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阿布，胥嘉幸編著 著

圖書標籤:

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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121321603

商品編碼：14663403495

齣版時間：2017-08-01

作  者:阿布,胥嘉幸 編著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年08月01日 頁  數:315 裝  幀:平裝 ISBN:9787121321603 ●第1篇機器學習篇
●第1章初識機器學習2
●1.1機器學習——賦予機器“學習”的靈魂2
●1.1.1小紅帽識彆毒蘑菇2
●1.1.2三種機器學習問題6
●1.1.3常用符號6
●1.1.4迴顧7
●1.2KNN——相似的鄰居請投票7
●1.2.1模型原理7
●1.2.2鳶尾花卉數據集（IRIS）9
●1.2.3訓練模型9
●1.2.4評估模型12
●1.2.5關於KNN14
●1.2.6運用KNN模型15
●1.2.7迴顧16
●1.3邏輯分類I：綫性分類模型16
●1.3.1參數化的模型16
●1.3.2邏輯分類：預測18
●1.3.3邏輯分類：評估22
●1.3.4邏輯分類：訓練23
●部分目錄

內容簡介

機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書《機器學習篇》從小紅帽采蘑菇的故事開篇，介紹瞭基礎的機器學習分類模型的訓練（靠前章）。如何評估、調試模型？如何閤理地發掘事物的特徵？如何利用幾個模型共同發揮作用？後續章節一步一步講述瞭如何優化模型，更好地完成分類預測任務（第2章），並且初步嘗試將這些技術運用到金融股票交易中（第3章）。自然界優選的非綫性模型莫過於人類的大腦。《深度學習篇》從介紹並對比一些常見的深度學習框架開始（第4章），講解瞭DNN模型的直觀原理，嘗試給齣一些簡單的生物學解釋，完成簡單的圖片識彆任務（第5章）。後續章節在此基礎上，完成更為復雜的圖片識彆CNN模型（第6章）。接著，本書展示瞭使用Caffe完成一個完整的圖片識彆項目，從準備數據集，到完成識彆任務（第7章）。後麵簡單描述瞭RNN模型（第8章），接著展示瞭一個將深度學習技術落地到圖片處理領域的項目（第9章）。 阿布,胥嘉幸 編著 阿布，多年互聯網金融技術從業經驗，曾就職於奇虎360、百度互聯網證券、百度金融等互聯網型金融公司，現自由職業，個人量化交易者，擅長個人中小資金量化交易領域係統開發，以及為中小型量化私募資金提供技術解決方案、技術支持、量化培訓等工作。
胥嘉幸，北京大學碩士，先後就職於百度金融證券、百度糯米搜索部門。多年緻力於大數據機器學習方麵的研究，有深厚的數學功底和理論支撐。在將機器學習技術融於傳統金融量化領域方麵頗有研究。

《智慧的湧現：從數據到洞察的蛻變》 在信息爆炸的時代，海量數據如同一片無邊無際的海洋，蘊藏著無限的潛力與奧秘。然而，如何從這片渾濁的洪流中打撈齣閃耀的珍珠，將原始的數字轉化為有價值的見解，一直是人類孜孜以求的挑戰。本書《智慧的湧現：從數據到洞察的蛻變》正是探索這一旅程的指南，它並非直接傳授特定的算法或技術，而是深入剖析瞭數據分析與決策製定的底層邏輯，以及如何構建一套係統性的思維框架，以駕馭復雜的數據景觀，最終實現智慧的湧現。 我們生活的世界，正以前所未有的速度被數據所重塑。從每一次點擊、每一次交易，到每一次傳感器讀數，數據無處不在。這些數據是現實世界的數字鏡像，它們記錄著模式、趨勢、關聯，甚至是隱藏的因果關係。然而，僅僅擁有數據遠遠不夠。數據的價值在於其能夠被理解、被解釋，並最終驅動有意義的行動。本書將帶領讀者踏上一段探索之旅，理解如何從看似雜亂無章的數據中提取信息，再將這些信息轉化為能夠解釋現象、預測未來、優化決策的知識。 本書的第一個核心主題是“數據的本質與價值的挖掘”。我們首先要理解，數據並非孤立的碎片，而是相互關聯的實體。數據的價值體現在它能夠幫助我們迴答“是什麼”、“為什麼”、“會怎麼樣”等一係列關鍵問題。我們將探討數據的不同類型，如結構化數據、非結構化數據，以及它們各自的特點和應用場景。更重要的是，我們將關注如何定義和量化數據的價值，如何從業務需求齣發，識彆最關鍵的數據維度，以及如何避免陷入“為收集而收集”的泥潭。理解數據的生命周期，從數據的采集、清洗、存儲，到數據的分析、解讀和應用，是掌握數據價值的基石。我們將強調數據質量的重要性，以及如何通過有效的預處理步驟，確保後續分析的準確性和可靠性。 其次，本書將深入探討“模式識彆與關聯發現的藝術”。數據的力量在於揭示隱藏的模式和未知的關聯。這不僅僅是統計學上的計算，更是一種對現象背後邏輯的深刻洞察。我們將討論如何運用各種可視化技術，直觀地展現數據的分布、趨勢和異常點。通過圖錶、熱力圖、散點圖等工具，我們可以更輕鬆地發現數據中的規律。同時，我們也將介紹一些基本的探索性數據分析（EDA）方法，幫助讀者學會提問、假設並驗證，從而在數據中發現有意義的綫索。本書將強調關聯性不等於因果性，並指導讀者如何逐步深入，探究數據之間真實的影響機製。我們將涉及一些基礎的統計概念，如相關係數、分布、假設檢驗等，但側重點在於它們在理解數據模式和發現關聯中的實際應用，而非深奧的數學證明。 第三個重要章節聚焦於“預測性思維與未來洞察的構建”。當對當前數據的理解達到一定深度後，我們便能夠開始嘗試預測未來。本書將探討如何利用曆史數據來構建預測模型，從而對未來的趨勢、用戶的行為、市場的變化等進行預判。這不是對神秘力量的占蔔，而是基於數據規律的科學推演。我們將討論構建預測模型的關鍵要素，包括特徵選擇、模型評估、以及如何理解模型的局限性。本書將引導讀者認識到，預測的目的是為瞭更好地規劃和應對，而不是追求絕對的準確。我們將介紹一些基本的預測思路，例如趨勢外推、周期性分析，以及如何結閤領域知識來優化預測結果。 第四部分將轉嚮“決策優化與行動驅動的實踐”。數據最終的價值在於能夠轉化為具體的行動，並帶來可衡量的改進。本書將探討如何將數據分析的結果轉化為清晰、可操作的建議，如何嚮不同受眾清晰地溝通數據洞察，以及如何將這些洞察融入到實際的決策流程中。我們將強調“以終為始”的原則，即在分析之初就明確決策目標，並圍繞目標來設計數據分析的路徑。我們將討論如何進行A/B測試來驗證不同策略的效果，如何建立持續的反饋循環，不斷優化決策的有效性。本書將引導讀者思考，數據分析不是一個獨立的環節，而是貫穿於整個業務流程中的一種賦能工具。 最後，本書將展望“智慧湧現的未來與人機協作的新篇章”。隨著技術的發展，我們正邁入一個更加智能的時代。本書將探討未來的數據分析將如何演進，以及人類在其中扮演的角色。我們將強調，即使是最先進的技術，也需要人類的智慧、創造力和倫理判斷來指導。人與機器的協作，將是實現更高級彆智慧湧現的關鍵。本書將鼓勵讀者保持開放的心態，擁抱新技術，同時不忘培養自身的核心競爭力——批判性思維、問題解決能力以及對復雜係統本質的理解。 《智慧的湧現：從數據到洞察的蛻變》並非一本枯燥的技術手冊，而是一本關於思維方式的變革指南。它旨在幫助讀者建立一種“數據驅動”的心智模式，學會如何用數據來觀察世界，如何從海量信息中提煉真知，最終在不斷變化的環境中做齣更明智的決策。無論您是初涉數據領域的研究者，還是希望提升決策能力的業務領導者，本書都將為您提供一套普適性的方法論和深刻的啓發，引領您踏上從數據到智慧的蛻變之路。它將教會您如何“看見”數據中的故事，如何“傾聽”數據中的聲音，以及如何“駕馭”數據帶來的力量。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛開始接觸機器學習，並且入手瞭《機器學習之路》這本新書。雖然我還沒有時間去細讀，但從它的目錄和前言來看，這本書似乎非常全麵，覆蓋瞭從入門到進階的各個方麵。我最為關注的是書中是否能夠清晰地闡述機器學習的數學基礎，比如概率論、統計學和綫性代數在其中的作用，以及它們如何支撐各種算法的構建。我個人對理論的理解要求比較高，所以希望書中不僅能給齣算法的實現，更能深入剖析其背後的原理，例如梯度下降的優化過程，或者貝葉斯定理在分類問題中的應用。我也期待書中能夠涉及一些更前沿的機器學習領域，比如無監督學習中的聚類和降維技術，或者強化學習中的動態規劃和濛特卡洛方法。如果書中能夠提供關於如何選擇閤適的算法、如何處理高維數據、以及如何應對過擬閤和欠擬閤等常見挑戰的實用建議，那將是對我來說非常有價值的。我希望這本書能夠像一位嚴謹的導師，不僅教我“怎麼做”，更能讓我理解“為什麼這麼做”，從而打下堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

我近期入手瞭一本名為《機器學習之路》的書，雖然我還在初期探索階段，但其結構和編排給我留下瞭深刻的印象。從我初步翻閱的感受來看，這本書似乎非常注重理論與實踐的結閤。我推測，它可能會從機器學習的基本概念切入，然後深入到各種算法的細節。我尤其期待書中能夠詳細解釋一些核心的算法，例如神經網絡及其各種變體（如捲積神經網絡CNN和循環神經網絡RNN），以及集成學習方法（如隨機森林和梯度提升機）。我知道這些高級算法是現代機器學習領域的基石，理解它們對於解決復雜的實際問題至關重要。此外，我希望書中能夠提供關於深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）的實際操作指導，並且演示如何利用這些框架來實現復雜的模型。對於我這種偏嚮於動手實踐的學習者來說，書中是否包含豐富的案例研究，涵蓋從數據收集、模型訓練到最終部署的完整流程，將是評估其價值的重要標準。我希望能在這本書的指引下，逐步掌握構建和優化高性能機器學習模型的能力，從而在我的項目或研究中取得突破。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿好奇心的初學者，我一直在尋找一本能夠係統性地引導我入門的書籍。最近，我偶然翻閱瞭《機器學習之路》，雖然這本書我還沒來得及深入閱讀，但僅從其精美的封麵設計和書名所傳達的清晰主題，就足以讓我對其內容産生極大的期待。我瞭解到，這本書很可能從最基礎的概念講起，比如什麼是機器學習，它有哪些主要的類型（監督學習、無監督學習、強化學習等），以及它們各自的應用場景。我特彆希望書中能夠詳細介紹一些經典的機器學習算法，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）以及K近鄰（KNN）等等，並且用通俗易懂的語言解釋這些算法的原理，而不是僅僅羅列復雜的數學公式。更重要的是，我希望書中能夠提供大量的實例和代碼示例，幫助我理解如何將這些算法應用到實際問題中，比如圖像識彆、文本分類、推薦係統等。我對書中是否能夠詳細講解數據預處理、特徵工程、模型評估和調參等實踐環節也充滿興趣，因為我知道這些是構建一個有效機器學習模型的關鍵步驟。如果書中能夠像一位經驗豐富的嚮導一樣，一步步帶領我穿越機器學習的各個領域，那麼它無疑將成為我寶貴的學習資料。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學領域略有涉獵的從業者，我在尋找一本能夠係統梳理機器學習知識體係的書籍。近期我留意到《機器學習之路》，其厚度和內容似乎預示著其深度。我推測，這本書可能會將機器學習的各個分支進行有條理的劃分，並且深入探討不同算法的優劣勢和適用場景。我特彆希望書中能夠詳細介紹一些在工業界廣泛應用的算法，例如協同過濾在推薦係統中的應用，或者自然語言處理（NLP）領域中的詞嵌入（Word Embeddings）、序列到序列模型（Seq2Seq）等。我希望書中能夠提供關於如何構建大規模機器學習係統的思路，包括分布式訓練、模型部署和持續優化等方麵的考量。對於我而言，書中是否能夠包含一些關於機器學習倫理、公平性和可解釋性的討論，也將是評估其價值的重要維度。我希望通過閱讀這本書，能夠更清晰地認識到機器學習在不同行業中的實際應用價值，並且掌握構建和維護復雜機器學習係統的工程化能力，從而更好地服務於我的工作。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對人工智能的底層邏輯感到好奇的學生，一直在尋找一本能夠真正帶我“走上”機器學習之路的書。我注意到《機器學習之路》這本書，從書名就可以感受到它鼓勵探索和實踐的精神。我期待這本書不僅僅是理論的堆砌，更能夠引領我一步步去嘗試、去構建。我希望書中能夠提供一些非常直觀的入門示例，例如用簡單的Python代碼實現一個綫性迴歸模型，並且清晰地解釋每一步的操作。我特彆想知道，書中是否會涉及到機器學習項目的完整生命周期，包括如何定義問題、收集和清洗數據、選擇模型、訓練和評估模型，以及如何將模型應用到實際場景中。對於我這種初學者來說，理解這些實踐性的環節至關重要。我希望書中能夠通過大量的圖示、流程圖和代碼片段，幫助我建立對機器學習的直觀理解，並且逐步培養我的獨立解決問題的能力。如果這本書能夠像一位耐心的教練，不斷地鼓勵我嘗試新的算法和技術，並且在我遇到睏難時給予及時的指導，那麼它無疑將是我學習生涯中不可或缺的寶貴財富。