深度學習、優化與識彆+機器學習 周誌華 機器學習實戰 python教程書 人工智能編程學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周誌華 著

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• 深度學習
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• 周誌華
• 機器學習實戰
• 教程
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店鋪： 北京華夏學林圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：20983294768

包裝：平裝

《 機器學習》	ISBN ：9787302423287	定價：￥88.00
《深度學習優化與識彆》	ISBN ： 9787302473671	定價：￥128.00

探索智能的邊界：機器學習、深度學習與人工智能的實踐之路 本書籍並非簡單的技術手冊，而是一條通往人工智能核心的深度探索之路，為渴望理解並實踐機器學習、深度學習以及人工智能的讀者精心鋪就。它旨在打破技術門檻，將復雜的理論轉化為清晰的認知，再將理論付諸於生動的實踐。無論您是初涉此領域的學生，還是希望拓展技能的開發者，抑或是對智能係統充滿好奇的探索者，都能在這本書中找到屬於自己的價值。 一、 機器學習的基石：從理論到實踐的堅實橋梁 我們深知，理解機器學習的根本在於掌握其核心概念和算法。因此，本書的首要目標便是建立讀者對機器學習堅實的理論基礎。我們將從最基礎的監督學習、無監督學習和強化學習的概念入手，深入剖析綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等經典監督學習算法的原理、優缺點及適用場景。您將瞭解到這些算法是如何通過數據驅動的方式進行預測和分類的，以及如何通過參數調整和特徵工程來優化模型性能。 在無監督學習方麵，本書將重點介紹聚類算法，如K-Means、DBSCAN等，幫助您理解如何在沒有標簽的情況下，從海量數據中發現隱藏的模式和結構。降維技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE，也將得到詳細闡釋，讓您掌握如何有效地處理高維數據，提取關鍵信息。 強化學習作為一種強大的學習範式，本書將通過生動的案例，解釋其核心要素，包括狀態、動作、奬勵以及策略。您將瞭解到馬爾可夫決策過程（MDP）以及Q-Learning、Deep Q-Networks（DQN）等經典強化學習算法是如何讓智能體學會與環境互動並做齣最優決策的。 為瞭讓這些理論不再是“紙上談兵”，本書將全程貫穿Python語言的實踐應用。我們將選取Scikit-learn這一強大的機器學習庫，通過大量的代碼示例，引導讀者一步步實現上述各種算法。從數據加載、預處理、模型訓練到模型評估，每一個環節都將有詳細的代碼演示和解釋。您將學會如何使用Python有效地組織代碼，如何進行數據可視化以理解模型錶現，以及如何進行交叉驗證等技術來確保模型的泛化能力。 二、 深度學習的革新：神經網絡的奧秘與前沿應用 深度學習，作為近年來人工智能領域最耀眼的明星，其強大的錶示學習能力徹底改變瞭我們處理復雜數據的能力。本書將係統地介紹深度學習的核心——神經網絡。從最簡單的感知機模型開始，逐步深入到多層感知機（MLP），解釋激活函數、反嚮傳播算法、梯度下降等關鍵概念。 我們將重點講解捲積神經網絡（CNN），這是在圖像識彆、目標檢測等計算機視覺任務中取得巨大成功的關鍵。本書將詳細剖析捲積層、池化層、全連接層等CNN的基本組成單元，並展示如何構建用於圖像分類、圖像生成等應用的CNN模型。您將學習到著名的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，理解它們的設計思想和各自的優勢。 對於序列數據的處理，循環神經網絡（RNN）及其變種，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），將得到深入的講解。您將理解它們如何有效地捕捉序列數據中的時間依賴性，並學會如何利用它們來處理自然語言處理（NLP）任務，如文本分類、機器翻譯、情感分析等。 此外，本書還將介紹Transformer模型，這一革命性的架構在NLP領域取得瞭前所未有的成功，並開始在其他領域展現其潛力。您將瞭解到自注意力機製（Self-Attention）的工作原理，以及Transformer模型如何通過並行化處理和長距離依賴捕捉能力，剋服瞭RNN的局限性。 在深度學習的實踐部分，我們將主要運用TensorFlow和PyTorch這兩個最主流的深度學習框架。讀者將學會如何使用這兩個框架構建、訓練和部署各種神經網絡模型。從基礎的張量操作，到定義模型結構，再到使用GPU加速訓練，本書將提供清晰、可執行的代碼示例。我們將通過實際項目，例如構建一個簡單的圖像分類器，或者一個文本生成模型，來幫助讀者將理論知識轉化為實際應用能力。 三、 人工智能的廣闊天地：理論、倫理與未來展望 本書不僅關注技術實現，更緻力於幫助讀者建立對人工智能的宏觀認知。我們將探討人工智能的定義、發展曆程以及其在各個領域的應用，從自動駕駛、智能醫療到金融風控、個性化推薦等等，展現人工智能的無限可能。 同時，我們深知人工智能的發展伴隨著重要的倫理和社會問題。因此，本書將專門開闢篇章，探討數據隱私、算法偏見、就業影響以及人工智能的安全性等議題。我們鼓勵讀者在追求技術進步的同時，也能關注並思考這些關鍵問題，以負責任的態度推動人工智能的發展。 本書還將展望人工智能的未來發展趨勢，包括但不限於通用人工智能（AGI）、可解釋性AI、聯邦學習、強化學習在更復雜場景的應用等。通過對前沿研究方嚮的介紹，激發讀者對未來人工智能的探索熱情。 四、 實踐導嚮的編程學習：Python的精妙運用 貫穿全書的是對Python語言在人工智能領域的強大應用。本書並非一本純粹的Python語法教程，而是側重於講解如何在實際的人工智能項目中，高效、優雅地運用Python。您將學習到如何利用NumPy進行高效的數值計算，如何使用Pandas進行數據清洗和預處理，如何運用Matplotlib和Seaborn進行數據可視化，以及如何組織大型項目代碼結構，提高開發效率。 本書的編程示例將力求清晰、簡潔、可復用。我們強調“學以緻用”，鼓勵讀者在閱讀的同時，動手實踐，修改代碼，進行實驗。通過反復的練習，讀者將逐步掌握Python編程的核心技巧，為後續更復雜的AI項目開發打下堅實的基礎。 總結 本書旨在成為您在人工智能領域的忠實夥伴，從基礎的機器學習概念，到前沿的深度學習技術，再到人工智能的宏觀視野和倫理思考，它都將為您提供清晰的指引和豐富的實踐經驗。通過結閤紮實的理論講解、詳實的Python代碼示例以及對人工智能未來發展的深刻洞察，本書將幫助您構建一個全麵而深入的智能世界觀，並賦予您創造和駕馭未來智能技術的能力。這是一場探索與實踐的旅程，我們期待與您一同啓程。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在AI領域摸爬滾打瞭一段時間的“老菜鳥”，我一直在尋找一本能夠真正幫助我梳理知識體係，並且能夠跟上最新技術發展的書籍。當我在書店看到這本《深度學習、優化與識彆+機器學習 周誌華 機器學習實戰 python教程書 人工智能編程學習》時，立刻就被它豐富的內涵吸引瞭。這本書將深度學習、優化算法和識彆技術這幾個AI領域的核心內容融為一體，而且還結閤瞭Python實戰，這完全符閤我的學習需求。書中的深度學習部分，對各種神經網絡結構，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，都進行瞭詳細的介紹，並且深入剖析瞭它們在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用。讓我印象深刻的是，書中對於優化算法的講解，比如梯度下降的各種變體，以及如何通過正則化來避免過擬閤，這些都是在實際模型訓練中非常關鍵的環節，而這本書則給瞭我非常清晰的指導。更讓我驚喜的是，書中提供的Python代碼示例，不僅邏輯清晰，而且能夠直接運行，讓我可以快速地在自己的環境中進行驗證和實驗。這對於我來說，不僅僅是一本書，更像是一個隨身的AI助手，能夠隨時隨地查閱，並且進行實踐操作。我相信，通過這本書的學習，我能夠進一步提升自己在AI領域的實戰能力，並且能夠更自信地應對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我之前一直覺得人工智能是個非常遙遠且高不可攀的領域，感覺隻有計算機專業的頂尖人纔纔能真正掌握。直到我發現瞭這本《深度學習、優化與識彆+機器學習 周誌華 機器學習實戰 python教程書 人工智能編程學習》，纔讓我覺得AI的學習並非遙不可及。這本書的內容非常豐富，它不僅僅局限於某個單一的技術點，而是將機器學習、深度學習、優化和識彆等關鍵領域都囊括其中，並且用非常易懂的方式呈現齣來。我尤其喜歡書中對機器學習基本概念的解釋，比如分類、迴歸、聚類等，它用瞭很多貼近生活的例子，讓我一下子就能抓住核心要義。而且，書中結閤瞭Python實戰，這一點對我這樣的編程初學者來說，簡直是太友好瞭！我跟著書中的步驟，一步步地用Python實現瞭幾個簡單的機器學習模型，雖然現在還不能做齣什麼驚天動地的東西，但這種親手操作，並且看到模型一步步“學習”的過程，讓我充滿瞭成就感。這本書讓我認識到，人工智能並不是魔法，而是一門可以通過係統學習和不斷實踐掌握的科學。它為我打開瞭一扇通往AI世界的大門，讓我看到瞭無限的可能性，也激發瞭我更深入學習的動力。我現在已經開始嘗試用書中學到的知識去解決一些實際的小問題瞭，感覺非常有意思！

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我量身定做的！我一直對人工智能領域充滿興趣，但苦於沒有一個好的入門途徑。市麵上關於AI的書籍和教程太多瞭，眼花繚亂，不知道從何下手。偶然間看到瞭這本《深度學習、優化與識彆+機器學習 周誌華 機器學習實戰 python教程書 人工智能編程學習》，覺得名字裏的關鍵詞都非常吸引我。收到書後，我迫不及待地翻閱起來。它的內容編排非常閤理，首先從機器學習的基礎概念講起，循序漸進，一點一點地構建起讀者的認知。我特彆喜歡書中對一些抽象概念的解釋方式，比如它會用生活中的例子來類比，讓我更容易理解那些枯燥的數學公式和算法原理。而且，書中非常強調“實戰”的重要性，大量的Python代碼示例讓我在學習理論的同時，也能立刻動手實踐。我跟著書中的教程，成功搭建瞭一個簡單的綫性迴歸模型，並且學會瞭如何使用NumPy和Pandas來處理數據。這種“邊學邊練”的方式，讓我感覺學習效率大大提高，而且知識點也記得更牢固。我之前嘗試過一些網上流傳的機器學習教程，很多都隻是簡單地羅列代碼，缺乏理論的支撐，學完之後感覺就像個“代碼搬運工”，知其然不知其所以然。而這本書則不同，它既有深入的理論講解，又有貼閤實際的代碼實現，讓我真正理解瞭“為什麼”以及“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的時候，主要是被“周誌華 機器學習”這幾個字吸引過去的。畢竟周老師的名頭在外，他的《機器學習》被譽為“西瓜書”，一直是業內公認的經典。我之前也聽過很多關於這本書的評價，說它理論紮實，內容全麵，但同時也有點難度。拿到這本《深度學習、優化與識彆+機器學習 周誌華 機器學習實戰 python教程書 人工智能編程學習》後，我發現它在保留周老師精髓的基礎上，又加入瞭大量的實戰內容和Python教程，這對於像我這樣既想打牢理論基礎，又想快速上手實踐的讀者來說，簡直是福音！書中對深度學習部分的講解尤其讓我印象深刻。它沒有直接跳到復雜的神經網絡結構，而是從基本的感知機模型講起，層層遞進，詳細闡述瞭反嚮傳播算法的原理，並且用通俗易懂的語言解釋瞭激活函數、損失函數等關鍵概念。最重要的是，書中提供的Python代碼，尤其是關於CNN和RNN的實現，真的非常具有指導意義。我按照書中的步驟，一步步搭建瞭自己的第一個圖像識彆模型，雖然效果還有待提升，但整個過程非常順暢，我能清晰地看到模型是如何學習和進化的，這種親手實現的體驗是任何視頻教程都無法比擬的。這本書就像一個百科全書，既有深度又有廣度，讓我對人工智能的認知不再局限於某個單一領域，而是形成瞭一個更為全麵的認識。

評分☆☆☆☆☆

天呐，我最近真的是掉進瞭一個知識的黑洞，這個黑洞的名字就叫做“人工智能”。當初隻是因為對未來科技的無限好奇，隨手撿起瞭這本《深度學習、優化與識彆+機器學習 周誌華 機器學習實戰 python教程書 人工智能編程學習》，想著能稍微窺探一下人工智能的奧秘，沒想到，這簡直就是打開瞭一個全新的世界！我原本以為機器學習隻是那些高深莫測的算法堆砌，但這本書完全顛覆瞭我的認知。它從最基礎的概念講起，用非常生動形象的比喻解釋瞭那些復雜的原理，比如決策樹就像在玩一個層層遞進的“是/否”遊戲，而支持嚮量機則像是給數據找一個最完美的“分隔綫”。最讓我驚喜的是，書中還穿插瞭大量的Python代碼示例，而且這些代碼都異常清晰，注釋也寫得特彆到位，我這個Python初學者竟然也能跟著一步步跑通，甚至還能自己動手修改一些參數，看到模型的效果真的在變化，那種成就感簡直爆棚！我曾經嘗試過一些零散的在綫課程，總覺得不成體係，學到的知識點也比較碎片化，但這本書就像一位經驗豐富的老師，循序漸進地引導著我，從概念到實踐，從理論到應用，一步步構建起我對機器學習的理解框架。我現在已經能初步理解一些常見的模型瞭，甚至開始嘗試自己去解決一些小問題，感覺離“人工智能編程學習”這個目標又近瞭一大步。