深度学习 中文版+机器学习 周志华（套装共2册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] IanGoodfellow（伊恩·古德费洛） 著

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• 深度学习
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• 数学基础
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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社等

ISBN：9787115461476

商品编码：14237550632

出版时间：2017-08-01

作  者:[美]IanGoodfellow（伊恩·古德费洛），[加]YoshuaBengio（约书亚·本吉奥），[加]AaronCourville（亚伦·库维尔） 著作 等 定  价:256 出 版 社:人民邮电出版社 等 出版日期:2017年08月01日 装  帧:简装 ISBN:9787115461476 《机器学习》

内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！
这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识.
然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究,
以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

《深度学等 ●《机器学习》
●《深度学习》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
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内容简介

《机器学习》

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：** 部分（**～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（**1～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

《深度学习》
《深度学习》由优选知名的三位专家I等 [美]IanGoodfellow（伊恩·古德费洛），[加]YoshuaBengio（约书亚·本吉奥），[加]AaronCourville（亚伦·库维尔） 著作 等 《机器学习》

周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。国家杰出青年科学基金获得者、长江学者特聘教授。先后担任多种SCI(E)期刊执行主编、副主编、副编辑、编委等。中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任，中国人工智能学会机器学习专业委员会主任，IEEE计算智能学会数据挖掘技术委员会副。

《机器学习》

书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程

可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者

启发思考.

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本书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面, 但作为机器学习入门读物且因授课时间的考虑, 很多重要、前沿的材料未能覆盖,

即便覆盖到的部分也仅是管中窥豹, 更多的内容留待读者在进阶课程中学习. 为便于有兴趣的读者进一步钻研探索, 本书每章均介绍了

一些阅读材料, 谨供读者参考.

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笔者以为, 对学科相关的重要人物和事件有一定了解等

深度学习的脉络与力量：探索智能涌现的奥秘 在数字浪潮席卷全球的时代，智能的边界正以前所未有的速度被拓展。从精密的自动驾驶系统到能够理解并回应我们情感的虚拟助手，再到那些帮助科学家们揭示宇宙奥秘的强大工具，这一切的背后，都离不开一个核心驱动力——深度学习。它如同一个精妙的引擎，不仅在信息时代扮演着关键角色，更深刻地影响着我们认识世界、改造世界的方式。 深度学习，顾名思义，是一种模仿人类大脑神经网络结构和功能的计算模型。与传统的机器学习方法相比，深度学习拥有更深层次的结构，能够自动学习和提取数据中复杂、抽象的特征。这种“深”的含义，体现在其多层级的感知器和非线性激活函数的组合，层层递进地将原始数据转化为越来越具有代表性的表征。每一层网络都像一个过滤器，逐渐剥离噪声，提炼出关键信息，最终在输出层给出我们期望的结果。这种强大的特征学习能力，使得深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展，远远超越了以往任何技术。 想象一下，当计算机第一次看到一张猫的图片时，传统的算法可能需要人为地定义“猫”的特征，比如有毛、有胡须、有尖耳朵等等。而深度学习模型则通过海量猫的图片进行训练，它自己会“学习”到这些特征，并且能够分辨出不同品种、不同姿态的猫，甚至是在复杂背景下的猫。这种自主学习和泛化能力，正是深度学习的魅力所在。 在图像识别领域，深度学习的成就尤为瞩目。卷积神经网络（CNNs）的出现，彻底改变了我们处理图像的方式。CNNs通过模拟人类视觉皮层的处理机制，能够有效地捕捉图像的空间层级结构。浅层网络识别边缘、角点等基础特征，深层网络则将这些基础特征组合成更复杂的模式，最终识别出物体。如今，深度学习在人脸识别、医学影像诊断、自动驾驶中的障碍物检测等方面已经达到甚至超越了人类的水平。医生可以借助深度学习模型辅助诊断X光片，发现早期病灶；自动驾驶汽车能够精准识别行人、车辆和交通信号，保障行车安全。 语音识别也是深度学习大放异彩的另一个舞台。我们日常使用的语音助手，如Siri、小爱同学等，其背后都离不开深度学习技术的支持。循环神经网络（RNNs）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），能够有效地处理序列数据，捕捉语音信号中的时间依赖性。通过对海量语音数据进行训练，深度学习模型能够准确地将人类的语言转化为文本，让我们能够通过语音与机器进行便捷的交互。 自然语言处理（NLP）是深度学习的又一重要应用方向。深度学习模型，特别是基于Transformer架构的模型，如BERT、GPT系列等，极大地推动了机器理解和生成人类语言的能力。它们能够学习词语之间的语义关系，理解句子的语法结构，甚至能够进行文本摘要、机器翻译、情感分析以及生成具有逻辑性和创造性的文本。这意味着，机器不仅能“听懂”我们说的话，还能“理解”我们写的文字，并能用自然流畅的语言与我们交流。 然而，深度学习的魅力远不止于此。它正在渗透到科学研究的方方面面。在材料科学领域，深度学习被用于预测新材料的性能，加速新材料的发现；在天文学领域，深度学习模型能够分析海量的天文数据，识别出遥远的星系和系外行星；在生物医药领域，深度学习在药物研发、基因序列分析、蛋白质结构预测等方面展现出巨大的潜力，有望为攻克疑难杂症带来新的希望。 深度学习的飞速发展，离不开强大的计算能力和海量的高质量数据。GPU（图形处理器）等硬件的发展，为深度学习模型的训练提供了强大的算力支持。同时，互联网的普及和传感器技术的进步，使得我们能够获取到前所未有的海量数据，为深度学习模型提供了充足的“养料”。 当然，深度学习的发展并非一帆风顺。模型的可解释性、对数据的依赖性、计算资源的消耗以及潜在的伦理问题，都是我们需要认真思考和解决的挑战。但毋庸置疑的是，深度学习已经成为一股不可忽视的力量，它正在重塑我们的技术格局，驱动着智能时代的到来。 机器学习的基石与智慧：理解数据背后的规律 当我们将目光投向智能的本质，深入探究“机器如何学习”这个根本性问题时，机器学习便成为了一个绕不开的核心概念。它如同一个庞大的理论体系，为人工智能的发展奠定了坚实的理论基础和实践框架。机器学习，本质上是通过算法使计算机能够从数据中学习规律，并依据这些规律做出预测或决策，而无需进行明确的编程。它赋予了机器一种“智慧”，使其能够适应环境、优化自身，并在未知情境下展现出一定的“思考”能力。 理解机器学习，首先需要认识到其核心在于“数据”和“算法”。数据是机器学习的“食物”，算法则是“消化”和“学习”这些食物的“消化系统”。数据的质量和数量直接影响着学习的效果，而算法的选择和优化则决定了学习的效率和精度。 机器学习的范畴非常广泛，大致可以分为以下几类： 监督学习 (Supervised Learning)：这是机器学习中最常见的一种类型。在监督学习中，我们向算法提供带有“标签”的数据。也就是说，对于每个输入数据，我们都已经知道其对应的正确输出。算法的目标是学习输入与输出之间的映射关系，以便在面对新的、未见过的数据时，能够准确地预测出输出。 举例来说，如果我们想训练一个模型来识别垃圾邮件，我们会给它提供大量的电子邮件，并标注哪些是垃圾邮件，哪些不是。模型通过分析这些标注好的数据，学习垃圾邮件的特征（如包含特定关键词、发件人地址可疑等），最终当收到一封新邮件时，就能判断它是否是垃圾邮件。 监督学习又可以细分为： 分类 (Classification)：输出是离散的类别。例如，判断一张图片是猫还是狗，判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件。 回归 (Regression)：输出是连续的数值。例如，预测房价，预测股票价格，预测某产品的销量。 无监督学习 (Unsupervised Learning)：与监督学习不同，无监督学习处理的是没有标签的数据。算法的任务是自主地从数据中发现隐藏的结构、模式或规律。它就像一个探索者，在数据的海洋中寻找有价值的信息。 无监督学习的应用包括： 聚类 (Clustering)：将相似的数据点分组到不同的簇中。例如，根据用户的购买行为将用户分成不同的群体，以便进行个性化推荐；根据基因序列的相似性将基因分成不同的家族。 降维 (Dimensionality Reduction)：减少数据的特征数量，同时尽量保留原始数据的关键信息。这有助于可视化数据、提高算法的效率，并减少过拟合的风险。主成分分析（PCA）是降维的经典方法之一。 关联规则学习 (Association Rule Learning)：发现数据项之间的有趣关系。例如，“购买啤酒的顾客往往也会购买尿布”这样的购物篮分析。 强化学习 (Reinforcement Learning)：强化学习是一种通过“试错”来学习的方法。算法（称为“智能体”）在一个环境中进行“行动”，并根据行动的结果获得“奖励”或“惩罚”。智能体的目标是通过不断地尝试，学习到一种最优的策略，以最大化累积的奖励。 强化学习在游戏领域取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军。它也被应用于机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域。想象一下，一个机器人通过不断尝试行走，如果摔倒了就受到惩罚，如果成功前进就获得奖励，它最终就能学会如何稳定地行走。 除了上述三大类，还有一些重要的机器学习概念和技术： 特征工程 (Feature Engineering)：这是机器学习过程中至关重要的一步。它涉及从原始数据中提取、转换和创建能够更好地代表问题的特征，以提高模型的性能。好的特征工程往往比选择复杂的模型更能带来质的飞跃。 模型评估 (Model Evaluation)：如何评价一个机器学习模型的好坏？需要使用各种指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）来衡量模型在未见过的数据上的表现。 过拟合与欠拟合 (Overfitting and Underfitting)：这是模型训练过程中常见的挑战。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差，就像学生死记硬背课本但不懂原理；欠拟合则是模型在训练数据和新数据上表现都不好，模型过于简单，未能捕捉到数据中的规律。 交叉验证 (Cross-validation)：一种评估模型泛化能力的技术，通过将数据分成多个子集，轮流用其中一部分作为训练集，另一部分作为测试集，来更全面地评估模型的性能，减少模型对特定训练集的依赖。 机器学习的核心价值在于其强大的数据驱动能力和泛化能力。它使得计算机能够从海量数据中学习到隐藏的规律，并在面对复杂、不确定或未知的问题时，能够做出相对合理的决策。从金融领域的风险评估、欺诈检测，到医疗领域的疾病诊断、个性化治疗，再到工业领域的生产优化、故障预测，机器学习的应用场景几乎无处不在，深刻地改变着我们的生活和社会。它不仅仅是一门技术，更是一种认识世界、解决问题的新范式，赋予了机器真正意义上的“智能”的雏形。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是给我想法图谱的一次彻底重塑！周志华老师的《机器学习》真是太扎实了，感觉每一页都沉甸甸的，充满了智慧的结晶。我之前看其他机器学习的书，总觉得有些概念理解得不够透彻，或者感觉它们是孤立的，没有一个完整的框架。但这本书不一样，它把各种算法和模型都融入到一个宏大的理论体系中，让我看到了它们之间的内在联系和发展脉络。从经典的决策树、支持向量机，到概率图模型、集成学习，再到一些更前沿的理论，作者都用一种严谨而又不失条理的方式进行了阐述。我尤其欣赏它对算法的数学原理的深入挖掘，但又不会让读者感到被公式淹没。作者总能巧妙地在数学推导和直观理解之间找到平衡点。读这本书的过程，感觉就像是在攀登一座知识的山峰，虽然过程有些艰难，但每爬一步，视野都变得更加开阔。而且，书中还穿插了一些历史的视角和作者的独到见解，这让阅读过程更加有趣，也更能体会到机器学习领域的发展历程和精髓。我感觉这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种科学研究的严谨态度和批判性思维。它让我意识到，要真正掌握机器学习，不能仅仅停留在“知道有这么个算法”的层面，更要理解它背后的原理和局限性。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我打开了新世界的大门！虽然我之前对计算机科学和人工智能方面涉猎不多，但读了这本书之后，感觉自己像是被醍醐灌顶了一样，对很多概念都有了清晰的认识。它不是那种枯燥的教科书，而是用一种非常易懂的方式，将复杂的深度学习原理一步步地剖析开来。我特别喜欢它循序渐进的讲解方式，从最基础的神经网络模型开始，然后逐渐深入到卷积神经网络、循环神经网络，再到更高级的生成对抗网络等等。每讲到一个新的模型，作者都会详细解释它的结构、工作原理以及在实际应用中的优势，还会给出一些非常形象的比喻，让那些晦涩的数学公式瞬间变得生动起来。而且，书中还包含了大量的代码示例，虽然我还没有完全跟着敲一遍，但光是看看代码，就能感受到作者的良苦用心。感觉这本书就像一个经验丰富的老师，手把手地教你如何理解和运用深度学习技术。我之前总觉得深度学习是高不可攀的，但现在，我真的觉得它离我更近了。这本书不仅仅是关于技术，更是一种思维方式的启发。它让我开始思考，如何用这些工具去解决现实世界中的问题，如何去创新。我感觉我的技术视野被极大地拓宽了，对未来的学习和工作也充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，这套书最大的价值在于它提供了一个非常坚实的理论基础，让我对机器学习和深度学习的理解不再停留在“会用”的层面，而是能够“理解为什么”。周志华老师的《机器学习》就像一本武林秘籍，将各种经典的机器学习算法背后的“内功心法”都揭示出来。我曾经尝试过阅读一些关于机器学习的书籍，但总感觉它们在讲解算法时，缺乏一种连贯性和系统性，让我难以形成一个完整的知识体系。但这本书不同，它从统计学习理论出发，逐步介绍了各种监督学习、无监督学习方法，并深入探讨了模型评估、选择等重要议题。它的讲解逻辑清晰，论证严谨，让我能够清晰地看到不同算法之间的联系与区别，以及它们各自的适用场景。而当与深度学习的部分结合起来看，你就能更深刻地理解，为什么深度学习模型在某些任务上能够取得突破性的进展，它们是如何在海量数据中学习到更复杂的表示的。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，对于任何想要深入理解人工智能领域的人来说，都是极其宝贵的。它让我能够更加自信地去探索和应用这些技术，而不是仅仅依赖于现成的工具库。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习新技术，如果不能理解其根本原理，就很难真正掌握并加以运用。而这套书，恰恰满足了我对“理解”的需求。在深度学习的部分，我惊喜地发现，它不仅仅是罗列了各种模型的名字和架构，而是深入到模型内部，揭示了它们如何通过层层递进的方式来提取数据的深层特征。作者的讲解方式非常巧妙，它会从最简单的感知机模型开始，逐步引导读者理解神经网络的构成，然后是卷积神经网络如何处理图像信息，循环神经网络如何理解序列数据，以及更复杂的注意力机制等等。每一章都像是在搭建一座知识的殿楼，让你在理解前一章的基础上，更好地掌握后一章的内容。这种递进式的讲解，让我能够逐步建立起对深度学习的整体认知，而不是被各种高深的技术术语弄得晕头转向。我特别欣赏它对数学原理的解释，不会过度简化，但也不会让你觉得难以理解，总能找到一个恰到好处的切入点。这种严谨又不失灵巧的讲解，让我觉得学到的知识是真正“长”在了自己的脑子里，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这套书的时候，心里还是有点打鼓的。毕竟“深度学习”和“机器学习”听起来就很高大上，我担心自己基础不够，看不懂。但事实证明，我的担心是多余的！这两本书的结合，简直是天作之合。深度学习的部分，讲解得非常清晰，很多以前觉得难以理解的概念，比如反向传播、梯度下降，在这本书里变得触手可及。它没有回避复杂的数学，但会用非常直观的方式去解释，让你知道这些数学公式在做什么，为什么这么做。我特别喜欢它在讲解各种网络结构时，会配上清晰的图示，让你一眼就能明白每一层的作用和连接方式。而且，它还会介绍很多实用的技巧和注意事项，比如如何调整超参数，如何防止过拟合等等，这些都是在实际应用中非常宝贵的经验。而机器学习的部分，更是把基础打得非常牢固。它不只讲算法，更讲算法背后的思想和原理。你会明白为什么某些算法在某些问题上表现更好，它们的优缺点是什么。这套书就像一个大礼包，把深度学习和机器学习的核心内容都囊括进来了，而且讲解得都非常到位。我感觉自己现在对这个领域有了一个更全面、更系统的认识，不再是零散的知识点了。

评分☆☆☆☆☆

好书，经典书籍值得一看

评分☆☆☆☆☆

正版，质量不错，价格也便宜，这个组合超值！

评分☆☆☆☆☆

书很好

评分☆☆☆☆☆

挺大的，趁搞活动一下子买了很多人工智能的书，希望能好好学习，有所收获

评分☆☆☆☆☆

机器学习入门，有几章比较实用

评分☆☆☆☆☆

网上畅销的，希望学有所获

评分☆☆☆☆☆

不错的书籍，之前一直看电子版的，特意买回来备着。。。偶尔翻一下

评分☆☆☆☆☆

深度学习书不错，机器学习书一般

评分☆☆☆☆☆

好书，很划算