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[美] 米罗斯拉夫·库巴特 著，王勇，仲国强，孙鑫 译

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 模式识别
• Python
• 算法
• 统计学习
• 理论基础
• 实践应用
• 入门教程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111548683

版次：1

商品编码：12006653

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：309

编辑推荐

适读人群 ：职场人士 管理者
　　人工智能专家米罗斯拉夫?库巴特教授25年倾心打造
　　系统解读了有关机器学习的14个方面，快速读懂机器学习
　　全面揭开机器学习的奥秘
　　本书系统全面，既可以自学又可以作为研究参考。既道出了机器学习的前世今生，又展望了发展的未来，让道听途说的信息止于智者。全面讨论机器学习方法和技术，层次合理、叙述清晰、难度适中。涵盖了经典的机器学习算法和理论，同时补充了近年来新出现的机器学习方法。

内容简介

　　这本书通过给出易操作的实践指导、采用简单的例子、激励学生讨论有趣的应用问题，用一种易于理解的方式介绍了机器学习的基本思想。本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。后面的章节展示了如何把这些简单工具通过“提升”（boosting）的方式结合起来，怎样将它们应用于更加复杂的领域，以及如何处理各种高级的实践问题。其中有一章介绍了广为人知的遗传算法。

作者简介

　　米罗斯拉夫·库巴特，美国迈阿密大学教授，从事机器学习教学和研究超过25年。他已发表100余篇经过同行评审的论文，与人合编了两本著作，是近60个会议和研讨会的程序委员会委员，并担任3本学术刊物的编委。他在两个方面的前沿研究上得到了广泛赞誉：时变概念的归纳学习和在非平衡训练集上的学习。此外，在多标签样例上的归纳学习、层次组织的类别上的归纳学习、遗传算法、神经网络的初始化等问题上，他也做出了很多贡献。

精彩书评

　　本书组织完备，每一节都有一个“你学到了什么”的小结，每一章都有简明扼要的总结及历史简评，并提供了大量的练习。全书章节都有经过精心选择和设计的例子，以帮助读者理解每一个概念。通过阅读本书，我学到了很多机器学习的基本知识。
　　——雅克·凯瑞特 ｜《计算评论》

　　米罗斯拉夫·库巴特所著的这本《机器学习导论》更像是一本科普性质的读物，作者尽量避开复杂的数学公式，用生动形象的方式介绍机器学习算法，而且本书篇幅适当，又涵盖了几乎所有基本的机器学习方法，使得本书不仅适合作为本科学生机器学习课的教材，也适合想了解机器学习入门知识的普通读者。
　　——刘成林｜中国科学院自动化研究所副所长、模式识别国家重点实验室主任

目录

推荐序
前言
第1章 一个简单的机器学习任务//
1.1训练集和分类器//
1.2一点题外话：爬山搜索//
1.3机器学习中的爬山法//
1.4分类器的性能//
1.5可用数据的困难//
1.6总结和历史简评//
1.7巩固你的知识//
第2章 概率：贝叶斯分类器//
2.1单属性的情况//
2.2离散属性值的向量//
2.3稀少事件的概率：利用专家的直觉//
2.4如何处理连续属性//
2.5高斯钟形函数：一个标准的概率密度函数//
2.6用高斯函数的集合近似概率密度函数//
2.7总结和历史简评//
2.8巩固你的知识//
第3章 相似性：最近邻分类器//
3.1k近邻法则//
3.2度量相似性//
3.3不相关属性与尺度缩放问题//
3.4性能方面的考虑//
3.5加权最近邻//
3.6移除危险的样例//
3.7移除多余的样例//
3.8总结和历史简评//
3.9巩固你的知识//
第4章 类间边界：线性和多项式分类器//
4.1本质//
4.2加法规则：感知机学习//
4.3乘法规则：WINNOW//
4.4多于两个类的域//
4.5多项式分类器//
4.6多项式分类器的特殊方面//
4.7数值域和支持向量机//
4.8总结和历史简评//
4.9巩固你的知识//
第5章 人工神经网络//
5.1作为分类器的多层感知机//
5.2神经网络的误差//
5.3误差的反向传播//
5.4多层感知机的特殊方面//
5.5结构问题//
5.6径向基函数网络//
5.7总结和历史简评//
5.8巩固你的知识//
第6章 决策树//
6.1作为分类器的决策树//
6.2决策树的归纳学习//
6.3一个属性承载了多少信息//
6.4数值属性的二元划分//
6.5剪枝//
6.6将决策树转换为规则//
6.7总结和历史简评//
6.8巩固你的知识//
第7章 计算学习理论//
7.1PAC 学习//
7.2PAC可学习性的实例//
7.3一些实践和理论结果//
7.4VC维与可学习性//
7.5总结和历史简评//
7.6巩固你的知识//
第8章 几个有帮助的案例//
8.1字符识别//
8.2溢油检测//
8.3睡眠分类//
8.4脑机界面//
8.5医疗诊断//
8.6文本分类//
8.7总结和历史简评//
8.8巩固你的知识//
第9章 投票组合简介//
9.1“装袋”方法(Bagging)//
9.2夏皮尔提升(Schapire�餾 Boosting)//
9.3Adaboost——Boosting的实用版本//
9.4Boosting方法的变种//
9.5Boosting方法的计算优势//
9.6总结和历史简评//
9.7巩固你的知识//
第10章 了解一些实践知识//
10.1学习器的偏好//
10.2不平衡训练集//
10.3语境相关域//
10.4未知属性值//
10.5属性选择//
10.6杂项//
10.7总结和历史简评//
10.8巩固你的知识//
第11章 性能评估//
11.1基本性能标准//
11.2精度和查全率//
11.3测量性能的其他方法//
11.4多标签域内的性能//
11.5学习曲线和计算开销//
11.6实验评估的方法//
11.7总结和历史简评//
11.8巩固你的知识//
第12章 统计显著性//
12.1总体抽样//
12.2从正态分布中获益//
12.3置信区间//
12.4一个分类器的统计评价//
12.5另外一种统计评价//
12.6机器学习技术的比较//
12.7总结和历史简评//
12.8巩固你的知识//
第13章 遗传算法//
13.1基本遗传算法//
13.2单个模块的实现//
13.3为什么能起作用//
13.4过早退化的危险//
13.5其他遗传算子//
13.6高级版本//
13.7k-NN 分类器的选择//
13.8总结和历史简评//
13.9巩固你的知识//
第14章 增强学习//
14.1如何选出最高奖励的动作//
14.2游戏的状态和动作//
14.3SARSA方法//
14.4总结和历史简评//
14.5巩固你的知识//
参考文献//

精彩书摘

　　遗传算法是一个通用的一般框架，有无数可能的变化。本节将介绍两种有趣的技术。
　　拉马克（Lamarckian）选择的说明。计算机程序不像生物学那样会受到限制。设计者常抛弃这些限制，就像早期飞行员抛弃了羽毛翅膀的想法那样。在创造“永生”样本时我们就违反过限制，把样本直接复制进后代从而免受到重组和变异的破坏。接下来再看看另一种情况。
　　在基准遗传算法中，新的子串只能在重组和变异的随机过程中产生。在这之后，遗传信息在样本整个生命周期中都将保持不变。一个比达尔文更早的生物学家让-巴蒂斯特·拉马克（Jean-Baptiste Larmarck）的想法更加灵活：他认为生物体的进化是受需求驱动的。长颈鹿为了能吃到高处的树叶而不停地伸脖子，于是脖子变长，长脖子这一进化又遗传给后代。尽管拉马克的假说在生物学里被认为是不成立的，但是在其他领域并不是完全没有用。例如，研究人员可通过发表科学论文把知识传递给后来人。
　　相比经典的达尔文进化过程，拉马克的进化过程要快得多，这就是为什么我们要在遗传算法中实现它的原因。把这个概念并入到图13.1所示的循环中的最简单的办法是把“拉马克”算子放在“幸运轮”和重组算子之间。拉马克算子的任务是通过适应性来改善染色体。例如，我们可以设问，如果某一位产生了变异会发生什么？因为变异是不可逆的，所以我们可以在变异过程中更灵活一些，先测试当第i位翻转后将发生什么，然后选择较好的版本。
　　多种群搜索。多种群搜索要和遗传算法依靠的多参数一起进行。大多数时候要靠个人的经验，另外也可以在相同的初始种群上并行地运行多个遗传算法，每个都有各自的变异频率、是否逆序变异、不同的重组算子的组合或修改过的适应度函数。在这些情况中，有一些搜索能更快地找到解。
　　回忆一下在讨论过早退化那一节曾提到的多种群搜索。在那里建议让两个或多个种群在相对隔绝的情况下独立进化，偶尔允许异种杂交。而如果种群使用了本文前面提到的不同的染色体定义，则这种杂交可能不容易实现。这时编程人员需要使用专门的程序实现一种编码向另一种编码的转换。
　　数据串，符号串。染色体编码不需要必须是二进制位串，也可以是数字串或字符串。前面提到的重组算子都可以用于这两种编码形式，但变异算子需要做些改变。在数字串中最常见的变异是用“噪声”叠加到部分（或全部）染色体的“基因”上。例如，如果所有的位置包含区间［0,100］的数字，于是噪声就可以建模为区间［-a,+a］的随机数，其中a是用户指定的参数，类似于前面二进制串中的变异频率。它的工作原理见下表：
　　……

前言/序言

　　目前，机器学习慢慢走向成熟。你可能觉得这只是老生常谈，请让我做一个详细说明。
　　人们希望机器某一天能够自己学习，这个梦想几乎在计算机出现时就有了，也许更早。不过，长久以来，这仅仅是一个想象而已。罗森布拉特（Rosenblatt）感知器的提出曾经掀起过一股热潮，但是现在回想起来，这股热潮没能持续很长的时间。至于接下来的尝试，使情况发展得更糟糕，这个领域甚至没有再引起人们的注意，长期被忽视，因而无法取得重大突破，也没有这一类的软件公司，后续研究寥寥无几且得到的资金支持也不多。这个阶段，机器学习一直不被看好，像进入休眠期一样，在其他成功学科的阴影里生存。
　　然而，接下来发生的一切使这些颓势彻底改变了。
　　一群有识之士指出，在20世纪70年代的人工智能领域，基于知识的系统曾经风靡一时，但它们有一个弱点：“知识”从哪里来？当时主流的观点认为，应该让工程师和领域专家合作，用if-then的形式表示出来。但是实际情况差强人意，专家们发现很难把掌握的知识表达给工程师。反过来，工程师也不知道该问什么问题以及如何表示答案。尽管有几个广为人知的成功案例，但是其他大多数研究都试图建立知识库，并且成千上万的规则令人沮丧。
　　这些有识之士主张简单和直接的操作。如果难以准确地告诉机器如何处理某个问题，那么为什么不间接地给出指令，通过例子展示所需要的技能，计算机将通过这些例子来学习！
　　当然，这必须要有能够进行学习的算法才有意义，这也是困难所在。无论是罗森布拉特的感知器还是后来出现的技术都不太管用。然而，机器学习在技术方面的缺乏算不上是障碍，相反是一个挑战，并激发出了很多绝妙的点子。其中，使计算机有学习能力这个想法开创了一个激动人心的新领域，并引起了世人的关注。
　　这一想法在1983年爆发了。一卷很厚的论文集——《机器学习：人工智能的方法》�…� 米切尔斯基(R. Michalski), 卡波内尔（J. Carbonell）, 米切尔（T. Mitchell）编辑。
　　�� T.Mitchell.Machine Learning［M］.New York:McGraw-Hill,1997.中提出了很多各式各样的方法来求解这个谜题。在它的影响下，几乎一夜之间一个新的学科诞生了。3年后，后续著作一本接一本地出现。相关学术刊物也很快被创立，有着巨大影响力的年度学术会议相继召开。几十、或许是几百篇博士论文完成并通过答辩。
　　早期阶段，问题不仅是如何学习，而是学什么和为什么学。这段充满创造力的岁月让人难以忘怀，唯一有些遗憾的是很多非常好的想法后来被放弃了。实用主义占了上风，资源都被投向那些最有希望的方向。经过一段时间的发展，具体研究基本成形：知识系统if-then规则的归纳，分类归纳，程序基于经验来提高技能，Prolog程序自动调优，以及其他方面。相关的研究方向非常多，一些知名学者希望通过写书来引领未来的发展，这其中有些人做得很成功。
　　机器学习发展的一个重要的转折点是汤姆·米切尔（Tom Mitchell）的传奇教科书�ⅰ８檬橄虿┦可�和科学家们总结了该领域的发展现状，慢慢地大学也用这本书作为研究生的教材。同时，研究方法也变得更加系统化。大量机器学习测试库被建立起来，用于比较性能或者学习算法的优劣。统计评估方法也被广泛地使用在评估过程中。相关流行程序的公开版本很容易获得，从事这个学科的人数增至数千，甚至更多。
　　现在，到了很多大学都为本科生开设机器学习课程的阶段。通常这些课程需要不同类型的教材。除了掌握基本技术以外，学生还需要了解不同方法的优点和缺点，以及不同情况下每种方法的独特之处。最重要的是，他们需要理解在特定情况下，哪些技术是可行的，哪些是不可行的。只有这样才能在解决具体问题时做出正确的选择。一本教材除了满足以上的各项要求外，还应该介绍一些数学概念，多包括一些实用的建议。
　　关于教材，还要考虑材料的多少、结构以及风格，以便能够支持一个学期的导论课程。
　　第一个问题是材料的选择。当高科技公司准备成立机器学习研究团队时，大学就要向学生传授相应的知识和技能，以及对有关行业需求的理解。出于这个原因，本书重点介绍了贝叶斯分类器，最近邻分类器，线性和多项式分类器，决策树，神经网络的基础，以及提升（Boosting）算法的原理。本书用很大篇幅来描述具体应用的典型特征。在现实中，当面对有一定难度的任务时，一些基本方法和老师在实验环境下演示的结果可能不完全一样。因此在学习过程中，学生必须知道每种方法会发生什么。
　　本书共包括14章，每章覆盖一个专题。各章分成很多个小节，每节介绍一个关键问题。建议学生在做完每一节后面的2~4个“控制问题”后再学习下一节。这些问题用来帮助检查学生对学习材料的掌握情况。如果不会做这些题，则有必要重新阅读相关内容。
　　俗话说，实践出真知。每章结尾安排了必要的练习用于实际操作。如果接下来的思考实验能够全部完成，将有助于更深入地理解所学内容的各个方面。不过这些实验难度较大，只有付出很大努力才能获得正确的答案。所学的知识在上机实验中可被进一步巩固。编程对于学习同样也很重要。现在，人们都习惯从网上下载所需的程序，这是捷径，但本书不建议这样做，因为只有具体实现了程序的全部细节，才能领会机器学习技术的精妙之处。
　　机器学习是人工智能领域的一个重要分支，其研究涉及代数、几何、概率统计、优化、泛函分析、图论、信息论、算法、认知计算等多个学科的知识，其应用不仅仅限于模式识别、计算机视觉、数据挖掘、生物信息学、智能控制等科学和工程领域，甚至在社会科学领域的研究中也有应用，如管理学、经济学和历史学等。目前，随着计算机科学和智能科学技术的进步，机器学习得到了快速发展，其方法被广泛应用到了各个领域。尤其是近些年，深度学习方法快速发展并在多个领域展示出优异性能，使机器学习和整个人工智能领域受到极大的关注。
　　机器学习是基于已有数据、知识或经验来设计模型或发现新知识的一个研究领域。20世纪50～70年代是机器学习研究的初期，人们基于逻辑知识表示试图给机器赋予逻辑推理能力，取得了很多振奋人心的成果；20世纪80年代，专家系统受到高度重视，为专家系统获取知识成为一个重要方向。20世纪80年代中后期，人工神经网络由于误差反向传播（BP）算法的重新提出和广泛应用而形成一股热潮，但其地位在90年代后期被以支持向量机为核心的统计学习理论所取代。20世纪90年代以后，受重视的机器学习方法还有集成学习、概率图模型、半监督学习、迁移学习等。2006年，以加拿大多伦多大学的G. Hinton教授为代表的几位研究人员在深度学习方面取得巨大突破，在Google、Microsoft、Facebook等科技公司的推动下，深度学习借助于大数据和高性能计算的有利条件得到了广泛应用和高度关注。目前，搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等高科技产品都依赖于机器学习技术。机器学习，特别是深度学习，在语音识别、人脸识别、围棋、游戏等方面已经超过了人类水平，可以想象机器学习与人类的生产、生活之间的关系将会越来越紧密。
　　过去几十年，机器学习领域也出现了一些经典的著作或教材。1983年，R.Michalski、J.Carbonell和T. Mitchell主编的《机器学习：一种人工智能方法》一书出版，标志着机器学习成为人工智能的一个独立研究领域。《Machine Learning》期刊创刊于1986年，目前依然是机器学习领域的顶级期刊。1990年，J.Carbonell主编的《机器学习：范式与方法》对归纳学习、基于解释的学习、遗传算法和连接主义学习等机器学习范式及方法进行了深入探讨。T. Mitchell于1997年出版的《机器学习》是一本经典的机器学习教材，其中文版已于2003年由机械工业出版社出版，但因为出版年限较早，许多内容已没有时效性。1998年，V. Vapnik出版的《统计学习理论》是一本完整阐述统计机器学习思想的名著。2001年出版、2009年再版的《统计学习基础：数据挖掘，推理和预测》是美国斯坦福大学教授T. Hastie，R. Tibshirani和J. Friedman的一部力作，其中对最为流行的机器学习方法进行了全面而深入的介绍，因其严谨的数学推导，该书不失为机器学习研究进阶的很好的读物。E. Alpaydin所著的《机器学习导论》出版于2004年并于2010年再版，书中对基础的机器学习方法进行了介绍，是一本机器学习入门的很好的教材。C. Bishop所著的《模式识别与机器学习》和K. Murphy所著的《机器学习：一个概率的视角》分别于2006年和2012年出版，两本书都从概率的角度全面而细致地介绍了许多经典的机器学习模型。C. Bishop的《模式识别与机器学习》可帮助读者打下坚实的机器学习基础，而K. Murphy的书则相对介绍了更多较新的机器学习算法，甚至有一章专门介绍了深度学习方法。2012年，李航老师出版了《统计学习方法》，2016年，周志华老师出版了《机器学习》。这两本书中，《统计学习方法》主要集中于几种重要机器学习模型的介绍，而《机器学习》内容相对更加全面，深入浅出，堪称机器学习的中文经典著作。相对于以上这些机器学习书籍，M. Kubat所写的这本《机器学习导论》更像是一本科普性质的读物，作者尽量避开复杂的数学公式，用生动形象的方式介绍机器学习算法，而且本书篇幅适当，又涵盖了几乎所有基本的机器学习方法，使得本书不仅适合作为本科学生机器学习课程的教材，也适合于想了解机器学习入门知识的普通读者。
　　本书的译者都是工作在机器学习教学与研究第一线的年轻老师，其中仲国强副教授过去是我的博士研究生，在模式识别和机器学习领域都有很扎实的研究基础。相信本书的中译本对于国内机器学习的教学和研究都会有所裨益，也为更多的人，尤其是初学者了解机器学习打开一扇门。
　　中国科学院自动化研究所副所长、模式识别国家重点实验室主任
　　刘成林

《人工智能的黎明：从逻辑机器到学习系统》 引言 在浩瀚的知识海洋中，总有一些思想的火花，点燃了人类对未知世界探索的渴望。从古希腊哲学家们对思维本质的追问，到十八世纪机械论者们对理性计算的憧憬，再到二十世纪信息论与控制论的蓬勃发展，人类从未停止过对“智能”这一终极奥秘的追寻。而《人工智能的黎明》一书，正是这样一本厚重的著作，它并非直接铺陈某个领域的技术细节，而是旨在勾勒出人类理解和创造智能的宏大图景，追溯那些塑造了我们今日认知疆域的 seminal 思想，并为我们眺望未来智能时代的可能形态提供了一个独特的视角。 本书不聚焦于某个具体的算法模型，不深入探讨某个特定技术栈的实现细节，更不会将读者置于繁复的代码世界。相反，它是一次穿越时空的思想漫游，一次对人类智慧本源的深度挖掘，一次对“智能”概念本身演进历程的细致梳理。它邀请您一同回溯那些关键性的时刻，那些伟大的先驱者们是如何一步步将抽象的逻辑推演具象化，如何将对生物神经系统的模仿转化为计算的基石，又是如何从单纯的规则驱动走向了对数据模式的感知与学习。 第一章：逻辑的边界与计算的萌芽 在人类文明的早期，对智能的理解往往与逻辑推理紧密相连。本章将带领读者回到那个远古的时代，探寻亚里士多德形式逻辑的精妙，理解三段论如何构建出严谨的推理链条。我们将看到，早期的哲学家们如何试图将人类的思维过程编码为一套符号系统，这为后来的符号主义人工智能奠定了思想上的基石。 随后，我们将目光投向十八世纪，见证莱布尼茨等先驱者们对“通用计算机器”的构想。他们对数学和逻辑的深刻洞察，预示着一种可以执行任何算法的机器的诞生。图灵机的概念，作为本章的重头戏，将被详细解读。它并非是一台实际存在的物理机器，而是一个思想实验，一个抽象的模型，它定义了“可计算性”的边界，并间接指明了实现智能的计算路径。我们将深入理解图灵机的工作原理，它如何通过简单的操作单元和无限的纸带来模拟一切计算过程，以及它如何深刻地影响了后来的计算机科学和人工智能的发展。 第二章：机器能思考吗？图灵测试的哲学困境 图灵测试，作为人工智能领域最著名的思想实验之一，将深刻地影响我们对机器智能的判断标准。本章将深入探讨图灵测试的提出背景，它并非仅仅是一个技术挑战，更是一个深刻的哲学拷问。我们将分析图灵测试的优点和局限性，理解为何“模仿”不等于“理解”。 本章还将引入一些对图灵测试的经典反驳，例如塞尔的“中文房间”思想实验。通过对这些思想实验的深入剖析，读者将对“智能”的本质产生更深刻的思考：是形式化的操作，还是内在的意识？是外部的行为表现，还是内在的理解能力？我们将看到，对机器智能的定义本身，就充满了哲学上的争议与挑战。 第三章：控制的艺术与信息的力量 进入二十世纪，科学的触角延伸得更远，控制论和信息论的诞生，为人工智能的研究提供了新的视角和工具。本章将首先介绍诺伯特·维纳及其控制论的伟大思想。我们将理解反馈机制在维持系统稳定和实现目标导向行为中的重要作用，以及它如何启发了对具有自主性的智能系统的设计。 紧接着，我们将深入香农的信息论。信息不再仅仅是人类交流的媒介，更被量化为一种可以被处理和传输的资源。我们将理解“比特”的概念，信息熵的含义，以及信息论如何为理解和设计高效的通信系统和数据处理系统提供了理论基础，这对于后来数据驱动的人工智能方法有着深远的影响。 第四章：神经元的低语：生物启发与早期神经网络 人类智能最令人着迷的方面之一，在于其生物学基础——大脑。本章将带领读者踏上模仿生物神经系统构建智能机器的早期探索之路。我们将了解生物神经元的基本结构和工作原理，以及科学家们如何尝试将其抽象为计算单元。 本书将详细介绍早期人工神经网络的模型，例如MP神经元和感知机。我们将理解这些简单的模型是如何通过权重的调整来学习输入和输出之间的关系的。尽管这些早期模型存在局限性，但它们为后来的深度学习网络奠定了基础，开启了“连接主义”人工智能的先河。我们将看到，尽管计算能力有限，但科学家们已然看到了通过互联的简单单元来模拟复杂智能的可能性。 第五章：符号的王国与推理的挑战 在生物启发的方法之外，另一种强大的人工智能流派——符号主义——也在同期蓬勃发展。本章将聚焦于符号主义人工智能的核心思想：将智能视为符号操作和逻辑推理的过程。我们将看到，早期的人工智能研究者们如何试图构建包含大量知识的符号库，并开发能够进行逻辑推理的程序。 本书将介绍一些经典的符号主义AI系统，例如DENDRAL和MYCIN。我们将理解它们如何通过专家知识和推理规则来解决特定领域的问题。我们将深入探讨符号主义方法的优势，例如其解释性强，以及在处理明确定义的逻辑问题时表现出的强大能力。同时，我们也将触及符号主义方法面临的挑战，例如知识获取的困难和处理模糊、不确定信息的局限性。 第六章：认知科学的交汇：心理学与人工智能的对话 智能的探索并非仅仅是计算机科学家的专利。本章将展现人工智能与认知科学之间的紧密联系。我们将看到，心理学研究成果如何为人工智能的设计提供灵感，例如关于记忆、学习、问题解决和决策过程的理论。 本书将探讨人工智能如何尝试模拟人类的认知过程。例如，早期在规划、搜索和问题解决方面的研究，是如何借鉴了心理学家对人类解决问题方法的观察。我们将理解，人工智能的发展，在很大程度上也是对人类自身思维过程的一次深刻反思和模仿。 第七章：人工智能的寒冬与复苏的曙光 人工智能的发展并非一帆风顺，历史上也曾经历过“人工智能的寒冬”。本章将回顾那些导致研究热情消退的因素，例如过高的期望、计算能力的限制以及理论上的瓶颈。我们将看到，在某些时期，对人工智能的投入大幅减少，研究进展也相对缓慢。 然而，寒冬过后，总有新的曙光出现。本章将预示着人工智能的复苏，并为后续更深入的探讨埋下伏笔。我们将了解到，一些新的思想和技术的萌芽，正悄然孕育着下一次的突破。 第八章：数据洪流的涌动：预测与模式识别的新时代 进入二十世纪末和二十一世纪初，计算能力的飞跃式发展以及海量数据的涌现，为人工智能的研究带来了革命性的变化。本章将不再仅仅关注逻辑和符号，而是将焦点转移到数据本身。 我们将探讨，如何从海量的数据中提取有用的信息，如何通过数据来训练模型，使其具备预测和模式识别的能力。本书将涉及一些基础的统计学概念，例如概率、统计推断以及如何理解数据的分布。我们将看到，数据不再仅仅是机器运行的燃料，更是机器学习“智慧”的来源。 第九章：从决策树到支持向量机：经典算法的演进 本章将带领读者回顾人工智能发展过程中涌现出的那些经典的算法模型，它们共同构成了现代人工智能的基石。我们将深入理解决策树的构建原理，如何通过一系列的判断来对数据进行分类。 随后，我们将探讨支持向量机（SVM）的强大之处，它如何通过寻找最优的超平面来对数据进行分类和回归。我们将理解核函数的概念，以及SVM如何能够处理非线性可分的数据。这些经典的算法，虽然在今天看来可能被更复杂的模型所超越，但它们所蕴含的思想和解决问题的思路，依然具有重要的借鉴意义。 第十章：未来已来？智能时代的展望 在对人工智能发展历程进行全面回顾之后，本章将带领读者展望未来。我们将探讨当前人工智能领域面临的挑战，例如可解释性、鲁棒性、伦理道德以及泛化能力等问题。 本书将对未来人工智能的发展趋势进行大胆的设想，包括通用人工智能（AGI）的可能性、人机协作的新模式，以及人工智能在各个领域的深刻影响。我们将思考，当机器能够像人类一样思考、学习和创造时，世界将会发生怎样的变化？《人工智能的黎明》并非提供答案，而是希望激发读者更深入的思考，为理解和塑造我们即将到来的智能时代，提供一个坚实而广阔的视野。 结语 《人工智能的黎明》是一次对人类探索智能奥秘的史诗般的描绘。它不拘泥于技术细节，而是深入到思想的源头，追溯每一个里程碑式的思想火花。通过阅读本书，您将不仅仅是了解人工智能的“是什么”，更能理解人工智能的“为何”和“如何”。它将为您打开一扇通往智能世界的大门，让您以更宏观、更深刻的视角，去理解这个正在被智能技术重塑的世界。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书对于想要深入理解机器学习底层原理的读者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。它不仅仅停留在概念的介绍，而是深入到了算法的细节和数学推导。我特别欣赏它在讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典算法时，那种层层递进的逻辑。作者并没有回避必要的数学公式，但关键在于，他用了非常清晰的语言来解释每个公式的意义，以及它在算法中扮演的角色。这让我不再是死记硬背，而是真正理解了“为什么”要这样做。例如，在讲到梯度下降时，他详细地解释了损失函数、学习率的概念，以及每一步更新参数的原理，让我深刻体会到了优化的过程。此外，书中对模型评估的章节也做得非常扎实，像精确率、召回率、F1分数，还有ROC曲线，讲解得非常到位，让我明白如何科学地判断一个模型的优劣。我尤其喜欢作者强调的“模型的可解释性”这一点，这在很多实际项目中都至关重要。这本书的深度和广度都让我印象深刻，感觉读完之后，自己对机器学习的认识又提升了一个层次，能够更有信心地去探索更复杂的模型和技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容给我一种“温故而知新”的感觉。即使我已经接触机器学习一段时间了，但当我翻开这本书时，还是能从中发现很多我之前忽略或者理解不深的地方。作者在讲解模型评估指标时，用了非常独特的视角，不仅罗列了各种指标，更深入地分析了它们各自的局限性，以及在不同场景下如何权衡使用。我特别欣赏它对“模型鲁棒性”的探讨，以及如何通过集成学习等方法来提升模型的稳定性和泛化能力。书中对贝叶斯理论的介绍也让我受益匪浅，它提供了一种全新的思考问题的方式，让我能够从概率的角度来理解很多机器学习的现象。此外，作者还对当前机器学习的一些热门方向，比如强化学习和图神经网络，进行了简要的介绍，这让我能够及时了解行业的发展动态，并为我未来的深入研究指明了方向。总的来说，这本书不仅仅是一本入门读物，更是一本能够帮助读者巩固基础、拓展视野的进阶参考书，让我对机器学习的认识更加全面和深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，简直是给了我一剂强心针！我一直在思考如何在我的实际工作中应用机器学习，但总是感觉找不到切入点。这本书就提供了很多非常实用的“工具箱”式的介绍，比如在介绍聚类算法时，作者不仅讲了K-means，还提到了层次聚类和DBSCAN，并且解释了它们各自的适用场景和优缺点，让我能够根据不同的数据类型和需求来选择最合适的方法。让我特别印象深刻的是，书中还花了很大的篇幅讲解了特征选择和降维技术，比如PCA和LDA，这些技术对于处理高维数据来说至关重要，并且作者提供了非常清晰的数学解释和实际应用指导。我之前觉得这些东西都很高深，但读完之后，发现它们其实是非常有用的，能够帮助我们提高模型的效率和性能。这本书的实践性非常强，它鼓励读者动手去尝试，提供了很多代码示例，让我在学习理论知识的同时，也能直接上手操作。这让我感觉自己不再是旁观者，而是真正地参与到了机器学习的实践中来。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的打开了我的新世界大门！作为一个完全的“小白”，以前听到“机器学习”这几个字，总觉得离自己很遥远，像是高深的数学公式和复杂的算法堆砌而成。但这本书的叙述方式，真的让我眼前一亮。它没有上来就抛出一堆术语，而是从最基础的概念讲起，就像是娓娓道来的故事。我记得其中有一个章节，用非常形象的比喻解释了“监督学习”和“无监督学习”的区别，我当时就觉得“哦！原来是这样！”那种豁然开朗的感觉，真的是太棒了。而且，作者在讲解过程中，会穿插一些很有趣的实际应用案例，比如垃圾邮件过滤、商品推荐系统等等，让我能直观地感受到机器学习是如何影响我们的生活的。我特别喜欢书中关于“特征工程”的讨论，它讲到了如何从原始数据中提取有用的信息，这部分对我来说非常实用，让我意识到数据本身的重要性，以及如何“喂养”好我们的模型。这本书让我觉得，机器学习并没有那么神秘，它是一门充满逻辑和创造力的学科，而且非常有解决实际问题的潜力。我之前一直觉得自己数学基础薄弱，对学习这类内容感到很焦虑，但这本书的讲解方式，让我觉得即使没有深厚的数学背景，也能逐步理解其中的原理，这对我来说是巨大的鼓励。

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作为一名对数据科学充满热情但又缺乏系统性指导的学习者，我真的非常庆幸能遇到这本书。它提供了一个非常扎实的学习路径，从最基本的数据预处理开始，一步一步地引导我们进入机器学习的世界。我最喜欢的是它在介绍决策树和随机森林的部分，作者用非常生动的例子说明了如何通过一系列的“问答”来做出预测，这种直观的解释方式让我很快就理解了它们的构建思路。而且，书中对于过拟合和欠拟合的讲解，以及如何通过交叉验证、正则化等方法来解决这些问题，都让我觉得非常有启发性。我之前一直困惑于如何选择合适的模型，这本书给出了非常实用的指导，让我能够根据问题的特点来做出更明智的决定。此外，作者还简要介绍了深度学习的一些基础概念，虽然篇幅不多，但为我后续的学习指明了方向。总的来说，这本书就像是一个循序渐进的向导，它让我明白了机器学习的“术”与“道”，不仅知其然，更能知其所以然，让我对未来的学习充满了信心。

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手感非常好，包装没有破损。

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书写的蛮简单易读吧，无聊随便翻翻

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好评！

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货真价实的好东西，不错！学到不少东西

评分☆☆☆☆☆

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还不错的，价格也实惠，划算。

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还不错还不错还不错还不错！

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这本书总体感觉还是不错的内容深入浅出比较适合新人入门

评分☆☆☆☆☆

不错的机器学习书籍