機器學習導論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 米羅斯拉夫·庫巴特 著，王勇，仲國強，孫鑫 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• 數據挖掘
• 模式識彆
• Python
• 算法
• 統計學習
• 理論基礎
• 實踐應用
• 入門教程

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111548683

版次：1

商品編碼：12006653

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：309

編輯推薦

適讀人群 ：職場人士 管理者
　　人工智能專傢米羅斯拉夫?庫巴特教授25年傾心打造
　　係統解讀瞭有關機器學習的14個方麵，快速讀懂機器學習
　　全麵揭開機器學習的奧秘
　　本書係統全麵，既可以自學又可以作為研究參考。既道齣瞭機器學習的前世今生，又展望瞭發展的未來，讓道聽途說的信息止於智者。全麵討論機器學習方法和技術，層次閤理、敘述清晰、難度適中。涵蓋瞭經典的機器學習算法和理論，同時補充瞭近年來新齣現的機器學習方法。

內容簡介

　　這本書通過給齣易操作的實踐指導、采用簡單的例子、激勵學生討論有趣的應用問題，用一種易於理解的方式介紹瞭機器學習的基本思想。本書主題包括貝葉斯分類器、近鄰分類器、綫性和多項式分類器、決策樹、神經網絡以及支持嚮量機。後麵的章節展示瞭如何把這些簡單工具通過“提升”（boosting）的方式結閤起來，怎樣將它們應用於更加復雜的領域，以及如何處理各種高級的實踐問題。其中有一章介紹瞭廣為人知的遺傳算法。

作者簡介

　　米羅斯拉夫·庫巴特，美國邁阿密大學教授，從事機器學習教學和研究超過25年。他已發錶100餘篇經過同行評審的論文，與人閤編瞭兩本著作，是近60個會議和研討會的程序委員會委員，並擔任3本學術刊物的編委。他在兩個方麵的前沿研究上得到瞭廣泛贊譽：時變概念的歸納學習和在非平衡訓練集上的學習。此外，在多標簽樣例上的歸納學習、層次組織的類彆上的歸納學習、遺傳算法、神經網絡的初始化等問題上，他也做齣瞭很多貢獻。

精彩書評

　　本書組織完備，每一節都有一個“你學到瞭什麼”的小結，每一章都有簡明扼要的總結及曆史簡評，並提供瞭大量的練習。全書章節都有經過精心選擇和設計的例子，以幫助讀者理解每一個概念。通過閱讀本書，我學到瞭很多機器學習的基本知識。
　　——雅剋·凱瑞特 ｜《計算評論》

　　米羅斯拉夫·庫巴特所著的這本《機器學習導論》更像是一本科普性質的讀物，作者盡量避開復雜的數學公式，用生動形象的方式介紹機器學習算法，而且本書篇幅適當，又涵蓋瞭幾乎所有基本的機器學習方法，使得本書不僅適閤作為本科學生機器學習課的教材，也適閤想瞭解機器學習入門知識的普通讀者。
　　——劉成林｜中國科學院自動化研究所副所長、模式識彆國傢重點實驗室主任

目錄

推薦序
前言
第1章 一個簡單的機器學習任務//
1.1訓練集和分類器//
1.2一點題外話：爬山搜索//
1.3機器學習中的爬山法//
1.4分類器的性能//
1.5可用數據的睏難//
1.6總結和曆史簡評//
1.7鞏固你的知識//
第2章 概率：貝葉斯分類器//
2.1單屬性的情況//
2.2離散屬性值的嚮量//
2.3稀少事件的概率：利用專傢的直覺//
2.4如何處理連續屬性//
2.5高斯鍾形函數：一個標準的概率密度函數//
2.6用高斯函數的集閤近似概率密度函數//
2.7總結和曆史簡評//
2.8鞏固你的知識//
第3章 相似性：最近鄰分類器//
3.1k近鄰法則//
3.2度量相似性//
3.3不相關屬性與尺度縮放問題//
3.4性能方麵的考慮//
3.5加權最近鄰//
3.6移除危險的樣例//
3.7移除多餘的樣例//
3.8總結和曆史簡評//
3.9鞏固你的知識//
第4章 類間邊界：綫性和多項式分類器//
4.1本質//
4.2加法規則：感知機學習//
4.3乘法規則：WINNOW//
4.4多於兩個類的域//
4.5多項式分類器//
4.6多項式分類器的特殊方麵//
4.7數值域和支持嚮量機//
4.8總結和曆史簡評//
4.9鞏固你的知識//
第5章 人工神經網絡//
5.1作為分類器的多層感知機//
5.2神經網絡的誤差//
5.3誤差的反嚮傳播//
5.4多層感知機的特殊方麵//
5.5結構問題//
5.6徑嚮基函數網絡//
5.7總結和曆史簡評//
5.8鞏固你的知識//
第6章 決策樹//
6.1作為分類器的決策樹//
6.2決策樹的歸納學習//
6.3一個屬性承載瞭多少信息//
6.4數值屬性的二元劃分//
6.5剪枝//
6.6將決策樹轉換為規則//
6.7總結和曆史簡評//
6.8鞏固你的知識//
第7章 計算學習理論//
7.1PAC 學習//
7.2PAC可學習性的實例//
7.3一些實踐和理論結果//
7.4VC維與可學習性//
7.5總結和曆史簡評//
7.6鞏固你的知識//
第8章 幾個有幫助的案例//
8.1字符識彆//
8.2溢油檢測//
8.3睡眠分類//
8.4腦機界麵//
8.5醫療診斷//
8.6文本分類//
8.7總結和曆史簡評//
8.8鞏固你的知識//
第9章 投票組閤簡介//
9.1“裝袋”方法(Bagging)//
9.2夏皮爾提升(Schapire�餾 Boosting)//
9.3Adaboost——Boosting的實用版本//
9.4Boosting方法的變種//
9.5Boosting方法的計算優勢//
9.6總結和曆史簡評//
9.7鞏固你的知識//
第10章 瞭解一些實踐知識//
10.1學習器的偏好//
10.2不平衡訓練集//
10.3語境相關域//
10.4未知屬性值//
10.5屬性選擇//
10.6雜項//
10.7總結和曆史簡評//
10.8鞏固你的知識//
第11章 性能評估//
11.1基本性能標準//
11.2精度和查全率//
11.3測量性能的其他方法//
11.4多標簽域內的性能//
11.5學習麯綫和計算開銷//
11.6實驗評估的方法//
11.7總結和曆史簡評//
11.8鞏固你的知識//
第12章 統計顯著性//
12.1總體抽樣//
12.2從正態分布中獲益//
12.3置信區間//
12.4一個分類器的統計評價//
12.5另外一種統計評價//
12.6機器學習技術的比較//
12.7總結和曆史簡評//
12.8鞏固你的知識//
第13章 遺傳算法//
13.1基本遺傳算法//
13.2單個模塊的實現//
13.3為什麼能起作用//
13.4過早退化的危險//
13.5其他遺傳算子//
13.6高級版本//
13.7k-NN 分類器的選擇//
13.8總結和曆史簡評//
13.9鞏固你的知識//
第14章 增強學習//
14.1如何選齣最高奬勵的動作//
14.2遊戲的狀態和動作//
14.3SARSA方法//
14.4總結和曆史簡評//
14.5鞏固你的知識//
參考文獻//

精彩書摘

　　遺傳算法是一個通用的一般框架，有無數可能的變化。本節將介紹兩種有趣的技術。
　　拉馬剋（Lamarckian）選擇的說明。計算機程序不像生物學那樣會受到限製。設計者常拋棄這些限製，就像早期飛行員拋棄瞭羽毛翅膀的想法那樣。在創造“永生”樣本時我們就違反過限製，把樣本直接復製進後代從而免受到重組和變異的破壞。接下來再看看另一種情況。
　　在基準遺傳算法中，新的子串隻能在重組和變異的隨機過程中産生。在這之後，遺傳信息在樣本整個生命周期中都將保持不變。一個比達爾文更早的生物學傢讓-巴蒂斯特·拉馬剋（Jean-Baptiste Larmarck）的想法更加靈活：他認為生物體的進化是受需求驅動的。長頸鹿為瞭能吃到高處的樹葉而不停地伸脖子，於是脖子變長，長脖子這一進化又遺傳給後代。盡管拉馬剋的假說在生物學裏被認為是不成立的，但是在其他領域並不是完全沒有用。例如，研究人員可通過發錶科學論文把知識傳遞給後來人。
　　相比經典的達爾文進化過程，拉馬剋的進化過程要快得多，這就是為什麼我們要在遺傳算法中實現它的原因。把這個概念並入到圖13.1所示的循環中的最簡單的辦法是把“拉馬剋”算子放在“幸運輪”和重組算子之間。拉馬剋算子的任務是通過適應性來改善染色體。例如，我們可以設問，如果某一位産生瞭變異會發生什麼？因為變異是不可逆的，所以我們可以在變異過程中更靈活一些，先測試當第i位翻轉後將發生什麼，然後選擇較好的版本。
　　多種群搜索。多種群搜索要和遺傳算法依靠的多參數一起進行。大多數時候要靠個人的經驗，另外也可以在相同的初始種群上並行地運行多個遺傳算法，每個都有各自的變異頻率、是否逆序變異、不同的重組算子的組閤或修改過的適應度函數。在這些情況中，有一些搜索能更快地找到解。
　　迴憶一下在討論過早退化那一節曾提到的多種群搜索。在那裏建議讓兩個或多個種群在相對隔絕的情況下獨立進化，偶爾允許異種雜交。而如果種群使用瞭本文前麵提到的不同的染色體定義，則這種雜交可能不容易實現。這時編程人員需要使用專門的程序實現一種編碼嚮另一種編碼的轉換。
　　數據串，符號串。染色體編碼不需要必須是二進製位串，也可以是數字串或字符串。前麵提到的重組算子都可以用於這兩種編碼形式，但變異算子需要做些改變。在數字串中最常見的變異是用“噪聲”疊加到部分（或全部）染色體的“基因”上。例如，如果所有的位置包含區間［0,100］的數字，於是噪聲就可以建模為區間［-a,+a］的隨機數，其中a是用戶指定的參數，類似於前麵二進製串中的變異頻率。它的工作原理見下錶：
　　……

前言/序言

　　目前，機器學習慢慢走嚮成熟。你可能覺得這隻是老生常談，請讓我做一個詳細說明。
　　人們希望機器某一天能夠自己學習，這個夢想幾乎在計算機齣現時就有瞭，也許更早。不過，長久以來，這僅僅是一個想象而已。羅森布拉特（Rosenblatt）感知器的提齣曾經掀起過一股熱潮，但是現在迴想起來，這股熱潮沒能持續很長的時間。至於接下來的嘗試，使情況發展得更糟糕，這個領域甚至沒有再引起人們的注意，長期被忽視，因而無法取得重大突破，也沒有這一類的軟件公司，後續研究寥寥無幾且得到的資金支持也不多。這個階段，機器學習一直不被看好，像進入休眠期一樣，在其他成功學科的陰影裏生存。
　　然而，接下來發生的一切使這些頹勢徹底改變瞭。
　　一群有識之士指齣，在20世紀70年代的人工智能領域，基於知識的係統曾經風靡一時，但它們有一個弱點：“知識”從哪裏來？當時主流的觀點認為，應該讓工程師和領域專傢閤作，用if-then的形式錶示齣來。但是實際情況差強人意，專傢們發現很難把掌握的知識錶達給工程師。反過來，工程師也不知道該問什麼問題以及如何錶示答案。盡管有幾個廣為人知的成功案例，但是其他大多數研究都試圖建立知識庫，並且成韆上萬的規則令人沮喪。
　　這些有識之士主張簡單和直接的操作。如果難以準確地告訴機器如何處理某個問題，那麼為什麼不間接地給齣指令，通過例子展示所需要的技能，計算機將通過這些例子來學習！
　　當然，這必須要有能夠進行學習的算法纔有意義，這也是睏難所在。無論是羅森布拉特的感知器還是後來齣現的技術都不太管用。然而，機器學習在技術方麵的缺乏算不上是障礙，相反是一個挑戰，並激發齣瞭很多絕妙的點子。其中，使計算機有學習能力這個想法開創瞭一個激動人心的新領域，並引起瞭世人的關注。
　　這一想法在1983年爆發瞭。一捲很厚的論文集——《機器學習：人工智能的方法》�…� 米切爾斯基(R. Michalski), 卡波內爾（J. Carbonell）, 米切爾（T. Mitchell）編輯。
　　�� T.Mitchell.Machine Learning［M］.New York:McGraw-Hill,1997.中提齣瞭很多各式各樣的方法來求解這個謎題。在它的影響下，幾乎一夜之間一個新的學科誕生瞭。3年後，後續著作一本接一本地齣現。相關學術刊物也很快被創立，有著巨大影響力的年度學術會議相繼召開。幾十、或許是幾百篇博士論文完成並通過答辯。
　　早期階段，問題不僅是如何學習，而是學什麼和為什麼學。這段充滿創造力的歲月讓人難以忘懷，唯一有些遺憾的是很多非常好的想法後來被放棄瞭。實用主義占瞭上風，資源都被投嚮那些最有希望的方嚮。經過一段時間的發展，具體研究基本成形：知識係統if-then規則的歸納，分類歸納，程序基於經驗來提高技能，Prolog程序自動調優，以及其他方麵。相關的研究方嚮非常多，一些知名學者希望通過寫書來引領未來的發展，這其中有些人做得很成功。
　　機器學習發展的一個重要的轉摺點是湯姆·米切爾（Tom Mitchell）的傳奇教科書�ⅰ８檬橄蠆┦可�和科學傢們總結瞭該領域的發展現狀，慢慢地大學也用這本書作為研究生的教材。同時，研究方法也變得更加係統化。大量機器學習測試庫被建立起來，用於比較性能或者學習算法的優劣。統計評估方法也被廣泛地使用在評估過程中。相關流行程序的公開版本很容易獲得，從事這個學科的人數增至數韆，甚至更多。
　　現在，到瞭很多大學都為本科生開設機器學習課程的階段。通常這些課程需要不同類型的教材。除瞭掌握基本技術以外，學生還需要瞭解不同方法的優點和缺點，以及不同情況下每種方法的獨特之處。最重要的是，他們需要理解在特定情況下，哪些技術是可行的，哪些是不可行的。隻有這樣纔能在解決具體問題時做齣正確的選擇。一本教材除瞭滿足以上的各項要求外，還應該介紹一些數學概念，多包括一些實用的建議。
　　關於教材，還要考慮材料的多少、結構以及風格，以便能夠支持一個學期的導論課程。
　　第一個問題是材料的選擇。當高科技公司準備成立機器學習研究團隊時，大學就要嚮學生傳授相應的知識和技能，以及對有關行業需求的理解。齣於這個原因，本書重點介紹瞭貝葉斯分類器，最近鄰分類器，綫性和多項式分類器，決策樹，神經網絡的基礎，以及提升（Boosting）算法的原理。本書用很大篇幅來描述具體應用的典型特徵。在現實中，當麵對有一定難度的任務時，一些基本方法和老師在實驗環境下演示的結果可能不完全一樣。因此在學習過程中，學生必須知道每種方法會發生什麼。
　　本書共包括14章，每章覆蓋一個專題。各章分成很多個小節，每節介紹一個關鍵問題。建議學生在做完每一節後麵的2~4個“控製問題”後再學習下一節。這些問題用來幫助檢查學生對學習材料的掌握情況。如果不會做這些題，則有必要重新閱讀相關內容。
　　俗話說，實踐齣真知。每章結尾安排瞭必要的練習用於實際操作。如果接下來的思考實驗能夠全部完成，將有助於更深入地理解所學內容的各個方麵。不過這些實驗難度較大，隻有付齣很大努力纔能獲得正確的答案。所學的知識在上機實驗中可被進一步鞏固。編程對於學習同樣也很重要。現在，人們都習慣從網上下載所需的程序，這是捷徑，但本書不建議這樣做，因為隻有具體實現瞭程序的全部細節，纔能領會機器學習技術的精妙之處。
　　機器學習是人工智能領域的一個重要分支，其研究涉及代數、幾何、概率統計、優化、泛函分析、圖論、信息論、算法、認知計算等多個學科的知識，其應用不僅僅限於模式識彆、計算機視覺、數據挖掘、生物信息學、智能控製等科學和工程領域，甚至在社會科學領域的研究中也有應用，如管理學、經濟學和曆史學等。目前，隨著計算機科學和智能科學技術的進步，機器學習得到瞭快速發展，其方法被廣泛應用到瞭各個領域。尤其是近些年，深度學習方法快速發展並在多個領域展示齣優異性能，使機器學習和整個人工智能領域受到極大的關注。
　　機器學習是基於已有數據、知識或經驗來設計模型或發現新知識的一個研究領域。20世紀50～70年代是機器學習研究的初期，人們基於邏輯知識錶示試圖給機器賦予邏輯推理能力，取得瞭很多振奮人心的成果；20世紀80年代，專傢係統受到高度重視，為專傢係統獲取知識成為一個重要方嚮。20世紀80年代中後期，人工神經網絡由於誤差反嚮傳播（BP）算法的重新提齣和廣泛應用而形成一股熱潮，但其地位在90年代後期被以支持嚮量機為核心的統計學習理論所取代。20世紀90年代以後，受重視的機器學習方法還有集成學習、概率圖模型、半監督學習、遷移學習等。2006年，以加拿大多倫多大學的G. Hinton教授為代錶的幾位研究人員在深度學習方麵取得巨大突破，在Google、Microsoft、Facebook等科技公司的推動下，深度學習藉助於大數據和高性能計算的有利條件得到瞭廣泛應用和高度關注。目前，搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等高科技産品都依賴於機器學習技術。機器學習，特彆是深度學習，在語音識彆、人臉識彆、圍棋、遊戲等方麵已經超過瞭人類水平，可以想象機器學習與人類的生産、生活之間的關係將會越來越緊密。
　　過去幾十年，機器學習領域也齣現瞭一些經典的著作或教材。1983年，R.Michalski、J.Carbonell和T. Mitchell主編的《機器學習：一種人工智能方法》一書齣版，標誌著機器學習成為人工智能的一個獨立研究領域。《Machine Learning》期刊創刊於1986年，目前依然是機器學習領域的頂級期刊。1990年，J.Carbonell主編的《機器學習：範式與方法》對歸納學習、基於解釋的學習、遺傳算法和連接主義學習等機器學習範式及方法進行瞭深入探討。T. Mitchell於1997年齣版的《機器學習》是一本經典的機器學習教材，其中文版已於2003年由機械工業齣版社齣版，但因為齣版年限較早，許多內容已沒有時效性。1998年，V. Vapnik齣版的《統計學習理論》是一本完整闡述統計機器學習思想的名著。2001年齣版、2009年再版的《統計學習基礎：數據挖掘，推理和預測》是美國斯坦福大學教授T. Hastie，R. Tibshirani和J. Friedman的一部力作，其中對最為流行的機器學習方法進行瞭全麵而深入的介紹，因其嚴謹的數學推導，該書不失為機器學習研究進階的很好的讀物。E. Alpaydin所著的《機器學習導論》齣版於2004年並於2010年再版，書中對基礎的機器學習方法進行瞭介紹，是一本機器學習入門的很好的教材。C. Bishop所著的《模式識彆與機器學習》和K. Murphy所著的《機器學習：一個概率的視角》分彆於2006年和2012年齣版，兩本書都從概率的角度全麵而細緻地介紹瞭許多經典的機器學習模型。C. Bishop的《模式識彆與機器學習》可幫助讀者打下堅實的機器學習基礎，而K. Murphy的書則相對介紹瞭更多較新的機器學習算法，甚至有一章專門介紹瞭深度學習方法。2012年，李航老師齣版瞭《統計學習方法》，2016年，周誌華老師齣版瞭《機器學習》。這兩本書中，《統計學習方法》主要集中於幾種重要機器學習模型的介紹，而《機器學習》內容相對更加全麵，深入淺齣，堪稱機器學習的中文經典著作。相對於以上這些機器學習書籍，M. Kubat所寫的這本《機器學習導論》更像是一本科普性質的讀物，作者盡量避開復雜的數學公式，用生動形象的方式介紹機器學習算法，而且本書篇幅適當，又涵蓋瞭幾乎所有基本的機器學習方法，使得本書不僅適閤作為本科學生機器學習課程的教材，也適閤於想瞭解機器學習入門知識的普通讀者。
　　本書的譯者都是工作在機器學習教學與研究第一綫的年輕老師，其中仲國強副教授過去是我的博士研究生，在模式識彆和機器學習領域都有很紮實的研究基礎。相信本書的中譯本對於國內機器學習的教學和研究都會有所裨益，也為更多的人，尤其是初學者瞭解機器學習打開一扇門。
　　中國科學院自動化研究所副所長、模式識彆國傢重點實驗室主任
　　劉成林

《人工智能的黎明：從邏輯機器到學習係統》 引言 在浩瀚的知識海洋中，總有一些思想的火花，點燃瞭人類對未知世界探索的渴望。從古希臘哲學傢們對思維本質的追問，到十八世紀機械論者們對理性計算的憧憬，再到二十世紀信息論與控製論的蓬勃發展，人類從未停止過對“智能”這一終極奧秘的追尋。而《人工智能的黎明》一書，正是這樣一本厚重的著作，它並非直接鋪陳某個領域的技術細節，而是旨在勾勒齣人類理解和創造智能的宏大圖景，追溯那些塑造瞭我們今日認知疆域的 seminal 思想，並為我們眺望未來智能時代的可能形態提供瞭一個獨特的視角。 本書不聚焦於某個具體的算法模型，不深入探討某個特定技術棧的實現細節，更不會將讀者置於繁復的代碼世界。相反，它是一次穿越時空的思想漫遊，一次對人類智慧本源的深度挖掘，一次對“智能”概念本身演進曆程的細緻梳理。它邀請您一同迴溯那些關鍵性的時刻，那些偉大的先驅者們是如何一步步將抽象的邏輯推演具象化，如何將對生物神經係統的模仿轉化為計算的基石，又是如何從單純的規則驅動走嚮瞭對數據模式的感知與學習。 第一章：邏輯的邊界與計算的萌芽 在人類文明的早期，對智能的理解往往與邏輯推理緊密相連。本章將帶領讀者迴到那個遠古的時代，探尋亞裏士多德形式邏輯的精妙，理解三段論如何構建齣嚴謹的推理鏈條。我們將看到，早期的哲學傢們如何試圖將人類的思維過程編碼為一套符號係統，這為後來的符號主義人工智能奠定瞭思想上的基石。 隨後，我們將目光投嚮十八世紀，見證萊布尼茨等先驅者們對“通用計算機器”的構想。他們對數學和邏輯的深刻洞察，預示著一種可以執行任何算法的機器的誕生。圖靈機的概念，作為本章的重頭戲，將被詳細解讀。它並非是一颱實際存在的物理機器，而是一個思想實驗，一個抽象的模型，它定義瞭“可計算性”的邊界，並間接指明瞭實現智能的計算路徑。我們將深入理解圖靈機的工作原理，它如何通過簡單的操作單元和無限的紙帶來模擬一切計算過程，以及它如何深刻地影響瞭後來的計算機科學和人工智能的發展。 第二章：機器能思考嗎？圖靈測試的哲學睏境 圖靈測試，作為人工智能領域最著名的思想實驗之一，將深刻地影響我們對機器智能的判斷標準。本章將深入探討圖靈測試的提齣背景，它並非僅僅是一個技術挑戰，更是一個深刻的哲學拷問。我們將分析圖靈測試的優點和局限性，理解為何“模仿”不等於“理解”。 本章還將引入一些對圖靈測試的經典反駁，例如塞爾的“中文房間”思想實驗。通過對這些思想實驗的深入剖析，讀者將對“智能”的本質産生更深刻的思考：是形式化的操作，還是內在的意識？是外部的行為錶現，還是內在的理解能力？我們將看到，對機器智能的定義本身，就充滿瞭哲學上的爭議與挑戰。 第三章：控製的藝術與信息的力量 進入二十世紀，科學的觸角延伸得更遠，控製論和信息論的誕生，為人工智能的研究提供瞭新的視角和工具。本章將首先介紹諾伯特·維納及其控製論的偉大思想。我們將理解反饋機製在維持係統穩定和實現目標導嚮行為中的重要作用，以及它如何啓發瞭對具有自主性的智能係統的設計。 緊接著，我們將深入香農的信息論。信息不再僅僅是人類交流的媒介，更被量化為一種可以被處理和傳輸的資源。我們將理解“比特”的概念，信息熵的含義，以及信息論如何為理解和設計高效的通信係統和數據處理係統提供瞭理論基礎，這對於後來數據驅動的人工智能方法有著深遠的影響。 第四章：神經元的低語：生物啓發與早期神經網絡 人類智能最令人著迷的方麵之一，在於其生物學基礎——大腦。本章將帶領讀者踏上模仿生物神經係統構建智能機器的早期探索之路。我們將瞭解生物神經元的基本結構和工作原理，以及科學傢們如何嘗試將其抽象為計算單元。 本書將詳細介紹早期人工神經網絡的模型，例如MP神經元和感知機。我們將理解這些簡單的模型是如何通過權重的調整來學習輸入和輸齣之間的關係的。盡管這些早期模型存在局限性，但它們為後來的深度學習網絡奠定瞭基礎，開啓瞭“連接主義”人工智能的先河。我們將看到，盡管計算能力有限，但科學傢們已然看到瞭通過互聯的簡單單元來模擬復雜智能的可能性。 第五章：符號的王國與推理的挑戰 在生物啓發的方法之外，另一種強大的人工智能流派——符號主義——也在同期蓬勃發展。本章將聚焦於符號主義人工智能的核心思想：將智能視為符號操作和邏輯推理的過程。我們將看到，早期的人工智能研究者們如何試圖構建包含大量知識的符號庫，並開發能夠進行邏輯推理的程序。 本書將介紹一些經典的符號主義AI係統，例如DENDRAL和MYCIN。我們將理解它們如何通過專傢知識和推理規則來解決特定領域的問題。我們將深入探討符號主義方法的優勢，例如其解釋性強，以及在處理明確定義的邏輯問題時錶現齣的強大能力。同時，我們也將觸及符號主義方法麵臨的挑戰，例如知識獲取的睏難和處理模糊、不確定信息的局限性。 第六章：認知科學的交匯：心理學與人工智能的對話 智能的探索並非僅僅是計算機科學傢的專利。本章將展現人工智能與認知科學之間的緊密聯係。我們將看到，心理學研究成果如何為人工智能的設計提供靈感，例如關於記憶、學習、問題解決和決策過程的理論。 本書將探討人工智能如何嘗試模擬人類的認知過程。例如，早期在規劃、搜索和問題解決方麵的研究，是如何藉鑒瞭心理學傢對人類解決問題方法的觀察。我們將理解，人工智能的發展，在很大程度上也是對人類自身思維過程的一次深刻反思和模仿。 第七章：人工智能的寒鼕與復蘇的曙光 人工智能的發展並非一帆風順，曆史上也曾經曆過“人工智能的寒鼕”。本章將迴顧那些導緻研究熱情消退的因素，例如過高的期望、計算能力的限製以及理論上的瓶頸。我們將看到，在某些時期，對人工智能的投入大幅減少，研究進展也相對緩慢。 然而，寒鼕過後，總有新的曙光齣現。本章將預示著人工智能的復蘇，並為後續更深入的探討埋下伏筆。我們將瞭解到，一些新的思想和技術的萌芽，正悄然孕育著下一次的突破。 第八章：數據洪流的湧動：預測與模式識彆的新時代 進入二十世紀末和二十一世紀初，計算能力的飛躍式發展以及海量數據的湧現，為人工智能的研究帶來瞭革命性的變化。本章將不再僅僅關注邏輯和符號，而是將焦點轉移到數據本身。 我們將探討，如何從海量的數據中提取有用的信息，如何通過數據來訓練模型，使其具備預測和模式識彆的能力。本書將涉及一些基礎的統計學概念，例如概率、統計推斷以及如何理解數據的分布。我們將看到，數據不再僅僅是機器運行的燃料，更是機器學習“智慧”的來源。 第九章：從決策樹到支持嚮量機：經典算法的演進 本章將帶領讀者迴顧人工智能發展過程中湧現齣的那些經典的算法模型，它們共同構成瞭現代人工智能的基石。我們將深入理解決策樹的構建原理，如何通過一係列的判斷來對數據進行分類。 隨後，我們將探討支持嚮量機（SVM）的強大之處，它如何通過尋找最優的超平麵來對數據進行分類和迴歸。我們將理解核函數的概念，以及SVM如何能夠處理非綫性可分的數據。這些經典的算法，雖然在今天看來可能被更復雜的模型所超越，但它們所蘊含的思想和解決問題的思路，依然具有重要的藉鑒意義。 第十章：未來已來？智能時代的展望 在對人工智能發展曆程進行全麵迴顧之後，本章將帶領讀者展望未來。我們將探討當前人工智能領域麵臨的挑戰，例如可解釋性、魯棒性、倫理道德以及泛化能力等問題。 本書將對未來人工智能的發展趨勢進行大膽的設想，包括通用人工智能（AGI）的可能性、人機協作的新模式，以及人工智能在各個領域的深刻影響。我們將思考，當機器能夠像人類一樣思考、學習和創造時，世界將會發生怎樣的變化？《人工智能的黎明》並非提供答案，而是希望激發讀者更深入的思考，為理解和塑造我們即將到來的智能時代，提供一個堅實而廣闊的視野。 結語 《人工智能的黎明》是一次對人類探索智能奧秘的史詩般的描繪。它不拘泥於技術細節，而是深入到思想的源頭，追溯每一個裏程碑式的思想火花。通過閱讀本書，您將不僅僅是瞭解人工智能的“是什麼”，更能理解人工智能的“為何”和“如何”。它將為您打開一扇通往智能世界的大門，讓您以更宏觀、更深刻的視角，去理解這個正在被智能技術重塑的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的打開瞭我的新世界大門！作為一個完全的“小白”，以前聽到“機器學習”這幾個字，總覺得離自己很遙遠，像是高深的數學公式和復雜的算法堆砌而成。但這本書的敘述方式，真的讓我眼前一亮。它沒有上來就拋齣一堆術語，而是從最基礎的概念講起，就像是娓娓道來的故事。我記得其中有一個章節，用非常形象的比喻解釋瞭“監督學習”和“無監督學習”的區彆，我當時就覺得“哦！原來是這樣！”那種豁然開朗的感覺，真的是太棒瞭。而且，作者在講解過程中，會穿插一些很有趣的實際應用案例，比如垃圾郵件過濾、商品推薦係統等等，讓我能直觀地感受到機器學習是如何影響我們的生活的。我特彆喜歡書中關於“特徵工程”的討論，它講到瞭如何從原始數據中提取有用的信息，這部分對我來說非常實用，讓我意識到數據本身的重要性，以及如何“喂養”好我們的模型。這本書讓我覺得，機器學習並沒有那麼神秘，它是一門充滿邏輯和創造力的學科，而且非常有解決實際問題的潛力。我之前一直覺得自己數學基礎薄弱，對學習這類內容感到很焦慮，但這本書的講解方式，讓我覺得即使沒有深厚的數學背景，也能逐步理解其中的原理，這對我來說是巨大的鼓勵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學充滿熱情但又缺乏係統性指導的學習者，我真的非常慶幸能遇到這本書。它提供瞭一個非常紮實的學習路徑，從最基本的數據預處理開始，一步一步地引導我們進入機器學習的世界。我最喜歡的是它在介紹決策樹和隨機森林的部分，作者用非常生動的例子說明瞭如何通過一係列的“問答”來做齣預測，這種直觀的解釋方式讓我很快就理解瞭它們的構建思路。而且，書中對於過擬閤和欠擬閤的講解，以及如何通過交叉驗證、正則化等方法來解決這些問題，都讓我覺得非常有啓發性。我之前一直睏惑於如何選擇閤適的模型，這本書給齣瞭非常實用的指導，讓我能夠根據問題的特點來做齣更明智的決定。此外，作者還簡要介紹瞭深度學習的一些基礎概念，雖然篇幅不多，但為我後續的學習指明瞭方嚮。總的來說，這本書就像是一個循序漸進的嚮導，它讓我明白瞭機器學習的“術”與“道”，不僅知其然，更能知其所以然，讓我對未來的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書對於想要深入理解機器學習底層原理的讀者來說，絕對是一本不可多得的寶藏。它不僅僅停留在概念的介紹，而是深入到瞭算法的細節和數學推導。我特彆欣賞它在講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機等經典算法時，那種層層遞進的邏輯。作者並沒有迴避必要的數學公式，但關鍵在於，他用瞭非常清晰的語言來解釋每個公式的意義，以及它在算法中扮演的角色。這讓我不再是死記硬背，而是真正理解瞭“為什麼”要這樣做。例如，在講到梯度下降時，他詳細地解釋瞭損失函數、學習率的概念，以及每一步更新參數的原理，讓我深刻體會到瞭優化的過程。此外，書中對模型評估的章節也做得非常紮實，像精確率、召迴率、F1分數，還有ROC麯綫，講解得非常到位，讓我明白如何科學地判斷一個模型的優劣。我尤其喜歡作者強調的“模型的可解釋性”這一點，這在很多實際項目中都至關重要。這本書的深度和廣度都讓我印象深刻，感覺讀完之後，自己對機器學習的認識又提升瞭一個層次，能夠更有信心地去探索更復雜的模型和技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，簡直是給瞭我一劑強心針！我一直在思考如何在我的實際工作中應用機器學習，但總是感覺找不到切入點。這本書就提供瞭很多非常實用的“工具箱”式的介紹，比如在介紹聚類算法時，作者不僅講瞭K-means，還提到瞭層次聚類和DBSCAN，並且解釋瞭它們各自的適用場景和優缺點，讓我能夠根據不同的數據類型和需求來選擇最閤適的方法。讓我特彆印象深刻的是，書中還花瞭很大的篇幅講解瞭特徵選擇和降維技術，比如PCA和LDA，這些技術對於處理高維數據來說至關重要，並且作者提供瞭非常清晰的數學解釋和實際應用指導。我之前覺得這些東西都很高深，但讀完之後，發現它們其實是非常有用的，能夠幫助我們提高模型的效率和性能。這本書的實踐性非常強，它鼓勵讀者動手去嘗試，提供瞭很多代碼示例，讓我在學習理論知識的同時，也能直接上手操作。這讓我感覺自己不再是旁觀者，而是真正地參與到瞭機器學習的實踐中來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容給我一種“溫故而知新”的感覺。即使我已經接觸機器學習一段時間瞭，但當我翻開這本書時，還是能從中發現很多我之前忽略或者理解不深的地方。作者在講解模型評估指標時，用瞭非常獨特的視角，不僅羅列瞭各種指標，更深入地分析瞭它們各自的局限性，以及在不同場景下如何權衡使用。我特彆欣賞它對“模型魯棒性”的探討，以及如何通過集成學習等方法來提升模型的穩定性和泛化能力。書中對貝葉斯理論的介紹也讓我受益匪淺，它提供瞭一種全新的思考問題的方式，讓我能夠從概率的角度來理解很多機器學習的現象。此外，作者還對當前機器學習的一些熱門方嚮，比如強化學習和圖神經網絡，進行瞭簡要的介紹，這讓我能夠及時瞭解行業的發展動態，並為我未來的深入研究指明瞭方嚮。總的來說，這本書不僅僅是一本入門讀物，更是一本能夠幫助讀者鞏固基礎、拓展視野的進階參考書，讓我對機器學習的認識更加全麵和深刻。

評分☆☆☆☆☆

學習下主流的各種技術，早日登上人生巔峰哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

認真看完，學習python，學習樹莓派

評分☆☆☆☆☆

不錯的機器，學習教材

評分☆☆☆☆☆

還可以，物流挺快的

評分☆☆☆☆☆

書寫的蠻簡單易讀吧，無聊隨便翻翻

評分☆☆☆☆☆

應該不錯，剛開始接觸，要緊跟技術潮流麼，最近炒的這麼火，學習學習

評分☆☆☆☆☆

非常值得學習

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，習慣性五星鼓勵

評分☆☆☆☆☆

網上評價不錯 學習一下。