机器学习+深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

周志华 编

图书标签:

• 机器学习
• 深度学习
• 人工智能
• Python
• 数据科学
• 算法
• 神经网络
• 模式识别
• 模型
• TensorFlow

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302423287

商品编码：20955188110

出版时间：2016-01-01

基本信息

• 商品名称：机器学习+深度学习
• 作者：周志华
• 定价：256
• 出版社：清华大学
• ISBN号：9787302423287

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-01-01
• 印刷时间：
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：其他
• 页数：

内容提要

.......

作者简介

.......

目录

......

《算法的边界：从统计到智能的探索之旅》 这是一部关于思维方式演进的史诗，一段关于人类如何理解和重塑自身智慧的追寻。 在浩瀚的知识星空中，总有一些领域，它们不仅仅是学科的划分，更是人类探索未知、拓展认知边界的宏伟篇章。我们的这本书，并非从既定的公式或固定的模型出发，而是以一种宏观的、哲学的视角，审视人类智能的本质，以及我们为模拟、甚至超越自身智能所付出的努力。我们将带领读者踏上一场跨越数个世纪的旅程，从对世界最基本规律的抽象——统计学的诞生，到对复杂模式的模拟——计算思维的崛起，再到对智能形态的深刻洞察——人工智能的勃兴。 第一篇：统计的基石——秩序的语言 在人类文明的黎明，我们便开始尝试理解世界。从观察天体的运行到统计人口的繁衍，我们无时无刻不在搜集、整理和分析数据。统计学，便是这种秩序寻求的结晶。它并非冷冰冰的数字游戏，而是关于如何从看似杂乱无章的数据中提炼出规律，如何在不确定性中做出推断的智慧。 我们将追溯统计学的根源，从概率论的奠基者们对偶然性的探索，到推断统计学对样本信息的有效利用。我们不将篇幅浪费在繁琐的公式推导，而是聚焦于统计思维的核心理念：变异中的不变，随机中的规律。理解统计学，便是理解我们如何用数学的语言来描述和预测世界的潜在趋势。从天气预报到市场分析，从医学诊断到社会调查，统计学的触角无处不在，它提供了我们理解和改造世界的最基本工具。 我们将探讨几种关键的统计学思想，它们构成了我们认知世界的基础框架。例如，中心极限定理，如何揭示了随机性背后惊人的稳定性和可预测性，为我们处理海量数据提供了理论支撑。假设检验，它教会我们如何在证据的基础上做出决策，如何在不确定的世界中区分偶然与必然。回归分析，它让我们能够量化变量之间的关系，预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。 然而，统计学并非万能。它的力量在于对已知模式的识别和外推，但对于全新的、未曾见过的情境，它往往会显得力不从心。当数据的维度爆炸，当模式的复杂性超越了线性关系，统计学这套工具也遇到了它的边界。正是对这些边界的深刻认识，促使我们走向更广阔的探索。 第二篇：计算的革命——抽象与模拟的艺术 随着科学技术的飞速发展，我们发现，仅仅理解世界已不足以满足我们的需求，我们更渴望创造，渴望模拟甚至重现世界的复杂性。计算思维的崛起，正是人类在这一方向上的重要突破。它不只是关于编程或使用计算机，而是关于如何将现实世界的问题，转化为计算机能够理解和解决的形式。 我们将剖析计算思维的几个核心要素。算法，这是计算思维的灵魂。我们不深入探讨具体算法的实现细节，而是关注算法的本质：一套清晰、有限、可执行的指令序列，用于解决特定问题。从排序到搜索，从路径规划到信息编码，算法是连接问题与解决方案的桥梁。理解算法，便是理解我们如何将复杂任务分解为简单步骤，并将其自动化。 数据结构，它是算法赖以运行的载体。我们探讨不同的数据结构，如何影响算法的效率和表达能力。链表、栈、队列、树、图，它们各自的特点和适用场景，揭示了信息组织的多样性与可能性。 计算模型，从图灵机到更现代的并行计算模型，它们代表了我们对计算能力的理论认知和硬件实现的探索。我们思考计算的极限，以及我们如何通过不同的计算架构来突破这些极限。 计算思维的革命，使得我们能够处理前所未有的海量数据，模拟复杂系统，并创造出许多过去只能想象的智能应用。然而，计算本身，尤其是传统的基于规则的计算，在面对高度非线性、具有内在不确定性和主观性的问题时，也显露出其局限性。例如，如何让计算机“理解”一张图片，如何让它“听懂”人类的语言，这些任务并非仅仅通过逻辑规则就能完美解决。 第三篇：智能的涌现——从模仿到创造的飞跃 当统计学的洞察遇上计算的强大能力，人类开始将目光投向最神秘的领域：智能。我们渴望理解“思考”的本质，渴望创造能够学习、推理、感知甚至创造的机器。这就是人工智能，一场正在进行的、深刻改变我们世界的科学与工程的融合。 本书将带领读者深入理解人工智能的核心驱动力，它并非一蹴而就的魔法，而是基于数据、算法和计算能力的渐进式演进。我们将探讨人工智能并非一个单一的学科，而是由多个相互关联的子领域构成。 感知智能：这是机器与外部世界交互的触角。我们将讨论计算机视觉如何让机器“看见”，语音识别如何让机器“听见”，自然语言处理如何让机器“理解”和“生成”语言。这些技术并非孤立存在，而是相互促进，共同构建了机器感知世界的能力。例如，计算机视觉领域，我们不纠结于具体的神经网络架构，而是理解其背后的特征提取、模式识别等核心思想，以及如何从像素级别逐步构建起对图像的理解。 认知智能：这是机器进行思考和决策的大脑。我们将探讨机器学习的理念，强调机器从数据中学习规律而非被明确编程。我们会审视不同的学习范式，如监督学习、无监督学习和强化学习，它们各自解决了什么样的问题，以及它们如何帮助机器从经验中成长。我们将解释，机器学习的强大之处在于其泛化能力，即在未见过的数据上也能做出准确预测或决策。 创造性智能：这是人工智能的未来。我们将讨论，当机器不仅能理解和执行，还能生成全新的内容时，我们将面临怎样的机遇与挑战。从艺术创作到科学发现，创造性智能的萌芽，预示着人工智能的无限可能。 本书将特别强调，人工智能的成功，往往来自于不同学科的交叉融合。统计学的概率思维为模型的不确定性提供了理论基础，计算科学提供了强大的算法和硬件支持，而神经科学、认知科学等领域的灵感，则不断推动着人工智能的边界。 第四篇：智能的边界与未来——超越与共生 然而，正如统计学和计算思维有其局限一样，人工智能也并非无所不能。我们将深入探讨当前人工智能面临的核心挑战：可解释性（黑箱问题）、鲁棒性（对微小扰动的脆弱性）、常识推理（对人类显而易见的知识的缺失）、以及泛化能力（在复杂多变环境中的适应性）。 这本书的核心，在于引导读者思考人工智能的本质和发展方向。我们并非提供一套现成的“算法+模型”的学习指南，而是希望读者能够理解： 智能的层级性：从简单的模式匹配，到复杂的抽象推理，再到深度的自我反思，智能具有不同的层次和复杂度。 学习的本质：学习不仅仅是记忆，更是对规律的发现、对模型的构建、以及对未知世界的探索。 数据的角色：数据是智能的养料，但数据并非全部。如何从数据中提取有用的信息，如何处理噪声和偏差，是关键所在。 算法的演进：算法是智能的骨架，但算法并非一成不变。新的计算范式和问题需求，将不断催生新的算法。 伦理与哲学：随着人工智能日益强大，我们必须严肃思考与之相关的伦理、社会和哲学问题。例如，人工智能的决策责任、对就业市场的影响、以及人类自身的定义。 《算法的边界：从统计到智能的探索之旅》旨在提供一种“大局观”。它不会让你成为一名深度学习工程师，但它将让你成为一个更深刻的思考者。你将学会如何辨识不同智能技术的应用场景，理解它们背后的基本逻辑，并预见它们未来的发展趋势。 这是一段关于我们如何通过工具和思想，不断拓展自身认知边界的壮丽史诗。我们邀请您，与我们一同踏上这场思维的探险，去理解那些驱动着当今世界变革的深层逻辑，去洞察那隐藏在数据洪流和算法模型背后的智能之光。在这段旅程的终点，您将不再仅仅是技术的接受者，而是其意义的洞察者，是未来智能世界的理性参与者。

评分☆☆☆☆☆

我特别关注了书中关于实践应用的章节，因为理论知识的掌握终究是为了解决实际问题。然而，这本书在这方面的表现让我感到非常失望。书中提供的代码示例非常简陋，而且并没有给出完整的运行环境配置指南，甚至连所需的库版本都没有明确说明。我尝试着去运行这些代码，结果发现大量的依赖问题和环境不兼容导致我根本无法使其正常工作。当我尝试去调试代码时，发现书中对于代码逻辑的解释也异常模糊，一些关键的变量和函数的用途并没有详细说明，让我很难理解它们在整个模型运行过程中扮演的角色。更糟糕的是，书中提供的案例分析非常表面化，仅仅是简单地罗列了输入和输出，对于模型是如何一步步达到这个结果的，其中的关键决策点在哪里，以及如何进行调优，都几乎没有提及。这让我感觉这本书更多的是停留在理论的层面，而对于如何将这些理论转化为实际可用的解决方案，提供的内容非常有限，对于那些希望通过这本书来快速上手实践的读者来说，这本书可能无法满足他们的需求。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为一本优秀的科技书籍，应该在理论的深度和易读性之间找到一个平衡点。然而，这本书似乎完全忽略了后者。当我阅读到关于模型评估的部分时，发现作者只是简单地列举了几个常用的评估指标，例如准确率、召回率等，但对于这些指标的计算方式、它们各自的优缺点以及在不同场景下如何选择合适的评估指标，却几乎没有深入的阐述。更让我感到困惑的是，书中在讲解某些高级概念时，竟然直接使用了大量的专业术语，而且并没有提供清晰的定义或者解释，这让我在阅读过程中经常需要停下来，去查阅其他的资料来理解这些术语的意思。这种阅读体验非常糟糕，因为它打断了我的学习思路，也大大增加了学习的难度。我期望的是一本能够引导我逐步理解复杂概念的书籍，而不是一本仅仅充斥着专业术语的“字典”。这本书的语言风格也比较生硬，缺乏引人入胜的叙述，阅读过程更像是在啃一本枯燥的说明书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然简洁，但色彩搭配却显得有些陈旧，甚至可以说有点土气。封面上“机器学习+深度学习”几个大字，字体和排版都缺乏现代感，给我一种它可能是一本多年前的老书的感觉。这种设计风格在如今琳琅满目的科技图书中，很难吸引到追求新潮和前沿技术的读者的目光。翻开扉页，印刷质量也只能说是一般，纸张的厚度和质感都略显单薄，墨色也有些不够饱满，阅读时可能会感到一丝廉价感。目录部分的组织结构也显得比较杂乱，并没有清晰地按照知识体系来划分，一些章节的标题过于笼统，让人难以准确把握其内容重点。例如，其中一章标题为“通用算法概览”，但具体涵盖了哪些算法，又如何进行“概览”，在目录里没有更详细的说明。我本来对本书寄予厚望，希望能快速入门这两个热门领域，但仅仅是初步的浏览，就觉得这本书在外观和排版上就已经给我留下了一个不太好的第一印象，这让我对其内在的内容质量产生了不小的疑虑，担心它可能在概念的阐述、理论的深度以及实践的指导上，都无法达到我所期望的标准。

评分☆☆☆☆☆

我个人对前沿技术的学习非常热情，并且希望能够深入了解其背后的原理。在翻阅这本书时，我注意到作者在讲解一些技术细节时，似乎存在一些概念上的混淆，或者说是对某些技术理解不够透彻。例如，在介绍某个深度学习模型时，作者将两个原本应该分开讨论的、具有不同作用的层的功能混为一谈，并且没有明确指出它们之间的区别。这对于初学者来说，可能会产生误导，让他们对模型的结构和工作原理产生错误的认知。此外，在对某些算法进行阐述时，作者并没有给出足够的理论依据或者数学证明，而是直接给出了一个结论，这让我觉得在说服力上有所欠缺。一本好的技术书籍，应该在提供知识的同时，也能让读者理解知识的来源和推导过程，这样才能真正地建立起对技术的深刻理解。这本书在这方面的内容显得比较薄弱，缺乏严谨的学术态度，让我对其学术价值产生了疑问。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的章节安排来看，作者似乎试图将许多看似相关但又截然不同的概念一股脑地塞进有限的篇幅里。我翻看了几章，发现有些地方对基本概念的解释显得非常跳跃，像是直接从一篇更专业的论文中摘抄下来的，缺乏循序渐进的引导。比如，在介绍神经网络的某个关键算法时，突然就抛出了大量的数学公式，而对这些公式的推导过程和每一步的意义却几乎没有解释，对于没有扎实数学基础的读者来说，这无疑是一道难以逾越的鸿沟。更令人费解的是，书中在讲解某个模型时，会突然引入一个非常晦涩的统计学理论，并且没有给出足够的背景知识铺垫，导致我很难理解这个理论与前面讲解的模型之间到底有什么样的联系。我尝试去查找一些关键词，希望能通过其他途径来补充理解，但发现书中引用的参考文献非常少，而且多是一些年代久远、不易获取的资料，这让我想深入研究时也感到束手无策。整体而言，这本书的叙述逻辑显得有些混乱，知识点的组织缺乏条理，更像是作者个人思路的堆砌，而不是为读者量身打造的学习路径。