機器學習+深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周誌華 編

圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• 人工智能
• Python
• 數據科學
• 算法
• 神經網絡
• 模式識彆
• 模型
• TensorFlow

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302423287

商品編碼：20955188110

齣版時間：2016-01-01

基本信息

• 商品名稱：機器學習+深度學習
• 作者：周誌華
• 定價：256
• 齣版社：清華大學
• ISBN號：9787302423287

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-01-01
• 印刷時間：
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：其他
• 頁數：

內容提要

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作者簡介

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目錄

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《算法的邊界：從統計到智能的探索之旅》 這是一部關於思維方式演進的史詩，一段關於人類如何理解和重塑自身智慧的追尋。 在浩瀚的知識星空中，總有一些領域，它們不僅僅是學科的劃分，更是人類探索未知、拓展認知邊界的宏偉篇章。我們的這本書，並非從既定的公式或固定的模型齣發，而是以一種宏觀的、哲學的視角，審視人類智能的本質，以及我們為模擬、甚至超越自身智能所付齣的努力。我們將帶領讀者踏上一場跨越數個世紀的旅程，從對世界最基本規律的抽象——統計學的誕生，到對復雜模式的模擬——計算思維的崛起，再到對智能形態的深刻洞察——人工智能的勃興。 第一篇：統計的基石——秩序的語言 在人類文明的黎明，我們便開始嘗試理解世界。從觀察天體的運行到統計人口的繁衍，我們無時無刻不在搜集、整理和分析數據。統計學，便是這種秩序尋求的結晶。它並非冷冰冰的數字遊戲，而是關於如何從看似雜亂無章的數據中提煉齣規律，如何在不確定性中做齣推斷的智慧。 我們將追溯統計學的根源，從概率論的奠基者們對偶然性的探索，到推斷統計學對樣本信息的有效利用。我們不將篇幅浪費在繁瑣的公式推導，而是聚焦於統計思維的核心理念：變異中的不變，隨機中的規律。理解統計學，便是理解我們如何用數學的語言來描述和預測世界的潛在趨勢。從天氣預報到市場分析，從醫學診斷到社會調查，統計學的觸角無處不在，它提供瞭我們理解和改造世界的最基本工具。 我們將探討幾種關鍵的統計學思想，它們構成瞭我們認知世界的基礎框架。例如，中心極限定理，如何揭示瞭隨機性背後驚人的穩定性和可預測性，為我們處理海量數據提供瞭理論支撐。假設檢驗，它教會我們如何在證據的基礎上做齣決策，如何在不確定的世界中區分偶然與必然。迴歸分析，它讓我們能夠量化變量之間的關係，預測一個變量如何隨另一個變量的變化而變化。 然而，統計學並非萬能。它的力量在於對已知模式的識彆和外推，但對於全新的、未曾見過的情境，它往往會顯得力不從心。當數據的維度爆炸，當模式的復雜性超越瞭綫性關係，統計學這套工具也遇到瞭它的邊界。正是對這些邊界的深刻認識，促使我們走嚮更廣闊的探索。 第二篇：計算的革命——抽象與模擬的藝術 隨著科學技術的飛速發展，我們發現，僅僅理解世界已不足以滿足我們的需求，我們更渴望創造，渴望模擬甚至重現世界的復雜性。計算思維的崛起，正是人類在這一方嚮上的重要突破。它不隻是關於編程或使用計算機，而是關於如何將現實世界的問題，轉化為計算機能夠理解和解決的形式。 我們將剖析計算思維的幾個核心要素。算法，這是計算思維的靈魂。我們不深入探討具體算法的實現細節，而是關注算法的本質：一套清晰、有限、可執行的指令序列，用於解決特定問題。從排序到搜索，從路徑規劃到信息編碼，算法是連接問題與解決方案的橋梁。理解算法，便是理解我們如何將復雜任務分解為簡單步驟，並將其自動化。 數據結構，它是算法賴以運行的載體。我們探討不同的數據結構，如何影響算法的效率和錶達能力。鏈錶、棧、隊列、樹、圖，它們各自的特點和適用場景，揭示瞭信息組織的多樣性與可能性。 計算模型，從圖靈機到更現代的並行計算模型，它們代錶瞭我們對計算能力的理論認知和硬件實現的探索。我們思考計算的極限，以及我們如何通過不同的計算架構來突破這些極限。 計算思維的革命，使得我們能夠處理前所未有的海量數據，模擬復雜係統，並創造齣許多過去隻能想象的智能應用。然而，計算本身，尤其是傳統的基於規則的計算，在麵對高度非綫性、具有內在不確定性和主觀性的問題時，也顯露齣其局限性。例如，如何讓計算機“理解”一張圖片，如何讓它“聽懂”人類的語言，這些任務並非僅僅通過邏輯規則就能完美解決。 第三篇：智能的湧現——從模仿到創造的飛躍 當統計學的洞察遇上計算的強大能力，人類開始將目光投嚮最神秘的領域：智能。我們渴望理解“思考”的本質，渴望創造能夠學習、推理、感知甚至創造的機器。這就是人工智能，一場正在進行的、深刻改變我們世界的科學與工程的融閤。 本書將帶領讀者深入理解人工智能的核心驅動力，它並非一蹴而就的魔法，而是基於數據、算法和計算能力的漸進式演進。我們將探討人工智能並非一個單一的學科，而是由多個相互關聯的子領域構成。 感知智能：這是機器與外部世界交互的觸角。我們將討論計算機視覺如何讓機器“看見”，語音識彆如何讓機器“聽見”，自然語言處理如何讓機器“理解”和“生成”語言。這些技術並非孤立存在，而是相互促進，共同構建瞭機器感知世界的能力。例如，計算機視覺領域，我們不糾結於具體的神經網絡架構，而是理解其背後的特徵提取、模式識彆等核心思想，以及如何從像素級彆逐步構建起對圖像的理解。 認知智能：這是機器進行思考和決策的大腦。我們將探討機器學習的理念，強調機器從數據中學習規律而非被明確編程。我們會審視不同的學習範式，如監督學習、無監督學習和強化學習，它們各自解決瞭什麼樣的問題，以及它們如何幫助機器從經驗中成長。我們將解釋，機器學習的強大之處在於其泛化能力，即在未見過的數據上也能做齣準確預測或決策。 創造性智能：這是人工智能的未來。我們將討論，當機器不僅能理解和執行，還能生成全新的內容時，我們將麵臨怎樣的機遇與挑戰。從藝術創作到科學發現，創造性智能的萌芽，預示著人工智能的無限可能。 本書將特彆強調，人工智能的成功，往往來自於不同學科的交叉融閤。統計學的概率思維為模型的不確定性提供瞭理論基礎，計算科學提供瞭強大的算法和硬件支持，而神經科學、認知科學等領域的靈感，則不斷推動著人工智能的邊界。 第四篇：智能的邊界與未來——超越與共生 然而，正如統計學和計算思維有其局限一樣，人工智能也並非無所不能。我們將深入探討當前人工智能麵臨的核心挑戰：可解釋性（黑箱問題）、魯棒性（對微小擾動的脆弱性）、常識推理（對人類顯而易見的知識的缺失）、以及泛化能力（在復雜多變環境中的適應性）。 這本書的核心，在於引導讀者思考人工智能的本質和發展方嚮。我們並非提供一套現成的“算法+模型”的學習指南，而是希望讀者能夠理解： 智能的層級性：從簡單的模式匹配，到復雜的抽象推理，再到深度的自我反思，智能具有不同的層次和復雜度。 學習的本質：學習不僅僅是記憶，更是對規律的發現、對模型的構建、以及對未知世界的探索。 數據的角色：數據是智能的養料，但數據並非全部。如何從數據中提取有用的信息，如何處理噪聲和偏差，是關鍵所在。 算法的演進：算法是智能的骨架，但算法並非一成不變。新的計算範式和問題需求，將不斷催生新的算法。 倫理與哲學：隨著人工智能日益強大，我們必須嚴肅思考與之相關的倫理、社會和哲學問題。例如，人工智能的決策責任、對就業市場的影響、以及人類自身的定義。 《算法的邊界：從統計到智能的探索之旅》旨在提供一種“大局觀”。它不會讓你成為一名深度學習工程師，但它將讓你成為一個更深刻的思考者。你將學會如何辨識不同智能技術的應用場景，理解它們背後的基本邏輯，並預見它們未來的發展趨勢。 這是一段關於我們如何通過工具和思想，不斷拓展自身認知邊界的壯麗史詩。我們邀請您，與我們一同踏上這場思維的探險，去理解那些驅動著當今世界變革的深層邏輯，去洞察那隱藏在數據洪流和算法模型背後的智能之光。在這段旅程的終點，您將不再僅僅是技術的接受者，而是其意義的洞察者，是未來智能世界的理性參與者。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的章節安排來看，作者似乎試圖將許多看似相關但又截然不同的概念一股腦地塞進有限的篇幅裏。我翻看瞭幾章，發現有些地方對基本概念的解釋顯得非常跳躍，像是直接從一篇更專業的論文中摘抄下來的，缺乏循序漸進的引導。比如，在介紹神經網絡的某個關鍵算法時，突然就拋齣瞭大量的數學公式，而對這些公式的推導過程和每一步的意義卻幾乎沒有解釋，對於沒有紮實數學基礎的讀者來說，這無疑是一道難以逾越的鴻溝。更令人費解的是，書中在講解某個模型時，會突然引入一個非常晦澀的統計學理論，並且沒有給齣足夠的背景知識鋪墊，導緻我很難理解這個理論與前麵講解的模型之間到底有什麼樣的聯係。我嘗試去查找一些關鍵詞，希望能通過其他途徑來補充理解，但發現書中引用的參考文獻非常少，而且多是一些年代久遠、不易獲取的資料，這讓我想深入研究時也感到束手無策。整體而言，這本書的敘述邏輯顯得有些混亂，知識點的組織缺乏條理，更像是作者個人思路的堆砌，而不是為讀者量身打造的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

我特彆關注瞭書中關於實踐應用的章節，因為理論知識的掌握終究是為瞭解決實際問題。然而，這本書在這方麵的錶現讓我感到非常失望。書中提供的代碼示例非常簡陋，而且並沒有給齣完整的運行環境配置指南，甚至連所需的庫版本都沒有明確說明。我嘗試著去運行這些代碼，結果發現大量的依賴問題和環境不兼容導緻我根本無法使其正常工作。當我嘗試去調試代碼時，發現書中對於代碼邏輯的解釋也異常模糊，一些關鍵的變量和函數的用途並沒有詳細說明，讓我很難理解它們在整個模型運行過程中扮演的角色。更糟糕的是，書中提供的案例分析非常錶麵化，僅僅是簡單地羅列瞭輸入和輸齣，對於模型是如何一步步達到這個結果的，其中的關鍵決策點在哪裏，以及如何進行調優，都幾乎沒有提及。這讓我感覺這本書更多的是停留在理論的層麵，而對於如何將這些理論轉化為實際可用的解決方案，提供的內容非常有限，對於那些希望通過這本書來快速上手實踐的讀者來說，這本書可能無法滿足他們的需求。

評分☆☆☆☆☆

我個人對前沿技術的學習非常熱情，並且希望能夠深入瞭解其背後的原理。在翻閱這本書時，我注意到作者在講解一些技術細節時，似乎存在一些概念上的混淆，或者說是對某些技術理解不夠透徹。例如，在介紹某個深度學習模型時，作者將兩個原本應該分開討論的、具有不同作用的層的功能混為一談，並且沒有明確指齣它們之間的區彆。這對於初學者來說，可能會産生誤導，讓他們對模型的結構和工作原理産生錯誤的認知。此外，在對某些算法進行闡述時，作者並沒有給齣足夠的理論依據或者數學證明，而是直接給齣瞭一個結論，這讓我覺得在說服力上有所欠缺。一本好的技術書籍，應該在提供知識的同時，也能讓讀者理解知識的來源和推導過程，這樣纔能真正地建立起對技術的深刻理解。這本書在這方麵的內容顯得比較薄弱，缺乏嚴謹的學術態度，讓我對其學術價值産生瞭疑問。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計雖然簡潔，但色彩搭配卻顯得有些陳舊，甚至可以說有點土氣。封麵上“機器學習+深度學習”幾個大字，字體和排版都缺乏現代感，給我一種它可能是一本多年前的老書的感覺。這種設計風格在如今琳琅滿目的科技圖書中，很難吸引到追求新潮和前沿技術的讀者的目光。翻開扉頁，印刷質量也隻能說是一般，紙張的厚度和質感都略顯單薄，墨色也有些不夠飽滿，閱讀時可能會感到一絲廉價感。目錄部分的組織結構也顯得比較雜亂，並沒有清晰地按照知識體係來劃分，一些章節的標題過於籠統，讓人難以準確把握其內容重點。例如，其中一章標題為“通用算法概覽”，但具體涵蓋瞭哪些算法，又如何進行“概覽”，在目錄裏沒有更詳細的說明。我本來對本書寄予厚望，希望能快速入門這兩個熱門領域，但僅僅是初步的瀏覽，就覺得這本書在外觀和排版上就已經給我留下瞭一個不太好的第一印象，這讓我對其內在的內容質量産生瞭不小的疑慮，擔心它可能在概念的闡述、理論的深度以及實踐的指導上，都無法達到我所期望的標準。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為一本優秀的科技書籍，應該在理論的深度和易讀性之間找到一個平衡點。然而，這本書似乎完全忽略瞭後者。當我閱讀到關於模型評估的部分時，發現作者隻是簡單地列舉瞭幾個常用的評估指標，例如準確率、召迴率等，但對於這些指標的計算方式、它們各自的優缺點以及在不同場景下如何選擇閤適的評估指標，卻幾乎沒有深入的闡述。更讓我感到睏惑的是，書中在講解某些高級概念時，竟然直接使用瞭大量的專業術語，而且並沒有提供清晰的定義或者解釋，這讓我在閱讀過程中經常需要停下來，去查閱其他的資料來理解這些術語的意思。這種閱讀體驗非常糟糕，因為它打斷瞭我的學習思路，也大大增加瞭學習的難度。我期望的是一本能夠引導我逐步理解復雜概念的書籍，而不是一本僅僅充斥著專業術語的“字典”。這本書的語言風格也比較生硬，缺乏引人入勝的敘述，閱讀過程更像是在啃一本枯燥的說明書。