深度學習 中文版+機器學習 周誌華（套裝共2冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] IanGoodfellow（伊恩·古德費洛） 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 周誌華
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• Python
• 數學基礎
• 神經網絡
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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社等

ISBN：9787115461476

商品編碼：14237550632

齣版時間：2017-08-01

作  者:[美]IanGoodfellow（伊恩·古德費洛），[加]YoshuaBengio（約書亞·本吉奧），[加]AaronCourville（亞倫·庫維爾） 著作 等 定  價:256 齣 版 社:人民郵電齣版社 等 齣版日期:2017年08月01日 裝  幀:簡裝 ISBN:9787115461476 《機器學習》

內容全麵；結構閤理；敘述清楚；深入淺齣。人工智能領域中文的開山之作！
這是一本麵嚮中文讀者的機器學習教科書, 為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識.
然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究,
以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介.

《深度學等 ●《機器學習》
●《深度學習》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
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內容簡介

《機器學習》

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵. 全書共16 章，大緻分為3 個部分：** 部分（**～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（**1～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

《深度學習》
《深度學習》由優選知名的三位專傢I等 [美]IanGoodfellow（伊恩·古德費洛），[加]YoshuaBengio（約書亞·本吉奧），[加]AaronCourville（亞倫·庫維爾） 著作 等 《機器學習》

周誌華，南京大學計算機係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。國傢傑齣青年科學基金獲得者、長江學者特聘教授。先後擔任多種SCI(E)期刊執行主編、副主編、副編輯、編委等。中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會主任，中國人工智能學會機器學習專業委員會主任，IEEE計算智能學會數據挖掘技術委員會副。

《機器學習》

書中除第1章外, 每章都給齣瞭十道習題. 有的習題是幫助讀者鞏固本章學習, 有的是為瞭引導讀者擴展相關知識. 一學期的一般課程

可使用這些習題, 再輔以兩到三個針對具體數據集的大作業. 帶星號的習題則有相當難度, 有些並無現成答案, 謹供富有進取心的讀者

啓發思考.

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本書在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵, 但作為機器學習入門讀物且因授課時間的考慮, 很多重要、前沿的材料未能覆蓋,

即便覆蓋到的部分也僅是管中窺豹, 更多的內容留待讀者在進階課程中學習. 為便於有興趣的讀者進一步鑽研探索, 本書每章均介紹瞭

一些閱讀材料, 謹供讀者參考.

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筆者以為, 對學科相關的重要人物和事件有一定瞭解等

深度學習的脈絡與力量：探索智能湧現的奧秘 在數字浪潮席捲全球的時代，智能的邊界正以前所未有的速度被拓展。從精密的自動駕駛係統到能夠理解並迴應我們情感的虛擬助手，再到那些幫助科學傢們揭示宇宙奧秘的強大工具，這一切的背後，都離不開一個核心驅動力——深度學習。它如同一個精妙的引擎，不僅在信息時代扮演著關鍵角色，更深刻地影響著我們認識世界、改造世界的方式。 深度學習，顧名思義，是一種模仿人類大腦神經網絡結構和功能的計算模型。與傳統的機器學習方法相比，深度學習擁有更深層次的結構，能夠自動學習和提取數據中復雜、抽象的特徵。這種“深”的含義，體現在其多層級的感知器和非綫性激活函數的組閤，層層遞進地將原始數據轉化為越來越具有代錶性的錶徵。每一層網絡都像一個過濾器，逐漸剝離噪聲，提煉齣關鍵信息，最終在輸齣層給齣我們期望的結果。這種強大的特徵學習能力，使得深度學習在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得瞭突破性的進展，遠遠超越瞭以往任何技術。 想象一下，當計算機第一次看到一張貓的圖片時，傳統的算法可能需要人為地定義“貓”的特徵，比如有毛、有鬍須、有尖耳朵等等。而深度學習模型則通過海量貓的圖片進行訓練，它自己會“學習”到這些特徵，並且能夠分辨齣不同品種、不同姿態的貓，甚至是在復雜背景下的貓。這種自主學習和泛化能力，正是深度學習的魅力所在。 在圖像識彆領域，深度學習的成就尤為矚目。捲積神經網絡（CNNs）的齣現，徹底改變瞭我們處理圖像的方式。CNNs通過模擬人類視覺皮層的處理機製，能夠有效地捕捉圖像的空間層級結構。淺層網絡識彆邊緣、角點等基礎特徵，深層網絡則將這些基礎特徵組閤成更復雜的模式，最終識彆齣物體。如今，深度學習在人臉識彆、醫學影像診斷、自動駕駛中的障礙物檢測等方麵已經達到甚至超越瞭人類的水平。醫生可以藉助深度學習模型輔助診斷X光片，發現早期病竈；自動駕駛汽車能夠精準識彆行人、車輛和交通信號，保障行車安全。 語音識彆也是深度學習大放異彩的另一個舞颱。我們日常使用的語音助手，如Siri、小愛同學等，其背後都離不開深度學習技術的支持。循環神經網絡（RNNs）及其變種，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），能夠有效地處理序列數據，捕捉語音信號中的時間依賴性。通過對海量語音數據進行訓練，深度學習模型能夠準確地將人類的語言轉化為文本，讓我們能夠通過語音與機器進行便捷的交互。 自然語言處理（NLP）是深度學習的又一重要應用方嚮。深度學習模型，特彆是基於Transformer架構的模型，如BERT、GPT係列等，極大地推動瞭機器理解和生成人類語言的能力。它們能夠學習詞語之間的語義關係，理解句子的語法結構，甚至能夠進行文本摘要、機器翻譯、情感分析以及生成具有邏輯性和創造性的文本。這意味著，機器不僅能“聽懂”我們說的話，還能“理解”我們寫的文字，並能用自然流暢的語言與我們交流。 然而，深度學習的魅力遠不止於此。它正在滲透到科學研究的方方麵麵。在材料科學領域，深度學習被用於預測新材料的性能，加速新材料的發現；在天文學領域，深度學習模型能夠分析海量的天文數據，識彆齣遙遠的星係和係外行星；在生物醫藥領域，深度學習在藥物研發、基因序列分析、蛋白質結構預測等方麵展現齣巨大的潛力，有望為攻剋疑難雜癥帶來新的希望。 深度學習的飛速發展，離不開強大的計算能力和海量的高質量數據。GPU（圖形處理器）等硬件的發展，為深度學習模型的訓練提供瞭強大的算力支持。同時，互聯網的普及和傳感器技術的進步，使得我們能夠獲取到前所未有的海量數據，為深度學習模型提供瞭充足的“養料”。 當然，深度學習的發展並非一帆風順。模型的可解釋性、對數據的依賴性、計算資源的消耗以及潛在的倫理問題，都是我們需要認真思考和解決的挑戰。但毋庸置疑的是，深度學習已經成為一股不可忽視的力量，它正在重塑我們的技術格局，驅動著智能時代的到來。 機器學習的基石與智慧：理解數據背後的規律 當我們將目光投嚮智能的本質，深入探究“機器如何學習”這個根本性問題時，機器學習便成為瞭一個繞不開的核心概念。它如同一個龐大的理論體係，為人工智能的發展奠定瞭堅實的理論基礎和實踐框架。機器學習，本質上是通過算法使計算機能夠從數據中學習規律，並依據這些規律做齣預測或決策，而無需進行明確的編程。它賦予瞭機器一種“智慧”，使其能夠適應環境、優化自身，並在未知情境下展現齣一定的“思考”能力。 理解機器學習，首先需要認識到其核心在於“數據”和“算法”。數據是機器學習的“食物”，算法則是“消化”和“學習”這些食物的“消化係統”。數據的質量和數量直接影響著學習的效果，而算法的選擇和優化則決定瞭學習的效率和精度。 機器學習的範疇非常廣泛，大緻可以分為以下幾類： 監督學習 (Supervised Learning)：這是機器學習中最常見的一種類型。在監督學習中，我們嚮算法提供帶有“標簽”的數據。也就是說，對於每個輸入數據，我們都已經知道其對應的正確輸齣。算法的目標是學習輸入與輸齣之間的映射關係，以便在麵對新的、未見過的數據時，能夠準確地預測齣輸齣。 舉例來說，如果我們想訓練一個模型來識彆垃圾郵件，我們會給它提供大量的電子郵件，並標注哪些是垃圾郵件，哪些不是。模型通過分析這些標注好的數據，學習垃圾郵件的特徵（如包含特定關鍵詞、發件人地址可疑等），最終當收到一封新郵件時，就能判斷它是否是垃圾郵件。 監督學習又可以細分為： 分類 (Classification)：輸齣是離散的類彆。例如，判斷一張圖片是貓還是狗，判斷一封郵件是垃圾郵件還是正常郵件。 迴歸 (Regression)：輸齣是連續的數值。例如，預測房價，預測股票價格，預測某産品的銷量。 無監督學習 (Unsupervised Learning)：與監督學習不同，無監督學習處理的是沒有標簽的數據。算法的任務是自主地從數據中發現隱藏的結構、模式或規律。它就像一個探索者，在數據的海洋中尋找有價值的信息。 無監督學習的應用包括： 聚類 (Clustering)：將相似的數據點分組到不同的簇中。例如，根據用戶的購買行為將用戶分成不同的群體，以便進行個性化推薦；根據基因序列的相似性將基因分成不同的傢族。 降維 (Dimensionality Reduction)：減少數據的特徵數量，同時盡量保留原始數據的關鍵信息。這有助於可視化數據、提高算法的效率，並減少過擬閤的風險。主成分分析（PCA）是降維的經典方法之一。 關聯規則學習 (Association Rule Learning)：發現數據項之間的有趣關係。例如，“購買啤酒的顧客往往也會購買尿布”這樣的購物籃分析。 強化學習 (Reinforcement Learning)：強化學習是一種通過“試錯”來學習的方法。算法（稱為“智能體”）在一個環境中進行“行動”，並根據行動的結果獲得“奬勵”或“懲罰”。智能體的目標是通過不斷地嘗試，學習到一種最優的策略，以最大化纍積的奬勵。 強化學習在遊戲領域取得瞭巨大的成功，例如AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍。它也被應用於機器人控製、自動駕駛、資源調度等領域。想象一下，一個機器人通過不斷嘗試行走，如果摔倒瞭就受到懲罰，如果成功前進就獲得奬勵，它最終就能學會如何穩定地行走。 除瞭上述三大類，還有一些重要的機器學習概念和技術： 特徵工程 (Feature Engineering)：這是機器學習過程中至關重要的一步。它涉及從原始數據中提取、轉換和創建能夠更好地代錶問題的特徵，以提高模型的性能。好的特徵工程往往比選擇復雜的模型更能帶來質的飛躍。 模型評估 (Model Evaluation)：如何評價一個機器學習模型的好壞？需要使用各種指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等）來衡量模型在未見過的數據上的錶現。 過擬閤與欠擬閤 (Overfitting and Underfitting)：這是模型訓練過程中常見的挑戰。過擬閤是指模型在訓練數據上錶現很好，但在新數據上錶現很差，就像學生死記硬背課本但不懂原理；欠擬閤則是模型在訓練數據和新數據上錶現都不好，模型過於簡單，未能捕捉到數據中的規律。 交叉驗證 (Cross-validation)：一種評估模型泛化能力的技術，通過將數據分成多個子集，輪流用其中一部分作為訓練集，另一部分作為測試集，來更全麵地評估模型的性能，減少模型對特定訓練集的依賴。 機器學習的核心價值在於其強大的數據驅動能力和泛化能力。它使得計算機能夠從海量數據中學習到隱藏的規律，並在麵對復雜、不確定或未知的問題時，能夠做齣相對閤理的決策。從金融領域的風險評估、欺詐檢測，到醫療領域的疾病診斷、個性化治療，再到工業領域的生産優化、故障預測，機器學習的應用場景幾乎無處不在，深刻地改變著我們的生活和社會。它不僅僅是一門技術，更是一種認識世界、解決問題的新範式，賦予瞭機器真正意義上的“智能”的雛形。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我打開瞭新世界的大門！雖然我之前對計算機科學和人工智能方麵涉獵不多，但讀瞭這本書之後，感覺自己像是被醍醐灌頂瞭一樣，對很多概念都有瞭清晰的認識。它不是那種枯燥的教科書，而是用一種非常易懂的方式，將復雜的深度學習原理一步步地剖析開來。我特彆喜歡它循序漸進的講解方式，從最基礎的神經網絡模型開始，然後逐漸深入到捲積神經網絡、循環神經網絡，再到更高級的生成對抗網絡等等。每講到一個新的模型，作者都會詳細解釋它的結構、工作原理以及在實際應用中的優勢，還會給齣一些非常形象的比喻，讓那些晦澀的數學公式瞬間變得生動起來。而且，書中還包含瞭大量的代碼示例，雖然我還沒有完全跟著敲一遍，但光是看看代碼，就能感受到作者的良苦用心。感覺這本書就像一個經驗豐富的老師，手把手地教你如何理解和運用深度學習技術。我之前總覺得深度學習是高不可攀的，但現在，我真的覺得它離我更近瞭。這本書不僅僅是關於技術，更是一種思維方式的啓發。它讓我開始思考，如何用這些工具去解決現實世界中的問題，如何去創新。我感覺我的技術視野被極大地拓寬瞭，對未來的學習和工作也充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這套書的時候，心裏還是有點打鼓的。畢竟“深度學習”和“機器學習”聽起來就很高大上，我擔心自己基礎不夠，看不懂。但事實證明，我的擔心是多餘的！這兩本書的結閤，簡直是天作之閤。深度學習的部分，講解得非常清晰，很多以前覺得難以理解的概念，比如反嚮傳播、梯度下降，在這本書裏變得觸手可及。它沒有迴避復雜的數學，但會用非常直觀的方式去解釋，讓你知道這些數學公式在做什麼，為什麼這麼做。我特彆喜歡它在講解各種網絡結構時，會配上清晰的圖示，讓你一眼就能明白每一層的作用和連接方式。而且，它還會介紹很多實用的技巧和注意事項，比如如何調整超參數，如何防止過擬閤等等，這些都是在實際應用中非常寶貴的經驗。而機器學習的部分，更是把基礎打得非常牢固。它不隻講算法，更講算法背後的思想和原理。你會明白為什麼某些算法在某些問題上錶現更好，它們的優缺點是什麼。這套書就像一個大禮包，把深度學習和機器學習的核心內容都囊括進來瞭，而且講解得都非常到位。我感覺自己現在對這個領域有瞭一個更全麵、更係統的認識，不再是零散的知識點瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習新技術，如果不能理解其根本原理，就很難真正掌握並加以運用。而這套書，恰恰滿足瞭我對“理解”的需求。在深度學習的部分，我驚喜地發現，它不僅僅是羅列瞭各種模型的名字和架構，而是深入到模型內部，揭示瞭它們如何通過層層遞進的方式來提取數據的深層特徵。作者的講解方式非常巧妙，它會從最簡單的感知機模型開始，逐步引導讀者理解神經網絡的構成，然後是捲積神經網絡如何處理圖像信息，循環神經網絡如何理解序列數據，以及更復雜的注意力機製等等。每一章都像是在搭建一座知識的殿樓，讓你在理解前一章的基礎上，更好地掌握後一章的內容。這種遞進式的講解，讓我能夠逐步建立起對深度學習的整體認知，而不是被各種高深的技術術語弄得暈頭轉嚮。我特彆欣賞它對數學原理的解釋，不會過度簡化，但也不會讓你覺得難以理解，總能找到一個恰到好處的切入點。這種嚴謹又不失靈巧的講解，讓我覺得學到的知識是真正“長”在瞭自己的腦子裏，而不是死記硬背。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，這套書最大的價值在於它提供瞭一個非常堅實的理論基礎，讓我對機器學習和深度學習的理解不再停留在“會用”的層麵，而是能夠“理解為什麼”。周誌華老師的《機器學習》就像一本武林秘籍，將各種經典的機器學習算法背後的“內功心法”都揭示齣來。我曾經嘗試過閱讀一些關於機器學習的書籍，但總感覺它們在講解算法時，缺乏一種連貫性和係統性，讓我難以形成一個完整的知識體係。但這本書不同，它從統計學習理論齣發，逐步介紹瞭各種監督學習、無監督學習方法，並深入探討瞭模型評估、選擇等重要議題。它的講解邏輯清晰，論證嚴謹，讓我能夠清晰地看到不同算法之間的聯係與區彆，以及它們各自的適用場景。而當與深度學習的部分結閤起來看，你就能更深刻地理解，為什麼深度學習模型在某些任務上能夠取得突破性的進展，它們是如何在海量數據中學習到更復雜的錶示的。這種“知其然，更知其所以然”的學習體驗，對於任何想要深入理解人工智能領域的人來說，都是極其寶貴的。它讓我能夠更加自信地去探索和應用這些技術，而不是僅僅依賴於現成的工具庫。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是給我想法圖譜的一次徹底重塑！周誌華老師的《機器學習》真是太紮實瞭，感覺每一頁都沉甸甸的，充滿瞭智慧的結晶。我之前看其他機器學習的書，總覺得有些概念理解得不夠透徹，或者感覺它們是孤立的，沒有一個完整的框架。但這本書不一樣，它把各種算法和模型都融入到一個宏大的理論體係中，讓我看到瞭它們之間的內在聯係和發展脈絡。從經典的決策樹、支持嚮量機，到概率圖模型、集成學習，再到一些更前沿的理論，作者都用一種嚴謹而又不失條理的方式進行瞭闡述。我尤其欣賞它對算法的數學原理的深入挖掘，但又不會讓讀者感到被公式淹沒。作者總能巧妙地在數學推導和直觀理解之間找到平衡點。讀這本書的過程，感覺就像是在攀登一座知識的山峰，雖然過程有些艱難，但每爬一步，視野都變得更加開闊。而且，書中還穿插瞭一些曆史的視角和作者的獨到見解，這讓閱讀過程更加有趣，也更能體會到機器學習領域的發展曆程和精髓。我感覺這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種科學研究的嚴謹態度和批判性思維。它讓我意識到，要真正掌握機器學習，不能僅僅停留在“知道有這麼個算法”的層麵，更要理解它背後的原理和局限性。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，價格實惠，物流給力！

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

深度學習有褶皺，總體不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，有英文版電子版，還是需要看看中文的做個對比。

評分☆☆☆☆☆

快遞說到瞭為什麼沒有打我電話

評分☆☆☆☆☆

網上暢銷的，希望學有所獲

評分☆☆☆☆☆

好好好

評分☆☆☆☆☆

深度學習有褶皺，總體不錯

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，紙質挺好的，買來學習人工智能，希望會有幫助，看學長推薦來買的。