高效機器學習：理論、算法及實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[黎] 瑪麗特·阿瓦德（Mariette Awad） [美]拉鬍爾·可汗納（Rahul Khanna） 著，李川 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 理論
• 實踐
• Python
• 數據科學
• 模型
• 優化
• 統計學習

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111567165

版次：1

商品編碼：12257072

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能科學與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：235

內容簡介

本書共11章，將高效機器學習的理論、設計原則以及實際應用有機結閤，深入探討瞭機器學習的主要課題，包括知識發現、分類、遺傳算法、神經網絡、內核方法和生物啓發技術等。讀者可從中瞭解機器學習技術可以解決的相關問題和相應解決方案的實現，以及新係統的設計方法。本書講解由淺入深，適閤算法工程師、高校工科專業的學生、IT專業人員以及機器學習愛好者，為他們設計和創建全新有效的機器學習係統提供知識和實踐指導。

作者簡介

Rahul Khanna 英特爾公司專注於節能算法開發的平颱架構師。在過去17年裏，他從事服務器係統軟件技術的研發工作，包括平颱自動化、電力/熱力優化技術、可靠性、優化和預測方法。他已經編寫瞭與能量優化、平颱無綫互連、傳感器網絡、互連可靠性、預測建模、運動估計和安全的大量技術論文和圖書。他擁有17項專利。他是英特爾高速互連內置自測試IBIST方法的聯閤發明人。他的研究興趣包括基於機器學習的電力/熱力優化算法，窄信道高速無綫互連，稠密傳感器網絡中的信息檢索。他是IEEE成員；並且由於其在平颱技術改進領域的貢獻，3次獲得英特爾成就奬。
Mariette Awad 貝魯特美國大學電子和計算機工程係助理教授。她從佛濛特大學大學獲得電子工程博士學位，曾是弗吉尼亞聯邦大學、麻省理工學院客座教授。她還曾在IBM公司係統和技術團隊擔任無綫産品工程師。她的研究興趣包括機器學習、數據分析和能耗感知計算。

目錄

目　錄
Efficient Learning Machines:Theories,Concepts,and Applications for Engineers and System Designers

譯者序
作者簡介
技術評審簡介
緻謝
第1章　機器學習1
　1.1　關鍵術語2
　1.2　機器學習的步驟4
　1.3　機器學習算法6
　1.4　流行的機器學習算法9
　　1.4.1　C4.59
　　1.4.2　k均值9
　　1.4.3　支持嚮量機10
　　1.4.4　Apriori算法10
　　1.4.5　估計最大化11
　　1.4.6　PageRank算法11
　　1.4.7　AdaBoost12
　　1.4.8　k近鄰算法13
　　1.4.9　樸素貝葉斯14
　　1.4.10　分類迴歸樹14
　1.5　數據挖掘研究中的挑戰性問題14
　　1.5.1　針對高維數據和高速數據流的擴展15
　　1.5.2　挖掘序列數據和時間序列數據15
　　1.5.3　從復雜數據中挖掘復雜知識15
　　1.5.4　分布式數據挖掘與挖掘多代理數據15
　　1.5.5　數據挖掘過程的相關問題16
　　1.5.6　安全性、隱私性和數據完整性16
　　1.5.7　處理非靜態、不平衡和代價敏感的數據16
　1.6　總結16
　參考文獻16
第2章　機器學習與知識發現18
　2.1　知識發現20
　　2.1.1　分類20
　　2.1.2　聚類20
　　2.1.3　降維21
　　2.1.4　協同過濾21
　2.2　機器學習：分類算法21
　　2.2.1　邏輯迴歸21
　　2.2.2　隨機森林22
　　2.2.3　隱馬爾可夫模型23
　　2.2.4　多層感知機24
　2.3　機器學習：聚類算法26
　　2.3.1　k均值聚類26
　　2.3.2　模糊k均值(模糊c均值)26
　　2.3.3　流k均值算法27
　2.4　機器學習：降維28
　　2.4.1　奇異值分解28
　　2.4.2　主成分分析29
　　2.4.3　Lanczos算法31
　2.5　機器學習：協同過濾32
　　2.5.1　基於用戶的協同過濾32
　　2.5.2　基於項目的協同過濾32
　　2.5.3　權值-λ-正規化的交替最小二乘法33
　2.6　機器學習：相似矩陣34
　　2.6.1　Pearson相關係數34
　　2.6.2　Spearman等級相關係數34
　　2.6.3　歐氏距離35
　　2.6.4　Jaccard相似係數35
　2.7　總結35
　參考文獻36
第3章　支持嚮量機分類37
　3.1　從幾何角度看待SVM37
　3.2　SVM的主要性能38
　3.3　硬間隔SVM41
　3.4　軟間隔SVM43
　3.5　核SVM44
　3.6　多分類SVM47
　3.7　SVM用於非平衡數據集49
　3.8　提升SVM計算需求51
　3.9　案例研究：SVM用於手寫識彆53
　　3.9.1　預處理54
　　3.9.2　特徵提取54
　　3.9.3　分層的、三級SVM55
　　3.9.4　實驗結果56
　　3.9.5　復雜度分析57
　參考文獻59
第4章　支持嚮量迴歸63
　4.1　SVR概述63
　4.2　SVR：概念、數學模型和圖形錶示64
　4.3　核SVR和不同的損失函數:數學模型和圖形錶示68
　4.4　貝葉斯綫性迴歸69
　4.5　案例研究：非對稱SVR電源預測72
　參考文獻75
第5章　隱馬爾可夫模型76
　5.1　離散的馬爾可夫過程76
　　5.1.1　定義178
　　5.1.2　定義278
　　5.1.3　定義378
　5.2　HMM簡介78
　　5.2.1　HMM的要點80
　　5.2.2　HMM的三種基本問題80
　　5.2.3　HMM基本問題的解決81
　5.3　連續觀測HMM86
　　5.3.1　多元高斯混閤模型88
　　5.3.2　示例：工作負載相位識彆88
　　5.3.3　監視和觀測89
　　5.3.4　工作負載和相位89
　　5.3.5　相位探測的混閤模型91
　參考文獻98
第6章　仿生計算：群體智能100
　6.1　應用101
　　6.1.1　演化硬件101
　　6.1.2　仿生網絡103
　　6.1.3　數據中心優化105
　6.2　仿生計算算法106
　6.3　群體智能106
　　6.3.1　蟻群優化算法107
　　6.3.2　粒子群優化算法109
　　6.3.3　人工蜂群算法111
　6.4　細菌覓食優化算法113
　6.5　人工免疫係統114
　6.6　數據中心的分布式管理116
　　6.6.1　工作負載特徵116
　　6.6.2　熱度優化117
　　6.6.3　負載均衡117
　　6.6.4　算法模型118
　參考文獻120
第7章　深度神經網絡122
　7.1　ANN簡介122
　　7.1.1　早期的ANN結構123
　　7.1.2　經典的ANN124
　　7.1.3　ANN訓練和反嚮傳播算法127
　7.2　DBN概述128
　7.3　受限玻爾茲曼機130
　7.4　DNN訓練算法131
　7.5　DNN相關研究133
　　7.5.1　DNN應用134
　　7.5.2　利用並行實現加快DNN訓練135
　　7.5.3　類似於DBN的深度網絡135
　參考文獻136
第8章　皮質算法141
　8.1　皮質算法入門141
　　8.1.1　皮質算法的結構141
　　8.1.2　皮質算法的訓練143
　8.2　權重更新145
　8.3　案例研究：改進的皮質算法在阿拉伯語口語數字化中的應用149
　　8.3.1　基於熵的權重更新規則149
　　8.3.2　實驗驗證150
　參考文獻153
第9章　深度學習156
　9.1　層級時序存儲概述156
　9.2　層級時序存儲的演化157
　　9.2.1　稀疏分布錶徵160
　　9.2.2　算法實現160
　　9.2.3　空間池160
　　9.2.4　時間池162
　9.3　相關工作163
　9.4　脈衝神經網絡概述164
　　9.4.1　Hodgkin-Huxley模型165
　　9.4.2　integrate-and-fire模型165
　　9.4.3　leaky integrate-and-fire模型165
　　9.4.4　Izhikevich模型166
　　9.4.5　Thorpe’s模型166

精彩書摘

　　數據中心在處理電力傳輸、能源消耗、熱量管理、安全性、存儲性能、服務保證以及動態資源分配關鍵問題時所處的環境是復雜的。這些挑戰與提供有效的協調性以提高數據中心的穩定性和效率相關。變動的需求和大型數據中心的工作負載特性使得維持工作負載性能、冷卻效率和能源目標（在下麵的章節討論）的任務變得復雜。在如此龐大的係統集群中，多目標優化策略通過避免重復分配促動器，提供約束、時序粒度、方法類型、控製序列的復雜組閤來達到預期的服務水平。然而，組閤解空間可能非常大，無法在有限時間內收斂到全局最優。因此，集中式的數據中心管理係統可能無法在限定的時間內實現較好地擴展，因此可能無法提供一個最佳管理解決方案。
　　SI已成為一個有前途的領域，它可以用來構建分布式的管理策略，並産生不受集中控製的可擴展的解決方案。以下各節將介紹可為工作負載配置識彆閤適目標的控製係統，主要包括如下基本控製元件：
　　控製過程：該控製過程實現瞭反饋控製環路，這用於約束給定策略下服務器計算集群的溫度和功率。最優的處理過程運行在策略約束和足夠的能量供應範圍內，從而實現最高的性能效率和最低的冷卻效率。
　　適應度函數：適應度函數評估瞭最有利工作負載的配置，它是基於現有知識庫的預期需求和可用性的資源。
　　知識庫：知識庫為一個由代理傳感器産生的調查數據組成的有限的數據庫。這方麵的知識有助於確定最閤適的工作負載配置。由於係統是動態變化的，根據自定義數據保留策略，較新的數據會代替舊的數據。知識數據庫增加瞭數據的保留程度以此可能調高解決方案的適應性，同時不斷減少對現有的解決方案無益的數據。
　　控製參數：控製參數定義瞭最優決策的界限，決定瞭在選定的計算節點上的工作負載的配置。
　　群代理：代理群通過在分散和自組織的係統中扮演特定的角色來參與到係統優化過程中。這些代理相互之間以及與環境之間相協調，最終産生全局的智能行為。
　　……

《數據驅動的洞察：從原理到應用的實戰指南》 在這信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，驅動決策，優化流程，已成為個體與組織麵臨的關鍵挑戰。本書並非空談理論，而是將目光聚焦於數據分析的實際應用，以“數據驅動”為核心理念，為讀者構建一套從理解數據本質、掌握分析方法，到落地實施的全景式指南。 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 我們首先將深入探索數據的本質。數據並非冰冷的數字，它們是業務場景的映射，是行為模式的記錄。本書將帶領你理解不同類型數據的特性，例如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，以及它們在不同領域的應用潛力和局限。 在掌握瞭數據類型之後，我們必須學會如何“與數據對話”。數據質量是分析結果的生命綫，因此，本書將詳細闡述數據清洗、轉換和預處理的各個環節。從缺失值填充、異常值檢測與處理，到特徵工程中的編碼、標準化、歸一化等，我們將一步步揭示如何將雜亂無章的數據轉化為整潔、可用、富有信息量的分析素材。我們將探討各種數據清洗的策略和技巧，並輔以實際案例，讓你在實踐中體會數據預處理的藝術。 此外，理解數據的分布與統計特徵是進行有效分析的前提。本書將引入描述性統計學的核心概念，例如均值、中位數、方差、標準差、百分位數等，並展示如何運用這些工具快速勾勒齣數據的概貌。同時，我們將介紹數據可視化在探索性數據分析（EDA）中的重要作用，通過直觀的圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖、熱力圖等，發現數據中的模式、趨勢和潛在關係，為後續的深入分析指明方嚮。 第二部分：洞察的利器——核心分析方法與技術 理解數據僅僅是第一步，真正的價值在於從中挖掘齣洞察。本書將係統介紹一係列行之有效的數據分析方法。 在探索性數據分析（EDA）方麵，我們將超越基礎的統計描述，深入學習如何通過多維度交叉分析、相關性分析來揭示變量之間的內在聯係。我們會學習如何構建復雜的查詢語句，如何運用可視化工具進行深度探索，從而發現那些隱藏在數據深處的關鍵信息。 針對分類與預測問題，本書將詳細講解一係列經典的統計模型和算法。我們將從基礎的綫性迴歸、邏輯迴歸開始，理解其背後的數學原理和適用場景。隨後，我們將逐步引入更強大的模型，如決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM），分析它們如何通過集成學習的方式提升預測精度。對於需要處理非綫性關係或復雜模式的數據，我們也將探討支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等算法的原理與應用。 在聚類與降維方麵，本書將介紹如何識彆數據中的自然群體，發現隱藏的細分市場或用戶群組。我們將詳細講解K-Means、DBSCAN等聚類算法，理解它們在無監督學習中的作用。同時，為瞭應對高維數據的挑戰，我們也將介紹主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術，它們如何幫助我們簡化數據，降低計算復雜度，並從中提取最關鍵的信息。 此外，本書還將涵蓋關聯規則挖掘，例如Apriori算法，讓你理解如何在交易數據中發現“啤酒與尿布”這樣的購物籃分析場景，為産品推薦和貨架擺放提供依據。 第三部分：落地與應用——從分析到行動 掌握瞭分析工具，如何將其轉化為實際的業務價值是本書的最終落腳點。 我們將強調業務理解與問題定義的重要性。任何的數據分析都必須服務於具體的業務目標。本書將指導讀者如何將模糊的業務問題轉化為可量化、可分析的數據問題，確保分析的方嚮是正確且有意義的。 在模型評估與選擇環節，我們將深入探討各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並講解如何根據業務需求選擇最閤適的評估標準。我們還將介紹交叉驗證等技術，確保模型的泛化能力，避免過擬閤。 本書還將重點關注結果解釋與洞察溝通。再完美的分析，如果無法被業務方理解和采納，就失去瞭意義。我們將教授如何用清晰、簡潔的語言，結閤可視化圖錶，將復雜的分析結果轉化為易於理解的洞察，並提齣切實可行的行動建議。 最後，本書將引導讀者思考模型部署與持續優化。數據分析並非一次性工作，模型需要持續地在實際環境中運行，並根據新的數據進行更新和調整。我們將簡要介紹模型部署的流程和注意事項，以及如何建立反饋機製，確保持續的價值産齣。 《數據驅動的洞察：從原理到應用的實戰指南》旨在成為你走嚮數據驅動決策的堅實夥伴。無論你是初入數據分析領域的學生，還是希望提升數據應用能力的業務分析師、産品經理，亦或是渴望從數據中獲得競爭優勢的管理者，本書都將為你提供一套清晰、實用、可操作的框架，讓你真正掌握從數據中挖掘價值的能力，驅動創新，引領未來。

評分☆☆☆☆☆

拿到《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書的時候，我抱著一種既期待又有些許保留的態度。我對“高效”這個承諾有些好奇，畢竟機器學習領域博大精深，要做到“高效”並非易事。然而，這本書的內容很快打消瞭我的疑慮。它從基礎概念入手，逐步深入到各種主流算法的原理、實現和優化，整個過程邏輯嚴謹，層層遞進，非常適閤我這種希望係統性學習機器學習的讀者。 我特彆欣賞書中在講解每一個算法時，都不僅僅停留在錶麵，而是深入挖掘其內在的邏輯和數學基礎。例如，在介紹梯度下降法時，作者不僅解釋瞭其基本原理，還詳細討論瞭學習率的選擇、動量法、Ad 寒率等各種優化策略，並分析瞭它們各自的優劣。這種深度和廣度兼備的講解，讓我對算法的理解不再是淺嘗輒止，而是能夠觸及到其核心。而且，書中還非常注重將理論與實踐相結閤，大量的代碼示例和項目實踐，讓我能夠親手去實現和驗證所學的知識，極大地提升瞭學習的趣味性和有效性。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習機器學習需要理論的紮實基礎和實踐的豐富經驗。《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書完美地滿足瞭我在這兩個方麵的需求。它並沒有采用枯燥乏味的數學證明堆砌，而是以一種更加通俗易懂的方式，將復雜的理論概念具象化，讓我能夠更容易地理解算法的背後邏輯。 例如，書中在介紹決策樹的構建過程時，用瞭大量的圖示和生動的比喻，清晰地展示瞭如何根據信息增益或基尼不純度來選擇最優的分割特徵。然後，在實踐部分，作者又提供瞭完整的Python代碼，演示如何使用scikit-learn庫來構建和訓練決策樹模型，並對模型進行剪枝和調優。這種“從概念到代碼”的無縫銜接，讓我不再因為理論的晦澀而望而卻步，而是能夠 confidently 地將理論知識轉化為實際操作。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器學習領域感到著迷，但又苦於找不到一本能夠係統地指導我學習的書籍。《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書恰好填補瞭我的這一需求。它從宏觀的機器學習框架講起，逐步深入到各個算法的細節。 書中在介紹算法時，非常注重其“為何如此”的解答。例如，在講解支持嚮量機（SVM）時，它不僅解釋瞭最大間隔分類器的思想，還深入探討瞭核函數如何解決綫性不可分問題，以及不同核函數對模型性能的影響。然後，緊接著就提供瞭相應的Python代碼示例，讓我能夠親手去實現和調優SVM模型。這種“理解背後的邏輯，再動手實踐”的學習方式，讓我對機器學習的理解不再是停留在錶麵，而是能夠真正掌握其精髓。

評分☆☆☆☆☆

我曾經閱讀過幾本關於機器學習的書籍，但《高效機器學習：理論、算法及實踐》給我的感受是截然不同的。很多同類書籍往往偏嚮於純理論的數學推導，或者僅僅是算法的調用指南，而這本書則找到瞭一個非常完美的平衡點。它在講解理論時，能夠用直觀易懂的方式來闡述，避免瞭過多的數學符號堆砌，而是注重概念的理解和邏輯的清晰。例如，在介紹決策樹的剪枝算法時，作者並沒有直接給齣復雜的公式，而是通過比喻和圖示，生動地解釋瞭預剪枝和後剪枝的原理以及它們各自的優缺點。 而當進入算法的實踐部分，這本書更是展現齣瞭其“高效”的真正含義。它不僅僅是提供瞭代碼，更重要的是，它教會瞭我如何去“思考”代碼。書中在介紹不同算法的適用場景時，會結閤實際案例進行分析，比如在處理圖像識彆問題時，為什麼捲積神經網絡（CNN）比傳統的全連接神經網絡更具優勢；在處理自然語言處理任務時，循環神經網絡（RNN）和Transformer模型的不同特點是什麼。這種深入的分析，讓我能夠不再盲目地套用算法，而是能夠根據問題的特性，做齣更明智的模型選擇。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對機器學習充滿熱情但又缺乏係統指導的學習者，在閱讀《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書之前，我常常感到在浩瀚的知識海洋中迷失方嚮。這本書就像一座燈塔，為我指明瞭前進的道路。它的內容組織非常閤理，從機器學習的基本概念、監督學習、無監督學習，再到強化學習，幾乎涵蓋瞭機器學習的各個重要分支。 最讓我驚喜的是，這本書在講解每一個算法時，都做得非常細緻。比如，對於邏輯迴歸，它不僅解釋瞭其概率模型和 sigmoid 函數的作用，還詳細闡述瞭其與綫性迴歸的聯係與區彆，以及如何使用最大似然估計來優化模型參數。更重要的是，書中提供的實踐案例都非常貼近實際應用，無論是分類問題、迴歸問題，還是聚類問題，都有相應的代碼實現和詳細的講解，讓我能夠將書本上的理論知識快速地應用到實際問題中，這種“學以緻用”的感受，極大地增強瞭我學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

我一直相信，學習任何知識，都需要有一個循序漸進的過程。《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書正是秉承瞭這樣的理念。它從機器學習最基礎的概念講起，比如什麼是監督學習、無監督學習，什麼是特徵工程，什麼是模型評估等等。然後，逐步深入到各種經典算法的原理和實現。 我特彆欣賞書中在介紹算法時，不僅僅給齣瞭數學公式，更重要的是，它用大量的圖示和直觀的解釋，來幫助讀者理解算法的內在邏輯。例如，在講解貝葉斯分類器時，作者用瞭一個非常生動的例子，來闡述先驗概率、後驗概率以及似然函數在分類過程中的作用。然後，緊接著就提供瞭Python代碼，演示如何實現一個簡單的貝葉斯分類器。這種“理論+實踐+可視化”的模式，讓我能夠牢固地掌握所學知識。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，學習一門新技術，最重要的就是能夠理解其核心思想，並且知道如何將其應用到實際工作中。《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有迴避那些對於初學者來說可能比較睏難的理論部分，而是用一種非常清晰、有條理的方式進行講解，讓我能夠一步步地深入理解。 我尤其喜歡書中對深度學習部分的闡述。它從神經網絡的基本結構開始，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的設計理念和應用場景。而且，書中提供的代碼示例，都是基於當下流行的深度學習框架，這讓我能夠輕鬆地將書本上的知識轉化為實際的代碼，並且能夠快速地搭建起自己的深度學習模型。這種“理論與實踐同步推進”的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭一本名為《高效機器學習：理論、算法及實踐》的書，說實話，在翻開這本書之前，我對“高效”這個詞是抱有一些疑慮的。畢竟，機器學習本身就充滿瞭復雜的數學模型和精巧的算法設計，想要在其中追求“高效”，聽起來似乎有些理想化。然而，這本書的內容徹底顛覆瞭我之前的看法。它並沒有簡單地堆砌那些枯燥的公式和晦澀的證明，而是將理論知識與實際應用巧妙地結閤在一起，為讀者提供瞭一條清晰的學習路徑。 書中在講解每一個算法的時候，都不僅僅局限於“是什麼”，更深入地剖析瞭“為什麼”。比如，在介紹綫性迴歸時，作者並沒有止步於最小二乘法的推導，而是花瞭大量篇幅去闡述誤差項的假設、模型優化的目標函數選擇的意義，甚至還探討瞭在綫性模型基礎上如何引入正則化來解決過擬閤問題。這種深度的理論講解，讓我在理解算法原理時，不僅僅是“知其然”，更能“知其所以然”。更重要的是，它教會瞭我如何從理論層麵去思考，當麵對一個新的問題時，如何選擇閤適的模型，如何調整參數，如何評估效果。這對於培養獨立的解決問題的能力至關重要。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直覺得機器學習的學習過程就像在迷霧中探索，很多時候都是在摸索和試錯。而《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書，就像是為我點亮瞭一盞明燈，指引瞭我前進的方嚮。它並沒有刻意迴避那些新手可能會遇到的睏難，反而以非常友好的方式，將復雜的概念層層剝開，直至本質。舉個例子，書中對於支持嚮量機（SVM）的講解，從最初的綫性可分情況，逐步過渡到核技巧在高維空間中的應用，再到不同核函數的選擇對模型性能的影響，整個過程都非常循序漸進，邏輯清晰。 我尤其喜歡書中在介紹算法之後，緊接著附上的“實踐”部分。它不僅僅是簡單的代碼示例，而是包含瞭數據預處理、特徵工程、模型訓練、參數調優、結果評估以及模型部署等一係列完整的流程。作者還提供瞭非常詳細的Python代碼，並且對每一行代碼都做瞭詳盡的注釋，這對於我這樣在實踐經驗上有所欠缺的學習者來說，簡直是福音。我能夠跟著書中的步驟，一步一步地復現齣結果，並且在這個過程中，深刻理解瞭理論知識是如何轉化為實際生産力的。這種“理論+實踐”的模式，大大提升瞭我的學習效率，也增強瞭我對機器學習的信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有著一定編程基礎，但對機器學習瞭解不多的初學者，在選擇學習資料時，我更傾嚮於那些能夠快速上手，並且能夠幫助我建立起係統性認知體係的書籍。《高效機器學習：理論、算法及實踐》這本書正是這樣一本讓我感到驚喜的讀物。它在開篇就為我構建瞭一個清晰的機器學習全景圖，讓我對這個領域有瞭初步的認識。 書中對各種主流算法的講解，既有理論深度，又不失實踐指導。比如，在介紹K-Means聚類算法時，作者不僅解釋瞭其迭代過程和目標函數，還探討瞭如何選擇閤適的K值，以及K-Means在不同場景下的應用案例。然後，緊接著提供的Python代碼，詳細演示瞭如何使用該算法來對數據集進行聚類，並且對結果進行瞭可視化分析。這種“先理論，後實踐，再分析”的模式，讓我能夠深刻理解算法的精髓，並能靈活地運用到實際問題中。

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京東的圖書越來越豐富瞭

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不錯的書，用來學習補腦很好

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不錯的圖書，值得購買！

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在微博看到網路冷眼推薦的，誰叫我是中奬絕緣體，抽不到贈書隻能自己買瞭。

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入門的一本好書

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還不錯，支持，頂一下

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高效機器學習好好閱讀學習

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不錯的書，用來學習補腦很好