建一个成功的模型，却很少提及真实世界中遇到的那些棘手问题。这本书则展现了极大的诚意，它深入探讨了诸如梯度消失/爆炸、过拟合的根源、批归一化（BN）层的具体作用机制，甚至还涉及了移动端部署时的模型剪枝和量化策略。这些内容不是简单的理论引用，而是基于作者或团队的实战经验总结出来的“血泪教训”。阅读这部分时，我感觉就像是得到了一份高年级师兄的备考秘籍，它教会了我如何从“能跑通”的模型迈向“性能最优”且“稳定可靠”的模型，这种实战导向的深度挖掘，是任何单纯的理论书籍都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真的让人眼前一亮，封面色彩的搭配非常富有现代感，那种简洁又不失深度的设计哲学，很符合现在技术类书籍的主流审美。拿到手里，纸张的质感也相当不错，厚实而光滑，即便长时间翻阅，也不会有那种廉价感，足见出版社在物料选择上的用心。内页的排版布局更是体现了专业水准，无论是代码块的缩进、公式的渲染，还是图表的清晰度，都处理得恰到好处。特别是那些复杂的网络结构图，线条流畅，层次分明，即便是初次接触深度学习模型的读者，也能很快抓住核心脉络。对于一个注重阅读体验的人来说，这种对细节的打磨，无疑是提升学习效率的隐形助推器。整体来说，这本书在视觉和触觉上的呈现，已经超越了一本纯粹的技术教材的范畴，更像是一件精心制作的工艺品，让人爱不释手，愿意花时间去深入探索其中的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格简直是教科书级别的“克制而有力”。作者在叙述技术原理时，保持了一种高度的严谨性和逻辑性，句子结构紧凑，用词精准，几乎没有一句废话。但这种严谨性并没有带来阅读上的枯燥感。相反，在关键的转折点或者概念的提炼上，作者总能用一句精炼的总结来画龙点睛，让人醍醐灌顶。我尤其欣赏它在不同章节之间建立的联系。它不是孤立地讲解每一个模块，而是始终将CNN视为一个整体系统来审视，比如在讨论池化层时，会回顾到早期卷积层对边缘信息的捕捉，这种全局观的培养，对于未来进行模型改进和创新至关重要。这让我想起一些顶尖学者的讲义，注重知识的内在系统性，让人学完之后能形成一个结构稳固的知识体系，而不是零散的知识点堆砌。

评分☆☆☆☆☆

我过去尝试阅读过几本关于卷积神经网络（CNN）的书籍，但往往在理论部分就感觉晦涩难懂，很多数学推导堆砌在一起，让人望而却步，很难建立起直观的认识。而这本书给我的感觉完全不同，它仿佛有一位极其耐心的老师，从最基础的图像处理概念开始讲起，循序渐进地引入卷积操作的数学本质。最妙的是，它没有直接抛出复杂的矩阵运算，而是先用大量的直观比喻和生动的案例来解释“特征提取”这一核心思想的意义。这种由浅入深、注重“为什么”而非仅仅“是什么”的讲解方式，极大地降低了我的认知门槛。我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地构建一个关于视觉信息处理的认知框架。对于那些渴望真正理解CNN底层逻辑，而非仅仅停留在调用API层面的学习者来说，这种深度的剖析无疑是极具价值的。

评分☆☆☆☆☆

要想听懂CNN, 可以从此入手

评分☆☆☆☆☆

买了不少书，希望尽快看完

评分☆☆☆☆☆

买来给女儿学习英语用的

评分☆☆☆☆☆

还不错

评分☆☆☆☆☆

不错，很满意！！！！！！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

强烈推荐，很好用的书，做了一个单元，里面的生词过了一个多月还记得

评分☆☆☆☆☆

凑单！！！！！

评分☆☆☆☆☆

不错，很满意！！！！！！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

多媒体光盘的使用设计从未接触过，很多媒，哈哈哈