【清华正版】机器学习 周志华 西瓜书基础知识 深度学习方法 人工智能 的中文教科书 计算机入门教材书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302423287

商品编码：28648771667

丛书名： 机器学习 清华大学出版社

 

商品基本信息,请以下列介绍为准
商品名称：	机器学习
作者：	周志华 著
市场价：	88.00
ISBN号：	9787302423287
出版社：	清华大学出版社
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：	语种：中文
印刷时间：2016-01-01	版次：1	页数：

编辑推荐

内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！ 这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.

内容简介

" 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。"

目录

第1章 1 1.1 引言 1 1.2 基本术 2 1.3 假设空间 4 1.4 归纳偏好 6 1.5 发展历程 10 1.6 应用现状 13 1.7 阅读材料 16 习题 19 参考文献 20 休息—会儿 22 第2章 模型评估与选择 23 2.1 经验误差与过拟合 23 2.2 评估方法 24 2.2.1 留出法 25 2.2.2 交叉验证法 26 2.2.3 自助法 27 2.2.4 调参与zui终模型 28 2.3 性能度量 28 2.3.1 错误率与精度 29 2.3.2 查准率、查全率与F1 30 2.3.3 ROC与AUC 33 2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 35 2.4 比较检验 37 2.4.1 假设检验 37 2.4.2 交叉验证t检验 40 2.4.3 McNemar检验 41 2.4.4 Friedman检验与后续检验 42 2.5 偏差与方差 44 2.6 阅读材料 46 习题 48 参考文献 49 休息—会儿 51 第3章 线性模型 53 3.1 基本形式 53 3.2 线性回归 53 3.3 对数几率回归 57 3.4 线性判别分析 60 3.5 多分类学习 63 3.6 类别不平衡问题 66 3.7 阅读材料 67 习题 69 参考文献 70 休息—会儿 72 第4章 决策树 73 4.1 基本流程 73 4.2 划分选择 75 4.2.1 信息增益 75 4.2.2 增益率 77 4.2.3 基尼指数 79 4.3 剪枝处理 79 4.3.1 预剪枝 80 4.3.2 后剪枝 82 4.4 连续与缺失值 83 4.4.1 连续值处理 83 4.4.2 缺失值处理 85 4.5 多变量决策树 88 4.6 阅读材料 92 习题 93 参考文献 94 休息—会儿 95 第5章 神经网络 97 5.1 神经元模型 97 5.2 感知机与多层网络 98 5.3 误差逆传播算法 101 5.4 全局zui小与局部极小 106 5.5 其他常见神经网络 108 5.5.1 RBF网络 108 5.5.2 ART网络 108 5.5.3 SOM网络 109 5.5.4 级联相关网络 110 5.5.5 Elman网络 111 5.5.6 Boltzmann机 111 5.6 深度学习 113 5.7 阅读材料 115 习题 116 参考文献 117 休息—会儿 120第6章 支持向量机 121 6.1 间隔与支持向量 121 6.2 对偶问题 123 6.3 核函数 126 6.4 软间隔与正则化 129 6.5 支持向量回归 133 6.6 核方法 137 6.7 阅读材料 139 习题 141 参考文献 142 休息—会儿 145 第7章 贝叶斯分类器 147 第8章 集成学习 171 第9章 聚类 197 第10章 降维与度量学习 225 第11章 特征选择与稀疏学习 247 第12章 计算学习理论 267 第13章 半监督学习 293 第14章 概率图模型 319 第15章 规则学习 347 第16章 强化学习 371 习题 394 参考文献 395 休息—会儿 397 附录 399 A 矩阵 399 B 优化 403 C 概率分布 409 后记 417 索引 419

作者简介

周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。国家杰出青年科学基金获得者、长江学者特聘教授。先后担任多种SCI(E)期刊执行主编、副主编、副编辑、编委等。中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任，中国人工智能学会机器学习专业委员会主任，IEEE计算智能学会数据挖掘技术委员会副主席。

 

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探索智能的奥秘：机器学习与深度学习的革命 在信息爆炸的时代，我们正以前所未有的速度步入一个由数据驱动的智能时代。从个性化推荐到自动驾驶，从精准医疗到智能语音助手，机器学习和深度学习技术已经渗透到我们生活的方方面面，悄然改变着世界的运作方式。这些技术不再是科幻小说中的概念，而是驱动着当前科技进步的核心引擎。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解并掌握这些革命性的技术，解锁人工智能的无限可能。 第一部分：机器学习的基石——理解数据的智慧 机器学习，作为人工智能的一个重要分支，其核心在于让计算机能够“学习”。它并非预设固定的指令，而是通过分析大量数据，从中发现规律、模式，并基于这些学习到的知识，对新的、未见过的数据做出预测或决策。这就像我们人类通过经验来学习一样，数据便是机器学习的“经验”。 什么是学习？ 学习的本质是改进。在机器学习中，改进体现在模型性能的提升上。一个模型在完成学习任务后，其在特定指标上的表现应该优于未学习前的状态。例如，一个用于识别猫狗的分类模型，在经过大量猫狗图片训练后，能够更准确地区分新的猫狗图片。 核心要素：数据、模型与目标。 任何机器学习任务都离不开这三个基本要素。 数据（Data）： 是机器学习的燃料。数据的质量和数量直接影响着模型的学习效果。数据可以是结构化的表格数据，也可以是非结构化的文本、图像、音频等。如何有效地收集、清洗、预处理和表示数据，是构建高效机器学习系统的第一步。 模型（Model）： 是学习算法的载体，它定义了数据如何被处理和转化为预测或决策。模型有各种类型，从简单的线性回归到复杂的神经网络，每种模型都有其适用的场景和解决问题的能力。选择合适的模型至关重要。 目标（Objective/Loss Function）： 定义了我们希望模型达到什么样的“好”的标准。在学习过程中，模型会尝试最小化一个“损失函数”（Loss Function），这个函数衡量了模型预测的错误程度。目标越小，模型的表现越好。 机器学习的类型： 监督学习（Supervised Learning）： 这是最常见的一类学习，其特点是拥有“有标签”的数据。也就是说，我们为每个输入数据都提供了一个正确的输出。 分类（Classification）： 预测离散的类别标签。例如，判断一封邮件是否是垃圾邮件，识别图片中的物体是猫还是狗。 回归（Regression）： 预测连续的数值。例如，预测房屋的价格，股票市场的走势。 代表性算法： 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）等。这些算法在不同数据类型和问题复杂度上表现各异，理解它们的工作原理和适用性是构建基础的关键。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 在这类学习中，我们只有“无标签”的数据，模型需要自己去发现数据中的内在结构和模式。 聚类（Clustering）： 将相似的数据点分组。例如，根据用户的购买行为将用户分成不同的群体，用于市场细分。 降维（Dimensionality Reduction）： 减少数据的特征数量，同时保留尽可能多的信息。这有助于可视化数据、加速训练过程、去除噪声。主成分分析（PCA）是一种经典的降维方法。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据项之间的有趣关系。例如，“购买了尿布的顾客也倾向于购买啤酒”，这在零售业中很有用。 代表性算法： K-Means聚类、DBSCAN、PCA、Apriori算法等。 强化学习（Reinforcement Learning）： 这种学习方式更接近于生物体的学习过程，通过与环境互动来学习最优策略。智能体（Agent）在环境中执行动作（Action），获得奖励（Reward）或惩罚（Penalty），并根据这些反馈来调整自己的行为，以最大化长期累积奖励。 核心概念： 智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、策略（Policy）。 应用领域： 游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶决策等。 模型评估： 学习得再好的模型，也需要一个客观的度量来评估其性能。 训练集、验证集与测试集： 为了避免模型“过拟合”（对训练数据过于熟悉，导致在新数据上表现不佳）或“欠拟合”（模型过于简单，未能捕捉到数据中的模式），我们通常将数据集划分为训练集（用于模型训练）、验证集（用于调整模型超参数和选择模型）和测试集（用于最终评估模型的泛化能力）。 评估指标： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、均方误差（MSE）、R-squared等，这些指标根据问题的类型（分类或回归）而有所不同。 第二部分：深度学习的革命——解锁神经网络的强大力量 在机器学习的广阔领域中，深度学习（Deep Learning）因其在处理复杂、高维数据（如图像、语音、自然语言）上的卓越表现而备受瞩目。它本质上是机器学习的一个子领域，但其核心思想和技术手段与传统的机器学习方法有所不同，主要体现在其模型结构——深度神经网络。 神经网络的灵感来源： 人类大脑的神经元及其连接方式，为神经网络的设计提供了灵感。一个人工神经网络由许多相互连接的“神经元”组成，它们通过“权重”（Weights）传递信息，并经过“激活函数”（Activation Function）进行非线性变换，从而实现对复杂模式的学习。 “深度”的含义： 深度学习模型通常拥有多个隐藏层（Hidden Layers），层层递进地从原始数据中提取越来越抽象、越来越高级的特征。 浅层学习 vs. 深度学习： 传统的机器学习算法通常依赖人工提取的特征，而深度学习模型则能够自动从原始数据中学习特征表示。例如，在图像识别任务中，浅层网络可能学习到边缘、纹理等低级特征，而深层网络则可以组合这些低级特征，学习到形状、局部物体等更高级别的特征，最终识别出完整的物体。 核心网络结构： 多层感知机（MLP）： 最基本的深度神经网络结构，由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。 卷积神经网络（CNNs）： 特别擅长处理图像数据。通过“卷积层”（Convolutional Layer）和“池化层”（Pooling Layer），CNNs能够有效地捕获图像的空间层次结构和局部特征，即使图像发生平移、缩放等形变，也能保持较高的识别率。 卷积操作： 类似于用一个“滤波器”在图像上滑动，提取局部特征。 池化操作： 降低特征图的维度，减少计算量，并使模型对位置变化更具鲁棒性。 循环神经网络（RNNs）： 适用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列。RNNs具有“记忆”能力，能够捕捉序列中元素之间的依赖关系。 隐藏状态（Hidden State）： RNNs将前一时刻的隐藏状态传递到当前时刻，从而实现对历史信息的编码。 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）： 为了解决标准RNNs在处理长序列时容易出现的“梯度消失”问题，LSTM和GRU引入了“门”机制，能够更有效地选择性地记忆或遗忘信息，从而更好地处理长距离依赖。 Transformer 模型： 近年来在自然语言处理领域取得了巨大成功。Transformer摒弃了RNN的循环结构，引入了“自注意力机制”（Self-Attention Mechanism），能够并行地处理序列中的所有元素，并根据相关性动态地调整不同元素的重要性。这使得Transformer在处理长序列和捕捉全局依赖方面表现出色，并催生了诸如BERT、GPT等强大的预训练语言模型。 训练深度神经网络： 反向传播算法（Backpropagation）： 这是训练深度神经网络的核心算法。通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并沿着梯度下降的方向更新参数，使得模型在训练集上的损失逐渐减小。 优化器（Optimizers）： 如梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，它们以不同的策略来更新模型权重，以加速收敛并提高模型性能。 正则化技术（Regularization）： 如L1/L2正则化、Dropout等，用于防止模型过拟合，提高泛化能力。 深度学习的应用： 计算机视觉： 图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、风格迁移等。 自然语言处理： 机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、对话生成等。 语音识别与合成： 将语音转换为文本，或将文本转换为语音。 推荐系统： 为用户提供个性化的内容或商品推荐。 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、医学影像分析等。 金融领域： 风险评估、欺诈检测、量化交易等。 第三部分：构建智能的未来——机器学习与深度学习的实践与展望 掌握了机器学习和深度学习的基础知识，接下来的挑战在于如何将其应用于实际问题，并不断探索其前沿。 从理论到实践： 学习过程中，理论知识的掌握固然重要，但更关键的是动手实践。通过使用Python等编程语言，并结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，您可以亲自实现各种模型，处理真实数据集，并解决实际问题。 数据科学的思维： 机器学习和深度学习不仅仅是算法的堆砌，更是一种解决问题的思维方式。它要求我们具备数据分析、模型构建、实验设计、结果解读等综合能力。 伦理与责任： 随着人工智能技术的飞速发展，其带来的伦理和社会问题也日益凸显。例如，数据隐私、算法偏见、就业冲击等。我们在享受技术便利的同时，也需要关注并积极应对这些挑战，确保人工智能朝着造福人类的方向发展。 未来的发展趋势： 机器学习和深度学习的研究仍在快速演进。从更强大的模型架构、更高效的训练方法，到人工智能的可解释性、联邦学习、图神经网络等，都将是未来发展的重要方向。 本书提供了一个坚实的起点，帮助您理解并驾驭机器学习和深度学习的强大力量。通过不断地学习、实践和思考，您将能够在这个充满机遇和挑战的智能时代，构建属于自己的智能未来。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，更像是一场与智慧的对话，周老师的文字功底和学术造诣在这本书中体现得淋漓尽致。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位资深的导师在循循善诱。在讲解一些稍显抽象的概念时，作者总是能找到恰当的比喻或者贴切的例子，帮助读者建立直观的理解。我尤其对书中关于“模型泛化能力”的探讨印象深刻，作者通过多个角度，从过拟合、欠拟合的成因到如何通过正则化、交叉验证等手段来提升泛化能力，讲解得条理分明，让我茅塞顿开。这本书的逻辑性非常强，前后章节之间衔接紧密，你会发现一个概念的引入往往是为了解决前面遇到的问题，而后面的内容又会建立在前面知识的基础上，形成一个完整且闭环的学习体系。我个人觉得，这本书最可贵的地方在于，它鼓励读者去思考，去质疑，而不是被动接受。在很多关键点，作者都会留下一些“思考题”或者暗示，引导读者去探索更深层次的问题。这使得阅读过程充满了探索的乐趣，也极大地提升了学习效率和深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是它的“硬核”程度。如果你是那种抱着“看看代码就能学会”的心态来阅读，那可能要做好心理准备了。周老师的这本书，是实实在在的从理论根基上构建机器学习的知识体系。每一个算法，每一项技术，都经过严谨的数学推导和清晰的逻辑阐述。我记得在看支持向量机（SVM）那一章的时候，原本觉得核函数这个概念很玄乎，但在书里，作者一步步地从线性可分讲到线性不可分，再引入对偶问题，最终引出核技巧，整个过程就像剥洋葱一样，层层递进，最终把一个复杂的问题变得清晰可见。对于那些想要深入理解算法背后原理，而不是仅仅停留在API调用的读者来说，这本书简直是宝藏。它不是那种充斥着炫酷案例和技巧的书，它更像是机器学习领域的“内功心法”，让你从根本上理解整个学科的运行逻辑。当然，这也意味着阅读的门槛相对较高，需要一定的数学基础和耐心。但一旦你啃下来了，那种对机器学习的理解将是根深蒂固的。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是出乎意料地扎实，内容非常系统。我之前对机器学习的了解停留在一些零散的概念和算法的表面，比如知道个决策树、支持向量机，但总觉得缺乏一个清晰的脉络。周老师这本《机器学习》恰好填补了我的这个空白。开篇从数据和模型的基础概念讲起，循序渐进，每个公式的推导都讲得非常清晰，不会让人觉得云里雾里。尤其是在讲到概率论和统计学在机器学习中的应用时，它不仅仅是罗列公式，而是会解释为什么需要这些工具，它们在解决什么样的问题时起到了关键作用。这对于我这种数学功底不算特别深厚但又想深入理解的读者来说，简直是福音。后面关于线性模型、特征选择、模型评估这些基础但又极其重要的章节，也讲得透彻。我特别喜欢它在介绍算法时，不仅会讲算法的原理，还会顺带提一下其优缺点以及适用场景，这让我能够更灵活地去选择和应用。对于想要打牢机器学习基础，并且希望理解其“为什么”和“怎么样”的读者，这本书绝对是首选。它不是那种“看一遍就会”的快餐式书籍，而是需要静下心来，仔细品读，反复琢磨的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

周老师的这本书，是那种读一遍，再读一遍，每次都能有新收获的书。它不仅仅是罗列知识点，更是一种思维方式的启迪。我特别欣赏书中在介绍算法时，会深入到“为什么”和“如何优化”的层面。比如在讲解神经网络时，作者并没有直接跳到深度学习的各种网络结构，而是先从感知机讲起，然后到多层感知机，再到反向传播算法，一步步地揭示了神经网络的演进过程和核心机制。对于像我一样，对深度学习的“黑箱”感到困惑的人来说，这种从基础原理出发的讲解方式，极大地增强了我的理解和信心。书中对各种机器学习算法的优缺点分析也非常到位，它会坦诚地指出每种算法的局限性，并给出相应的改进方向。这让我意识到，机器学习并没有万能的算法，只有在特定场景下最合适的算法。读这本书，就像是在与一位经验丰富的实践者对话，他不仅告诉你“是什么”，更告诉你“为什么会是这样”以及“如何做得更好”。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起一种批判性的、深入的思考能力，而不仅仅是掌握一些技巧。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样对人工智能领域充满好奇，但又不知如何入门的“小白”来说，这本书提供了一个非常友好的窗口。虽然名为“机器学习”，但它所涵盖的内容，从最基础的数据预处理、特征工程，到各种监督学习、无监督学习算法，再到模型评估和选择，几乎囊括了人工智能技术栈的基石。作者并没有一开始就抛出过于复杂的概念，而是从最基本的数据、模型、学习等核心概念入手，一步步构建起读者的认知框架。阅读过程中，我发现作者非常注重概念的辨析和区分，比如会清晰地讲解分类和回归的区别，聚类和降维的差异，这对于初学者建立清晰的概念体系至关重要。书中穿插的一些小例子虽然简单，但却能有效地说明算法的原理。我尤其喜欢的是，在介绍了某个算法后，作者通常会对比介绍其他相关算法，并分析它们的异同，这让我能够从更宏观的角度去理解不同算法的定位和适用性。这本书的语言风格也比较平实，易于理解，没有过多的专业术语堆砌，这对于初学者非常友好。