简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[日] 山下隆义，杉山将 著

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 图解
• 教程
• 技术
• 人工智能
• 算法
• 书籍
• 包邮
• 入门

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 人民邮电

ISBN：9787115480248

商品编码：28032732108

出版时间：2015-04-01

YL19747  9787115480248 9787115388025

图解深度学习

山下隆义 (作者) 张弥 (译者) 

定价  59元

系列书名图灵程序设计丛书

书 号9787115480248

定 价59.00 元

页 数216

印刷方式四色

开 本大32开

本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在内的深度学习工具的安装和使用方法。

前言    阅读

第1章 绪论    阅读

第2章 神经网络    阅读

第3章 卷积神经网络    

第4章 受限玻尔兹曼机    

第5章 自编码器    

第6章 提高泛化能力的方法    

第7章 深度学习工具    

第8章 深度学习的现在和未来    

参考文献    

图解机器学习

《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。

第I部分　绪　论 
第1章　什么是机器学习 
1．1　学习的种类 
1．2　机器学习任务的例子 
1．3　机器学习的方法 
第2章　学习模型 
2．1　线性模型 
2．2　核模型 
2．3　层级模型 
第II部分　有监督回归 
第3章　小二乘学习法 
3．1　小二乘学习法 
3．2　小二乘解的性质 
3．3　大规模数据的学习算法 
第4章带有约束条件的小二乘法 
4．1　部分空间约束的小二乘学习法 
4．2　ｌ2 约束的小二乘学习法 
4．3　模型选择 
第5章　稀疏学习 
5．1　ｌ1 约束的小二乘学习法 
5．2　ｌ1 约束的小二乘学习的求解方法 
5．3　通过稀疏学习进行特征选择 
5．4　ｌp约束的小二乘学习法 
5．5　ｌ1+ｌ2 约束的小二乘学习法 
第6章　鲁棒学习 
6．1　ｌ1 损失小化学习 
6．2　Huber损失小化学习 
6．3　图基损失小化学习 
6．4　ｌ1 约束的Huber损失小化学习 
第III部分　有监督分类 
第7章　基于小二乘法的分类 
7．1　小二乘分类 
7．2　0/1 损失和间隔 
7．3　多类别的情形 
第8章　支持向量机分类 
8．1　间隔大化分类 
8．2　支持向量机分类器的求解方法 
8．3　稀疏性 
8．4　使用核映射的非线性模型 
8．5　使用Hinge损失小化学习来解释 
8．6　使用Ramp损失的鲁棒学习 
第9章　集成分类 
9．1　剪枝分类 
9．2　Bagging学习法 
9．3　Boosting 学习法 
第10章　概率分类法 
10．1　Logistic回归 
10．2　小二乘概率分类 
第11 章序列数据的分类 
11．1　序列数据的模型化 
11．2　条件随机场模型的学习 
11．3　利用条件随机场模型对标签序列进行预测 
第IV部分　监督学习 
第12章　异常检测 
12．1　局部异常因子 
12．2　支持向量机异常检测 
12．3　基于密度比的异常检测 
第13章　监督降维 
13．1　线性降维的原理 
13．2　主成分分析 
13．3　局部保持投影 
13．4　核函数主成分分析 
13．5　拉普拉斯特征映射 
第14章　聚类 
14．1　K均值聚类 
14．2　核K均值聚类 
14．3　谱聚类 
14．4　调整参数的自动选取 
第V部分　新兴机器学习算法 
第15章　在线学习 
15．1　被动攻击学习 
15．2　适应正则化学习 
第16章　半监督学习 
16．1　灵活应用输入数据的流形构造 
16．2　拉普拉斯正则化小二乘学习的求解方法 
16．3　拉普拉斯正则化的解释 
第17章　监督降维 
17．1　与分类问题相对应的判别分析 
17．2　充分降维 
第18章　迁移学习 
18．1　协变量移位下的迁移学习 
18．2　类别平衡变化下的迁移学习 
第19章　多任务学习 
19．1　使用小二乘回归的多任务学习 
19．2　使用小二乘概率分类器的多任务学习 
19．3　多次维输出函数的学习 
第VI部分　结 语 
第20章　总结与展望 
参考文献 

探索智能世界的基石：深度学习与机器学习的核心概念解析 本书籍并非直接销售“包邮 图解深度学习+图解机器学习 2本 深度学习方法教程书籍”这一特定商品，而是旨在为广大求知者，特别是对人工智能（AI）和数据科学充满好奇的初学者、爱好者以及希望系统性梳理知识体系的从业者，提供一套深入浅出、体系完整的学习指南。我们将聚焦于深度学习与机器学习这两大核心技术领域，从最基础的原理出发，逐步深入到核心算法、实际应用及未来发展趋势，力求让读者在清晰易懂的框架下，构建起扎实的理论根基和实践能力。 第一部分：机器学习——智能的基石 在深入探讨深度学习之前，我们必须先理解其母学科——机器学习。本部分将带领读者走进机器学习的广阔天地，揭示机器如何通过数据“学习”并做出决策。 1. 机器学习的定义与范畴： 我们将首先阐释机器学习的本质，即让计算机在没有被明确编程的情况下，通过从数据中学习规律和模式来实现特定任务。随后，我们会介绍机器学习的几大主要类型： 监督学习 (Supervised Learning)： 这是机器学习中最常见的一类。我们将详细讲解其核心思想——利用带有标签的训练数据（即输入-输出对）来训练模型，使其能够预测未知数据的输出。我们会深入探讨其两大分支： 分类 (Classification)： 目标是将数据分到预定义的类别中，例如邮件是否为垃圾邮件，图像中的物体是什么。我们会介绍诸如逻辑回归 (Logistic Regression)、支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)、K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 等经典分类算法，并解释它们的原理、优缺点及适用场景。 回归 (Regression)： 目标是预测一个连续的数值，例如房屋价格、股票走势。我们将介绍线性回归 (Linear Regression)、多项式回归 (Polynomial Regression) 等基本回归模型，并讲解如何评估回归模型的性能。 无监督学习 (Unsupervised Learning)： 在这类学习中，我们提供给模型的是没有标签的数据，模型需要自己去发现数据中的结构、模式和关系。我们将重点介绍： 聚类 (Clustering)： 将相似的数据点分组，例如用户分群、市场细分。我们会详细讲解 K-Means 聚类算法，并提及层次聚类等其他方法。 降维 (Dimensionality Reduction)： 减少数据的特征数量，同时尽可能保留重要信息，以简化模型、提高效率或可视化。主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 将是本部分的重点。 关联规则学习 (Association Rule Learning)： 发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了面包的人也倾向于购买牛奶”。 强化学习 (Reinforcement Learning)： 这是一个非常有趣且极具潜力的领域，模型通过与环境互动，根据奖励或惩罚来学习最优策略。我们将介绍其基本概念，如智能体 (Agent)、环境 (Environment)、状态 (State)、动作 (Action) 和奖励 (Reward)，并提及一些基础的强化学习算法，如 Q-learning。 2. 核心概念与算法详解： 在介绍了机器学习的宏观分类后，我们将深入到具体的概念和算法。 特征工程 (Feature Engineering)： 这是决定模型性能的关键一步。我们将解释如何从原始数据中提取、选择和转换特征，使其更适合模型学习。这包括特征选择、特征提取、特征变换（如归一化、标准化）等技术。 模型评估与选择： 如何知道一个模型好不好？我们将详细介绍各种评估指标，如准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1-score、AUC-ROC 曲线等，并解释如何通过交叉验证 (Cross-Validation) 来获得更鲁棒的模型评估结果。 过拟合 (Overfitting) 与欠拟合 (Underfitting)： 这是机器学习中常见的挑战。我们将深入分析其成因，并介绍多种防止过拟合的策略，如正则化 (Regularization)、早停法 (Early Stopping)、数据增强 (Data Augmentation) 等；同时讲解如何处理欠拟合。 常用算法的深度解析： 除了前面提及的算法，我们还会挑选一些极具代表性的算法进行详细讲解，如： 决策树 (Decision Trees)： 直观易懂，易于解释，是理解很多复杂模型的基础。 随机森林 (Random Forests)： 集成学习的经典代表，通过构建多棵决策树来提高预测精度和鲁棒性。 梯度提升树 (Gradient Boosting Trees)，如 XGBoost, LightGBM： 目前在结构化数据预测任务中表现卓越的算法，我们将深入剖析其原理和调参技巧。 3. 机器学习的应用场景： 我们将通过大量实际案例，展示机器学习在各个领域的广泛应用，例如： 推荐系统： Netflix、Amazon 等平台如何利用机器学习为用户推荐内容。 图像识别： 人脸识别、物体检测等。 自然语言处理 (NLP)： 文本分类、情感分析、机器翻译等。 金融风控： 欺诈检测、信用评分等。 医疗诊断： 辅助诊断、药物研发等。 第二部分：深度学习——神经网络的革命 深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了令人瞩目的成就，其核心在于引入了深度神经网络，能够自动从原始数据中学习复杂的、多层次的特征表示。本部分将带领读者走进深度学习的奇妙世界。 1. 神经网络的基础： 我们将从最基本的神经网络单元——感知机 (Perceptron) 开始，介绍神经元的工作原理，以及如何通过激活函数 (Activation Function) 来引入非线性。随后，我们将构建多层感知机 (Multi-Layer Perceptron, MLP)，并解释其如何通过隐藏层 (Hidden Layers) 来学习更抽象的特征。 2. 核心深度学习模型详解： 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs)： 这是深度学习在图像处理领域取得巨大成功的关键。我们将详细介绍 CNN 的核心组件： 卷积层 (Convolutional Layer)： 如何通过卷积核 (Kernel) 提取图像的空间特征。 池化层 (Pooling Layer)： 如何减少特征图的尺寸，增强模型的鲁棒性。 全连接层 (Fully Connected Layer)： 如何将提取的特征用于最终的分类或回归任务。 我们会以经典的 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等模型为例，讲解其发展历程和创新之处。 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs)： 专为处理序列数据而设计，例如文本、时间序列。我们将深入理解： RNN 的基本结构： 如何通过循环连接处理序列的依赖关系。 长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 和门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)： 如何解决标准 RNN 的梯度消失/爆炸问题，有效捕捉长期依赖。 RNN 在自然语言处理（如机器翻译、文本生成）和时间序列预测中的应用。 Transformer 模型： 近年来在 NLP 领域引起革命性变革的模型。我们将重点解析其核心机制： 自注意力机制 (Self-Attention Mechanism)： 如何让模型在处理序列时，关注序列中任意两个位置之间的关系，克服了 RNN 的顺序限制。 多头注意力 (Multi-Head Attention)： 如何并行地从不同的表示子空间学习信息。 位置编码 (Positional Encoding)： 如何为序列中的元素注入位置信息。 Transformer 在大型语言模型 (LLMs) 中的重要作用，以及 BERT、GPT 系列等模型的简介。 3. 深度学习的训练与优化： 反向传播算法 (Backpropagation)： 这是训练神经网络的核心算法，我们将详细解释其数学原理和计算过程。 优化器 (Optimizers)： 除了最基本的梯度下降 (Gradient Descent)，我们将介绍更先进的优化器，如 Adam, RMSprop 等，并分析它们的优劣。 批量归一化 (Batch Normalization)： 一种重要的技术，用于加速训练、提高模型的泛化能力。 迁移学习 (Transfer Learning) 与微调 (Fine-tuning)： 如何利用预训练模型来加速和提升在特定任务上的性能，这在实际应用中至关重要。 4. 深度学习的进阶主题与前沿探索： 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)： 学习如何生成逼真的数据，例如图像、文本。我们将介绍 GAN 的基本原理和一些变种。 自编码器 (Autoencoders)： 用于降维、特征学习和异常检测。 图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs)： 专门处理图结构数据的模型，在社交网络分析、分子结构预测等领域有广泛应用。 可解释性 AI (Explainable AI, XAI)： 随着 AI 的发展，理解模型决策过程的需求日益增长，我们将探讨可解释性的重要性及相关方法。 5. 深度学习的实际部署与挑战： 我们将简要讨论深度学习模型在实际部署中可能遇到的问题，如模型压缩、硬件加速、实时性要求等，并展望未来的发展方向，如更高效的模型、更强的泛化能力、更广泛的应用领域等。 学习目标： 通过本指南的学习，读者将能够： 清晰理解机器学习和深度学习的基本概念、核心算法和工作原理。 掌握常见的机器学习和深度学习模型的构建、训练和评估方法。 了解如何运用这些技术解决实际问题，并识别不同算法的适用场景。 对当前人工智能领域的热点技术和未来发展趋势有初步的认识。 为进一步深入学习和研究打下坚实的理论基础。 我们相信，通过系统而深入的学习，任何对智能世界充满好奇的探索者，都能掌握驾驭机器学习与深度学习这两大神器，开启属于自己的智能创新之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计实在太棒了！我拿到手的时候就感觉很有分量，打开之后更是惊喜连连。首先，它的纸张质量非常好，摸起来厚实光滑，而且印刷清晰，没有一点模糊或者串色的情况，这一点对于一本需要大量图示的书来说至关重要。我最喜欢的是它对于每一个概念的图解，真的就像作者在旁边手把手教你一样。很多时候，文字描述再详细，也不如一个直观的图示来得明白。比如在讲到神经网络的层级结构时，它用了一个非常形象的比喻，再搭配上色彩鲜明的示意图，我一下子就抓住了核心思想。而且，图示的大小和位置都恰到好处，既不会显得拥挤，也不会占用太多页面。我经常会一边看文字，一边对照着图来理解，感觉学习效率比以往看纯文字的书籍高了不止一个档次。甚至有些我认为很抽象的概念，通过这些图解，都变得生动有趣起来。而且，这本书的章节安排也很合理，循序渐进，从最基础的原理到复杂的模型，都讲解得非常到位。它不是那种把所有知识点一股脑堆砌过来的书，而是有条理地引导读者一步步深入。我感觉自己真的学到了东西，而不是仅仅翻过了一遍。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得机器学习和深度学习这两个领域，如果只是看一些枯燥的理论，很容易让人产生畏难情绪，但这本书完全打破了我的这种顾虑。它的语言风格非常平易近人，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能很快地跟上作者的思路。我特别欣赏它在解释一些关键算法时，会用一些生活中的例子来类比，比如在讲到决策树的时候，它用选择餐厅的场景来比喻，一下子就让我明白了“分裂”和“剪枝”的意义。这种方式不仅增加了阅读的趣味性，也让抽象的算法原理变得更加具体和易于理解。而且，这本书的案例分析也非常精彩，它不仅仅是简单地罗列算法，还会深入分析这些算法在实际应用中的表现，以及它们各自的优缺点。我通过阅读这些案例，学到了很多关于如何根据实际问题选择合适算法的经验。有时候，我甚至会觉得作者在写这本书的时候，就像一个经验丰富的老友，在毫无保留地分享自己的知识和心得。这本书让我觉得学习这些前沿技术，并没有想象中那么困难，反而充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识体系构建得非常完整，而且逻辑性很强。它从最基础的机器学习概念入手，比如监督学习、无监督学习，然后逐步深入到更复杂的模型，比如支持向量机、神经网络，再到深度学习的各种架构，比如卷积神经网络、循环神经网络等等。每个章节之间都有很好的衔接，感觉就像在搭建一座知识的大厦，一层一层地往上加。我特别喜欢它在介绍每一个模型时，都会先讲清楚它的前身是什么，解决了哪些问题，然后再介绍它的改进和创新之处。这种“追根溯源”的方式，让我对技术的演进有了更清晰的认识，也更容易理解为什么会有这些新的模型出现。而且，这本书在讲解过程中，还会穿插一些行业内的最新发展动态和研究方向，这让我感觉自己学的知识是与时俱进的，而不是停留在过去的某个时期。通过这本书，我不仅学习了技术本身，还对整个领域的发展趋势有了更宏观的把握，感觉受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域充满好奇心的读者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍深度学习和机器学习的书籍。这本书的出现，无疑满足了我的这一需求。它给我的最大感受是，作者是一位真正懂技术，并且非常善于沟通的人。他能够将非常抽象和复杂的概念，用一种非常清晰、直观、甚至带点艺术感的方式呈现出来。我经常在阅读的时候，会不自觉地被书中流畅的语言和巧妙的类比所吸引。它不像一些技术书籍那样，读起来像是在啃硬骨头，反而像是在听一位智者娓娓道来。我印象特别深刻的是，在讲解损失函数和优化算法时，作者用了一个非常生动的比喻，让我一下子就理解了它们的作用和关系。而且，这本书的篇幅虽然不少，但每一页都充满了信息量，没有一句废话。我感觉自己每次翻开它，都能有所收获，都能在已有的知识基础上，获得新的启发。这本书为我打开了一个全新的学习世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它对理论的深入讲解和实践指导的完美结合。它不像有些书那样，要么只讲理论，让读者无从下手；要么只讲代码，让读者知其然不知其所以然。这本书在这方面做得非常出色。它在介绍每一个算法或模型时，都会先详细地阐述其背后的数学原理和逻辑推理，确保读者对“为什么”有透彻的理解。然后，它会进一步解释这个算法是如何实现的，以及在实际应用中需要注意哪些细节。我尤其喜欢它在介绍一些经典深度学习模型时，会给出清晰的结构图和伪代码，这样我就能清楚地看到模型的各个组成部分是如何协同工作的。虽然我还没有全部实践其中的代码，但光看这些讲解，就已经让我对模型的内部机制有了更深的认识。而且，这本书还会提供一些学习建议，比如如何进行实验，如何评估模型效果等等，这些都非常有价值。感觉这本书不仅仅是一本书，更像是一个完整的学习路径图，指引着我如何从理论走到实践，最终掌握这些技术。