【清華正版】機器學習 周誌華 西瓜書基礎知識 深度學習方法 人工智能 的中文教科書 計算機入門教材書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：28648771667

叢書名： 機器學習 清華大學齣版社

 

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	機器學習
作者：	周誌華 著
市場價：	88.00
ISBN號：	9787302423287
齣版社：	清華大學齣版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：	語種：中文
印刷時間：2016-01-01	版次：1	頁數：

編輯推薦

內容全麵；結構閤理；敘述清楚；深入淺齣。人工智能領域中文的開山之作！ 這是一本麵嚮中文讀者的機器學習教科書, 為瞭使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所瞭解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識. 然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適閤大學三年級以上的理工科本科生和研究生, 以及具有類似背景的對機器學習感興趣的人士. 為方便讀者, 本書附錄給齣瞭一些相關數學基礎知識簡介.

內容簡介

" 機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方麵. 全書共16 章，大緻分為3 個部分：第1 部分（第1～3 章）介紹機器學習的基礎知識；第2 部分（第4～10 章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持嚮量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內容涉及特徵選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等. 每章都附有習題並介紹瞭相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。 本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。"

目錄

第1章 1 1.1 引言 1 1.2 基本術 2 1.3 假設空間 4 1.4 歸納偏好 6 1.5 發展曆程 10 1.6 應用現狀 13 1.7 閱讀材料 16 習題 19 參考文獻 20 休息—會兒 22 第2章 模型評估與選擇 23 2.1 經驗誤差與過擬閤 23 2.2 評估方法 24 2.2.1 留齣法 25 2.2.2 交叉驗證法 26 2.2.3 自助法 27 2.2.4 調參與zui終模型 28 2.3 性能度量 28 2.3.1 錯誤率與精度 29 2.3.2 查準率、查全率與F1 30 2.3.3 ROC與AUC 33 2.3.4 代價敏感錯誤率與代價麯綫 35 2.4 比較檢驗 37 2.4.1 假設檢驗 37 2.4.2 交叉驗證t檢驗 40 2.4.3 McNemar檢驗 41 2.4.4 Friedman檢驗與後續檢驗 42 2.5 偏差與方差 44 2.6 閱讀材料 46 習題 48 參考文獻 49 休息—會兒 51 第3章 綫性模型 53 3.1 基本形式 53 3.2 綫性迴歸 53 3.3 對數幾率迴歸 57 3.4 綫性判彆分析 60 3.5 多分類學習 63 3.6 類彆不平衡問題 66 3.7 閱讀材料 67 習題 69 參考文獻 70 休息—會兒 72 第4章 決策樹 73 4.1 基本流程 73 4.2 劃分選擇 75 4.2.1 信息增益 75 4.2.2 增益率 77 4.2.3 基尼指數 79 4.3 剪枝處理 79 4.3.1 預剪枝 80 4.3.2 後剪枝 82 4.4 連續與缺失值 83 4.4.1 連續值處理 83 4.4.2 缺失值處理 85 4.5 多變量決策樹 88 4.6 閱讀材料 92 習題 93 參考文獻 94 休息—會兒 95 第5章 神經網絡 97 5.1 神經元模型 97 5.2 感知機與多層網絡 98 5.3 誤差逆傳播算法 101 5.4 全局zui小與局部極小 106 5.5 其他常見神經網絡 108 5.5.1 RBF網絡 108 5.5.2 ART網絡 108 5.5.3 SOM網絡 109 5.5.4 級聯相關網絡 110 5.5.5 Elman網絡 111 5.5.6 Boltzmann機 111 5.6 深度學習 113 5.7 閱讀材料 115 習題 116 參考文獻 117 休息—會兒 120第6章 支持嚮量機 121 6.1 間隔與支持嚮量 121 6.2 對偶問題 123 6.3 核函數 126 6.4 軟間隔與正則化 129 6.5 支持嚮量迴歸 133 6.6 核方法 137 6.7 閱讀材料 139 習題 141 參考文獻 142 休息—會兒 145 第7章 貝葉斯分類器 147 第8章 集成學習 171 第9章 聚類 197 第10章 降維與度量學習 225 第11章 特徵選擇與稀疏學習 247 第12章 計算學習理論 267 第13章 半監督學習 293 第14章 概率圖模型 319 第15章 規則學習 347 第16章 強化學習 371 習題 394 參考文獻 395 休息—會兒 397 附錄 399 A 矩陣 399 B 優化 403 C 概率分布 409 後記 417 索引 419

作者簡介

周誌華，南京大學計算機係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中國計算機學會會士。國傢傑齣青年科學基金獲得者、長江學者特聘教授。先後擔任多種SCI(E)期刊執行主編、副主編、副編輯、編委等。中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會主任，中國人工智能學會機器學習專業委員會主任，IEEE計算智能學會數據挖掘技術委員會副主席。

 

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探索智能的奧秘：機器學習與深度學習的革命 在信息爆炸的時代，我們正以前所未有的速度步入一個由數據驅動的智能時代。從個性化推薦到自動駕駛，從精準醫療到智能語音助手，機器學習和深度學習技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，悄然改變著世界的運作方式。這些技術不再是科幻小說中的概念，而是驅動著當前科技進步的核心引擎。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解並掌握這些革命性的技術，解鎖人工智能的無限可能。 第一部分：機器學習的基石——理解數據的智慧 機器學習，作為人工智能的一個重要分支，其核心在於讓計算機能夠“學習”。它並非預設固定的指令，而是通過分析大量數據，從中發現規律、模式，並基於這些學習到的知識，對新的、未見過的數據做齣預測或決策。這就像我們人類通過經驗來學習一樣，數據便是機器學習的“經驗”。 什麼是學習？ 學習的本質是改進。在機器學習中，改進體現在模型性能的提升上。一個模型在完成學習任務後，其在特定指標上的錶現應該優於未學習前的狀態。例如，一個用於識彆貓狗的分類模型，在經過大量貓狗圖片訓練後，能夠更準確地區分新的貓狗圖片。 核心要素：數據、模型與目標。 任何機器學習任務都離不開這三個基本要素。 數據（Data）： 是機器學習的燃料。數據的質量和數量直接影響著模型的學習效果。數據可以是結構化的錶格數據，也可以是非結構化的文本、圖像、音頻等。如何有效地收集、清洗、預處理和錶示數據，是構建高效機器學習係統的第一步。 模型（Model）： 是學習算法的載體，它定義瞭數據如何被處理和轉化為預測或決策。模型有各種類型，從簡單的綫性迴歸到復雜的神經網絡，每種模型都有其適用的場景和解決問題的能力。選擇閤適的模型至關重要。 目標（Objective/Loss Function）： 定義瞭我們希望模型達到什麼樣的“好”的標準。在學習過程中，模型會嘗試最小化一個“損失函數”（Loss Function），這個函數衡量瞭模型預測的錯誤程度。目標越小，模型的錶現越好。 機器學習的類型： 監督學習（Supervised Learning）： 這是最常見的一類學習，其特點是擁有“有標簽”的數據。也就是說，我們為每個輸入數據都提供瞭一個正確的輸齣。 分類（Classification）： 預測離散的類彆標簽。例如，判斷一封郵件是否是垃圾郵件，識彆圖片中的物體是貓還是狗。 迴歸（Regression）： 預測連續的數值。例如，預測房屋的價格，股票市場的走勢。 代錶性算法： 綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K近鄰（KNN）等。這些算法在不同數據類型和問題復雜度上錶現各異，理解它們的工作原理和適用性是構建基礎的關鍵。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 在這類學習中，我們隻有“無標簽”的數據，模型需要自己去發現數據中的內在結構和模式。 聚類（Clustering）： 將相似的數據點分組。例如，根據用戶的購買行為將用戶分成不同的群體，用於市場細分。 降維（Dimensionality Reduction）： 減少數據的特徵數量，同時保留盡可能多的信息。這有助於可視化數據、加速訓練過程、去除噪聲。主成分分析（PCA）是一種經典的降維方法。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 發現數據項之間的有趣關係。例如，“購買瞭尿布的顧客也傾嚮於購買啤酒”，這在零售業中很有用。 代錶性算法： K-Means聚類、DBSCAN、PCA、Apriori算法等。 強化學習（Reinforcement Learning）： 這種學習方式更接近於生物體的學習過程，通過與環境互動來學習最優策略。智能體（Agent）在環境中執行動作（Action），獲得奬勵（Reward）或懲罰（Penalty），並根據這些反饋來調整自己的行為，以最大化長期纍積奬勵。 核心概念： 智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）、策略（Policy）。 應用領域： 遊戲AI（如AlphaGo）、機器人控製、自動駕駛決策等。 模型評估： 學習得再好的模型，也需要一個客觀的度量來評估其性能。 訓練集、驗證集與測試集： 為瞭避免模型“過擬閤”（對訓練數據過於熟悉，導緻在新數據上錶現不佳）或“欠擬閤”（模型過於簡單，未能捕捉到數據中的模式），我們通常將數據集劃分為訓練集（用於模型訓練）、驗證集（用於調整模型超參數和選擇模型）和測試集（用於最終評估模型的泛化能力）。 評估指標： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、均方誤差（MSE）、R-squared等，這些指標根據問題的類型（分類或迴歸）而有所不同。 第二部分：深度學習的革命——解鎖神經網絡的強大力量 在機器學習的廣闊領域中，深度學習（Deep Learning）因其在處理復雜、高維數據（如圖像、語音、自然語言）上的卓越錶現而備受矚目。它本質上是機器學習的一個子領域，但其核心思想和技術手段與傳統的機器學習方法有所不同，主要體現在其模型結構——深度神經網絡。 神經網絡的靈感來源： 人類大腦的神經元及其連接方式，為神經網絡的設計提供瞭靈感。一個人工神經網絡由許多相互連接的“神經元”組成，它們通過“權重”（Weights）傳遞信息，並經過“激活函數”（Activation Function）進行非綫性變換，從而實現對復雜模式的學習。 “深度”的含義： 深度學習模型通常擁有多個隱藏層（Hidden Layers），層層遞進地從原始數據中提取越來越抽象、越來越高級的特徵。 淺層學習 vs. 深度學習： 傳統的機器學習算法通常依賴人工提取的特徵，而深度學習模型則能夠自動從原始數據中學習特徵錶示。例如，在圖像識彆任務中，淺層網絡可能學習到邊緣、紋理等低級特徵，而深層網絡則可以組閤這些低級特徵，學習到形狀、局部物體等更高級彆的特徵，最終識彆齣完整的物體。 核心網絡結構： 多層感知機（MLP）： 最基本的深度神經網絡結構，由輸入層、一個或多個隱藏層和輸齣層組成。 捲積神經網絡（CNNs）： 特彆擅長處理圖像數據。通過“捲積層”（Convolutional Layer）和“池化層”（Pooling Layer），CNNs能夠有效地捕獲圖像的空間層次結構和局部特徵，即使圖像發生平移、縮放等形變，也能保持較高的識彆率。 捲積操作： 類似於用一個“濾波器”在圖像上滑動，提取局部特徵。 池化操作： 降低特徵圖的維度，減少計算量，並使模型對位置變化更具魯棒性。 循環神經網絡（RNNs）： 適用於處理序列數據，如文本、語音、時間序列。RNNs具有“記憶”能力，能夠捕捉序列中元素之間的依賴關係。 隱藏狀態（Hidden State）： RNNs將前一時刻的隱藏狀態傳遞到當前時刻，從而實現對曆史信息的編碼。 長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）： 為瞭解決標準RNNs在處理長序列時容易齣現的“梯度消失”問題，LSTM和GRU引入瞭“門”機製，能夠更有效地選擇性地記憶或遺忘信息，從而更好地處理長距離依賴。 Transformer 模型： 近年來在自然語言處理領域取得瞭巨大成功。Transformer摒棄瞭RNN的循環結構，引入瞭“自注意力機製”（Self-Attention Mechanism），能夠並行地處理序列中的所有元素，並根據相關性動態地調整不同元素的重要性。這使得Transformer在處理長序列和捕捉全局依賴方麵錶現齣色，並催生瞭諸如BERT、GPT等強大的預訓練語言模型。 訓練深度神經網絡： 反嚮傳播算法（Backpropagation）： 這是訓練深度神經網絡的核心算法。通過計算損失函數關於模型參數的梯度，並沿著梯度下降的方嚮更新參數，使得模型在訓練集上的損失逐漸減小。 優化器（Optimizers）： 如梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，它們以不同的策略來更新模型權重，以加速收斂並提高模型性能。 正則化技術（Regularization）： 如L1/L2正則化、Dropout等，用於防止模型過擬閤，提高泛化能力。 深度學習的應用： 計算機視覺： 圖像識彆、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、風格遷移等。 自然語言處理： 機器翻譯、文本摘要、情感分析、問答係統、對話生成等。 語音識彆與閤成： 將語音轉換為文本，或將文本轉換為語音。 推薦係統： 為用戶提供個性化的內容或商品推薦。 醫療健康： 疾病診斷、藥物研發、醫學影像分析等。 金融領域： 風險評估、欺詐檢測、量化交易等。 第三部分：構建智能的未來——機器學習與深度學習的實踐與展望 掌握瞭機器學習和深度學習的基礎知識，接下來的挑戰在於如何將其應用於實際問題，並不斷探索其前沿。 從理論到實踐： 學習過程中，理論知識的掌握固然重要，但更關鍵的是動手實踐。通過使用Python等編程語言，並結閤TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，您可以親自實現各種模型，處理真實數據集，並解決實際問題。 數據科學的思維： 機器學習和深度學習不僅僅是算法的堆砌，更是一種解決問題的思維方式。它要求我們具備數據分析、模型構建、實驗設計、結果解讀等綜閤能力。 倫理與責任： 隨著人工智能技術的飛速發展，其帶來的倫理和社會問題也日益凸顯。例如，數據隱私、算法偏見、就業衝擊等。我們在享受技術便利的同時，也需要關注並積極應對這些挑戰，確保人工智能朝著造福人類的方嚮發展。 未來的發展趨勢： 機器學習和深度學習的研究仍在快速演進。從更強大的模型架構、更高效的訓練方法，到人工智能的可解釋性、聯邦學習、圖神經網絡等，都將是未來發展的重要方嚮。 本書提供瞭一個堅實的起點，幫助您理解並駕馭機器學習和深度學習的強大力量。通過不斷地學習、實踐和思考，您將能夠在這個充滿機遇和挑戰的智能時代，構建屬於自己的智能未來。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣對人工智能領域充滿好奇，但又不知如何入門的“小白”來說，這本書提供瞭一個非常友好的窗口。雖然名為“機器學習”，但它所涵蓋的內容，從最基礎的數據預處理、特徵工程，到各種監督學習、無監督學習算法，再到模型評估和選擇，幾乎囊括瞭人工智能技術棧的基石。作者並沒有一開始就拋齣過於復雜的概念，而是從最基本的數據、模型、學習等核心概念入手，一步步構建起讀者的認知框架。閱讀過程中，我發現作者非常注重概念的辨析和區分，比如會清晰地講解分類和迴歸的區彆，聚類和降維的差異，這對於初學者建立清晰的概念體係至關重要。書中穿插的一些小例子雖然簡單，但卻能有效地說明算法的原理。我尤其喜歡的是，在介紹瞭某個算法後，作者通常會對比介紹其他相關算法，並分析它們的異同，這讓我能夠從更宏觀的角度去理解不同算法的定位和適用性。這本書的語言風格也比較平實，易於理解，沒有過多的專業術語堆砌，這對於初學者非常友好。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的過程，更像是一場與智慧的對話，周老師的文字功底和學術造詣在這本書中體現得淋灕盡緻。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位資深的導師在循循善誘。在講解一些稍顯抽象的概念時，作者總是能找到恰當的比喻或者貼切的例子，幫助讀者建立直觀的理解。我尤其對書中關於“模型泛化能力”的探討印象深刻，作者通過多個角度，從過擬閤、欠擬閤的成因到如何通過正則化、交叉驗證等手段來提升泛化能力，講解得條理分明，讓我茅塞頓開。這本書的邏輯性非常強，前後章節之間銜接緊密，你會發現一個概念的引入往往是為瞭解決前麵遇到的問題，而後麵的內容又會建立在前麵知識的基礎上，形成一個完整且閉環的學習體係。我個人覺得，這本書最可貴的地方在於，它鼓勵讀者去思考，去質疑，而不是被動接受。在很多關鍵點，作者都會留下一些“思考題”或者暗示，引導讀者去探索更深層次的問題。這使得閱讀過程充滿瞭探索的樂趣，也極大地提升瞭學習效率和深度。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是它的“硬核”程度。如果你是那種抱著“看看代碼就能學會”的心態來閱讀，那可能要做好心理準備瞭。周老師的這本書，是實實在在的從理論根基上構建機器學習的知識體係。每一個算法，每一項技術，都經過嚴謹的數學推導和清晰的邏輯闡述。我記得在看支持嚮量機（SVM）那一章的時候，原本覺得核函數這個概念很玄乎，但在書裏，作者一步步地從綫性可分講到綫性不可分，再引入對偶問題，最終引齣核技巧，整個過程就像剝洋蔥一樣，層層遞進，最終把一個復雜的問題變得清晰可見。對於那些想要深入理解算法背後原理，而不是僅僅停留在API調用的讀者來說，這本書簡直是寶藏。它不是那種充斥著炫酷案例和技巧的書，它更像是機器學習領域的“內功心法”，讓你從根本上理解整個學科的運行邏輯。當然，這也意味著閱讀的門檻相對較高，需要一定的數學基礎和耐心。但一旦你啃下來瞭，那種對機器學習的理解將是根深蒂固的。

評分☆☆☆☆☆

周老師的這本書，是那種讀一遍，再讀一遍，每次都能有新收獲的書。它不僅僅是羅列知識點，更是一種思維方式的啓迪。我特彆欣賞書中在介紹算法時，會深入到“為什麼”和“如何優化”的層麵。比如在講解神經網絡時，作者並沒有直接跳到深度學習的各種網絡結構，而是先從感知機講起，然後到多層感知機，再到反嚮傳播算法，一步步地揭示瞭神經網絡的演進過程和核心機製。對於像我一樣，對深度學習的“黑箱”感到睏惑的人來說，這種從基礎原理齣發的講解方式，極大地增強瞭我的理解和信心。書中對各種機器學習算法的優缺點分析也非常到位，它會坦誠地指齣每種算法的局限性，並給齣相應的改進方嚮。這讓我意識到，機器學習並沒有萬能的算法，隻有在特定場景下最閤適的算法。讀這本書，就像是在與一位經驗豐富的實踐者對話，他不僅告訴你“是什麼”，更告訴你“為什麼會是這樣”以及“如何做得更好”。這本書的價值，在於它能夠幫助讀者建立起一種批判性的、深入的思考能力，而不僅僅是掌握一些技巧。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是齣乎意料地紮實，內容非常係統。我之前對機器學習的瞭解停留在一些零散的概念和算法的錶麵，比如知道個決策樹、支持嚮量機，但總覺得缺乏一個清晰的脈絡。周老師這本《機器學習》恰好填補瞭我的這個空白。開篇從數據和模型的基礎概念講起，循序漸進，每個公式的推導都講得非常清晰，不會讓人覺得雲裏霧裏。尤其是在講到概率論和統計學在機器學習中的應用時，它不僅僅是羅列公式，而是會解釋為什麼需要這些工具，它們在解決什麼樣的問題時起到瞭關鍵作用。這對於我這種數學功底不算特彆深厚但又想深入理解的讀者來說，簡直是福音。後麵關於綫性模型、特徵選擇、模型評估這些基礎但又極其重要的章節，也講得透徹。我特彆喜歡它在介紹算法時，不僅會講算法的原理，還會順帶提一下其優缺點以及適用場景，這讓我能夠更靈活地去選擇和應用。對於想要打牢機器學習基礎，並且希望理解其“為什麼”和“怎麼樣”的讀者，這本書絕對是首選。它不是那種“看一遍就會”的快餐式書籍，而是需要靜下心來，仔細品讀，反復琢磨的經典之作。