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店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111595137

商品編碼：28072432925

YL19829   9787111595137 9787111593737

機器學習算法

本書采用理論與實踐相結閤的方式，在簡明扼要地闡明機器學習原理的基礎上，通過大量實例介紹瞭不同場景下機器學習算法在scikit-learn中的實現及應用。書中有大量的代碼示例及圖例，便於讀者理解和學習並實際上手操作。另一方麵，書中還有很多的延伸閱讀指導，方便讀者係統性地瞭解機器學習領域的現有技術及其發展狀況。 

譯者序
前言 
作者簡介 
審校人員簡介 
1章　機器學習簡介1
1.1　經典機器和自適應機器簡介1
1.2　機器學習的分類2
1.2.1　監督學習3
1.2.2　無監督學習5
1.2.3　強化學習7
1.3　越機器學習——深度學習和仿生自適應係統8
1.4　機器學習和大數據9
延伸閱讀10
本章小結10
2章　機器學習的重要元素11
2.1　數據格式11
2.2　可學習性13
2.2.1　欠擬閤和過擬閤15
2.2.2　誤差度量16
2.2.3　PAC學習18

2.3　統計學習方法19
2.3.1　大後驗概率學習20
2.3.2　大似然學習20
2.4　信息論的要素24
參考文獻26
本章小結26
3章　特徵選擇與特徵工程28
3.1　scikit-learn練習數據集28
3.2　創建訓練集和測試集29
3.3　管理分類數據30
3.4　管理缺失特徵33
3.5　數據縮放和歸一化33
3.6　特徵選擇和過濾35
3.7　主成分分析37
3.7.1　非負矩陣分解42
3.7.2　稀疏PCA42
3.7.3　核PCA43
3.8　原子提取和字典學習45
參考文獻47
本章小結47
4章　綫性迴歸48
4.1　綫性模型48
4.2　一個二維的例子48
4.3　基於scikit-learn的綫性迴歸和更高維50
4.4　Ridge、Lasso和ElasticNet53
4.5　隨機采樣一緻的魯棒迴歸57
4.6　多項式迴歸58
4.7　保序迴歸60
參考文獻62
本章小結62
5章　邏輯迴歸64
5.1　綫性分類64
5.2　邏輯迴歸65
5.3　實現和優化67
5.4　隨機梯度下降算法69
5.5　通過網格搜索找到優參數71
5.6　評估分類的指標73
5.7　ROC麯綫77
本章小結79
6章　樸素貝葉斯81
6.1　貝葉斯定理81
6.2　樸素貝葉斯分類器82
6.3　scikit-learn中的樸素貝葉斯83
6.3.1　伯努利樸素貝葉斯83
6.3.2　多項式樸素貝葉斯85
6.3.3　高斯樸素貝葉斯86
參考文獻89
本章小結89
7章　支持嚮量機90
7.1　綫性支持嚮量機90
7.2　scikit-learn實現93
7.2.1　綫性分類94
7.2.2　基於內核的分類95
7.2.3　非綫性例子97
7.3　受控支持嚮量機101
7.4　支持嚮量迴歸103
參考文獻104
本章小結104
8章　決策樹和集成學習105
8.1　二元決策樹105
8.1.1　二元決策106
8.1.2　不純度的衡量107
8.1.3　特徵重要度109
8.2　基於scikit-learn的決策樹分類109
8.3　集成學習113
8.3.1　隨機森林114
8.3.2　AdaBoost116
8.3.3　梯度樹提升118
8.3.4　投票分類器120
參考文獻122
本章小結122
9章　聚類基礎124
9.1　聚類簡介124
9.1.1　k均值聚類125
9.1.2　DBSCAN136
9.1.3　光譜聚類138
9.2　基於實證的評價方法139
9.2.1　同質性140
9.2.2　完整性140
9.2.3　修正蘭德指數141
參考文獻142
本章小結142
10章　層次聚類143
10.1　分層策略143
10.2　凝聚聚類143
10.2.1　樹形圖145
10.2.2　scikit-learn中的凝聚聚類147
10.2.3　連接限製149
參考文獻151
本章小結152
11章　推薦係統簡介153
11.1　樸素的基於用戶的係統153
11.2　基於內容的係統156
11.3　無模式（或基於內存的）協同過濾158
11.4　基於模型的協同過濾160
11.4.1　奇異值分解策略161
11.4.2　交替小二乘法策略163
11.4.3　用Apache Spark MLlib實現交替小二乘法策略164
參考文獻167
本章小結167
12章　自然語言處理簡介169
12.1　NLTK和內置語料庫169
12.2　詞袋策略171
12.2.1　標記172
12.2.2　停止詞的刪除174
12.2.3　詞乾提取175
12.2.4　嚮量化176
12.3　基於路透社語料庫的文本分類器例子180
參考文獻182
本章小結182
13章　自然語言處理中的主題建模與情感分析183
13.1　主題建模183
13.1.1　潛在語義分析183
13.1.2　概率潛在語義分析188
13.1.3　潛在狄利剋雷分配193
13.2　情感分析198
參考文獻202
本章小結202
14章　深度學習和TensorFlow簡介203
14.1　深度學習簡介203
14.1.1　人工神經網絡203
14.1.2　深層結構206
14.2　TensorFlow簡介208
14.2.1　計算梯度210
14.2.2　邏輯迴歸212
14.2.3　用多層感知器進行分類215
14.2.4　圖像捲積218
14.3　Keras內部速覽220
參考文獻225
本章小結225
15章　構建機器學習框架226
15.1　機器學習框架226
15.1.1　數據收集227
15.1.2　歸一化227
15.1.3　降維227
15.1.4　數據擴充228
15.1.5　數據轉換228
15.1.6　建模、網格搜索和交叉驗證229
15.1.7　可視化229
15.2　用於機器學習框架的scikit-learn工具229
15.2.1　管道229
15.2.2　特徵聯閤232
參考文獻233
本章小結233 

基於深度學習的自然語言處理

本書重點介紹瞭神經網絡模型在自然語言處理中的應用。首先介紹有監督的機器學習和前饋神經網絡的基本知識，如何將機器學習方法應用在自然語言處理中，以及詞嚮量錶示（而不是符號錶示）的應用。然後介紹更多專門的神經網絡結構，包括一維捲積神經網絡、循環神經網絡、條件生成模型和基於注意力的模型。後，討論樹形網絡、結構化預測以及多任務學習的前景。

前言
緻謝
第1章引言
1.1自然語言處理的挑戰
1.2神經網絡和深度學習
1.3自然語言處理中的深度學習
1.4本書的覆蓋麵和組織結構
1.5本書未覆蓋的內容
1.6術語
1.7數學符號
注釋
第一部分有監督分類與前饋神經網絡
第2章學習基礎與綫性模型
2.1有監督學習和參數化函數
2.2訓練集、測試集和驗證集
2.3綫性模型
2.3.1二分類
2.3.2對數綫性二分類
2.3.3多分類
2.4錶示
2.5獨熱和稠密嚮量錶示
2.6對數綫性多分類
2.7訓練和最優化
2.7.1損失函數
2.7.2正則化
2.8基於梯度的最優化
2.8.1隨機梯度下降
2.8.2實例
2.8.3其他訓練方法
第3章從綫性模型到多層感知器
3.1綫性模型的局限性：異或問題
3.2非綫性輸入轉換
3.3核方法
3.4可訓練的映射函數
第4章前饋神經網絡
4.1一個關於大腦的比喻
4.2數學錶示
4.3錶達能力
4.4常見的非綫性函數
4.5損失函數
4.6正則化與丟棄法
4.7相似和距離層
4.8嵌入層
第5章神經網絡訓練
5.1計算圖的抽象概念
5.1.1前嚮計算
5.1.2反嚮計算（導數、反嚮傳播）
5.1.3軟件
5.1.4實現流程
5.1.5網絡構成
5.2實踐經驗
5.2.1優化算法的選擇
5.2.2初始化
5.2.3重啓與集成
5.2.4梯度消失與梯度爆炸
5.2.5飽和神經元與死神經元
5.2.6隨機打亂
5.2.7學習率
5.2.8minibatch
第二部分處理自然語言數據
第6章文本特徵構造
6.1NLP分類問題中的拓撲結構
6.2NLP問題中的特徵
6.2.1直接可觀測特徵
6.2.2可推斷的語言學特徵
6.2.3核心特徵與組閤特徵
6.2.4n元組特徵
6.2.5分布特徵
第7章NLP特徵的案例分析
7.1文本分類：語言識彆
7.2文本分類：主題分類
7.3文本分類：作者歸屬
7.4上下文中的單詞：詞性標注
7.5上下文中的單詞：命名實體識彆
7.6上下文中單詞的語言特徵：介詞詞義消歧
7.7上下文中單詞的關係：弧分解分析
第8章從文本特徵到輸入
8.1編碼分類特徵
8.1.1獨熱編碼
8.1.2稠密編碼（特徵嵌入）
8.1.3稠密嚮量與獨熱錶示
8.2組閤稠密嚮量
8.2.1基於窗口的特徵
8.2.2可變特徵數目：連續詞袋
8.3獨熱和稠密嚮量間的關係
8.4雜項
8.4.1距離與位置特徵
8.4.2補齊、未登錄詞和詞丟棄
8.4.3特徵組閤
8.4.4嚮量共享
8.4.5維度
8.4.6嵌入的詞錶
8.4.7網絡的輸齣
8.5例子：詞性標注
8.6例子：弧分解分析
第9章語言模型
9.1語言模型任務
9.2語言模型評估：睏惑度
9.3語言模型的傳統方法
9.3.1延伸閱讀
9.3.2傳統語言模型的限製
9.4神經語言模型
9.5使用語言模型進行生成
9.6副産品：詞的錶示
第10章預訓練的詞錶示
10.1隨機初始化
10.2有監督的特定任務的預訓練
10.3無監督的預訓練
10.4詞嵌入算法
10.4.1分布式假設和詞錶示
10.4.2從神經語言模型到分布式錶示
10.4.3詞語聯係
10.4.4其他算法
10.5上下文的選擇
10.5.1窗口方法
10.5.2句子、段落或文檔
10.5.3句法窗口
10.5.4多語種
10.5.5基於字符級彆和子詞的錶示
10.6處理多字單元和字變形
10.7分布式方法的限製
第11章使用詞嵌入
11.1詞嚮量的獲取
11.2詞的相似度
11.3詞聚類
11.4尋找相似詞
11.5同中選異
11.6短文檔相似度
11.7詞的類比
11.8改裝和映射
11.9實用性和陷阱
第12章案例分析:一種用於句子意義推理的前饋結構
12.1自然語言推理與 SNLI數據集
12.2文本相似網絡
第三部分特殊的結構
第13章n元語法探測器：捲積神經網絡
13.1基礎捲積池化
13.1.1文本上的一維捲積
13.1.2嚮量池化
13.1.3變體
13.2其他選擇：特徵哈希
13.3層次化捲積
第14章循環神經網絡：序列和棧建模
14.1RNN抽象描述
14.2RNN的訓練
14.3RNN常見使用模式
14.3.1接收器
14.3.2編碼器
14.3.3傳感器
14.4雙嚮RNN
14.5堆疊RNN
14.6用於錶示棧的RNN
14.7文獻閱讀的注意事項
第15章實際的循環神經網絡結構
15.1作為RNN的CBOW
15.2簡單RNN
15.3門結構
15.3.1長短期記憶網絡
15.3.2門限循環單元
15.4其他變體
15.5應用到RNN的丟棄機製
第16章通過循環網絡建模
16.1接收器
16.1.1情感分類器
16.1.2主謂一緻語法檢查
16.2作為特徵提取器的RNN
16.2.1詞性標注
16.2.2RNN�睠NN文本分類
16.2.3弧分解依存句法分析
第17章條件生成
17.1RNN生成器
17.2條件生成（編碼器解碼器）
17.2.1序列到序列模型
17.2.2應用
17.2.3其他條件上下文
17.3無監督的句子相似性
17.4結閤注意力機製的條件生成
17.4.1計算復雜性
17.4.2可解釋性
17.5自然語言處理中基於注意力機製的模型
17.5.1機器翻譯
17.5.2形態屈摺
17.5.3句法分析
第四部分其他主題
第18章用遞歸神經網絡對樹建模
18.1形式化定義
18.2擴展和變體
18.3遞歸神經網絡的訓練
18.4一種簡單的替代——綫性化樹
18.5前景
第19章結構化輸齣預測
19.1基於搜索的結構化預測
19.1.1基於綫性模型的結構化預測
19.1.2非綫性結構化預測
19.1.3概率目標函數（CRF）
19.1.4近似搜索
19.1.5重排序
19.1.6參考閱讀
19.2貪心結構化預測
19.3條件生成與結構化輸齣預測
19.4實例
19.4.1基於搜索的結構化預測：一階依存句法分析
19.4.2基於Neural�睠RF的命名實體識彆
19.4.3基於柱搜索的NER�睠RF近似
第20章級聯、多任務與半監督學習
20.1模型級聯
20.2多任務學習
20.2.1多任務設置下的訓練
20.2.2選擇性共享
20.2.3作為多任務學習的詞嵌入預訓練
20.2.4條件生成中的多任務學習
20.2.5作為正則的多任務學習
20.2.6注意事項
20.3半監督學習
20.4實例
20.4.1眼動預測與句子壓縮
20.4.2弧標注與句法分析
20.4.3介詞詞義消歧與介詞翻譯預測
20.4.4條件生成：多語言機器翻譯、句法分析以及圖像描述生成
20.5前景
第21章結論
21.1我們學到瞭什麼
21.2未來的挑戰
參考文獻

探索人工智能的奧秘：從基礎理論到前沿應用 人工智能，一個曾經隻存在於科幻小說中的概念，如今正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從智能手機中的語音助手，到自動駕駛汽車的決策係統，再到醫療診斷的輔助工具，人工智能的應用場景不斷拓展，深刻地改變著世界的運行方式。想要理解這個強大的技術，並從中發掘無限可能，就需要深入其核心。本書並非一本簡單的操作手冊，而是旨在為您構建一個堅實的人工智能知識體係，帶領您穿越理論的殿堂，抵達前沿應用的疆域。 第一部分：機器學習算法的基石——理解智能的根源 機器學習，作為人工智能最核心的驅動力之一，賦予瞭機器從數據中學習和做齣預測的能力。這一部分將為您係統地梳理機器學習的經典算法，讓您不僅知其然，更知其所以然。 監督學習的魅力：從分類到迴歸的智慧 綫性迴歸與邏輯迴歸： 我們將從最基礎的綫性模型開始，理解如何通過直綫來擬閤數據點，並進一步學習邏輯迴歸如何將這種思想應用於分類問題。您將掌握預測數值型變量（如房價）和二元分類問題（如郵件是否為垃圾郵件）的核心原理。 支持嚮量機（SVM）： 探索SVM的強大之處，理解如何找到最優的決策邊界來區分不同類彆的數據。我們將深入探討核函數的概念，瞭解如何處理非綫性可分的數據，為復雜分類任務打下基礎。 決策樹與隨機森林： 學習如何構建直觀易懂的決策樹，通過一係列規則來做齣預測。在此基礎上，我們將介紹隨機森林，一種集成學習方法，通過組閤多棵決策樹來提高模型的魯棒性和準確性，有效防止過擬閤。 K近鄰（KNN）： 理解基於“物以類聚，人以群分”思想的KNN算法，學習如何根據樣本點與其最近的K個鄰居的類彆來確定其所屬類彆，簡單而有效。 樸素貝葉斯： 探索概率論在機器學習中的應用，學習樸素貝葉斯如何基於貝葉斯定理來預測類彆，尤其在文本分類等領域錶現齣色。 無監督學習的探索：發現數據背後的隱藏模式 K-Means聚類： 學習如何將數據點分組，將相似的數據點歸為同一簇，從而發現數據中的潛在結構。我們將探討K值選擇的策略以及算法的優缺點。 主成分分析（PCA）： 理解降維技術的重要性，學習PCA如何通過尋找數據方差最大的方嚮來減少特徵數量，同時保留大部分信息，有助於可視化和提高後續算法的效率。 關聯規則學習（如Apriori）： 探索如何發現數據集中項之間的有趣關係，例如在購物籃分析中找齣哪些商品經常被同時購買，為商業決策提供洞察。 強化學習的互動：讓機器學會自主決策 馬爾可夫決策過程（MDP）： 介紹強化學習的基本框架，理解智能體（agent）、環境（environment）、狀態（state）、動作（action）和奬勵（reward）的概念。 Q-Learning和SARSA： 學習基本的強化學習算法，理解智能體如何通過與環境的交互來學習最優策略，以最大化纍積奬勵。 深度強化學習初探： 簡要介紹如何將深度學習與強化學習結閤，以處理更復雜的、高維度的狀態空間，為更高級的學習奠定基礎。 模型評估與優化：確保智能的可靠性 交叉驗證： 學習如何科學地評估模型的泛化能力，避免對訓練數據産生過度依賴。 過擬閤與欠擬閤： 深入理解這兩個模型訓練中的常見問題，並掌握正則化、增加數據量等多種解決方法。 超參數調優： 學習如何選擇閤適的超參數來最大化模型的性能，包括網格搜索、隨機搜索等常用技術。 第二部分：深度學習的革命——驅動人工智能的強大引擎 深度學習，作為機器學習的一個分支，以其強大的特徵學習能力，徹底革新瞭人工智能的麵貌。這一部分將帶您走進深度學習的迷人世界。 神經網絡的構造：模擬人腦的智能 感知機與多層感知機（MLP）： 從最基本的神經元模型開始，逐步構建能夠學習復雜非綫性關係的MLP。 激活函數： 理解Sigmoid、ReLU等激活函數的作用，它們如何引入非綫性，使神經網絡能夠學習更復雜的模式。 反嚮傳播算法： 深入理解神經網絡的核心訓練機製，學習如何計算梯度並更新權重，使網絡能夠“學習”。 捲積神經網絡（CNN）：圖像識彆的利器 捲積層、池化層、全連接層： 學習CNN的關鍵組成部分，理解它們如何有效地提取圖像中的空間特徵，識彆模式。 經典CNN架構（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）： 介紹曆史上重要的CNN模型，理解它們在圖像分類、物體檢測等領域的突破性貢獻。 CNN在計算機視覺中的應用： 探索CNN在圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等實際場景中的強大能力。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）：處理序列數據的王者 RNN的原理： 理解RNN如何處理時間序列數據，通過循環連接來捕捉序列中的依賴關係。 梯度消失與梯度爆炸問題： 深入分析RNN在處理長序列時遇到的挑戰，以及LSTM和GRU如何通過引入門控機製來解決這些問題。 RNN/LSTM在自然語言處理和時間序列分析中的應用： 探索其在文本生成、機器翻譯、情感分析、股票預測等領域的廣泛應用。 Transformer模型：自然語言處理的範式轉移 自注意力機製（Self-Attention）： 理解Transformer的核心創新——自注意力機製，它如何使模型能夠並行處理序列，並捕捉任意兩個位置之間的依賴關係。 Encoder-Decoder架構： 學習Transformer的整體結構，以及它如何應用於序列到序列的任務。 預訓練模型（如BERT、GPT係列）： 探討大型預訓練模型如何通過海量數據進行預訓練，然後在下遊任務中進行微調，極大地提升瞭自然語言處理的性能。 生成對抗網絡（GAN）：創造全新數據的引擎 生成器與判彆器： 理解GAN的核心思想，即通過生成器和判彆器的對抗學習來生成逼真度極高的數據。 GAN在圖像生成、風格遷移等方麵的應用： 探索GAN在圖像創作、藝術設計、數據增強等領域的顛覆性潛力。 深度學習框架介紹： 簡要介紹TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架，幫助您快速上手實踐。 第三部分：人工智能的前沿探索——對話、語音與未來的無限可能 在掌握瞭機器學習和深度學習的基礎之後，我們將目光投嚮人工智能最激動人心的前沿領域，尤其是與人類自然交互息息相關的語音識彆。 自然語言處理（NLP）的深度解析：讓機器理解人類語言 詞嚮量與文本錶示： 學習如何將文本轉化為計算機可以理解的數字錶示，包括Word2Vec、GloVe等。 序列標注任務： 探索命名實體識彆（NER）、詞性標注（POS）等任務，理解如何讓機器識彆文本中的關鍵信息。 文本分類與情感分析： 學習如何對文本進行分類（如新聞分類）和判斷文本的情感傾嚮。 機器翻譯： 深入理解基於深度學習的機器翻譯模型，從統計機器翻譯到神經機器翻譯的演進。 問答係統與對話生成： 探索如何構建能夠理解問題並給齣答案的係統，以及能夠進行流暢對話的AI。 語音識彆技術（ASR）：傾聽世界的奧秘 聲學模型： 理解聲學模型如何將音頻信號映射到音素或發音單元，這是語音識彆的第一步。 語言模型： 學習語言模型如何根據詞語齣現的概率來預測最有可能的詞序列，提高識彆的準確性。 聲學特徵提取： 介紹MFCC、譜圖等常用的音頻特徵提取方法。 基於深度學習的ASR： 重點介紹DNN-HMM、CTC、Attention-based ASR等現代深度學習語音識彆模型，以及它們如何帶來識彆精度的巨大飛躍。 語音識彆的應用場景： 探討語音助手（如Siri、Alexa）、語音輸入法、語音會議轉寫、智能客服等廣泛應用。 語音閤成（TTS）： 簡要介紹如何將文本轉化為逼真的語音，實現人機交互的另一重要環節。 人工智能的倫理與未來： AI的責任與偏見： 探討AI發展中可能齣現的倫理問題，如數據偏見、隱私泄露、算法不公平等，以及如何應對。 AI的未來發展趨勢： 展望AI在通用人工智能（AGI）、可解釋AI（XAI）、AI for Science等領域的前景。 本書不僅會提供詳實的理論講解，還會穿插經典算法的僞代碼和關鍵思路，並引導您思考如何在實際問題中應用這些技術。通過本書的學習，您將能夠： 建立紮實的人工智能理論基礎： 深刻理解機器學習和深度學習的核心概念和算法。 掌握解決實際問題的能力： 能夠運用所學知識分析和解決圖像、文本、語音等領域的AI問題。 洞察人工智能的未來趨勢： 緊跟AI發展的步伐，把握技術變革帶來的機遇。 無論您是計算機科學的學生、數據科學傢、軟件工程師，還是對人工智能充滿好奇的探索者，本書都將是您開啓人工智能之旅的理想夥伴。讓我們一起，撥開人工智能的迷霧，迎接一個更加智能化的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真的覺得買得太值瞭！首先，包裝就很有心，書角一點都沒有磕碰，拿在手裏沉甸甸的，感覺品質就很棒。我之前在網上搜瞭很多關於機器學習和深度學習的書，但總是覺得不夠係統，或者講得太理論化，很難上手。這套書的內容真的讓我眼前一亮。它不僅僅是理論的堆砌，而是從最基礎的概念講起，一步步深入，而且有很多圖示和例子，讓那些復雜的公式和算法一下子就變得清晰明瞭。我尤其喜歡它在講到一些經典算法的時候，會穿插一些實際的應用場景，比如在圖像識彆、推薦係統方麵的應用，這讓我感覺學習到的知識是有用的，能夠和現實世界聯係起來。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能領域充滿好奇，但又擔心技術門檻太高的讀者，我選擇這本書純粹是抱著試一試的心態。沒想到，它給瞭我一個巨大的驚喜！整本書的語言風格非常平易近人，一點也不像那種枯燥的技術手冊。作者仿佛是站在我旁邊，耐心而又細緻地給我講解每一個概念。我特彆喜歡它循序漸進的講解方式，從“什麼是機器學習”到“各種算法的原理和優缺點”，再到“如何將深度學習應用於自然語言處理”，邏輯綫索非常清晰，一點也不會讓人感到迷茫。書中的代碼示例也非常實用，可以直接復製運行，這對於我這種想動手實踐的人來說，簡直是福音。我感覺這本書不僅教會瞭我知識，更重要的是培養瞭我學習的信心。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是希望能夠係統地瞭解機器學習算法，並且能夠將其應用於實際項目中。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅詳細介紹瞭各種經典的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林等等，還深入淺齣地講解瞭深度學習在自然語言處理領域的應用。特彆是Transformer模型及其在各種NLP任務中的應用，講解得非常到位。書中的代碼示例也是一大亮點，涵蓋瞭多種編程語言和框架，方便讀者根據自己的喜好進行學習和實踐。我感覺這本書不僅能夠幫助我打下堅實的機器學習理論基礎，還能夠讓我掌握前沿的NLP技術。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對語音識彆技術一直充滿瞭神秘感，總覺得離自己很遙遠。但是，當我翻開這本書後，這種感覺瞬間消失瞭。作者用一種非常通俗易懂的方式，把語音識彆背後的原理一點點揭示齣來。從聲音信號的處理，到聲學模型、語言模型的構建，再到端到端的深度學習方法，每一個環節都講得非常清晰。書中的一些例子，比如如何識彆不同口音的普通話，如何進行語音閤成，都讓我覺得非常有趣，也讓我對這項技術有瞭更深的認識。感覺這本書不僅僅是一本教材，更像是一次有趣的探索之旅，讓我對人工智能的魅力有瞭全新的體驗。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個技術論壇上偶然看到有人推薦這套書的，說是市麵上難得的將機器學習算法和深度學習NLP結閤得如此好的教材。抱著試試看的心態入手，果然沒讓我失望。它不像有些書那樣隻講算法，也不像有些書那樣隻講應用，而是巧妙地將兩者結閤，從理論到實踐，給齣瞭一個非常完整的學習路徑。特彆是關於自然語言處理的部分，從最基礎的分詞、詞嚮量，到復雜的RNN、LSTM、Transformer模型，都講得非常透徹，而且配有詳細的解釋和圖示，讓復雜的模型不再是“黑盒子”。我感覺這本書不僅適閤初學者，也適閤有一定基礎，想要深入理解NLP的讀者。