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林大贵 著

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302493020

商品编码：25467734659

出版时间：2018-02-01

机器学习的黎明：开启智能世界的大门 在信息爆炸的时代，数据如潮水般涌来，如何从海量数据中挖掘价值，让机器“理解”世界，已成为一项颠覆性的技术革命。从图像识别、自然语言处理到自动驾驶、智能医疗，人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，重塑着产业格局，也深刻改变着人类的生活方式。这场由数据驱动的智能浪潮，其核心驱动力便是机器学习，而机器学习的强大工具与框架，正引领我们步入一个前所未有的智能新纪元。 本书并非聚焦于某个特定框架的使用指南，而是旨在为读者构建一个扎实的机器学习理论基础，并辅以精心设计的实践案例，让您能够深刻理解机器学习的本质，掌握解决实际问题的核心方法。我们将一起探索人工智能的核心奥秘，领略算法的魅力，并学会如何运用这些力量来创造更智能、更高效的未来。 第一部分：机器学习的基石——理解智能的底层逻辑 本部分我们将从最基础的概念入手，逐步深入，为您的机器学习之旅打下坚实的基础。 什么是机器学习？ 我们将首先阐释机器学习与传统编程的根本区别。传统编程需要人类明确告知机器“如何做”，而机器学习则让机器通过“学习”数据来发现规律，自行完成任务。 我们会深入探讨机器学习的几种主要范式：监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习：就像一位经验丰富的老师，通过带有“正确答案”（标签）的数据来指导机器进行学习。我们将介绍分类（如识别猫狗图片）和回归（如预测房价）等典型应用场景，并分析其背后的数学原理。 无监督学习：如同一个好奇的孩子，在没有明确指导的情况下，主动探索数据中的隐藏结构和模式。我们将讲解聚类（如用户分群）和降维（如特征压缩）等技术，帮助您理解如何从无标签数据中提取有价值的信息。 强化学习：模拟生物学习过程，让智能体在与环境的交互中，通过试错和奖励机制来学习最优策略。我们将介绍其基本概念，并展望其在游戏AI、机器人控制等领域的广阔前景。 数据——机器学习的血液 高质量的数据是训练优秀模型的前提。我们将深入探讨数据预处理的关键环节： 数据收集与清洗：如何有效地收集数据，并处理缺失值、异常值、重复值等问题，确保数据的准确性和完整性。 特征工程：如何将原始数据转化为模型能够理解和利用的特征。这包括特征选择（挑选最相关的特征）、特征提取（创建新特征）以及特征缩放（规范化数据尺度），它们对模型的性能有着至关重要的影响。 数据划分：理解训练集、验证集和测试集的作用，以及如何合理划分数据，避免模型过拟合或欠拟合，从而确保模型在未见过的数据上也能有良好的表现。 模型评估——衡量智能的标尺 模型训练完成后，如何客观地评估其性能？我们将详细介绍各种评估指标： 分类模型的评估：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值，我们将逐一剖析它们的含义和适用场景，让您能更全面地理解模型的分类能力。 回归模型的评估：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），我们将讲解如何利用这些指标来衡量模型预测的准确度。 模型泛化能力：理解过拟合和欠拟合的概念，以及如何通过交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，确保模型在实际应用中稳定可靠。 第二部分：经典机器学习算法剖析——构建智能的积木块 本部分将带领您深入理解一系列经典且强大的机器学习算法，它们是构建复杂智能系统的基石。 线性模型家族：从简到繁的回归与分类 线性回归：作为最基础的模型，我们将详细解释其原理，以及如何通过梯度下降等优化算法来求解最优参数，并介绍其在预测连续值场景的应用。 逻辑回归：虽然名字带有“回归”，但它实际上是一个强大的分类器。我们将深入理解其Sigmoid函数的工作原理，以及如何将其应用于二分类问题。 支持向量机（SVM）：一种强大且灵活的分类算法，我们将探讨其核技巧（Kernel Trick）的思想，如何将数据映射到高维空间以实现线性可分，并理解其在高维数据和复杂分类任务中的优势。 树模型与集成学习：强大的决策者与协作网络 决策树：一种直观易懂的模型，模拟人类的决策过程，我们将介绍其信息增益、基尼不纯度等划分标准，并分析其在解决分类和回归问题中的应用。 集成学习：将多个弱学习器组合成一个强学习器的强大技术。我们将深入讲解： Bagging（装袋法）：如随机森林（Random Forest），通过并行训练多个决策树并投票决定结果，有效降低过拟合风险，提高模型鲁棒性。 Boosting（提升法）：如AdaBoost和Gradient Boosting，通过串行训练模型，让后续模型关注前一模型出错的样本，逐步提升整体性能。我们将重点解析梯度提升树（Gradient Boosting Trees），以及其衍生出的如XGBoost、LightGBM等更高效的实现。 基于距离的算法：寻找相似性的力量 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：一种简单直观的非参数算法，根据样本之间的距离来判断其类别或预测其值，我们将分析其在分类和回归中的应用，以及距离度量方式的选择。 概率模型：理解不确定性与推理 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，在文本分类等领域表现出色，我们将解析其概率计算过程。 第三部分：深入洞察——理解模型的内部运作 本部分我们将进一步探讨模型训练、优化以及如何理解模型决策过程。 优化算法：让模型不断进步的驱动力 梯度下降：机器学习模型训练的核心过程，我们将详细解释其原理，包括批量梯度下降、随机梯度下降和Mini-batch梯度下降，以及学习率的设置对模型收敛速度和性能的影响。 更高级的优化器：介绍Adam、RMSprop等动量优化器，以及它们如何加速模型训练并更好地处理局部最小值。 正则化技术：防止模型“偷懒”或“死记硬背” L1和L2正则化：理解正则化项如何添加到损失函数中，以约束模型复杂度，防止过拟合。我们将详细解释它们的作用机制，以及如何影响模型参数。 Dropout：一种在神经网络中常用的正则化技术，在训练过程中随机“丢弃”一部分神经元，迫使网络学习更鲁棒的特征。 模型可解释性：理解“为什么” 为什么模型会做出这样的预测？我们将探讨一些模型可解释性的方法，例如特征重要性分析，帮助您理解模型的决策逻辑，建立对模型的信任。 第四部分：实践出真知——案例驱动的学习 理论知识的学习离不开实践的检验。本部分将通过一系列精心设计的实际应用案例，将前面学到的理论知识融会贯通。 案例一：情感分析——洞察文本背后的情绪 我们将利用文本数据，构建模型来判断一段文字表达的是积极、消极还是中立的情感。这涉及到文本的预处理、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等特征表示方法，以及将逻辑回归、朴素贝叶斯等分类器应用于文本分类任务。 案例二：房价预测——从数据中估算价值 我们将利用房屋的各种特征（如面积、位置、房龄等）来预测其售价。这将是一个典型的回归问题，我们会涉及特征工程、线性回归、岭回归（Ridge Regression）等模型，以及模型评估指标的实际应用。 案例三：图像分类——让机器“看懂”世界 我们将从一个入门级的图像分类任务开始，例如识别猫狗图片。虽然本书不直接深入深度学习的卷积神经网络，但我们将介绍图像数据的基本处理方式，以及如何利用一些浅层模型（如支持向量机）结合提取的特征来完成简单的图像分类任务，为后续深入学习打下基础。 案例四：客户分群——挖掘潜在价值 我们将利用客户的购买行为、浏览记录等数据，通过无监督学习的聚类算法（如K-Means）来将客户分成不同的群体，从而更好地理解客户需求，进行精准营销。 学习展望：人工智能的未来之路 本书的学习将为您打开一扇通往人工智能广阔世界的大门。通过掌握机器学习的核心理论和实践方法，您将能够： 理解当前人工智能技术的底层逻辑：不再被“黑箱”概念所困扰，而是能够深入理解各种智能算法的运作原理。 具备解决实际问题的能力：能够独立思考，运用合适的机器学习方法来分析数据，构建模型，解决现实世界中的各种挑战。 为更高级的学习打下坚实基础：为进一步深入学习深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域做好充分准备。 人工智能的浪潮已然来临，掌握机器学习技术，就是掌握未来的核心竞争力。希望本书能成为您在这场技术革命中的得力助手，陪伴您一同探索智能的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书真是一本令人眼前一亮的佳作！我本来对深度学习这个领域有些望而却步，总觉得概念太抽象，代码也太复杂，但这本书的叙述方式彻底改变了我的看法。作者的功力深厚，能够将那些原本晦涩难懂的数学原理，通过非常直观的例子和清晰的逻辑链条展现出来。尤其是在介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的部分，图文并茂，仿佛有一位耐心的导师在手把手地教你如何构建和理解这些复杂的模型结构。我记得最清楚的是它对激活函数特性的剖析，没有采用那种干巴巴的公式堆砌，而是深入浅出地讲解了它们在解决梯度消失和梯度爆炸问题中的作用，这让我对模型训练的底层机制有了更深刻的洞察。不仅仅是理论讲解得透彻，书中的代码示例也是精益求精，每一个模块的实现都经过了细致的打磨，可以直接用于实际项目中进行参考和二次开发。对于初学者来说，这种从宏观概念到微观实现的平滑过渡，极大地增强了学习的信心和连贯性，让人感觉到深度学习的大门其实并没有想象中那么难以跨越。这本书无疑为我打开了通往AI世界的一扇坚实可靠的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和逻辑组织也值得大书特书。在阅读技术书籍时，清晰的结构往往是能否坚持读完的关键。这本著作在章节过渡上处理得极其自然流畅，它构建了一个由浅入深的知识体系，避免了知识点的碎片化。每一章的开头都会用一个小小的场景引入当前要解决的核心问题，然后循序渐进地铺垫理论和代码，最后在章末进行一个简洁的总结和下一章的预告。这种叙事结构，让阅读过程充满了“目标感”。此外，书中大量的插图和流程图，对于理解复杂的网络结构（比如注意力机制或Transformer的基础模块）起到了不可替代的作用。我发现自己可以跳过一些冗余的文字描述，直接通过图示就能把握住核心的计算流程，这在快速消化复杂概念时效率极高。对于需要经常回顾特定算法细节的读者来说，这种结构化的设计使得查阅和定位信息变得异常方便，它更像一本可以长期置于案头、随时翻阅的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

我作为一个资深的软件工程师，在转向机器学习这条赛道时，最大的痛点是如何将理论知识快速转化为生产力。市面上很多书籍要么过于偏重数学推导，实战性不足，要么就是代码片段堆砌，缺乏对“为什么这么做”的解释。然而，这本读物却完美地找到了那个黄金平衡点。它对TensorFlow 2.x版本的新特性，特别是Eager Execution模式的整合和使用，做了非常详尽的介绍和对比分析。我特别欣赏它在处理大规模数据集和模型部署环节的实战策略。例如，书中详细阐述了如何利用tf.data API进行高效的数据管道构建，这对于提升训练速度至关重要，我们在实际工作中遇到的I/O瓶颈问题，通过书中的建议得到了显著改善。此外，对于模型保存、加载以及不同部署框架（如TensorFlow Serving）的集成路径，它也给出了清晰的蓝图。这本书与其说是一本教材，不如说是一份顶尖工程师的实战备忘录，它聚焦于如何高效、稳定地将AI模型落地，这一点对我来说价值连城。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到这本书之前，我对Keras的印象还停留在它作为TensorFlow高级封装层的印象上，认为它更多地适用于快速原型验证。但这本书对Keras的深度挖掘和创新应用，让我大开眼界。它不仅仅停留在Sequential模型的简单应用上，而是深入到了Keras Functional API和自定义Layer、自定义Loss函数的构建，这些高级技巧极大地拓宽了Keras的边界。我尤其关注了其中关于迁移学习的章节，作者并没有简单地复用预训练模型，而是详细演示了如何针对特定行业的细微差别，对预训练模型的顶层进行精细化的微调（Fine-tuning），并解释了每一步调整背后的启发式思考过程。这种对框架的“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让读者能够真正掌握工具的精髓，而不是仅仅成为API的调用者。通过跟随书中的案例，我成功地将一个原本需要大量时间去调试的CV任务，用一种更加模块化、更易于维护的方式重新架构，这极大地提升了我的开发效率和代码的可读性。

评分☆☆☆☆☆

我必须赞扬作者在内容更新速度上所展现的专业态度。深度学习领域日新月异，旧有的最佳实践很快就会被新的范式取代。这本书明显是在紧跟社区的最新进展进行编撰。书中对TensorFlow 2.x版本中引入的对即时执行模式（Eager Execution）的优化策略，以及如何更好地利用GPU和TPU资源进行并行计算的探讨，都体现了作者对前沿动态的敏锐捕捉。它没有停留在几年前的旧有框架或过时的技术点上，而是致力于提供当前最主流、最有效率的解决方案。这种与时俱进的内容，让这本书不仅适合初学者入门，更适合那些希望将现有知识体系升级换代的资深从业者。阅读它就像是站在了技术栈的最前沿进行学习，确保了我们所掌握的知识和技能不会很快贬值。这本书所承载的，是对深度学习工程实践的最高标准承诺。