統計機器學習導論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 杉山將 著，謝寜 譯

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 數據挖掘
• Python
• R
• 理論基礎
• 算法實現
• 模型評估
• 應用案例

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111596790

版次：1

商品編碼：12358970

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：352

內容簡介

本書對機器學習的關鍵知識點進行瞭全麵講解，幫助讀者順利完成從理論到實踐的過渡。書中首先介紹用於描述機器學習算法的統計與概率的知識，接著詳細分析機器學習技術的兩類主要方法——生成方法和判彆方法，後深入研究瞭如何使機器學習算法在實際應用中發揮更大的作用。本書提供程序源代碼，便於讀者進行數據分析實踐。本書適閤高等院校計算機、統計等專業的研究生和高年級本科生閱讀，同時也適閤相關領域的技術人員參考。

作者簡介

【加照片】Masashi Sugiyama，東京大學教授，擁有東京工業大學計算機科學博士學位，研究興趣包括機器學習與數據挖掘的理論、算法和應用，涉及信號處理、圖像處理、機器人控製等。2007年獲得IBM學者奬，以錶彰其在機器學習領域非平穩性方麵做齣的貢獻。2011年獲得日本信息處理協會頒發的Nagao特彆研究奬，以及日本文部科學省頒發的青年科學傢奬，以錶彰其對機器學習密度比範型的貢獻。

目錄

目錄
譯者序
前言
作者簡介
第一部分緒論
第1章統計機器學習
1.1學習的類型
1.2機器學習任務舉例
1.2.1監督學習
1.2.2非監督學習
1.2.3進一步的主題
1.3本書結構
第二部分概率與統計
第2章隨機變量與概率分布
2.1數學基礎
2.2概率
2.3隨機變量和概率分布
2.4概率分布的性質
2.4.1期望、中位數和眾數
2.4.2方差和標準差
2.4.3偏度、峰度和矩
2.5隨便變量的變換
第3章離散概率分布的實例
3.1離散均勻分布
3.2二項分布
3.3超幾何分布
3.4泊鬆分布
3.5負二項分布
3.6幾何分布
第4章連續概率分布的實例
4.1連續均勻分布
4.2正態分布
4.3伽馬分布、指數分布和卡方分布
4.4Beta分布
4.5柯西分布和拉普拉斯分布
4.6t分布和F分布
第5章多維概率分布
5.1聯閤概率分布
5.2條件概率分布
5.3列聯錶
5.4貝葉斯定理
5.5協方差與相關性
5.6獨立性
第6章多維概率分布的實例
6.1多項分布
6.2多元正態分布
6.3狄利剋雷分布
6.4威沙特分布
第7章獨立隨機變量之和
7.1捲積
7.2再生性
7.3大數定律
7.4中心極限定理
第8章概率不等式
8.1聯閤界
8.2概率不等式
8.2.1馬爾可夫不等式和切爾諾夫不等式
8.2.2坎泰利不等式和切比雪夫不等式
8.3期望不等式
8.3.1琴生不等式
8.3.2赫爾德不等式和施瓦茨不等式
8.3.3閔可夫斯基不等式
8.3.4康托洛維奇不等式
8.4獨立隨機變量和的不等式
8.4.1切比雪夫不等式和切爾諾夫不等式
8.4.2霍夫丁不等式和伯恩斯坦不等式
8.4.3貝內特不等式
第9章統計估計
9.1統計估計基礎
9.2點估計
9.2.1參數密度估計
9.2.2非參數密度估計
9.2.3迴歸和分類
9.2.4模型選擇
9.3區間估計
9.3.1基於正態樣本期望的區間估計
9.3.2bootstrap置信區間
9.3.3貝葉斯置信區間
第10章假設檢驗
10.1假設檢驗基礎
10.2正態樣本期望的檢驗
10.3尼曼皮爾森引理
10.4列聯錶檢驗
10.5正態樣本期望差值檢驗
10.5.1無對應關係的兩組樣本
10.5.2有對應關係的兩組樣本
10.6秩的無參檢驗
10.6.1無對應關係的兩組樣本
10.6.2有對應關係的兩組樣本
10.7濛特卡羅檢驗
第三部分統計模式識彆的生成式方法
第11章通過生成模型估計的模式識彆
11.1模式識彆的公式化
11.2統計模式識彆
11.3分類器訓練的準則
11.3.1最大後驗概率規則
11.3.2最小錯誤分類率準則
11.3.3貝葉斯決策規則
11.3.4討論
11.4生成式方法和判彆式方法
第12章極大似然估計
12.1定義
12.2高斯模型
12.3類後驗概率的計算
12.4Fisher綫性判彆分析
12.5手寫數字識彆
12.5.1預備知識
12.5.2綫性判彆分析的實現
12.5.3多分類器方法
第13章極大似然估計的性質
13.1一緻性
13.2漸近無偏性
13.3漸近有效性
13.3.1一維的情況
13.3.2多維的情況
13.4漸近正態性
13.5總結
第14章極大似然估計的模型選擇
14.1模型選擇
14.2KL散度
14.3AIC信息論準則
14.4交叉檢驗
14.5討論
第15章高斯混閤模型的極大似然估計
15.1高斯混閤模型
15.2極大似然估計
15.3梯度上升算法
15.4EM算法
第16章非參數估計
16.1直方圖方法
16.2問題描述
16.3核密度估計
16.3.1Parzen 窗法
16.3.2利用核的平滑
16.3.3帶寬的選擇
16.4最近鄰密度估計
16.4.1最近鄰距離
16.4.2最近鄰分類器
第17章貝葉斯推理
17.1貝葉斯預測分布
17.1.1定義
17.1.2與極大似然估計的比較
17.1.3計算問題
17.2共軛先驗
17.3最大後驗估計
17.4貝葉斯模型選擇
第18章邊緣相似的解析近似
18.1拉普拉斯近似
18.1.1高斯密度估計
18.1.2例證
18.1.3應用於邊際似然逼近
18.1.4貝葉斯信息準則
18.2變分近似
18.2.1變分貝葉斯最大期望算法
18.2.2與一般最大期望法的關係
第19章預測分布的數值近似
19.1濛特卡羅積分
19.2重要性采樣
19.3采樣算法
19.3.1逆變換采樣
19.3.2拒絕采樣
19.3.3馬爾可夫鏈濛特卡羅方法
第20章貝葉斯混閤模型
20.1高斯混閤模型
20.1.1貝葉斯公式化
20.1.2變分推斷
20.1.3吉布斯采樣
20.2隱狄利剋雷分配模型
20.2.1主題模型
20.2.2貝葉斯公式化
20.2.3吉布斯采樣
第四部分統計機器學習的判彆式方法
第21章學習模型
21.1綫性參數模型
21.2核模型
21.3層次模型
第22章最小二乘迴歸
22.1最小二乘法
22.2綫性參數模型的解決方案
22.3最小二乘法的特性
22.4大規模數據的學習算法
22.5層次模型的學習算法
第23章具有約束的最小二乘迴歸
23.1子空間約束的最小二乘
23.2��2約束的最小二乘
23.3模型選擇
第24章稀疏迴歸
24.1��1約束的最小二乘
24.2解決��1約束的最小二乘
24.3稀疏學習的特徵選擇
24.4若乾擴展
24.4.1廣義��1約束最小二乘
24.4.2�沺約束最小二乘
24.4.3��1+��2約束最小二乘
24.4.4��1,2約束最小二乘
24.4.5跡範數約束最小二乘
第25章穩健迴歸
25.1��2損失最小化的非穩健性
25.2��1損失最小化
25.3Huber損失最小化
25.3.1定義
25.3.2隨機梯度算法
25.3.3迭代加權最小二乘
25.3.4��1約束Huber損失最小化
25.4Tukey 損失最小化
第26章最小二乘分類器
26.1基於最小二乘迴歸的分類器
26.20/1損失和間隔
2

前言/序言

前言機器學習是計算機領域的一個學科，旨在研究原理、算法以及能夠像人類一樣學習的係統的應用。近年來，計算機和傳感器的發展使得我們能夠訪問不同領域的海量數據（如文本、音頻、圖片、電影、電子商務、電氣、醫學和生物學等）。在此類大數據的分析和利用方麵，機器學習起到瞭核心的作用。
本書緻力於討論機器學習的數學背景及多種機器學習技術的實用化算法。目標讀者定位於計算機和相關專業的本科生和研究生。在工作中應用機器學習技術的工程師和分析數據的科學傢也會從本書中獲益。
本書特色在於每章的主題簡明扼要，給齣具體機器學習技術的數學推導並附以簡潔的MATLAB程序。由此，讀者在學習數學概念的同時，可掌握多種機器學習技術的實用價值。全部MATLAB程序可以從如下網址獲得：
本書第一部分給齣機器學習領域的簡要概述。緊接著，第二部分介紹瞭概率和統計的基本概念，它們構成瞭統計機器學習的數學基礎。第二部分的成文基於：
第三部分和第四部分分彆在生成和判彆框架下，介紹瞭一係列實用機器學習算法。隨後， 第五部分介紹高級論題，進而處理更具挑戰的機器學習任務。第三部分的成文基於：
第四部分和第五部分的成文基於：
在此感謝東京大學和東京工業大學相關研究組的研究員和學生針對本書早期手稿給齣的有價值的反饋。
杉山將東京大學

《數據洞察：理解模式與預測未來》 在信息爆炸的時代，數據已成為我們認識世界、指導決策的關鍵。然而，海量原始數據本身並不能直接提供有價值的洞察。我們迫切需要一種方法，能夠從復雜的數據中提煉齣規律，發現隱藏的聯係，並以此為基礎預測未來的發展趨勢。《數據洞察：理解模式與預測未來》正是這樣一本旨在賦能讀者駕馭數據、解鎖其內在價值的指南。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是以清晰的邏輯、豐富的案例和循序漸進的講解，帶領您深入理解如何從數據中提取有意義的信息。我們將從最基礎的數據理解入手，探討數據的本質、類型以及在不同場景下的應用，為您構建起堅實的數據基礎。隨後，我們將逐步深入到數據探索與預處理的環節，這是任何數據分析項目成功的基石。您將學會如何有效地清洗、轉換和可視化數據，從而發現數據中的異常值、缺失值和潛在的模式，為後續的建模工作做好充分準備。 本書的核心在於介紹一係列強大的數據分析工具和方法。我們不會僅僅停留在“知道”層麵，而是會深入講解“如何做”。您將接觸到諸如描述性統計、推斷性統計等經典數據分析技術，理解它們如何幫助我們總結數據的特徵、檢驗假設以及量化不確定性。更重要的是，我們將重點闡述如何利用這些統計原理來構建模型，從而實現對未知事件的預測和對復雜現象的解釋。 本書精心挑選瞭當前數據科學領域最常用、最有效的建模技術。對於初學者，我們將從易於理解的模型開始，例如綫性迴歸和邏輯迴歸，詳細解析它們的原理、適用範圍以及如何解讀模型輸齣。您將瞭解模型是如何學習數據中的綫性關係或概率分布的，並通過實例展示如何用這些模型來解決實際問題，如預測房價、判斷客戶流轉等。 隨著讀者理解的深入，我們將逐步引入更加復雜但功能更強大的模型。例如，決策樹和隨機森林將幫助您理解如何通過一係列的規則來劃分數據，做齣分類或迴歸預測，並深入探討它們在特徵選擇和模型解釋方麵的優勢。我們還將介紹支持嚮量機（SVM），一種在處理高維數據和復雜分類問題上錶現齣色的強大工具。您將瞭解其核技巧如何映射數據到更高維度以實現綫性可分，以及它在圖像識彆、文本分類等領域的廣泛應用。 為瞭讓讀者更好地掌握這些模型，本書將貫穿大量的實際案例。這些案例將覆蓋金融、醫療、市場營銷、科學研究等多個領域，展示瞭不同模型如何解決現實世界中的具體問題。您將看到如何利用這些模型來識彆欺詐交易、預測疾病風險、優化營銷策略、發現新藥靶點等等。每一個案例都將詳細剖析從數據收集、特徵工程、模型選擇、訓練、評估到最終結果解釋的完整流程，讓您親身體驗數據驅動的決策過程。 除瞭監督學習模型，本書還將引導您探索無監督學習的奧秘。您將學習聚類分析，如何將相似的數據點分組，從而發現數據中隱藏的結構和類彆，例如客戶細分、異常檢測等。同時，我們也將介紹降維技術，如主成分分析（PCA），如何去除數據中的冗餘信息，簡化模型，提高計算效率，並幫助我們可視化高維數據。 理解模型的性能至關重要。因此，本書將投入大量篇幅講解模型評估的方法。您將學習如何使用準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等指標來客觀地衡量模型的預測能力，並理解過擬閤和欠擬閤等常見問題以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來規避。 此外，本書還關注模型的可解釋性。在許多應用場景中，僅僅預測準確是不夠的，理解模型做齣預測的原因同樣重要。我們將探討如何通過分析模型參數、特徵重要性等方式來解釋模型的行為，從而增強我們對數據和模型本身的理解，並為業務決策提供更可靠的依據。 本書強調理論與實踐的結閤。每個章節的講解都輔以直觀的圖示和易於實現的僞代碼（或概念性的代碼實現思路），幫助讀者更好地理解抽象的算法原理。盡管本書不直接提供具體的編程語言實現，但它將為您打下堅實的理論基礎，使您能夠快速上手任何一種主流的數據科學編程語言（如Python、R）進行實際操作。 《數據洞察：理解模式與預測未來》的終極目標是培養讀者獨立思考和解決實際問題的能力。通過本書的學習，您將不再是被動地接收數據，而是能夠主動地從數據中發現價值，理解事物背後的規律，並自信地利用數據來預測未來、做齣更明智的決策。無論您是希望進入數據科學領域的新手，還是希望提升數據分析能力的在職人士，亦或是對數據驅動的決策充滿好奇的各個領域的探索者，《數據洞察：理解模式與預測未來》都將是您不可或缺的夥伴。它將為您開啓一扇通往數據世界的大門，讓您在浩瀚的數據海洋中找到屬於自己的方嚮，並從中汲取智慧，引領創新。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域抱有濃厚興趣的研究生，我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解機器學習背後統計學原理的參考書。《統計機器學習導論》這本書，可以說是我近期讀到的最滿意的一本。它在講解模型時，總是能夠從統計學的角度齣發，深刻剖析模型的假設、局限性以及魯棒性。例如，在講解“高斯混閤模型”時，作者不僅介紹瞭EM算法的迭代過程，更重要的是解釋瞭該算法為何能夠收斂，以及它在模型擬閤上的統計學意義。這讓我對非監督學習的理解提升瞭一個層次。書中對“判彆模型”和“生成模型”的對比分析，也為我提供瞭清晰的思路，讓我能夠根據不同的問題場景選擇閤適的模型類型。我尤其欣賞書中關於“模型評估”部分的詳盡論述，包括交叉驗證、AUC、F1分數等多種評估指標的由來和適用範圍，這對於我今後的研究工作將提供極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在接觸《統計機器學習導論》之前，我對機器學習的理解還停留在“調包俠”的階段，僅僅知道如何調用庫函數去實現一些效果。這本書徹底顛覆瞭我的認知。它並非那種“拿來即用”式的技術手冊，而是帶領讀者深入理解機器學習背後的數學原理和統計思想。作者在講解綫性迴歸時，並沒有止步於最小二乘法的推導，而是深入探討瞭其統計假設，以及如何利用假設檢驗來評估模型的顯著性。這讓我明白，每一次模型訓練背後都蘊含著嚴謹的統計學理論支撐。隨後，書中對正則化技術的介紹，更是讓我看到瞭如何通過引入先驗信息或限製模型復雜度來提升泛化能力，這在處理高維數據和避免過擬閤方麵具有實際指導意義。我特彆喜歡書中關於“信息論”在機器學習中應用的章節，它從信息熵、互信息等角度解釋瞭特徵選擇和模型復雜度控製的內在機製，給我帶來瞭全新的視角。而且，書中在介紹決策樹和集成學習時，其邏輯的嚴謹性和過渡的自然性，讓我對隨機森林、梯度提升等算法的理解更加深入，不再是簡單的算法堆砌，而是能夠理解它們如何通過組閤弱學習器來構建強學習器。

評分☆☆☆☆☆

對於任何一個想要深入瞭解機器學習原理的人來說，《統計機器學習導論》都是一本不可或缺的讀物。它不像一些書籍那樣，僅僅是算法的羅列，而是從統計學和概率論的根基齣發，構建起一套完整的理論體係。書中對於“模型集成”的講解，讓我深刻理解瞭如何通過組閤多個弱學習器來構建一個強大的預測模型。作者詳細介紹瞭“Bagging”和“Boosting”等集成方法，並從統計學角度解釋瞭它們為何能夠提高模型的魯棒性和準確性。我尤其贊賞書中對“隨機森林”的深入剖析，它讓我看到瞭如何通過引入隨機性來降低模型的方差，從而提高預測性能。這本書的優點在於它既有理論深度，又不失實踐指導意義，為讀者提供瞭一個全麵而係統的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析和預測性建模充滿熱情的初學者，在信息爆炸的時代，掌握一門有效的分析工具顯得尤為重要。《統計機器學習導論》這本書，無疑為我打開瞭一扇通往數據科學世界的大門。它以一種非常友好的方式，將原本可能令人生畏的統計學和機器學習概念，以邏輯清晰、循序漸進的方式呈現齣來。我最欣賞的是書中對“概率圖模型”的介紹，這是一種將概率論和圖論結閤起來描述變量之間依賴關係的強大工具。作者通過對馬爾可夫鏈、貝葉斯網絡等基本概念的細緻講解，讓我能夠理解如何構建和推理復雜的概率模型，這對於處理現實世界中許多具有潛在聯係的數據問題至關重要。而且，書中對於“潛在變量模型”的討論，也讓我對如何處理觀測數據中的隱藏結構有瞭更深的認識，這在諸如主題模型、因子分析等領域有著廣泛的應用。這本書的敘述方式非常注重啓發性，它鼓勵讀者去思考，去探索，而不是被動地接受信息。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在尋找一本能夠係統梳理統計機器學習知識體係的書籍，而《統計機器學習導論》恰恰滿足瞭我的需求。這本書的優點在於其高度的理論嚴謹性和數學深度，但同時又通過清晰的邏輯和詳實的例子，使得晦澀的概念變得易於理解。我特彆喜歡書中關於“核方法”和“再生核希爾伯特空間”的講解。作者並沒有迴避這些高階數學概念，而是從幾何的角度，將高維空間的映射問題闡釋得淋灕盡緻，讓我能夠理解支持嚮量機等算法背後的強大能力。這種從根本上理解算法的原理，而不是僅僅停留在錶麵的API調用，對於建立紮實的機器學習功底至關重要。書中對“核技巧”的介紹，更是讓我看到瞭如何通過巧妙的變換，在低維空間中解決高維空間的綫性不可分問題，這無疑是一項瞭不起的數學洞察。此外，書中對“凸優化”在機器學習中的應用也進行瞭深入的探討，讓我理解瞭許多機器學習算法求解最優解的過程，以及其背後的數學原理。

評分☆☆☆☆☆

我是一名統計專業的學生，在學習過程中，常常會遇到將統計學理論應用於實際數據分析的挑戰。《統計機器學習導論》這本書，以其統計學導嚮的視角，完美地連接瞭統計學理論與機器學習實踐。書中對“參數估計”和“假設檢驗”在機器學習模型中的應用進行瞭深入的闡述，讓我能夠更嚴謹地評估模型的可靠性和顯著性。例如，在講解綫性迴歸模型時，作者不僅介紹瞭點估計，還詳細講解瞭置信區間的構建，以及如何利用t檢驗和F檢驗來判斷模型中各變量的統計顯著性。這對於我理解模型的可解釋性至關重要。此外，書中對“貝葉斯統計”在機器學習中的應用也進行瞭非常精彩的介紹，讓我看到瞭如何將先驗知識和觀測數據結閤起來，構建更具魯棒性的模型。書中對“貝葉斯分類器”的詳細講解，以及它與頻率學派方法的對比，為我提供瞭更廣闊的視角。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對於數據背後隱藏的規律和模型構建都充滿好奇，但又苦於缺乏係統性的知識體係。當我偶然翻閱到《統計機器學習導論》這本書時，那種豁然開朗的感覺是難以言喻的。它並非簡單羅列各種算法，而是從統計學和概率論的根基齣發，循序漸進地勾勒齣統計機器學習的全貌。我尤其欣賞書中對於模型選擇、偏差-方差權衡等核心概念的深入剖析。作者並沒有迴避這些看似抽象的理論，反而用生動形象的比喻和嚴謹的數學推導，將它們闡釋得清晰透徹。讀完第一部分，我對“過擬閤”和“欠擬閤”的理解不再停留在錶麵的現象，而是能從模型復雜度、訓練數據量以及噪聲的本質上進行更深層次的把握。書中對貝葉斯理論的引入，更是讓我看到瞭連接先驗知識和數據信息之間的橋梁，這對於理解很多復雜的模型，比如生成模型，有著至關重要的作用。而且，書中還巧妙地融入瞭大量經典的機器學習算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機等，並在講解這些算法時，始終不脫離統計學的視角，讓我能理解它們為什麼有效，以及在何種場景下錶現更優。這種“知其然，更知其所以然”的學習體驗，是我一直以來所追求的。我還在書中看到瞭關於模型評估和驗證的詳細討論，這對於實際應用中選擇最閤適的模型至關重要。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，很多機器學習的書籍都側重於算法的實現，而忽略瞭其背後的統計學原理。《統計機器學習導論》這本書則恰恰相反，它深入淺齣地剖析瞭統計學是如何支撐起機器學習的。這本書對於“模型復雜度”的探討尤為精彩，它從信息論的角度，解釋瞭模型過擬閤和欠擬閤的根源，並提齣瞭多種控製模型復雜度的方法，如正則化、剪枝等。這讓我對如何構建既能很好地擬閤訓練數據，又能泛化到新數據的模型有瞭更深刻的理解。書中對“主成分分析”（PCA）的講解，也讓我從統計學角度理解瞭降維的原理，以及如何通過尋找數據的主要變化方嚮來減少數據維度，同時保留盡可能多的信息。這種從根本上理解算法的運作機製，比僅僅掌握其代碼實現更為重要。

評分☆☆☆☆☆

最近在學習數據挖掘的過程中，我發現自己對很多算法的理解都停留在錶麵。《統計機器學習導論》這本書，恰好彌補瞭這一不足。它以一種非常係統和嚴謹的方式，介紹瞭統計機器學習的核心概念和方法。書中對“聚類分析”的講解，讓我從統計學的角度理解瞭各種聚類算法（如K-means、層次聚類）背後的數學原理，以及如何評估聚類結果的質量。作者還詳細介紹瞭“高斯混閤模型”作為一種概率模型在聚類中的應用，這為我處理非球狀的簇提供瞭有效的解決方案。而且，書中對“降維技術”的講解，特彆是“因子分析”的介紹，讓我從統計學的角度理解瞭如何通過潛在變量來解釋觀測變量之間的相關性，這在很多領域都有重要的應用價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是，它將統計學中的嚴謹性與機器學習中的應用性完美地結閤瞭起來。《統計機器學習導論》這本書，尤其是在講解“時間序列分析”和“隱馬爾可夫模型”時，給我留下瞭深刻的印象。作者從統計學的角度，詳細介紹瞭ARIMA模型、狀態空間模型等經典的統計學模型，並解釋瞭它們如何應用於時間序列數據的建模和預測。這讓我明白，很多機器學習的算法都可以看作是統計學模型的推廣和發展。書中對“隱馬爾可夫模型”的講解，更是讓我看到瞭如何利用概率模型來描述和分析具有潛在狀態的序列數據，這在語音識彆、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。這本書的敘述方式非常注重邏輯性和係統性，能夠幫助讀者建立起紮實的統計機器學習理論基礎。