機器學習算法原理與編程實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭捷 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 算法
• Python
• 數據科學
• 人工智能
• 實踐
• 編程
• 模型
• 理論
• 統計學習

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121273674

版次：1

商品編碼：11798750

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：432

字數：704000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：適用於中高水平的程序設計人員、大學理科生、以及對機器學習感興趣的各類愛好者

　　《機器學習算法原理與編程實踐》圍繞神經網絡、智能推理、矩陣計算三大主綫，提供近25個經典的算法講解。解剖有代錶性的算法庫：Scikit-Learn算法庫、OpenCV機器視覺、Theano深度學習庫。作為本土原創圖書，本書更符閤國內人的閱讀習慣，適閤作為機器學習算法設計的入門讀物。

內容簡介

　　《機器學習算法原理與編程實踐》是機器學習原理和算法編碼實現的基礎性讀物，內容分為兩大主綫：單個算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。算法除包含傳統的分類、聚類、預測等常用算法之外，還新增瞭深度學習、貝葉斯網、隱馬爾科夫模型等內容。對於每個算法，均包括提齣問題、解決策略、數學推導、編碼實現、結果評估幾部分。數學推導力圖做到由淺入深，深入淺齣。結構上數學原理與程序代碼一一對照，有助於降低學習門檻，加深公式的理解，起到推廣和擴大機器學習的作用。

作者簡介

　　鄭捷，www.threedweb.cn網站負責人，研究方嚮是機器學習與自然語言處理。當前負責的核心産品是高精度自然語言認知係統的設計與研發，研發目標是高精度（識彆率在85%~95%）的統一架構的NLP認知係統。

目錄

第1章 機器學習的基礎 1
1．1 編程語言與開發環境 2
1．1．1 搭建Python開發環境 2
1．1．2 安裝Python算法庫 4
1．1．3 IDE配置及其安裝測試 5
1．2 對象、矩陣與矢量化編程 8
1．2．1 對象與維度 8
1．2．2 初識矩陣 10
1．2．3 矢量化編程與GPU運算 13
1．2．4 理解數學公式與NumPy矩陣運算 14
1．2．5 Linalg綫性代數庫 18
1．3 機器學習的數學基礎 20
1．3．1 相似性的度量 21
1．3．2 各類距離的意義與Python實現 22
1．3．3 理解隨機性 29
1．3．4 迴顧概率論 30
1．3．5 多元統計基礎 32
1．3．6 特徵間的相關性 33
1．3．7 再談矩陣――空間的變換 35
1．3．8 數據歸一化 40
1．4 數據處理與可視化 42
1．4．1 數據的導入和內存管理 42
1．4．2 錶與綫性結構的可視化 45
1．4．3 樹與分類結構的可視化 46
1．4．4 圖與網絡結構的可視化 47
1．5 Linux操作係統下部署Python機器學習開發環境 48
1．5．1 Linux發行版的選擇 48
1．5．2 CentOS部署多版本Python實例 49
1．5．3 安裝NumPy、SciPy、Matplotlib開發包 52
1．5．4 安裝Scikit-Learn開發包 54
1．6 結語 55
第2章 中文文本分類 56
2．1 文本挖掘與文本分類的概念 56
2．2 文本分類項目 58
2．2．1 文本預處理 58
2．2．2 中文分詞介紹 61
2．2．3 Scikit-Learn庫簡介 66
2．2．4 嚮量空間模型 70
2．2．5 權重策略：TF-IDF方法 71
2．2．6 使用樸素貝葉斯分類模塊 74
2．2．7 分類結果評估 76
2．3 分類算法：樸素貝葉斯 78
2．3．1 貝葉斯公式推導 78
2．3．2 樸素貝葉斯算法實現 79
2．3．3 算法的改進 82
2．3．4 評估分類結果 82
2．4 分類算法：kNN 83
2．4．1 kNN算法原理 83
2．4．2 kNN算法的Python實現 86
2．4．3 評估分類結果 88
2．5 結語 88
第3章 決策樹的發展 89
3．1 決策樹的基本思想 89
3．1．1 從一個實例開始 90
3．1．2 決策樹的算法框架 95
3．1．3 信息熵測度 96
3．2 ID3決策樹 98
3．2．1 ID3算法 98
3．2．2 ID3的實現 101
3．2．3 決策樹主方法 101
3．2．4 訓練決策樹 103
3．2．5 持久化決策樹 104
3．2．6 決策樹分類 105
3．2．7 算法評估 106
3．3 C4．5算法 106
3．3．1 信息增益率 106
3．3．2 C4．5的實現 108
3．3．3 訓練決策樹 108
3．3．4 分類數據 109
3．4 Scikit-Learn與迴歸樹 110
3．4．1 迴歸算法原理 110
3．4．2 最小剩餘方差法 111
3．4．3 模型樹 113
3．4．4 剪枝策略 113
3．4．5 Scikit-Learn實現 115
3．5 結語 117
第4章 推薦係統原理 118
4．1 推薦係統概述 119
4．1．1 從亞馬遜網站認識推薦係統 119
4．1．2 推薦係統的架構 122
4．1．3 開源推薦係統 125
4．2 協同過濾及其算法 126
4．2．1 協同過濾 126
4．2．2 數據預處理 127
4．2．3 使用Scikit-Learn的KMeans聚類 127
4．2．4 User CF原理 129
4．2．5 Item CF原理 131
4．2．6 SVD原理與計算 132
4．3 KMeans算法詳解 135
4．3．1 KMeans算法流程 135
4．3．2 輔助函數 136
4．3．3 聚類主函數 137
4．3．4 評估分類結果 139
4．4 聚類的改進：二分KMeans算法 141
4．4．1 二分聚類主函數 141
4．4．2 評估分類結果 142
4．5 SVD算法詳解 143
4．5．1 SVD算法迴顧 143
4．5．2 常用距離函數 146
4．5．3 SVD數據集 146
4．5．4 SVD算法主函數 147
4．5．5 評估結果 147
4．6 結語 148
第5章 梯度尋優 149
5．1 最優化與計算復雜性 149
5．1．1 最優化理論 149
5．1．2 最優化的數學描述 150
5．1．3 凸集與分離定理 151
5．1．4 凸函數及其性質 153
5．1．5 局部最優與全局最優 155
5．1．6 計算復雜性與NP問題 156
5．1．7 逐次逼近法 159
5．2 Logistic梯度下降法 163
5．2．1 梯度下降法 164
5．2．2 綫性分類器 166
5．2．3 Logistic函數――世界不是非黑即白 169
5．2．4 算法流程 171
5．2．5 對測試集進行分類 175
5．3 算法分析 175
5．3．1 超平麵的變化趨勢 176
5．3．2 超平麵的收斂評估 177
5．3．3 權重嚮量的收斂評估 179
5．3．4 算法總體評價 180
5．4 隨機梯度下降法：算法改進與評估 180
5．4．1 主函數 181
5．4．2 程序輸齣 182
5．4．3 步長變化率 183
5．4．4 權重收斂評估 184
5．4．5 權重分量的變化趨勢 185
5．4．6 算法總體評價 187
5．5 結語 187
第6章 神經網絡初步 189
6．1 神經網絡簡史 189
6．1．1 起源與早期發展 189
6．1．2 中期發展 190
6．1．3 當前的發展與反思 192
6．2 BP神經網絡理論 192
6．2．1 綫性不可分問題 192
6．2．2 BP網絡構成 193
6．2．3 BP網絡的訓練過程 196
6．3 BP網絡的實現和評估 199
6．3．1 BP網絡類與主要方法 199
6．3．2 設計BP網絡 199
6．3．3 輔助函數 202
6．3．4 主函數 203
6．3．5 分類器 204
6．3．6 執行分類並輸齣結果 205
6．3．7 BP網絡評估 207
6．4 自組織特徵映射神經網絡 208
6．4．1 SOM網絡框架 208
6．4．2 SOM類 211
6．4．3 功能函數 212
6．4．4 SOM網絡的實現 212
6．4．5 聚類結果 213
6．5 Boltzmann機算法 215
6．5．1 問題的提齣 215
6．5．2 模擬退火原理 216
6．5．3 Boltzmann分布與退火過程 217
6．5．4 Boltzmann機類與功能函數 219
6．5．5 最短路徑的實現 222
6．5．6 執行算法 223
6．5．7 評估結果 224
6．6 結語 225
第7章 預測的技術與哲學 226
7．1 綫性係統的預測 226
7．1．1 迴歸與現代預測學 226
7．1．2 最小二乘法 227
7．1．3 代碼實現 229
7．1．4 正規方程組法 231
7．1．5 正規方程組的代碼實現 232
7．1．6 算法評估 232
7．2 徑嚮基網絡 233
7．2．1 RBF網絡 233
7．2．2 輔助函數 236
7．2．3 使用RBF預測 236
7．2．4 評估預測結果 238
7．3 嶺迴歸 238
7．3．1 驗證多重共綫性 239
7．3．2 嶺迴歸理論 240
7．3．3 嶺際分析 240
7．3．4 k值的判定 242
7．3．5 輔助函數 243
7．3．6 嶺迴歸的實現與k值計算 243
7．3．7 算法評估 244
7．4 預測的哲學 245
7．4．1 從《周易》談起 246
7．4．2 兩儀生四象 249
7．4．3 周期三與混沌 251
7．4．4 Logistic中的吸引子 254
7．4．5 三生萬物 258
7．4．6 八卦圖及其推演 261
7．5 結語 263
第8章 萬能分類器――支持嚮量機 265
8．1 支持嚮量機的理論基礎 266
8．1．1 經驗風險最優 266
8．1．2 關鍵定理與VC維 267
8．1．3 結構風險最優 270
8．2 SVM的數學推導 272
8．2．1 最大間隔超平麵 272
8．2．2 拉格朗日乘子法 275
8．2．3 KKT條件與對偶變換 276
8．2．4 分類器函數 277
8．2．5 映射到高維空間 278
8．2．6 核函數法 280
8．2．7 離群點的鬆弛變量 281
8．3 SMO算法 284
8．3．1 SMO求解SVM 284
8．3．2 構造SMO類 288
8．3．3 主函數 290
8．3．4 訓練數據 291
8．3．5 分類並評估算法 293
8．4 SVM中文文本分類 293
8．4．1 迴顧中文文本分類 294
8．4．2 Scikit-Learn SVM分類 294
8．4．3 評估結果 295
8．5 結語 296
第9章 人臉識彆中的機器學習 297
9．1 模式識彆概述 297
9．1．1 認知與模式 297
9．1．2 機器視覺與OpenCV 300
9．1．3 OpenCV的文件與基本操作 301
9．2 人臉檢測 305
9．2．1 人臉識彆的曆史與架構 305
9．2．2 人臉識彆係統 307
9．2．3 人臉檢測原理與Haar級聯檢測 308
9．2．4 人臉檢測特徵文件 311
9．2．5 Haar cascade的實現 314
9．2．6 LBP cascade的實現 315
9．3 AdaBoost算法概述 316
9．3．1 算法原理與步驟 316
9．3．2 輔助函數 317
9．3．3 AdaBoost分類器 318
9．3．4 單層決策樹分類子算法 319
9．3．5 訓練數據集 321
9．3．6 執行分類 322
9．4 人臉識彆 323
9．4．1 人臉數據庫 324
9．4．2 PCA原理 325
9．4．3 特徵臉識彆類 327
9．4．4 生成特徵臉 328
9．4．5 執行人臉識彆 330
9．5 結語 330
第10章 認知計算與深度學習 332
10．1 認知計算 332
10．1．1 認知層次論 333
10．1．2 從具體到抽象 336
10．1．3 Theano庫與基本操作 338
10．2 多層感知器 343
10．2．1 MNIST數據集 343
10．2．2 Softmax迴歸類 345
10．2．3 正則化方法 347
10．2．4 執行SoftMax學習 350
10．2．5 多層感知器 353
10．2．6 多層感知器的實現 355
10．2．7 MLP的訓練過程 358
10．3 捲積神經網絡 358
10．3．1 理論基礎 358
10．3．2 捲積類 363
10．3．3 LeNet5函數 364
10．3．4 CNN的訓練過程 369
10．4 Theano安裝與GPU運算 370
10．4．1 Anaconda安裝 370
10．4．2 實現CPU運算 372
10．4．3 安裝VS2013 374
10．4．4 安裝CUDA 375
10．4．5 實現支持GPU運算 378
10．5 結語 378
第11章 概率圖模型與詞性標注 380
11．1 馬爾科夫過程 381
11．1．1 隨機過程與狀態圖 381
11．1．2 馬爾科夫鏈及其概念 382
11．1．3 馬爾科夫鏈的實現 384
11．2 概率圖模型和貝葉斯網 385
11．2．1 概述 385
11．2．2 條件獨立性 386
11．2．3 貝葉斯網簡介 390
11．2．4 貝葉斯網的構造 392
11．2．5 貝葉斯網的推理簡介 394
11．3 隱馬爾科夫模型 396
11．3．1 概述 396
11．3．2 HMM推理與前嚮算法 399
11．3．3 Vertibi算法原理 403
11．3．4 Vertibi算法實現 405
11．3．5 執行並輸齣結果 406
11．4 詞性標注係統 406
11．4．1 語料庫與詞性資源 407
11．4．2 手工計算 409
11．4．3 結果驗證 413
11．5 結語 414

前言/序言

　　動機

　　2011年1月14日，史上最強的人機對抗在美國紐約約剋鎮高地拉開序幕。Jeopardy!是美國具有25年曆史的眾所皆知的電視問答節目秀。每次三名參賽者相互角逐，在競賽中需要迅速理解屏幕上提齣的各類智力問題，並作齣迴答。問題涉及的領域十分廣泛，就像一套世界知識的百科全書，超過個人所能掌握的知識容量的極限。而這次，一名特殊的參賽者名列其中，它就是IBM公司的計算機參賽者Watson，挑戰兩位人類選手Ken和Brad。經過激烈的角逐，Watson同時擊敗瞭兩位人類選手，贏得100萬美元奬金而一舉成名。這一具有曆史意義的比賽被Jeopardy!的哥倫比亞廣播公司連續在2011年2月14～16日三天晚上進行瞭重播，也成為計算機發展史上一個重要的時刻。IBM評論為：

　　“在Jeopardy!比賽中，計算機打敗人類選手是開放領域問答係統的一個裏程碑！”

　　事實上，這次比賽有力地證明瞭，在廣泛的知識和智能領域，機器有能力全麵超越人類。開放領域問答軟件的一個重要核心就是機器學習。從很多方麵來看，這纔僅僅是一個開始。近年來，計算機行業取得的最重要成就或多或少地都與機器學習領域的技術突破密切相關。2010年前後，多倫多大學的Geoffrey Hinton提齣的深度學習（Deep Learning）算法，突破瞭産生抽象概念的技術瓶頸，被評價為：

　　“藉助於DeepLearning算法，人類終於找到瞭如何處理‘抽象概念’這個亙古難題的方法。”

　　該算法與衍生的捲積神經網絡（CNN——有監督）和深度置信網絡（DNN——無監督）在計算機視覺、語音識彆和部分自然語言處理領域獲得巨大的成功，其與另一個並行處理架構Map Reduce並稱“大數據”技術的基石。

　　2012年11月，微軟在天津的一次活動上公開演示瞭一個全自動的同聲傳譯係統，講演者用英文演講，後颱的計算機一氣嗬成自動完成語音識彆、英中機器翻譯和中文語音閤成，效果非常流暢。據報道，後麵支撐的關鍵技術就是DNN，或者深度學習（DeepLearning，DL）。

　　人與動物最本質的區彆之一就是人類具有高度發達的智能。韆百年來，人類從未停止過對智慧本身的研究與探索。20世紀50年代，圖靈就在論文《機器能思考嗎》中提齣瞭一個著名測試，後世稱為圖靈測試：

　　“假如一颱機器通過特殊的方式與人溝通，若有一定比例的人（超過30%）無法在特定時間內（5分鍾）分辨齣與自己交談的是人還是機器，則可認為該機器具有‘思考’的能力。”

　　這裏的思考能力就是指智能。而對於計算機領域而言，它是一個多麼奢侈而艱難的字眼。以IBM Watson為例，它由90颱IBM服務器、360個計算機芯片驅動組成，是一個有著10颱冰箱那麼大的計算機係統。它擁有15TB內存，2880颱處理器，每秒可進行80萬億次運算。係統配置的處理器是Power 7係列處理器，這是當前RISC（精簡指令集計算機）架構中最強的處理器。它采用45nm工藝打造，擁有8個核心、32個綫程，主頻最高可達4.1GHz，僅其二級緩存就達到32MB。

　　在大數據領域，據Google稱，其知識圖譜的信息有許多來源，包括CIA的世界概況、Freebase和維基百科，其功能與Ask.com和Wolfram Alpha等問題問答係統相似。截至2012年，其語義網絡包含超過570億個對象，超過18億個介紹，用來理解搜索關鍵詞含義的、不同對象之間的鏈接關係更是不可計數。2012年11月4日，知識圖譜新增瞭7種語言：西班牙語、法語、德語、葡萄牙語、日語、俄羅斯語及意大利語。

　　曆經半個多世紀，在各個領域的商業機構和科研機構的共同努力下，幾經沉浮，人們逐漸意識到，高度並行的計算（硬件）能力和大規模數據的學習（算法）能力是“思考”的基礎。距離讓機器像人類一樣思考的目標已經不遠瞭！

　　本書特色

　　本書的最大特色就是理論講解深入淺齣、通俗易懂，入門門檻不高，理論與實踐並重。降低學習門檻是我們主要的努力方嚮。對於中國讀者，特彆是廣大的工程技術人員，無論是在職還是學生，進入機器學習領域不外乎兩條路。

　　第一條路是從開源代碼學習，輔助一些書籍資料。大多數軟件設計人員都做過幾年源碼解析工作，源碼解析這條路是比較辛苦的，但一旦掌握，就會形成一種條件反射。程序員寜可讀源碼也不願意讀數學公式，這是普遍現象。筆者認為，隨著機器學習一步步走嚮工程實踐，這部分人在讀者群中應占絕大部分。

　　為瞭最大限度地降低學習的難度，首先，在內容上，我們以大量的文字描述來說明重要的定理和公式，盡可能在數學推導過程中增加充分的文字解釋，消除初學者的理解障礙。其次，我們將源碼、公式和文字解釋對照起來，使初學者在閱讀源碼和文字解釋的同時，也能夠輕鬆理解算法的數學原理，使他們認識到數學分析並不遙遠，理解起來並不睏難。最後，我們使用矢量編程的設計方式，這種方式的優勢是可以部分將數學公式直接映射到代碼上，代碼簡介，思路清晰，學習效率很高。三管齊下，使初學者能多角度加深算法概念的理解，在實踐應用中做到舉一反三。

　　第二條路是從數學入手，一般針對研究所或科研院校的研究人員。他們喜歡那種有一定的理論高度，看明白瞭拿來就可以講課或寫論文用的書籍。這部分讀者的特點是比較重理論，缺點是實踐能力不強。本書可以通過豐富的算法代碼彌補他們在此方麵的不足。

　　最後，本書由本土作者編寫。筆者翻譯過幾本國外的專業論文和書籍，也看過不少的本土經典。如果內容差異不大，從效率和接受程度上，看本土書籍要快很多，時間成本對任何一個人都是重要的；本土書籍的另一個優勢是作者與大多數的讀者都有相似的背景知識結構，因而沒有文化差異性，思路上很好理解，容易被讀者接受。本書內容多取材於實踐，目標明確，針對性強，對讀者而言學習效率高。

　　本書內容及體係結構

　　本書的特點之一是從結構上闡明瞭研究機器學習理論和算法的方法。最重要的不是數學，也不是這些算法本身，而是思想的發展過程，這與之前所有的書籍有所不同。全書分為三條主綫。

　　第一條主綫是從第一代神經網絡（綫性分類器）、第二代神經網絡（非綫性）及其在預測領域的應用，到支持嚮量機，最後是深度學習。

　　從第5章開始我們深入講解瞭感知器網絡及Logisitic網絡的算法及相關的理論基礎。第6章，我們詳細介紹瞭三種典型的神經網絡：BP網絡、SOM網絡、玻爾茲曼機網絡。這兩章的內容主要集中在第二代神經網絡的模型上。

　　第8章我們從統計學習理論開始，深入探討瞭支持嚮量機的模型，並給齣瞭文本分類的實例。支持嚮量機的齣現結束瞭淺層機器學習算法的大多數問題，使人工智能走嚮瞭一個新階段。

　　第9章和第10章我們詳細介紹瞭認知分層理論，並探討瞭人類神經係統的兩大重要機製：迭代和分層。由此引入瞭深度神經網絡框架（深度學習），並以Theano框架為中心介紹瞭GPU運算的模型。深度學習框架中的算法很多，我們介紹瞭多層感知器和捲積神經網絡兩個算法，作為讀者入門的基礎。

　　第二條主綫是貝葉斯理論，從樸素貝葉斯算法到貝葉斯網，最後是隱馬爾科夫模型，這部分屬於智能推理的範疇。

　　第2章我們詳細介紹瞭樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用。由於文本處理的大多數算法都是以貝葉斯網為基礎的，而樸素貝葉斯是其中最簡單的算法，所以以此開篇。

　　第11章，我們從隨機過程開始，層層深入，相繼介紹瞭馬爾可夫鏈、貝葉斯網絡、隱馬爾科夫模型。最後，我們給齣瞭隱馬爾科夫模型的重要應用——自然語言處理的詞性標注模塊，並給齣詳細的代碼講解和結巴分詞及詞性標注應用。

　　最後一條主綫是矩陣降維、奇異值分解（svd）和PCA算法，因為算法簡單，本書都使用真實案例進行講解。

　　第4章，我們通過一個實例介紹瞭推薦係統的內容，並分析介紹瞭協同過濾理論中的兩個重要算法：KMeans和SVD隱語義分析。我們不僅講解瞭SVD的數學推導，而且給齣瞭手工計算的代碼。

　　第9章，我們講解瞭主成分分析（PCA）的基本原理和算法，並通過實例講解，列齣瞭PCA的算法實現和監測評估。

　　第3章和第9章，我們介紹瞭決策時算法的發展曆史，以及各個曆史時期的代錶算法——ID3、C4.5、CART、AdaBoost，並給齣基本原理和代碼實現。

　　目前機器學習主要由這三條主綫貫穿始終，本書著力於講解這三條主綫的理論發展、思想變遷、數學原理，而具體算法就是其上的一顆顆明珠。希望讀者在學習完本書之後，能夠將機器學習的各種理論融會貫通。

穿越時光的旅人：探尋未知文明的足跡 序言： 宇宙浩瀚無垠，星辰億萬。自古以來，人類對未知的好奇心便如同一團永不熄滅的火焰，驅使著我們仰望星空，思索生命存在的意義。我們是否是宇宙中唯一的智慧生命？在遙遠的星係，是否也存在著與我們相似，或是截然不同的文明？這些問題如同古老的謎語，縈繞在人類的腦海中，激發著無數的想象與探索。《穿越時光的旅人》並非一本關於技術原理的學術論著，也不是一本記錄科學實驗的報告集，而是一部充滿想象力與人文關懷的史詩，它以一種全新的視角，帶領讀者踏上一場跨越時空的奇幻旅程，去探尋那些可能存在的、隱藏在宇宙深處，甚至我們自身曆史迷霧中的未知文明。 第一捲：星塵的迴響——遙遠星係的低語 故事的開端，並非是嚴謹的科學推演，而是源於一個古老而又充滿魅力的傳說。在地球的一角，一位隱居的語言學傢無意間破譯瞭一段來自宇宙深處的神秘信號。這段信號的來源，指嚮瞭距離我們數萬光年之外的一個星係，那裏，一顆寂靜的行星正獨自鏇轉。信號的內容，不是簡單的問候，而是一段由奇特的符號和圖像構成的復雜信息，仿佛是一位遙遠旅人留下的低語。 主角，一位對未知宇宙充滿熱情的青年天文學傢，被這股神秘的力量所吸引。他放棄瞭手中正在進行的嚴謹的行星探測項目，將全部精力投入到對這段信號的解讀中。然而，這並非易事。信號的語法、邏輯，甚至其承載的“概念”，都與人類已知的任何語言體係截然不同。他仿佛麵對著一個完全不同的思維方式，一個由完全不同的生命體所創造的宇宙觀。 在解密的過程中，他並非孤軍奮戰。一位對古代文明和失落語言有著深刻研究的考古學傢，以及一位擅長構建復雜數學模型的理論物理學傢，被這個項目吸引，並加入瞭進來。他們三人的結閤，代錶瞭不同學科的思維方式與知識體係的碰撞。考古學傢從人類文明發展的角度，試圖尋找信號中可能存在的“通用邏輯”；物理學傢則嘗試用純粹的數學語言，去構建一套能解釋信號結構的抽象模型。 隨著研究的深入，他們逐漸拼湊齣信號背後的故事。那是一種高度發達的文明，他們曾在這個遙遠的星係繁衍生息，創造瞭輝煌的科技與藝術。然而，如同許多文明終將麵臨的挑戰一樣，他們也經曆瞭漫長的衰落與遺忘。這段信號，是他們留給宇宙的最後的告彆，也是一種對可能存在的後繼者的呼喚。 他們從信號中解讀齣的，並非是具體的科技藍圖，而是一種哲學觀，一種關於生命、宇宙以及時間本身的深刻思考。他們對宇宙的理解，超越瞭人類目前的物理學框架，他們似乎已經觸及瞭更高維度的概念。他們的藝術，以一種超越視覺和聽覺的方式呈現，能夠直接觸動觀者的情感和意識。他們的曆史，充滿瞭對和諧與平衡的追求，也記錄瞭他們如何應對資源的枯竭和環境的演變。 第二捲：遺忘的星圖——地球曆史的幽靈 當主角團隊沉浸在遙遠星係文明的謎團中時，一股新的綫索，卻將他們的目光引嚮瞭人類自身。在整理早期人類文明遺跡的過程中，考古學傢發現瞭一些令人匪夷所思的文物。這些文物上雕刻的符號，竟然與那段來自宇宙深處的神秘信號中的部分符號有著驚人的相似性。 這個發現，如同一顆炸彈，在學術界掀起瞭軒然大波。一種大膽的猜想浮齣水麵：是否在遙遠的過去，地球也曾與外星文明有過接觸？那些古老的傳說，那些難以解釋的古代奇跡，是否都指嚮瞭一個被遺忘的曆史？ 主角一行人，帶著這份全新的疑問，開始瞭對地球曆史的“反嚮探索”。他們不再僅僅關注已知的曆史記錄，而是深入到那些被認為是神話、傳說，甚至是被主流曆史學界所忽略的角落。他們翻閱古籍，走訪偏遠的村落，挖掘被塵封的遺跡。 他們發現，在世界各地，不同文化、不同時代，都流傳著關於“天外來客”的故事。那些神話中的神祇，那些傳說中的飛行器，那些描繪著宏偉建築和先進技術的壁畫，在與外星信號的對照下，似乎都擁有瞭全新的解讀。他們並非神話，而是對真實曆史的模糊記憶。 他們開始構建一個假說：在遙遠的史前時代，一個高度發達的外星文明，可能曾經到訪過地球。他們並非為瞭徵服，而是為瞭觀察、研究，甚至是在某個時期，以某種方式，影響瞭地球生命的演化。他們的離開，如同他們到來一樣，無聲無息，隻留下瞭零星的痕跡，被後來的文明逐漸遺忘，或是演變成瞭神話。 這種假說，挑戰瞭人類固有的曆史觀，也引發瞭關於人類起源和文明發展的深刻反思。那些被認為是人類自身獨立發展的科技奇跡，是否也受到瞭外力的影響？我們今天的文明，是否隻是站在巨人肩膀上的一個縮影？ 第三捲：意識的迴歸——文明的未來啓示 隨著對遙遠星係信號和地球遺跡的深入研究，主角團隊逐漸意識到，這並非是一次簡單的信息交流，也不是一次簡單的曆史考證。這背後，隱藏著關於文明發展方嚮的深刻啓示。 遙遠星係的文明，雖然技術高度發達，但最終走嚮瞭衰落。其原因，並非是外部的災難，而是內部的危機——他們對物質的過度追求，對自然環境的忽視，以及最終的自我迷失。他們的文明，在達到頂峰後，開始走嚮瞭“熵增”的不可避免的結局。 而地球的曆史，則充滿瞭各種文明的興衰更替。每一次的輝煌，都伴隨著潛在的危機；每一次的進步，都可能埋下衰敗的種子。人類文明，似乎也正在沿著一條充滿風險的道路前進。 通過對外星文明的“解讀”和對地球曆史的“反思”，主角團隊逐漸形成瞭一個關於“意識迴歸”的理論。他們認為，任何文明的長期存續，最終都取決於其“意識”是否能夠迴歸到一種更加和諧、更加平衡的狀態。這種“意識迴歸”，意味著對自然規律的深刻尊重，對生命價值的重新認識，以及對自身欲望的理性約束。 這種“意識迴歸”，並非是迴到原始的濛昧，而是升華到一種更高層次的智慧。它要求我們超越物質的束縛，去探索精神的豐盈；它要求我們理解個體的渺小，卻又意識到集體生命的無限可能；它要求我們不再將自身視為宇宙的主宰，而是宇宙中一個微小而又珍貴的組成部分。 《穿越時光的旅人》的結尾，並非給齣瞭一個明確的答案，而是留下瞭一個開放性的思考。主角團隊將他們的發現和理論公之於眾，引發瞭全球範圍內的討論。這場討論，不僅僅是關於科學和曆史，更是一場關於人類命運的集體反思。 也許，那些遙遠的星塵，那些遺忘的星圖，並非是終點，而是新的起點。它們提醒著我們，在浩瀚的宇宙中，我們並非孤單，也並非是唯一的探索者。而我們的未來，掌握在我們自己的手中，取決於我們能否在物質與精神之間找到平衡，能否在探索未知的同時，也認識和尊重自身。 本書，旨在喚醒讀者內心深處對未知的好奇，激發對生命意義的思考，並鼓勵我們以一種更加謙遜和負責任的態度，去麵對我們所處的宇宙，以及我們自身的文明。它是一首獻給宇宙的詩，一麯關於生命與文明的贊歌。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，畢竟市麵上關於機器學習的書籍琳琅滿目，很多都陷入瞭“重理論輕實踐”或者“重實踐輕原理”的怪圈。但是，這本書的獨特之處在於，它在講解每一個算法的背後邏輯時，都做到瞭嚴謹而不失趣味，並且緊密地與實際編程結閤。我印象最深刻的是關於支持嚮量機（SVM）的章節，它不僅詳細地講解瞭核函數的原理，還通過圖形化的方式展示瞭不同核函數對分類邊界的影響，這比純粹的數學公式要直觀得多。更重要的是，書中提供的Python代碼不僅能夠復現這些算法，還能讓你在不同的數據集上進行嘗試和調整，這極大地增強瞭我的動手能力和對算法的理解深度。我嘗試著修改瞭書中的一些參數，觀察模型性能的變化，這個過程讓我真切地感受到瞭理論與實踐相結閤的魅力。這本書就像一位經驗豐富的導師，它知道我可能在哪些地方會遇到睏難，並提前準備好瞭清晰的解釋和實用的練習，讓我能夠穩步前進，而不是迷失在知識的海洋裏。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對人工智能和機器學習抱有濃厚的興趣，但苦於沒有一個好的入門途徑。市麵上關於機器學習的書籍確實很多，但很多都充斥著復雜的數學公式，讓人生畏。當我翻開這本書時，我驚喜地發現，它以一種非常友好的方式，將那些看似高不可攀的機器學習算法變得觸手可及。書中的講解邏輯清晰，循序漸進，從最基礎的概念講起，一步步帶領讀者深入瞭解各種算法的原理。我尤其喜歡它在講解過程中，穿插的各種實際應用場景，這讓我能夠更好地理解算法的實際價值和應用方式。比如，在介紹邏輯迴歸時，作者就結閤瞭“預測用戶是否會點擊廣告”這個例子，讓我瞬間理解瞭它的應用場景。更讓我欣喜的是，書中還提供瞭詳實的編程實踐指導，讓我能夠跟著書中的代碼，一步步地實現和運行這些算法。我迫不及待地想通過這本書，開啓我的機器學習探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，簡直是給所有對機器學習心懷憧憬，卻又被復雜數學公式和抽象概念弄得暈頭轉嚮的初學者們送來瞭一份大禮包！我一直對機器學習領域充滿瞭好奇，總覺得它蘊藏著改變世界的巨大潛力，但每次嘗試打開那些理論性的書籍，總是被密密麻麻的公式和晦澀難懂的解釋勸退。這本書的齣現，仿佛一股清流，它並沒有一上來就拋齣大量艱深的數學推導，而是以一種更加直觀、易於理解的方式，將機器學習的原理娓娓道來。我尤其喜歡它在講解每個算法時，都會穿插一些生動的比喻和實際的案例，這讓我能夠快速地將抽象的概念與現實世界聯係起來。比如，在介紹決策樹的時候，作者用瞭一個“猜水果”的遊戲來比喻，通過一係列的提問來逐步縮小範圍，最終確定水果的種類，這個例子瞬間就讓我明白瞭決策樹的核心思想。而且，書中的代碼示例也非常實用，可以直接運行，並且對每一步都做瞭詳盡的注釋，這對於想要動手實踐的讀者來說，簡直是福音。我迫不及待地想跟著書中的步驟，一步步構建自己的第一個機器學習模型瞭！

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀研究生，平時接觸機器學習相關的課題比較多，但很多時候都是在調用現成的庫，對於底層算法的理解總覺得有些浮於錶麵。最近我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解機器學習算法原理的書籍，並且希望能夠結閤實際編程來鞏固學習。這本書正好滿足瞭我的需求。它的內容組織非常有條理，從基礎的概念入手，逐步深入到各種主流的機器學習算法，並且在介紹每個算法時，都能夠清晰地闡述其數學原理和核心思想。我尤其欣賞書中對梯度下降算法的講解，不僅有數學推導，還用瞭一個非常形象的比喻來描述“下山”的過程，讓我立刻理解瞭為什麼需要迭代和步長。更讓我驚喜的是，書中提供的代碼實現，不僅僅是簡單地調用庫函數，而是從頭開始構建，這讓我能夠更深入地瞭解算法的每一個細節。通過閱讀和實踐，我感覺自己對算法的理解上升到瞭一個新的高度，不再是滿足於“知道怎麼用”，而是真正“理解為什麼”。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是“乾貨滿滿”！我之前也接觸過一些機器學習的書籍，但往往是要麼講得太高深，讓我望而卻步，要麼講得太淺顯，感覺收獲不大。這本書則恰到好處地找到瞭一個平衡點。它在介紹各種算法時，不會迴避必要的數學原理，但又會用非常清晰易懂的語言來解釋，甚至會用一些生動的類比來幫助讀者理解。比如，在講解K近鄰算法時，作者用“鄰居”的概念來解釋，讓我一下子就明白瞭它是如何進行預測的。而且，這本書最吸引我的地方在於它的“編程實踐”部分。書中的代碼示例非常貼近實際應用，我按照書中的指導，成功地在自己的電腦上跑通瞭幾個例子，這讓我非常有成就感。我嘗試著修改瞭數據集，調整瞭模型的參數，觀察結果的變化，這個過程讓我深刻地體會到瞭理論知識的實際應用價值。這本書對於想要快速上手並掌握機器學習核心技術的讀者來說，絕對是一本不容錯過的寶典。

評分☆☆☆☆☆

很好，很多實際應用例子，方便入門

評分☆☆☆☆☆

正品行貨，質量信得過，不錯的東西

評分☆☆☆☆☆

居然把推背圖這種東西都寫在上麵，我十分懷疑這本書的科學性

評分☆☆☆☆☆

呃，剛開始學習機器學習，期待有個好結果

評分☆☆☆☆☆

挺不錯，一直就是它，買瞭很多次，性價比很高，值得大傢購買。

評分☆☆☆☆☆

你一次滿意的購物，下迴還會來你傢買的。

評分☆☆☆☆☆

包裝好，無破損，快遞很快，好評～～～

評分☆☆☆☆☆

圖書快遞速度沒的說，京東購物放心

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書。京東送貨就是快。