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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111595137

商品编码：28072432925

YL19829   9787111595137 9787111593737

机器学习算法

本书采用理论与实践相结合的方式，在简明扼要地阐明机器学习原理的基础上，通过大量实例介绍了不同场景下机器学习算法在scikit-learn中的实现及应用。书中有大量的代码示例及图例，便于读者理解和学习并实际上手操作。另一方面，书中还有很多的延伸阅读指导，方便读者系统性地了解机器学习领域的现有技术及其发展状况。 

译者序
前言 
作者简介 
审校人员简介 
1章　机器学习简介1
1.1　经典机器和自适应机器简介1
1.2　机器学习的分类2
1.2.1　监督学习3
1.2.2　无监督学习5
1.2.3　强化学习7
1.3　越机器学习——深度学习和仿生自适应系统8
1.4　机器学习和大数据9
延伸阅读10
本章小结10
2章　机器学习的重要元素11
2.1　数据格式11
2.2　可学习性13
2.2.1　欠拟合和过拟合15
2.2.2　误差度量16
2.2.3　PAC学习18

2.3　统计学习方法19
2.3.1　大后验概率学习20
2.3.2　大似然学习20
2.4　信息论的要素24
参考文献26
本章小结26
3章　特征选择与特征工程28
3.1　scikit-learn练习数据集28
3.2　创建训练集和测试集29
3.3　管理分类数据30
3.4　管理缺失特征33
3.5　数据缩放和归一化33
3.6　特征选择和过滤35
3.7　主成分分析37
3.7.1　非负矩阵分解42
3.7.2　稀疏PCA42
3.7.3　核PCA43
3.8　原子提取和字典学习45
参考文献47
本章小结47
4章　线性回归48
4.1　线性模型48
4.2　一个二维的例子48
4.3　基于scikit-learn的线性回归和更高维50
4.4　Ridge、Lasso和ElasticNet53
4.5　随机采样一致的鲁棒回归57
4.6　多项式回归58
4.7　保序回归60
参考文献62
本章小结62
5章　逻辑回归64
5.1　线性分类64
5.2　逻辑回归65
5.3　实现和优化67
5.4　随机梯度下降算法69
5.5　通过网格搜索找到优参数71
5.6　评估分类的指标73
5.7　ROC曲线77
本章小结79
6章　朴素贝叶斯81
6.1　贝叶斯定理81
6.2　朴素贝叶斯分类器82
6.3　scikit-learn中的朴素贝叶斯83
6.3.1　伯努利朴素贝叶斯83
6.3.2　多项式朴素贝叶斯85
6.3.3　高斯朴素贝叶斯86
参考文献89
本章小结89
7章　支持向量机90
7.1　线性支持向量机90
7.2　scikit-learn实现93
7.2.1　线性分类94
7.2.2　基于内核的分类95
7.2.3　非线性例子97
7.3　受控支持向量机101
7.4　支持向量回归103
参考文献104
本章小结104
8章　决策树和集成学习105
8.1　二元决策树105
8.1.1　二元决策106
8.1.2　不纯度的衡量107
8.1.3　特征重要度109
8.2　基于scikit-learn的决策树分类109
8.3　集成学习113
8.3.1　随机森林114
8.3.2　AdaBoost116
8.3.3　梯度树提升118
8.3.4　投票分类器120
参考文献122
本章小结122
9章　聚类基础124
9.1　聚类简介124
9.1.1　k均值聚类125
9.1.2　DBSCAN136
9.1.3　光谱聚类138
9.2　基于实证的评价方法139
9.2.1　同质性140
9.2.2　完整性140
9.2.3　修正兰德指数141
参考文献142
本章小结142
10章　层次聚类143
10.1　分层策略143
10.2　凝聚聚类143
10.2.1　树形图145
10.2.2　scikit-learn中的凝聚聚类147
10.2.3　连接限制149
参考文献151
本章小结152
11章　推荐系统简介153
11.1　朴素的基于用户的系统153
11.2　基于内容的系统156
11.3　无模式（或基于内存的）协同过滤158
11.4　基于模型的协同过滤160
11.4.1　奇异值分解策略161
11.4.2　交替小二乘法策略163
11.4.3　用Apache Spark MLlib实现交替小二乘法策略164
参考文献167
本章小结167
12章　自然语言处理简介169
12.1　NLTK和内置语料库169
12.2　词袋策略171
12.2.1　标记172
12.2.2　停止词的删除174
12.2.3　词干提取175
12.2.4　向量化176
12.3　基于路透社语料库的文本分类器例子180
参考文献182
本章小结182
13章　自然语言处理中的主题建模与情感分析183
13.1　主题建模183
13.1.1　潜在语义分析183
13.1.2　概率潜在语义分析188
13.1.3　潜在狄利克雷分配193
13.2　情感分析198
参考文献202
本章小结202
14章　深度学习和TensorFlow简介203
14.1　深度学习简介203
14.1.1　人工神经网络203
14.1.2　深层结构206
14.2　TensorFlow简介208
14.2.1　计算梯度210
14.2.2　逻辑回归212
14.2.3　用多层感知器进行分类215
14.2.4　图像卷积218
14.3　Keras内部速览220
参考文献225
本章小结225
15章　构建机器学习框架226
15.1　机器学习框架226
15.1.1　数据收集227
15.1.2　归一化227
15.1.3　降维227
15.1.4　数据扩充228
15.1.5　数据转换228
15.1.6　建模、网格搜索和交叉验证229
15.1.7　可视化229
15.2　用于机器学习框架的scikit-learn工具229
15.2.1　管道229
15.2.2　特征联合232
参考文献233
本章小结233 

基于深度学习的自然语言处理

本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识，如何将机器学习方法应用在自然语言处理中，以及词向量表示（而不是符号表示）的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构，包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后，讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。

前言
致谢
第1章引言
1.1自然语言处理的挑战
1.2神经网络和深度学习
1.3自然语言处理中的深度学习
1.4本书的覆盖面和组织结构
1.5本书未覆盖的内容
1.6术语
1.7数学符号
注释
第一部分有监督分类与前馈神经网络
第2章学习基础与线性模型
2.1有监督学习和参数化函数
2.2训练集、测试集和验证集
2.3线性模型
2.3.1二分类
2.3.2对数线性二分类
2.3.3多分类
2.4表示
2.5独热和稠密向量表示
2.6对数线性多分类
2.7训练和最优化
2.7.1损失函数
2.7.2正则化
2.8基于梯度的最优化
2.8.1随机梯度下降
2.8.2实例
2.8.3其他训练方法
第3章从线性模型到多层感知器
3.1线性模型的局限性：异或问题
3.2非线性输入转换
3.3核方法
3.4可训练的映射函数
第4章前馈神经网络
4.1一个关于大脑的比喻
4.2数学表示
4.3表达能力
4.4常见的非线性函数
4.5损失函数
4.6正则化与丢弃法
4.7相似和距离层
4.8嵌入层
第5章神经网络训练
5.1计算图的抽象概念
5.1.1前向计算
5.1.2反向计算（导数、反向传播）
5.1.3软件
5.1.4实现流程
5.1.5网络构成
5.2实践经验
5.2.1优化算法的选择
5.2.2初始化
5.2.3重启与集成
5.2.4梯度消失与梯度爆炸
5.2.5饱和神经元与死神经元
5.2.6随机打乱
5.2.7学习率
5.2.8minibatch
第二部分处理自然语言数据
第6章文本特征构造
6.1NLP分类问题中的拓扑结构
6.2NLP问题中的特征
6.2.1直接可观测特征
6.2.2可推断的语言学特征
6.2.3核心特征与组合特征
6.2.4n元组特征
6.2.5分布特征
第7章NLP特征的案例分析
7.1文本分类：语言识别
7.2文本分类：主题分类
7.3文本分类：作者归属
7.4上下文中的单词：词性标注
7.5上下文中的单词：命名实体识别
7.6上下文中单词的语言特征：介词词义消歧
7.7上下文中单词的关系：弧分解分析
第8章从文本特征到输入
8.1编码分类特征
8.1.1独热编码
8.1.2稠密编码（特征嵌入）
8.1.3稠密向量与独热表示
8.2组合稠密向量
8.2.1基于窗口的特征
8.2.2可变特征数目：连续词袋
8.3独热和稠密向量间的关系
8.4杂项
8.4.1距离与位置特征
8.4.2补齐、未登录词和词丢弃
8.4.3特征组合
8.4.4向量共享
8.4.5维度
8.4.6嵌入的词表
8.4.7网络的输出
8.5例子：词性标注
8.6例子：弧分解分析
第9章语言模型
9.1语言模型任务
9.2语言模型评估：困惑度
9.3语言模型的传统方法
9.3.1延伸阅读
9.3.2传统语言模型的限制
9.4神经语言模型
9.5使用语言模型进行生成
9.6副产品：词的表示
第10章预训练的词表示
10.1随机初始化
10.2有监督的特定任务的预训练
10.3无监督的预训练
10.4词嵌入算法
10.4.1分布式假设和词表示
10.4.2从神经语言模型到分布式表示
10.4.3词语联系
10.4.4其他算法
10.5上下文的选择
10.5.1窗口方法
10.5.2句子、段落或文档
10.5.3句法窗口
10.5.4多语种
10.5.5基于字符级别和子词的表示
10.6处理多字单元和字变形
10.7分布式方法的限制
第11章使用词嵌入
11.1词向量的获取
11.2词的相似度
11.3词聚类
11.4寻找相似词
11.5同中选异
11.6短文档相似度
11.7词的类比
11.8改装和映射
11.9实用性和陷阱
第12章案例分析:一种用于句子意义推理的前馈结构
12.1自然语言推理与 SNLI数据集
12.2文本相似网络
第三部分特殊的结构
第13章n元语法探测器：卷积神经网络
13.1基础卷积池化
13.1.1文本上的一维卷积
13.1.2向量池化
13.1.3变体
13.2其他选择：特征哈希
13.3层次化卷积
第14章循环神经网络：序列和栈建模
14.1RNN抽象描述
14.2RNN的训练
14.3RNN常见使用模式
14.3.1接收器
14.3.2编码器
14.3.3传感器
14.4双向RNN
14.5堆叠RNN
14.6用于表示栈的RNN
14.7文献阅读的注意事项
第15章实际的循环神经网络结构
15.1作为RNN的CBOW
15.2简单RNN
15.3门结构
15.3.1长短期记忆网络
15.3.2门限循环单元
15.4其他变体
15.5应用到RNN的丢弃机制
第16章通过循环网络建模
16.1接收器
16.1.1情感分类器
16.1.2主谓一致语法检查
16.2作为特征提取器的RNN
16.2.1词性标注
16.2.2RNN�睠NN文本分类
16.2.3弧分解依存句法分析
第17章条件生成
17.1RNN生成器
17.2条件生成（编码器解码器）
17.2.1序列到序列模型
17.2.2应用
17.2.3其他条件上下文
17.3无监督的句子相似性
17.4结合注意力机制的条件生成
17.4.1计算复杂性
17.4.2可解释性
17.5自然语言处理中基于注意力机制的模型
17.5.1机器翻译
17.5.2形态屈折
17.5.3句法分析
第四部分其他主题
第18章用递归神经网络对树建模
18.1形式化定义
18.2扩展和变体
18.3递归神经网络的训练
18.4一种简单的替代——线性化树
18.5前景
第19章结构化输出预测
19.1基于搜索的结构化预测
19.1.1基于线性模型的结构化预测
19.1.2非线性结构化预测
19.1.3概率目标函数（CRF）
19.1.4近似搜索
19.1.5重排序
19.1.6参考阅读
19.2贪心结构化预测
19.3条件生成与结构化输出预测
19.4实例
19.4.1基于搜索的结构化预测：一阶依存句法分析
19.4.2基于Neural�睠RF的命名实体识别
19.4.3基于柱搜索的NER�睠RF近似
第20章级联、多任务与半监督学习
20.1模型级联
20.2多任务学习
20.2.1多任务设置下的训练
20.2.2选择性共享
20.2.3作为多任务学习的词嵌入预训练
20.2.4条件生成中的多任务学习
20.2.5作为正则的多任务学习
20.2.6注意事项
20.3半监督学习
20.4实例
20.4.1眼动预测与句子压缩
20.4.2弧标注与句法分析
20.4.3介词词义消歧与介词翻译预测
20.4.4条件生成：多语言机器翻译、句法分析以及图像描述生成
20.5前景
第21章结论
21.1我们学到了什么
21.2未来的挑战
参考文献

探索人工智能的奥秘：从基础理论到前沿应用 人工智能，一个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车的决策系统，再到医疗诊断的辅助工具，人工智能的应用场景不断拓展，深刻地改变着世界的运行方式。想要理解这个强大的技术，并从中发掘无限可能，就需要深入其核心。本书并非一本简单的操作手册，而是旨在为您构建一个坚实的人工智能知识体系，带领您穿越理论的殿堂，抵达前沿应用的疆域。 第一部分：机器学习算法的基石——理解智能的根源 机器学习，作为人工智能最核心的驱动力之一，赋予了机器从数据中学习和做出预测的能力。这一部分将为您系统地梳理机器学习的经典算法，让您不仅知其然，更知其所以然。 监督学习的魅力：从分类到回归的智慧 线性回归与逻辑回归： 我们将从最基础的线性模型开始，理解如何通过直线来拟合数据点，并进一步学习逻辑回归如何将这种思想应用于分类问题。您将掌握预测数值型变量（如房价）和二元分类问题（如邮件是否为垃圾邮件）的核心原理。 支持向量机（SVM）： 探索SVM的强大之处，理解如何找到最优的决策边界来区分不同类别的数据。我们将深入探讨核函数的概念，了解如何处理非线性可分的数据，为复杂分类任务打下基础。 决策树与随机森林： 学习如何构建直观易懂的决策树，通过一系列规则来做出预测。在此基础上，我们将介绍随机森林，一种集成学习方法，通过组合多棵决策树来提高模型的鲁棒性和准确性，有效防止过拟合。 K近邻（KNN）： 理解基于“物以类聚，人以群分”思想的KNN算法，学习如何根据样本点与其最近的K个邻居的类别来确定其所属类别，简单而有效。 朴素贝叶斯： 探索概率论在机器学习中的应用，学习朴素贝叶斯如何基于贝叶斯定理来预测类别，尤其在文本分类等领域表现出色。 无监督学习的探索：发现数据背后的隐藏模式 K-Means聚类： 学习如何将数据点分组，将相似的数据点归为同一簇，从而发现数据中的潜在结构。我们将探讨K值选择的策略以及算法的优缺点。 主成分分析（PCA）： 理解降维技术的重要性，学习PCA如何通过寻找数据方差最大的方向来减少特征数量，同时保留大部分信息，有助于可视化和提高后续算法的效率。 关联规则学习（如Apriori）： 探索如何发现数据集中项之间的有趣关系，例如在购物篮分析中找出哪些商品经常被同时购买，为商业决策提供洞察。 强化学习的互动：让机器学会自主决策 马尔可夫决策过程（MDP）： 介绍强化学习的基本框架，理解智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、动作（action）和奖励（reward）的概念。 Q-Learning和SARSA： 学习基本的强化学习算法，理解智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化累积奖励。 深度强化学习初探： 简要介绍如何将深度学习与强化学习结合，以处理更复杂的、高维度的状态空间，为更高级的学习奠定基础。 模型评估与优化：确保智能的可靠性 交叉验证： 学习如何科学地评估模型的泛化能力，避免对训练数据产生过度依赖。 过拟合与欠拟合： 深入理解这两个模型训练中的常见问题，并掌握正则化、增加数据量等多种解决方法。 超参数调优： 学习如何选择合适的超参数来最大化模型的性能，包括网格搜索、随机搜索等常用技术。 第二部分：深度学习的革命——驱动人工智能的强大引擎 深度学习，作为机器学习的一个分支，以其强大的特征学习能力，彻底革新了人工智能的面貌。这一部分将带您走进深度学习的迷人世界。 神经网络的构造：模拟人脑的智能 感知机与多层感知机（MLP）： 从最基本的神经元模型开始，逐步构建能够学习复杂非线性关系的MLP。 激活函数： 理解Sigmoid、ReLU等激活函数的作用，它们如何引入非线性，使神经网络能够学习更复杂的模式。 反向传播算法： 深入理解神经网络的核心训练机制，学习如何计算梯度并更新权重，使网络能够“学习”。 卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器 卷积层、池化层、全连接层： 学习CNN的关键组成部分，理解它们如何有效地提取图像中的空间特征，识别模式。 经典CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）： 介绍历史上重要的CNN模型，理解它们在图像分类、物体检测等领域的突破性贡献。 CNN在计算机视觉中的应用： 探索CNN在图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等实际场景中的强大能力。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：处理序列数据的王者 RNN的原理： 理解RNN如何处理时间序列数据，通过循环连接来捕捉序列中的依赖关系。 梯度消失与梯度爆炸问题： 深入分析RNN在处理长序列时遇到的挑战，以及LSTM和GRU如何通过引入门控机制来解决这些问题。 RNN/LSTM在自然语言处理和时间序列分析中的应用： 探索其在文本生成、机器翻译、情感分析、股票预测等领域的广泛应用。 Transformer模型：自然语言处理的范式转移 自注意力机制（Self-Attention）： 理解Transformer的核心创新——自注意力机制，它如何使模型能够并行处理序列，并捕捉任意两个位置之间的依赖关系。 Encoder-Decoder架构： 学习Transformer的整体结构，以及它如何应用于序列到序列的任务。 预训练模型（如BERT、GPT系列）： 探讨大型预训练模型如何通过海量数据进行预训练，然后在下游任务中进行微调，极大地提升了自然语言处理的性能。 生成对抗网络（GAN）：创造全新数据的引擎 生成器与判别器： 理解GAN的核心思想，即通过生成器和判别器的对抗学习来生成逼真度极高的数据。 GAN在图像生成、风格迁移等方面的应用： 探索GAN在图像创作、艺术设计、数据增强等领域的颠覆性潜力。 深度学习框架介绍： 简要介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，帮助您快速上手实践。 第三部分：人工智能的前沿探索——对话、语音与未来的无限可能 在掌握了机器学习和深度学习的基础之后，我们将目光投向人工智能最激动人心的前沿领域，尤其是与人类自然交互息息相关的语音识别。 自然语言处理（NLP）的深度解析：让机器理解人类语言 词向量与文本表示： 学习如何将文本转化为计算机可以理解的数字表示，包括Word2Vec、GloVe等。 序列标注任务： 探索命名实体识别（NER）、词性标注（POS）等任务，理解如何让机器识别文本中的关键信息。 文本分类与情感分析： 学习如何对文本进行分类（如新闻分类）和判断文本的情感倾向。 机器翻译： 深入理解基于深度学习的机器翻译模型，从统计机器翻译到神经机器翻译的演进。 问答系统与对话生成： 探索如何构建能够理解问题并给出答案的系统，以及能够进行流畅对话的AI。 语音识别技术（ASR）：倾听世界的奥秘 声学模型： 理解声学模型如何将音频信号映射到音素或发音单元，这是语音识别的第一步。 语言模型： 学习语言模型如何根据词语出现的概率来预测最有可能的词序列，提高识别的准确性。 声学特征提取： 介绍MFCC、谱图等常用的音频特征提取方法。 基于深度学习的ASR： 重点介绍DNN-HMM、CTC、Attention-based ASR等现代深度学习语音识别模型，以及它们如何带来识别精度的巨大飞跃。 语音识别的应用场景： 探讨语音助手（如Siri、Alexa）、语音输入法、语音会议转写、智能客服等广泛应用。 语音合成（TTS）： 简要介绍如何将文本转化为逼真的语音，实现人机交互的另一重要环节。 人工智能的伦理与未来： AI的责任与偏见： 探讨AI发展中可能出现的伦理问题，如数据偏见、隐私泄露、算法不公平等，以及如何应对。 AI的未来发展趋势： 展望AI在通用人工智能（AGI）、可解释AI（XAI）、AI for Science等领域的前景。 本书不仅会提供详实的理论讲解，还会穿插经典算法的伪代码和关键思路，并引导您思考如何在实际问题中应用这些技术。通过本书的学习，您将能够： 建立扎实的人工智能理论基础： 深刻理解机器学习和深度学习的核心概念和算法。 掌握解决实际问题的能力： 能够运用所学知识分析和解决图像、文本、语音等领域的AI问题。 洞察人工智能的未来趋势： 紧跟AI发展的步伐，把握技术变革带来的机遇。 无论您是计算机科学的学生、数据科学家、软件工程师，还是对人工智能充满好奇的探索者，本书都将是您开启人工智能之旅的理想伙伴。让我们一起，拨开人工智能的迷雾，迎接一个更加智能化的未来。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对语音识别技术一直充满了神秘感，总觉得离自己很遥远。但是，当我翻开这本书后，这种感觉瞬间消失了。作者用一种非常通俗易懂的方式，把语音识别背后的原理一点点揭示出来。从声音信号的处理，到声学模型、语言模型的构建，再到端到端的深度学习方法，每一个环节都讲得非常清晰。书中的一些例子，比如如何识别不同口音的普通话，如何进行语音合成，都让我觉得非常有趣，也让我对这项技术有了更深的认识。感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一次有趣的探索之旅，让我对人工智能的魅力有了全新的体验。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能够系统地了解机器学习算法，并且能够将其应用于实际项目中。这本书在这方面做得非常出色。它不仅详细介绍了各种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等等，还深入浅出地讲解了深度学习在自然语言处理领域的应用。特别是Transformer模型及其在各种NLP任务中的应用，讲解得非常到位。书中的代码示例也是一大亮点，涵盖了多种编程语言和框架，方便读者根据自己的喜好进行学习和实践。我感觉这本书不仅能够帮助我打下坚实的机器学习理论基础，还能够让我掌握前沿的NLP技术。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对人工智能领域充满好奇，但又担心技术门槛太高的读者，我选择这本书纯粹是抱着试一试的心态。没想到，它给了我一个巨大的惊喜！整本书的语言风格非常平易近人，一点也不像那种枯燥的技术手册。作者仿佛是站在我旁边，耐心而又细致地给我讲解每一个概念。我特别喜欢它循序渐进的讲解方式，从“什么是机器学习”到“各种算法的原理和优缺点”，再到“如何将深度学习应用于自然语言处理”，逻辑线索非常清晰，一点也不会让人感到迷茫。书中的代码示例也非常实用，可以直接复制运行，这对于我这种想动手实践的人来说，简直是福音。我感觉这本书不仅教会了我知识，更重要的是培养了我学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐这套书的，说是市面上难得的将机器学习算法和深度学习NLP结合得如此好的教材。抱着试试看的心态入手，果然没让我失望。它不像有些书那样只讲算法，也不像有些书那样只讲应用，而是巧妙地将两者结合，从理论到实践，给出了一个非常完整的学习路径。特别是关于自然语言处理的部分，从最基础的分词、词向量，到复杂的RNN、LSTM、Transformer模型，都讲得非常透彻，而且配有详细的解释和图示，让复杂的模型不再是“黑盒子”。我感觉这本书不仅适合初学者，也适合有一定基础，想要深入理解NLP的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真的觉得买得太值了！首先，包装就很有心，书角一点都没有磕碰，拿在手里沉甸甸的，感觉品质就很棒。我之前在网上搜了很多关于机器学习和深度学习的书，但总是觉得不够系统，或者讲得太理论化，很难上手。这套书的内容真的让我眼前一亮。它不仅仅是理论的堆砌，而是从最基础的概念讲起，一步步深入，而且有很多图示和例子，让那些复杂的公式和算法一下子就变得清晰明了。我尤其喜欢它在讲到一些经典算法的时候，会穿插一些实际的应用场景，比如在图像识别、推荐系统方面的应用，这让我感觉学习到的知识是有用的，能够和现实世界联系起来。