簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[日] 山下隆義，杉山將 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 圖解
• 教程
• 技術
• 人工智能
• 算法
• 書籍
• 包郵
• 入門

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115480248

商品編碼：28032732108

齣版時間：2015-04-01

YL19747  9787115480248 9787115388025

圖解深度學習

山下隆義 (作者) 張彌 (譯者) 

定價  59元

係列書名圖靈程序設計叢書

書 號9787115480248

定 價59.00 元

頁 數216

印刷方式四色

開 本大32開

本書從深度學習的發展曆程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層麵介紹瞭深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識彆等領域的應用案例。內容涉及神經網絡、捲積神經網絡、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹瞭包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在內的深度學習工具的安裝和使用方法。

前言    閱讀

第1章 緒論    閱讀

第2章 神經網絡    閱讀

第3章 捲積神經網絡    

第4章 受限玻爾茲曼機    

第5章 自編碼器    

第6章 提高泛化能力的方法    

第7章 深度學習工具    

第8章 深度學習的現在和未來    

參考文獻    

圖解機器學習

《圖解機器學習》用豐富的圖示，從ZUI小二乘法齣發，對基於ZUI小二乘法實現的各種機器學習算法進行瞭詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹瞭機器學習領域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分彆介紹瞭各種有監督的迴歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹瞭各種監督學習算法；第Ⅴ部分介紹瞭機器學習領域中的新興算法。書中大部分算法都有相應的MATLAB程序源代碼，可以用來進行簡單的測試。

第I部分　緒　論 
第1章　什麼是機器學習 
1．1　學習的種類 
1．2　機器學習任務的例子 
1．3　機器學習的方法 
第2章　學習模型 
2．1　綫性模型 
2．2　核模型 
2．3　層級模型 
第II部分　有監督迴歸 
第3章　小二乘學習法 
3．1　小二乘學習法 
3．2　小二乘解的性質 
3．3　大規模數據的學習算法 
第4章帶有約束條件的小二乘法 
4．1　部分空間約束的小二乘學習法 
4．2　ｌ2 約束的小二乘學習法 
4．3　模型選擇 
第5章　稀疏學習 
5．1　ｌ1 約束的小二乘學習法 
5．2　ｌ1 約束的小二乘學習的求解方法 
5．3　通過稀疏學習進行特徵選擇 
5．4　ｌp約束的小二乘學習法 
5．5　ｌ1+ｌ2 約束的小二乘學習法 
第6章　魯棒學習 
6．1　ｌ1 損失小化學習 
6．2　Huber損失小化學習 
6．3　圖基損失小化學習 
6．4　ｌ1 約束的Huber損失小化學習 
第III部分　有監督分類 
第7章　基於小二乘法的分類 
7．1　小二乘分類 
7．2　0/1 損失和間隔 
7．3　多類彆的情形 
第8章　支持嚮量機分類 
8．1　間隔大化分類 
8．2　支持嚮量機分類器的求解方法 
8．3　稀疏性 
8．4　使用核映射的非綫性模型 
8．5　使用Hinge損失小化學習來解釋 
8．6　使用Ramp損失的魯棒學習 
第9章　集成分類 
9．1　剪枝分類 
9．2　Bagging學習法 
9．3　Boosting 學習法 
第10章　概率分類法 
10．1　Logistic迴歸 
10．2　小二乘概率分類 
第11 章序列數據的分類 
11．1　序列數據的模型化 
11．2　條件隨機場模型的學習 
11．3　利用條件隨機場模型對標簽序列進行預測 
第IV部分　監督學習 
第12章　異常檢測 
12．1　局部異常因子 
12．2　支持嚮量機異常檢測 
12．3　基於密度比的異常檢測 
第13章　監督降維 
13．1　綫性降維的原理 
13．2　主成分分析 
13．3　局部保持投影 
13．4　核函數主成分分析 
13．5　拉普拉斯特徵映射 
第14章　聚類 
14．1　K均值聚類 
14．2　核K均值聚類 
14．3　譜聚類 
14．4　調整參數的自動選取 
第V部分　新興機器學習算法 
第15章　在綫學習 
15．1　被動攻擊學習 
15．2　適應正則化學習 
第16章　半監督學習 
16．1　靈活應用輸入數據的流形構造 
16．2　拉普拉斯正則化小二乘學習的求解方法 
16．3　拉普拉斯正則化的解釋 
第17章　監督降維 
17．1　與分類問題相對應的判彆分析 
17．2　充分降維 
第18章　遷移學習 
18．1　協變量移位下的遷移學習 
18．2　類彆平衡變化下的遷移學習 
第19章　多任務學習 
19．1　使用小二乘迴歸的多任務學習 
19．2　使用小二乘概率分類器的多任務學習 
19．3　多次維輸齣函數的學習 
第VI部分　結 語 
第20章　總結與展望 
參考文獻 

探索智能世界的基石：深度學習與機器學習的核心概念解析 本書籍並非直接銷售“包郵 圖解深度學習+圖解機器學習 2本 深度學習方法教程書籍”這一特定商品，而是旨在為廣大求知者，特彆是對人工智能（AI）和數據科學充滿好奇的初學者、愛好者以及希望係統性梳理知識體係的從業者，提供一套深入淺齣、體係完整的學習指南。我們將聚焦於深度學習與機器學習這兩大核心技術領域，從最基礎的原理齣發，逐步深入到核心算法、實際應用及未來發展趨勢，力求讓讀者在清晰易懂的框架下，構建起紮實的理論根基和實踐能力。 第一部分：機器學習——智能的基石 在深入探討深度學習之前，我們必須先理解其母學科——機器學習。本部分將帶領讀者走進機器學習的廣闊天地，揭示機器如何通過數據“學習”並做齣決策。 1. 機器學習的定義與範疇： 我們將首先闡釋機器學習的本質，即讓計算機在沒有被明確編程的情況下，通過從數據中學習規律和模式來實現特定任務。隨後，我們會介紹機器學習的幾大主要類型： 監督學習 (Supervised Learning)： 這是機器學習中最常見的一類。我們將詳細講解其核心思想——利用帶有標簽的訓練數據（即輸入-輸齣對）來訓練模型，使其能夠預測未知數據的輸齣。我們會深入探討其兩大分支： 分類 (Classification)： 目標是將數據分到預定義的類彆中，例如郵件是否為垃圾郵件，圖像中的物體是什麼。我們會介紹諸如邏輯迴歸 (Logistic Regression)、支持嚮量機 (Support Vector Machine, SVM)、K近鄰算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 等經典分類算法，並解釋它們的原理、優缺點及適用場景。 迴歸 (Regression)： 目標是預測一個連續的數值，例如房屋價格、股票走勢。我們將介紹綫性迴歸 (Linear Regression)、多項式迴歸 (Polynomial Regression) 等基本迴歸模型，並講解如何評估迴歸模型的性能。 無監督學習 (Unsupervised Learning)： 在這類學習中，我們提供給模型的是沒有標簽的數據，模型需要自己去發現數據中的結構、模式和關係。我們將重點介紹： 聚類 (Clustering)： 將相似的數據點分組，例如用戶分群、市場細分。我們會詳細講解 K-Means 聚類算法，並提及層次聚類等其他方法。 降維 (Dimensionality Reduction)： 減少數據的特徵數量，同時盡可能保留重要信息，以簡化模型、提高效率或可視化。主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 將是本部分的重點。 關聯規則學習 (Association Rule Learning)： 發現數據項之間的有趣關係，例如“購買瞭麵包的人也傾嚮於購買牛奶”。 強化學習 (Reinforcement Learning)： 這是一個非常有趣且極具潛力的領域，模型通過與環境互動，根據奬勵或懲罰來學習最優策略。我們將介紹其基本概念，如智能體 (Agent)、環境 (Environment)、狀態 (State)、動作 (Action) 和奬勵 (Reward)，並提及一些基礎的強化學習算法，如 Q-learning。 2. 核心概念與算法詳解： 在介紹瞭機器學習的宏觀分類後，我們將深入到具體的概念和算法。 特徵工程 (Feature Engineering)： 這是決定模型性能的關鍵一步。我們將解釋如何從原始數據中提取、選擇和轉換特徵，使其更適閤模型學習。這包括特徵選擇、特徵提取、特徵變換（如歸一化、標準化）等技術。 模型評估與選擇： 如何知道一個模型好不好？我們將詳細介紹各種評估指標，如準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1-score、AUC-ROC 麯綫等，並解釋如何通過交叉驗證 (Cross-Validation) 來獲得更魯棒的模型評估結果。 過擬閤 (Overfitting) 與欠擬閤 (Underfitting)： 這是機器學習中常見的挑戰。我們將深入分析其成因，並介紹多種防止過擬閤的策略，如正則化 (Regularization)、早停法 (Early Stopping)、數據增強 (Data Augmentation) 等；同時講解如何處理欠擬閤。 常用算法的深度解析： 除瞭前麵提及的算法，我們還會挑選一些極具代錶性的算法進行詳細講解，如： 決策樹 (Decision Trees)： 直觀易懂，易於解釋，是理解很多復雜模型的基礎。 隨機森林 (Random Forests)： 集成學習的經典代錶，通過構建多棵決策樹來提高預測精度和魯棒性。 梯度提升樹 (Gradient Boosting Trees)，如 XGBoost, LightGBM： 目前在結構化數據預測任務中錶現卓越的算法，我們將深入剖析其原理和調參技巧。 3. 機器學習的應用場景： 我們將通過大量實際案例，展示機器學習在各個領域的廣泛應用，例如： 推薦係統： Netflix、Amazon 等平颱如何利用機器學習為用戶推薦內容。 圖像識彆： 人臉識彆、物體檢測等。 自然語言處理 (NLP)： 文本分類、情感分析、機器翻譯等。 金融風控： 欺詐檢測、信用評分等。 醫療診斷： 輔助診斷、藥物研發等。 第二部分：深度學習——神經網絡的革命 深度學習作為機器學習的一個重要分支，近年來取得瞭令人矚目的成就，其核心在於引入瞭深度神經網絡，能夠自動從原始數據中學習復雜的、多層次的特徵錶示。本部分將帶領讀者走進深度學習的奇妙世界。 1. 神經網絡的基礎： 我們將從最基本的神經網絡單元——感知機 (Perceptron) 開始，介紹神經元的工作原理，以及如何通過激活函數 (Activation Function) 來引入非綫性。隨後，我們將構建多層感知機 (Multi-Layer Perceptron, MLP)，並解釋其如何通過隱藏層 (Hidden Layers) 來學習更抽象的特徵。 2. 核心深度學習模型詳解： 捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNNs)： 這是深度學習在圖像處理領域取得巨大成功的關鍵。我們將詳細介紹 CNN 的核心組件： 捲積層 (Convolutional Layer)： 如何通過捲積核 (Kernel) 提取圖像的空間特徵。 池化層 (Pooling Layer)： 如何減少特徵圖的尺寸，增強模型的魯棒性。 全連接層 (Fully Connected Layer)： 如何將提取的特徵用於最終的分類或迴歸任務。 我們會以經典的 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等模型為例，講解其發展曆程和創新之處。 循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks, RNNs)： 專為處理序列數據而設計，例如文本、時間序列。我們將深入理解： RNN 的基本結構： 如何通過循環連接處理序列的依賴關係。 長短期記憶網絡 (Long Short-Term Memory, LSTM) 和門控循環單元 (Gated Recurrent Unit, GRU)： 如何解決標準 RNN 的梯度消失/爆炸問題，有效捕捉長期依賴。 RNN 在自然語言處理（如機器翻譯、文本生成）和時間序列預測中的應用。 Transformer 模型： 近年來在 NLP 領域引起革命性變革的模型。我們將重點解析其核心機製： 自注意力機製 (Self-Attention Mechanism)： 如何讓模型在處理序列時，關注序列中任意兩個位置之間的關係，剋服瞭 RNN 的順序限製。 多頭注意力 (Multi-Head Attention)： 如何並行地從不同的錶示子空間學習信息。 位置編碼 (Positional Encoding)： 如何為序列中的元素注入位置信息。 Transformer 在大型語言模型 (LLMs) 中的重要作用，以及 BERT、GPT 係列等模型的簡介。 3. 深度學習的訓練與優化： 反嚮傳播算法 (Backpropagation)： 這是訓練神經網絡的核心算法，我們將詳細解釋其數學原理和計算過程。 優化器 (Optimizers)： 除瞭最基本的梯度下降 (Gradient Descent)，我們將介紹更先進的優化器，如 Adam, RMSprop 等，並分析它們的優劣。 批量歸一化 (Batch Normalization)： 一種重要的技術，用於加速訓練、提高模型的泛化能力。 遷移學習 (Transfer Learning) 與微調 (Fine-tuning)： 如何利用預訓練模型來加速和提升在特定任務上的性能，這在實際應用中至關重要。 4. 深度學習的進階主題與前沿探索： 生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks, GANs)： 學習如何生成逼真的數據，例如圖像、文本。我們將介紹 GAN 的基本原理和一些變種。 自編碼器 (Autoencoders)： 用於降維、特徵學習和異常檢測。 圖神經網絡 (Graph Neural Networks, GNNs)： 專門處理圖結構數據的模型，在社交網絡分析、分子結構預測等領域有廣泛應用。 可解釋性 AI (Explainable AI, XAI)： 隨著 AI 的發展，理解模型決策過程的需求日益增長，我們將探討可解釋性的重要性及相關方法。 5. 深度學習的實際部署與挑戰： 我們將簡要討論深度學習模型在實際部署中可能遇到的問題，如模型壓縮、硬件加速、實時性要求等，並展望未來的發展方嚮，如更高效的模型、更強的泛化能力、更廣泛的應用領域等。 學習目標： 通過本指南的學習，讀者將能夠： 清晰理解機器學習和深度學習的基本概念、核心算法和工作原理。 掌握常見的機器學習和深度學習模型的構建、訓練和評估方法。 瞭解如何運用這些技術解決實際問題，並識彆不同算法的適用場景。 對當前人工智能領域的熱點技術和未來發展趨勢有初步的認識。 為進一步深入學習和研究打下堅實的理論基礎。 我們相信，通過係統而深入的學習，任何對智能世界充滿好奇的探索者，都能掌握駕馭機器學習與深度學習這兩大神器，開啓屬於自己的智能創新之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計實在太棒瞭！我拿到手的時候就感覺很有分量，打開之後更是驚喜連連。首先，它的紙張質量非常好，摸起來厚實光滑，而且印刷清晰，沒有一點模糊或者串色的情況，這一點對於一本需要大量圖示的書來說至關重要。我最喜歡的是它對於每一個概念的圖解，真的就像作者在旁邊手把手教你一樣。很多時候，文字描述再詳細，也不如一個直觀的圖示來得明白。比如在講到神經網絡的層級結構時，它用瞭一個非常形象的比喻，再搭配上色彩鮮明的示意圖，我一下子就抓住瞭核心思想。而且，圖示的大小和位置都恰到好處，既不會顯得擁擠，也不會占用太多頁麵。我經常會一邊看文字，一邊對照著圖來理解，感覺學習效率比以往看純文字的書籍高瞭不止一個檔次。甚至有些我認為很抽象的概念，通過這些圖解，都變得生動有趣起來。而且，這本書的章節安排也很閤理，循序漸進，從最基礎的原理到復雜的模型，都講解得非常到位。它不是那種把所有知識點一股腦堆砌過來的書，而是有條理地引導讀者一步步深入。我感覺自己真的學到瞭東西，而不是僅僅翻過瞭一遍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的知識體係構建得非常完整，而且邏輯性很強。它從最基礎的機器學習概念入手，比如監督學習、無監督學習，然後逐步深入到更復雜的模型，比如支持嚮量機、神經網絡，再到深度學習的各種架構，比如捲積神經網絡、循環神經網絡等等。每個章節之間都有很好的銜接，感覺就像在搭建一座知識的大廈，一層一層地往上加。我特彆喜歡它在介紹每一個模型時，都會先講清楚它的前身是什麼，解決瞭哪些問題，然後再介紹它的改進和創新之處。這種“追根溯源”的方式，讓我對技術的演進有瞭更清晰的認識，也更容易理解為什麼會有這些新的模型齣現。而且，這本書在講解過程中，還會穿插一些行業內的最新發展動態和研究方嚮，這讓我感覺自己學的知識是與時俱進的，而不是停留在過去的某個時期。通過這本書，我不僅學習瞭技術本身，還對整個領域的發展趨勢有瞭更宏觀的把握，感覺受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得機器學習和深度學習這兩個領域，如果隻是看一些枯燥的理論，很容易讓人産生畏難情緒，但這本書完全打破瞭我的這種顧慮。它的語言風格非常平易近人，沒有太多晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能很快地跟上作者的思路。我特彆欣賞它在解釋一些關鍵算法時，會用一些生活中的例子來類比，比如在講到決策樹的時候，它用選擇餐廳的場景來比喻，一下子就讓我明白瞭“分裂”和“剪枝”的意義。這種方式不僅增加瞭閱讀的趣味性，也讓抽象的算法原理變得更加具體和易於理解。而且，這本書的案例分析也非常精彩，它不僅僅是簡單地羅列算法，還會深入分析這些算法在實際應用中的錶現，以及它們各自的優缺點。我通過閱讀這些案例，學到瞭很多關於如何根據實際問題選擇閤適算法的經驗。有時候，我甚至會覺得作者在寫這本書的時候，就像一個經驗豐富的老友，在毫無保留地分享自己的知識和心得。這本書讓我覺得學習這些前沿技術，並沒有想象中那麼睏難，反而充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它對理論的深入講解和實踐指導的完美結閤。它不像有些書那樣，要麼隻講理論，讓讀者無從下手；要麼隻講代碼，讓讀者知其然不知其所以然。這本書在這方麵做得非常齣色。它在介紹每一個算法或模型時，都會先詳細地闡述其背後的數學原理和邏輯推理，確保讀者對“為什麼”有透徹的理解。然後，它會進一步解釋這個算法是如何實現的，以及在實際應用中需要注意哪些細節。我尤其喜歡它在介紹一些經典深度學習模型時，會給齣清晰的結構圖和僞代碼，這樣我就能清楚地看到模型的各個組成部分是如何協同工作的。雖然我還沒有全部實踐其中的代碼，但光看這些講解，就已經讓我對模型的內部機製有瞭更深的認識。而且，這本書還會提供一些學習建議，比如如何進行實驗，如何評估模型效果等等，這些都非常有價值。感覺這本書不僅僅是一本書，更像是一個完整的學習路徑圖，指引著我如何從理論走到實踐，最終掌握這些技術。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿好奇心的讀者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹深度學習和機器學習的書籍。這本書的齣現，無疑滿足瞭我的這一需求。它給我的最大感受是，作者是一位真正懂技術，並且非常善於溝通的人。他能夠將非常抽象和復雜的概念，用一種非常清晰、直觀、甚至帶點藝術感的方式呈現齣來。我經常在閱讀的時候，會不自覺地被書中流暢的語言和巧妙的類比所吸引。它不像一些技術書籍那樣，讀起來像是在啃硬骨頭，反而像是在聽一位智者娓娓道來。我印象特彆深刻的是，在講解損失函數和優化算法時，作者用瞭一個非常生動的比喻，讓我一下子就理解瞭它們的作用和關係。而且，這本書的篇幅雖然不少，但每一頁都充滿瞭信息量，沒有一句廢話。我感覺自己每次翻開它，都能有所收獲，都能在已有的知識基礎上，獲得新的啓發。這本書為我打開瞭一個全新的學習世界。