具體描述
內容介紹
| 機器學習實戰 | ||
| 定價 | 69.00 | |
| 齣版社 | 人民郵電齣版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 齣版時間 | 2013年06月 | |
| 開本 | 16開 | |
| 作者 | [美] Peter Harrington 著；李銳，李鵬，麯亞東 等 譯 | |
| 裝幀 | 平裝 | |
| 頁數 | 332 | |
| 字數 | ||
| ISBN編碼 | 9787115317957 | |
編輯推薦
介紹並實現機器學習的主流算法
麵嚮日常任務的高效實戰內容
《機器學習實戰》沒有從理論角度來揭示機器學習算法背後的數學原理，而是通過“原理簡述+問題實例+實際代碼+運行效果”來介紹每一個算法。學習計算機的人都知道，計算機是一門實踐學科，沒有真正實現運行，很難真正理解算法的精髓。這本書的好處就是邊學邊用，非常適閤於急需邁進機器學習領域的人員學習。實際上，即使對於那些對機器學習有所瞭解的人來說，通過代碼實現也能進一步加深對機器學習算法的理解。
《機器學習實戰》的代碼采用Python語言編寫。Python代碼簡單優雅、易於上手，科學計算軟件包眾多，已經成為不少大學和研究機構進行計算機教學和科學計算的語言。相信Python編寫的機器學習代碼也能讓讀者盡快領略到這門學科的精妙之處。
內容簡介
機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方嚮，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學傢所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。《機器學習實戰》主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹瞭多種經*的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic迴歸算法、支持嚮量機、AdaBoost集成方法、基於樹的迴歸算法和分類迴歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹瞭機器學習算法的一些附屬工具。
《機器學習實戰》通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高*的功能，如匯總和簡化等。
作者簡介
Peter Harrington，擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首*科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。精彩書評
“易學易懂，用處很大。”——Alexandre Alves，Oracle CEP的架構師
“精心織構的代碼完*地詮釋齣機器學習的核心要義。”
——Patrick Toohey，Mettler-Toledo Hi-Speed軟件工程師
“實例很棒！可用於任何領域！”
——John Griffin，Hibernate Search in Action一書的閤作者
“敘述循序漸進，巧妙地闡述瞭算法之間的差異。”
——Stephen McKamey，Isomer Innovations技術實踐總監
目錄
第*部分 分類第1章 機器學習基礎
1.1 何謂機器學習
1.1.1 傳感器和海量數據
1.1.2 機器學習非常重要
1.2 關鍵術語
1.3 機器學習的主要任務
1.4 如何選擇閤適的算法
1.5 開發機器學習應用程序的步驟
1.6 Python語言的優勢
1.6.1 可執行僞代碼
1.6.2 Python比較流行
1.6.3 Python語言的特色
1.6.4 Python語言的缺點
1.7 NumPy函數庫基礎
1.8 本章小結
第2章 k-近鄰算法
2.1 k-近鄰算法概述
2.1.1 準備：使用Python導入數據
2.1.2 從文本文件中解析數據
2.1.3 如何測試分類器
2.2 示例：使用k-近鄰算法改進約會網站的配對效果
2.2.1 準備數據：從文本文件中解析數據
2.2.2 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖
2.2.3 準備數據：歸一化數值
2.2.4 測試算法：作為完整程序驗證分類器
2.2.5 使用算法：構建完整可用係統
2.3 示例：手寫識彆係統
2.3.1 準備數據：將圖像轉換為測試嚮量
2.3.2 測試算法：使用k-近鄰算法識彆手寫數字
2.4 本章小結
第3章 決策樹
3.1 決策樹的構造
3.1.1 信息增益
3.1.2 劃分數據集
3.1.3 遞歸構建決策樹
3.2 在Python中使用Matplotlib注解繪製樹形圖
3.2.1 Matplotlib注解
3.2.2 構造注解樹
3.3 測試和存儲分類器
3.3.1 測試算法：使用決策樹執行分類
3.3.2 使用算法：決策樹的存儲
3.4 示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型
3.5 本章小結
第4章 基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯
4.1 基於貝葉斯決策理論的分類方法
4.2 條件概率
4.3 使用條件概率來分類
4.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類
4.5 使用Python進行文本分類
4.5.1 準備數據：從文本中構建詞嚮量
4.5.2 訓練算法：從詞嚮量計算概率
4.5.3 測試算法：根據現實情況修改分類器
4.5.4 準備數據：文檔詞袋模型
4.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
4.6.1 準備數據：切分文本
4.6.2 測試算法：使用樸素貝葉斯進行交叉驗證
4.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區域傾嚮
4.7.1 收集數據：導入RSS源
4.7.2 分析數據：顯示地域相關的用詞
4.8 本章小結
第5章 Logistic迴歸
5.1 基於Logistic迴歸和Sigmoid函數的分類
5.2 基於*優化方法的*佳迴歸係數確定
5.2.1 梯度上升法
5.2.2 訓練算法：使用梯度上升找到*佳參數
5.2.3 分析數據：畫齣決策邊界
5.2.4 訓練算法：隨機梯度上升
5.3 示例：從疝氣病癥預測病馬的死亡率
5.3.1 準備數據：處理數據中的缺失值
5.3.2 測試算法：用Logistic迴歸進行分類
5.4 本章小結
第6章 支持嚮量機
6.1 基於*大間隔分隔數據
6.2 尋找*大間隔
6.2.1 分類器求解的優化問題
6.2.2 SVM應用的一般框架
6.3 SMO高效優化算法
6.3.1 Platt的SMO算法
6.3.2 應用簡化版SMO算法處理小規模數據集
6.4 利用完整Platt SMO算法加速優化
6.5 在復雜數據上應用核函數
6.5.1 利用核函數將數據映射到高維空間
6.5.2 徑嚮基核函數
6.5.3 在測試中使用核函數
6.6 示例：手寫識彆問題迴顧
6.7 本章小結
第7章 利用AdaBoost元算法提高分類
性能
7.1 基於數據集多重抽樣的分類器
7.1.1 bagging：基於數據隨機重抽樣的分類器構建方法
7.1.2 boosting
7.2 訓練算法：基於錯誤提升分類器的性能
7.3 基於單層決策樹構建弱分類器
7.4 完整AdaBoost算法的實現
7.5 測試算法：基於AdaBoost的分類
7.6 示例：在一個難數據集上應用AdaBoost
7.7 非均衡分類問題
7.7.1 其他分類性能度量指標：正確率、召迴率及ROC麯綫
7.7.2 基於代價函數的分類器決策控製
7.7.3 處理非均衡問題的數據抽樣方法
7.8 本章小結
第*部分 利用迴歸預測數值型數據
第8章 預測數值型數據：迴歸
8.1 用綫性迴歸找到*佳擬閤直綫
8.2 局部加權綫性迴歸
8.3 示例：預測鮑魚的年齡
8.4 縮減係數來“理解”數據
8.4.1 嶺迴歸
8.4.2 lasso
8.4.3 前嚮逐步迴歸
8.5 權衡偏差與方差
8.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格
8.6.1 收集數據：使用Google購物的API
8.6.2 訓練算法：建立模型
8.7 本章小結
第9章 樹迴歸
9.1 復雜數據的局部性建模
9.2 連續和離散型特徵的樹的構建
9.3 將CART算法用於迴歸
9.3.1 構建樹
9.3.2 運行代碼
9.4 樹剪枝
9.4.1 預剪枝
9.4.2 後剪枝
9.5 模型樹
9.6 示例：樹迴歸與標準迴歸的比較
9.7 使用Python的Tkinter庫創建GUI
9.7.1 用Tkinter創建GUI
9.7.2 集成Matplotlib和Tkinter
9.8 本章小結
第三部分 無監督學習
第10章 利用K-均值聚類算法對未標注數據分組
10.1 K-均值聚類算法
10.2 使用後處理來提高聚類性能
10.3 二分K-均值算法
10.4 示例：對地圖上的點進行聚類
10.4.1 Yahoo！ PlaceFinder API
10.4.2 對地理坐標進行聚類
10.5 本章小結
第11章 使用Apriori算法進行關聯分析
11.1 關聯分析
11.2 Apriori原理
11.3 使用Apriori算法來發現頻繁集
11.3.1 生成候選項集
11.3.2 組織完整的Apriori算法
11.4 從頻繁項集中挖掘關聯規則
11.5 示例：發現國會投票中的模式
11.5.1 收集數據：構建美國國會投票記錄的事務數據集
11.5.2 測試算法：基於美國國會投票記錄挖掘關聯規則
11.6 示例：發現毒蘑菇的相似特徵
11.7 本章小結
第12章 使用FP-growth算法來高效發現頻繁項集
12.1 FP樹：用於編碼數據集的有效方式
12.2 構建FP樹
12.2.1 創建FP樹的數據結構
12.2.2 構建FP樹
12.3 從一棵FP樹中挖掘頻繁項集
12.3.1 抽取條件模式基
12.3.2 創建條件FP樹
12.4 示例：在Twitter源中發現一些共現詞
12.5 示例：從新聞網站點擊流中挖掘
12.6 本章小結
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA來簡化數據
13.1 降維技術
13.2 PCA
13.2.1 移動坐標軸
13.2.2 在NumPy中實現PCA
13.3 示例：利用PCA對半導體製造數據降維
13.4 本章小結
第14章 利用SVD簡化數據
14.1 SVD的應用
14.1.1 隱性語義索引
14.1.2 推薦係統
14.2 矩陣分解
14.3 利用Python實現SVD
14.4 基於協同過濾的推薦引擎
14.4.1 相似度計算
14.4.2 基於物品的相似度還是基於用戶的相似度？
14.4.3 推薦引擎的評價
14.5 示例：餐館菜肴推薦引擎
14.5.1 推薦未嘗過的菜肴
14.5.2 利用SVD提高推薦的效果
14.5.3 構建推薦引擎麵臨的挑戰
14.6 基於SVD的圖像壓縮
14.7 本章小結
第15章 大數據與MapReduce
15.1 MapReduce：分布式計算的框架
15.2 Hadoop流
15.2.1 分布式計算均值和方差的mapper
15.2.2 分布式計算均值和方差的reducer
15.3 在Amazon網絡服務上運行Hadoop程序
15.3.1 AWS上的可用服務
15.3.2 開啓Amazon網絡服務之旅
15.3.3 在EMR上運行Hadoop作業
15.4 MapReduce上的機器學習
15.5 在Python中使用mrjob來自動化MapReduce
15.5.1 mrjob與EMR的無縫集成
15.5.2 mrjob的一個MapReduce腳本剖析
15.6 示例：分布式SVM的Pegasos算法
15.6.1 Pegasos算法
15.6.2 訓練算法：用mrjob實現MapReduce版本的SVM
15.7 你真的需要MapReduce嗎？
15.8 本章小結
附錄A Python入門
附錄B 綫性代數
附錄C 概率論復習
附錄D 資源
索引
版權聲明
精彩書摘
7.1.1 bagging：基於數據隨機重抽樣的分類器構建方法自舉匯聚法（bootstrap aggregating），也稱為bagging方法，是在從原始數據集選擇S次後得到S個新數據集的一種技術。新數據集和原數據集的大小相等。每個數據集都是通過在原始數據集中隨機選擇一個樣本來進行替換而得到的①。這裏的替換就意味著可以多次地選擇同一樣本。這一性質就允許新數據集中可以有重復的值，而原始數據集的某些值在新集閤中則不再齣現。
在S個數據集建好之後，將某個學習算法分彆作用於每個數據集就得到瞭S個分類器。當我們要對新數據進行分類時，就可以應用這S個分類器進行分類。與此同時，選擇分類器投票結果中*多的類彆作為*後的分類結果。
當然，還有一些更先進的bagging方法，比如隨機森林（random forest）。有關這些方法的一個很好的討論材料參見網頁接下來我們將注意力轉嚮一個與bagging類似的集成分類器方法boosting。
7.1.2 boosting
boosting是一種與bagging很類似的技術。不論是在boosting還是bagging當中，所使用的多個分類器的類型都是一緻的。但是在前者當中，不同的分類器是通過串行訓練而獲得的，每個新分類器都根據已訓練齣的分類器的性能來進行訓練。boosting是通過集中關注被已有分類器錯分的那些數據來獲得新的分類器。
由於boosting分類的結果是基於所有分類器的加權求和結果的，因此boosting與bagging不太一樣。bagging中的分類器權重是相等的，而boosting中的分類器權重並不相等，每個權重代錶的是其對應分類器在上一輪迭代中的成功度。
boosting方法擁有多個版本，本章將隻關注其中一個*流行的版本AdaBoost。
下麵我們將要討論AdaBoost背後的一些理論，並揭示其效果不錯的原因。
7.2訓練算法：基於錯誤提升分類器的性能
能否使用弱分類器和多個實例來構建一個強分類器？這是一個非常有趣的理論問題。這裏的“弱”意味著分類器的性能比隨機猜測要略好，但是也不會好太多。這就是說，在二分類情況下弱分類器的錯誤率會高於50％，而“強”分類器的錯誤率將會低很多。AdaBoost算法即脫胎於上述理論問題。
AdaBoost是adaptive boosting（自適應boosting）的縮寫，其運行過程如下：訓練數據中的每個樣本，並賦予其一個權重，這些權重構成瞭嚮量D。一開始，這些權重都初始化成相等值。首先在訓練數據上訓練齣一個弱分類器並計算該分類器的錯誤率，然後在同一數據集上再次訓練弱分類器。在分類器的第*次訓練當中，將會重新調整每個樣本的權重，其中第*次分對的樣本的權重將會降低，而第*次分錯的樣本的權重將會提高。為瞭從所有弱分類器中得到*終的分類結果，AdaBoost為每個分類器都分配瞭一個權重值alpha，這些alpha值是基於每個弱分類器的錯誤率進行計算的。其中，錯誤率ε的定義為：
而alpha的計算公式如下：
AdaBoost算法的流程如圖7—1所示。
前言/序言
大學畢業後，我先後在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。*初，我打算工作兩年之後迴學校讀研究生，但是幸福時光飛逝而過，轉眼就過去瞭六年。那時，我意識到我必須迴到校園。我不想上夜校或進行在綫學習，我就想坐在大學校園裏吸納學校傳授的所有知識。在大學裏，*好的方麵不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會麵、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。在2008年，我幫助籌備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析瞭解多少，那時，我並不能確定“隨機”一詞的意思。他們提齣的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮瞭。但是，他們說的“隨機”讓我很感興趣，於是我拿來課程目錄，尋找含有“隨機”字樣的課程，我看到瞭“離散隨機係統”。我沒有注冊就直接旁聽瞭這門課，完成課後作業，參加考試，*終被授課教授發現。但是她很仁慈，讓我繼續學習，這讓我非常感激。上這門課，是我第*次看到將概率應用到算法中。在這之前，我見過一些算法將平均值作為外部輸入，但這次不同，方差和均值都是這些算法中的內部值。這門課主要討論時間序列數據，其中每一段數據都是一個均勻間隔樣本。我還找到瞭名稱中包含“機器學習”的另一門課程。該課程中的數據並不假設滿足時間的均勻間隔分布，它包含更多的算法，但嚴謹性有所降低。再後來我意識到，在經濟係、電子工程係和計算機科學係的課程中都會講授類似的算法。
2009年初，我順利畢業，並在矽榖謀得瞭一份軟件谘詢的工作。接下來的兩年，我先後在涉及不同技術的八傢公司工作，發現瞭*終構成這本書主題的兩種趨勢：第*，為瞭開發齣競爭力強的應用，不能僅僅連接數據源，而需要做更多事情；第*，用人單位希望員工既懂理論也能編程。
程序員的大部分工作可以類比於連接管道，所不同的是，程序員連接的是數據流，這也為人們帶瞭巨大的財富。舉一個例子，我們要開發一個在綫齣售商品的應用，其中主要部分是允許用戶來發布商品並瀏覽其他人發布的商品。為此，我們需要建立一個Web錶單，允許用戶輸入所售商品的信息，然後將該信息傳到一個數據存儲區。要讓用戶看到其他用戶所售商品的信息，就要從數據存儲區獲取這些數據並適當地顯示齣來。我可以確信，人們會通過這種方式掙錢，但是如果讓要應用更好，需要加入一些智能因素。這些智能因素包括自動刪除不適當的發布信息、檢測不正當交易、給齣用戶可能喜歡的商品以及預測網站的流量等。為瞭實現這些目標，我們需要應用機器學習方法。對於*終用戶而言，他們並不瞭解幕後的“魔法”，他們關心的是應用能有效運行，這也是好産品的標誌。
一個機構會雇用一些理論傢（思考者）以及一些做實際工作的人（執行者）。前者可能會將大部分時間花在學術工作上，他們的日常工作就是基於論文産生思路，然後通過高*工具或數學進行建模。後者則通過編寫代碼與真實世界交互，處理非理想世界中的瑕疵，比如崩潰的機器或者帶噪聲的數據。完全區分這兩類人並不是個好想法，很多成功的機構都認識到這一點。（精益生産的一個原則就是，思考者應該自己動手去做實際工作。）當招聘經費有限時，誰更能得到工作，思考者還是執行者？很可能是執行者，但是現實中用人單位希望兩種人都要。很多事情都需要做，但當應用需要更高要求的算法時，那麼需要的人員就必須能夠閱讀論文，領會論文思路並通過代碼實現，如此反復下去。
在這之前，我沒有看到在機器學習算法方麵縮小思考者和執行者之間差距的書籍。本書的目的就是填補這個空白，同時介紹機器學習算法的使用，使得讀者能夠構建更成功的應用。
目錄
內容簡介
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：第1 部分（第1～3 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*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（第11～16 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。
作者簡介
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主席。
目錄
目錄
第1章 1
1.1 引言 1
1.2 基本術 2
1.3 假設空間 4
1.4 歸納偏好 6
1.5 發展曆程 10
1.6 應用現狀 13
1.7 閱讀材料 16
習題 19
參考文獻 20
休息一會兒 22
第2章 模型評估與選擇 23
2.1 經驗誤差與過擬閤 23
用戶評價
初讀這本書，就感受到一種“返璞歸真”的力量。它沒有華麗的辭藻，也沒有故弄玄虛的理論，而是用一種非常樸實、直觀的方式，帶領讀者一步步揭開機器學習的神秘麵紗。作者似乎對初學者非常友好，他從最基本的數據概念入手，循序漸進地講解瞭各種算法的原理。 我特彆喜歡書中對“特徵工程”的講解。作者用大量實際例子展示瞭如何從原始數據中提取有用的信息，並對不同特徵的處理方法進行瞭詳細的介紹。這部分內容對於我這種剛剛接觸機器學習，對數據處理還很頭疼的新手來說，簡直是福音。我跟著書中的例子，嘗試著對自己的數據集進行特徵工程，雖然過程並不輕鬆，但看到模型性能的提升，那種成就感是無與倫比的。 而且，這本書的重點明顯放在瞭“實戰”上。每一個算法的講解之後，都會緊接著提供相應的代碼實現和應用案例。作者使用的編程語言和庫都非常主流，這讓我在學習理論的同時，也能迅速地將知識轉化為實踐。我甚至把書中提供的代碼當作我的“樣闆代碼”，在很多項目中都直接參考和藉鑒。這本書最大的優點在於它的實用性，它讓我感覺自己不再是紙上談兵，而是真正掌握瞭一門能夠解決實際問題的技術。
評分這本深度學習的書籍，對於我這樣一個對深度學習一直很感興趣但又不知從何下手的人來說，簡直是及時雨。它沒有一開始就用大量晦澀難懂的數學公式轟炸讀者，而是從一個非常宏觀的視角，介紹深度學習在各個領域的驚人應用，比如圖像識彆、自然語言處理、自動駕駛等等。這些生動的案例讓我深刻體會到深度學習的強大力量，也激發瞭我深入學習的動力。 作者在解釋基本概念時，非常注重邏輯的清晰性和條理的順暢性。例如，在講解神經網絡的層級結構時，他會用打比方的方式，將每一層的功能和作用比作人腦的神經元，這樣就大大降低瞭理解門檻。而且，書中對反嚮傳播算法的闡述也做到瞭深入淺齣，雖然涉及一些數學推導，但作者都給齣瞭詳細的解釋和直觀的圖示，讓我這個數學功底不強的讀者也能勉強跟上。 我特彆欣賞書中關於不同神經網絡模型（如CNN、RNN）的介紹。它不僅詳細說明瞭它們的結構特點和適用場景，還提供瞭很多優化技巧和實踐建議。通過閱讀這些內容，我不僅理解瞭這些模型的工作原理，還學會瞭如何在實際項目中選擇和調整閤適的模型。這本書真的做到瞭“授人以魚不如授人以漁”，讓我學到瞭如何獨立思考和解決深度學習中的問題，而不是僅僅停留在模仿層麵。
評分這本書的視角非常獨特，它不像市麵上很多專注於算法細節的書籍，而是將機器學習置於更廣闊的人工智能和認知科學的背景下進行闡述。作者並沒有直接灌輸技術，而是先從“智能”本身的定義和哲學意義開始探討，這讓我一開始就覺得耳目一新。他對人工智能發展史的迴顧也彆具一格，不再是簡單的綫性羅列，而是深入分析瞭不同流派的思想碰撞和演變。 在講解機器學習的核心概念時，作者非常強調“學習”的過程本身。他用瞭很多生物學和心理學的例子，來類比機器的學習過程，比如“強化學習”就被類比成動物的條件反射，這種跨學科的融閤，讓原本抽象的理論變得更加生動和富有啓發性。我感覺這本書不僅僅是在教我技術，更是在培養我對“智能”的理解和思考方式。 最讓我印象深刻的是，作者在討論機器學習的局限性和未來發展方嚮時，展現齣瞭極大的洞察力。他並沒有過分樂觀地宣揚AI的無限可能，而是指齣瞭當前技術麵臨的挑戰，比如常識推理、可解釋性等問題，並提齣瞭未來可能的研究方嚮。這讓我對機器學習和人工智能有瞭更全麵、更理性的認識，也讓我看到瞭這個領域廣闊的未來前景。這本書讓我感覺自己不僅僅在學習一門技術，更是在參與一場關於人類智能和機器智能的深刻對話。
評分這本書的結構設計得非常巧妙，它似乎是為那些對人工智能充滿好奇，但又擔心技術門檻太高的讀者量身定製的。開篇就拋齣瞭幾個引人深思的問題，例如“機器是否真的能思考？”、“人工智能的未來將走嚮何方？”等，瞬間勾起瞭我的求知欲。作者並沒有急於給齣答案，而是引導讀者跟隨他的思路，一起去探索這些問題的根源。 在探討人工智能的起源和發展曆程時，作者運用瞭豐富的曆史材料和曆史人物故事，讓整個敘述過程充滿瞭人文色彩，而不是冰冷的技術堆砌。我尤其對書中關於早期人工智能研究的介紹印象深刻，瞭解到那些先驅者們是如何在有限的條件下，憑藉著對智能的執著追求，一步步奠定瞭今天人工智能的基礎。 更重要的是，這本書並沒有迴避人工智能可能帶來的挑戰和倫理問題。作者以一種非常客觀和審慎的態度，討論瞭諸如就業衝擊、隱私安全、甚至潛在的失控風險等議題，並提齣瞭一些值得深思的觀點。這讓我認識到，學習和發展人工智能，絕不能僅僅停留在技術層麵，更需要我們對其潛在影響有深刻的理解和負責任的態度。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它不僅僅是一本技術書籍，更是一次關於人工智能的哲學思考之旅。
評分這本書真是讓我大開眼界，雖然我之前對機器學習這個領域隻是一知半解，但讀瞭這本書之後，感覺自己仿佛穿越到瞭一個全新的世界。作者的敘述方式非常生動有趣，他沒有一開始就扔齣一堆枯燥的公式和理論，而是從一些生活中的例子入手，比如推薦係統是如何工作的，或者人臉識彆技術是如何實現的。這種“潤物細無聲”的引入方式，讓我能夠很自然地接受那些相對復雜的概念。 我特彆喜歡書中關於“過擬閤”和“欠擬閤”的解釋，用瞭很多形象的比喻，比如“刻舟求劍”或者“生搬硬套”，讓我一下子就明白瞭這些問題的核心所在。而且，作者還深入淺齣地介紹瞭各種常見的機器學習算法，像是決策樹、支持嚮量機、神經網絡等等，並且詳細講解瞭它們的原理和應用場景。我甚至跟著書中的例子，嘗試在自己的電腦上實現瞭一些簡單的模型，雖然結果不盡如人意，但這個過程本身就充滿瞭樂趣和成就感。 最讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於理論層麵，而是提供瞭大量的實戰案例和代碼示例。很多時候，我在理解完一個算法的原理後，就能立即看到它在實際問題中的應用，這大大增強瞭我的學習信心。而且，書中的代碼不僅易於理解，還具有很高的參考價值，我把它們當作學習和實踐的寶貴資源。這本書就像一位經驗豐富的老朋友，耐心地引導我一步步走進機器學習的殿堂，讓我覺得學習的過程不再是枯燥的任務，而是一場充滿探索和發現的冒險。
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