【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：28788186093

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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超越算法本身：探索机器学习的深层逻辑与前沿应用 在这本深入的著作中，我们将一同踏上一段探索机器学习奥秘的非凡旅程，其目标远不止于对现有算法的罗列与浅尝辄止。本书旨在为你构建一个坚实的理论基石，让你深刻理解驱动机器学习强大能力的核心思想、数学原理以及设计哲学。我们不满足于“如何做”，更着力于“为何如此”，致力于让你能够融会贯通，触类旁通，在面对全新的问题时，也能游刃有余地设计出创新的解决方案。 第一篇：智能的基石——学习的本质与理论边界 在深入具体模型之前，我们首先要回归机器学习的本源：什么是学习？本书的第一篇将从哲学与数学的视角，剖析“学习”的内涵。我们将探讨在何种条件下，一台机器能够被认为是“学习”了某个任务，以及学习的理论极限在哪里。 什么是学习？ 我们将引入“经验”、“任务”和“性能度量”这三个核心概念，并阐释它们如何构成机器学习的定义。你将理解，机器学习并非魔法，而是对数据中蕴含规律的理性化提取和泛化过程。我们将探讨不同类型的学习任务，例如监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习，分析它们各自的特点、适用场景以及核心挑战。 模型评估与选择的艺术： 为什么我们不能仅仅用训练集上的误差来衡量一个模型的优劣？本书将详细阐述过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting）的根源，并介绍各种有效的评估指标，如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并深入分析它们在不同场景下的适用性。你将学会如何通过交叉验证、留一法等技术，客观地评估模型的泛化能力，并理解偏差-方差权衡（bias-variance tradeoff）这一机器学习中的核心困境，以及如何在此框架下做出最优选择。 归纳的逻辑：从数据到知识： 归纳推理是机器学习的灵魂。我们将探讨不同类型的归纳偏置（inductive bias），例如奥卡姆剃刀原理（Occam's Razor）在模型选择中的作用，以及它如何引导我们选择更简洁、更具泛化能力的模型。你将理解，任何学习算法都必须带有某种形式的偏置，而理解这些偏置的本质，是掌握算法的关键。 统计学习理论的视角： 本书将引入统计学习理论（Statistical Learning Theory）的核心概念，如VC维（Vapnik-Chervonenkis dimension）、Rademacher复杂度等，从更严谨的数学角度解释模型的学习能力和泛化能力。你将理解，理论上的学习界限是如何指导我们设计更有效的算法，并为你提供深入理解复杂模型（如神经网络）背后数学支撑的视角。 第二篇：经典算法的智慧——理性分析与深刻洞察 在坚实的理论基础上，本书将带领你系统地学习和理解一系列经典且强大的机器学习算法。我们不会仅仅停留在代码实现层面，而是深入挖掘其背后的数学原理、算法流程、优缺点以及适用场景。 线性模型家族： 从最基础的线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）出发，我们将探讨它们如何通过线性组合来建模数据。你将理解，即使是最简单的模型，也蕴含着深刻的优化思想（如梯度下降）和正则化技术（如L1和L2正则化）来提升性能和防止过拟合。 支持向量机（SVM）的几何与对偶： SVM以其在分类任务上的优异表现而闻名。本书将详细阐述其最大间隔（maximum margin）的思想，理解核函数（kernel trick）如何在高维空间中实现非线性分类，并深入剖析其对偶问题（dual problem）的求解策略。你将不仅学会如何使用SVM，更能理解其背后的数学优雅。 树模型的世界：决策树与集成学习： 决策树（Decision Tree）以其易于理解和解释的特性而受到欢迎。我们将探讨信息增益、基尼不纯度等划分标准，以及如何通过剪枝（pruning）来避免过拟合。更重要的是，本书将深入讲解集成学习（Ensemble Learning）的思想，如Bagging（装袋法）和Boosting（提升法）。你将理解，通过组合多个弱学习器，如何构建出比任何单一模型都更强大的强学习器，例如随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting Trees），并理解它们各自的优势和实现机制。 概率图模型：理解不确定性： 在许多现实场景中，数据本身就带有不确定性。我们将介绍概率图模型（Probabilistic Graphical Models），包括贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields），它们如何用图结构来表示变量之间的概率依赖关系。你将学习如何利用这些模型进行推理（inference）和学习（learning），理解它们在诸如语音识别、自然语言处理等领域的强大应用。 聚类算法：探索数据内在结构： 无监督学习是探索数据未知模式的关键。本书将深入讲解K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）等经典聚类算法，理解它们的核心思想、优缺点以及如何评估聚类结果。你将学会如何利用聚类来发现数据中的自然分组，为后续分析奠定基础。 第三篇：神经网络与深度学习的革命——从感知机到现代深度模型 本篇将聚焦于近年来席卷人工智能领域的深度学习技术，从最基础的神经网络单元出发，逐步构建起现代深度学习的理论框架和实践方法。 神经网络的基石：感知机与多层感知机（MLP）： 我们将从最简单的感知机（Perceptron）开始，理解其工作原理和局限性。随后，我们将引入激活函数（activation function）的概念，以及如何通过多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）来构建能够解决非线性问题的模型。你将深入理解前向传播（forward propagation）和反向传播（backpropagation）算法，这是训练神经网络的核心机制。 深度学习的强大武器：卷积神经网络（CNN）： 针对图像处理任务，CNN展现出了惊人的能力。本书将详细解析卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer）、全连接层（fully connected layer）等关键组件，并解释它们为何能够有效地捕捉图像的空间层次特征。你将理解感受野（receptive field）、权值共享（weight sharing）等概念，以及它们在提升模型效率和性能方面的作用。 序列数据的建模：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 文本、语音等序列数据具有时间依赖性。我们将介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）如何通过循环连接来处理序列信息，并深入剖析其面临的梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient）问题。随后，我们将详细讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型，理解它们如何通过门控机制（gate mechanism）来有效地捕捉长期依赖关系。 注意力机制与Transformer： 近年来，注意力机制（Attention Mechanism）和Transformer模型在自然语言处理领域取得了突破性进展。本书将深入探讨注意力机制的原理，理解它如何让模型在处理序列时能够聚焦于最重要的信息。你将全面掌握Transformer架构，包括其自注意力（self-attention）机制、多头注意力（multi-head attention）以及位置编码（positional encoding），并理解它为何能够替代RNN成为处理序列数据的首选。 生成模型：创造新数据： 除了对现有数据进行建模和预测，我们还希望能够生成新的、逼真的数据。本书将介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）和变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）等生成模型。你将理解GAN的“生成器-判别器”对抗训练过程，以及VAE如何利用概率分布来生成数据，并了解它们在图像生成、风格迁移等领域的应用。 模型优化与正则化进阶： 在深度学习模型训练中，优化器的选择（如Adam、RMSprop）和各种正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）至关重要。本书将深入分析这些技术的作用，帮助你构建更稳定、更易训练的深度模型。 第四篇：实践的智慧——从理论到应用的桥梁 理论的学习固然重要，但将知识转化为实际能力才是最终目的。本篇将侧重于机器学习的实践应用，为你提供指导性的建议和实用的技巧。 数据预处理与特征工程： “Garbage in, garbage out”。高质量的数据是模型成功的基石。本书将详细阐述数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征缩放、特征编码等数据预处理的关键步骤。你将学习如何进行有效的特征工程，包括特征选择、特征提取（如PCA、t-SNE）以及特征交叉，以提升模型的性能。 模型部署与性能调优： 如何将训练好的模型应用到实际生产环境中？本书将探讨模型部署的挑战，包括模型压缩、推理优化等。你将学习如何进行超参数调优（hyperparameter tuning），例如网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化，以找到最佳的模型配置。 领域特定应用的深入探讨： 本书将精选几个典型的机器学习应用领域，例如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、时间序列分析等，深入剖析其中涉及的挑战、常用的模型以及前沿的研究方向。通过这些案例，你将能够更好地理解机器学习在解决真实世界问题中的威力。 伦理考量与负责任的AI： 随着机器学习能力的增强，其潜在的伦理风险也日益凸显。本书将引导你思考机器学习中的偏见（bias）、公平性（fairness）、可解释性（interpretability）以及隐私保护等问题，并探讨如何构建负责任的人工智能系统。 本书的目标是让你不仅仅成为一个机器学习算法的使用者，而是成为一个能够深刻理解其内在逻辑，并能够灵活运用、创新发展的机器学习工程师或研究者。通过系统地学习本书的内容，你将为自己在人工智能领域打下坚实的基础，迎接未来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，它不仅仅是一本讲解机器学习的教科书，更像是一本关于“如何思考”的指南。周老师的写作风格非常内敛，但字里行间却透露着一种深刻的洞察力。他不会直接告诉你“怎么做”，而是会引导你思考“为什么”。比如，在讲解损失函数的设计时，他会分析不同损失函数在处理不同类型错误时的表现，让你理解为什么在某些场景下，平方损失比绝对损失更合适，反之亦然。这种“追根溯源”的思考方式，让我在面对新的问题时，不再感到茫然，而是能够尝试从更深层次去分析和解决。书中的内容涵盖了从基础的监督学习、无监督学习，到更高级的深度学习和强化学习，每一部分都讲解得非常系统和全面。我特别欣赏作者在讲解概念时，会引用大量的经典论文和研究成果，这让我能够了解到这些理论的来龙去脉，以及它们在学术界的演进过程。这本书，让我明白，学习机器学习，不仅仅是掌握算法，更重要的是培养一种严谨的科学思维和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在与一位经验丰富的导师进行深度对话，让我能够以一种全新的视角去审视机器学习的各个方面。作者在处理复杂的概念时，总是能够找到最恰当的比喻和最清晰的语言，让我在理解过程中感到轻松而愉悦。我一直对神经网络的“黑箱”特性感到困惑，但通过阅读这本书，我开始逐渐理解其内部的运作机制，以及反向传播算法是如何工作的。作者在讲解深度学习的章节，不仅介绍了前馈神经网络、卷积神经网络，还对循环神经网络和注意力机制进行了深入的探讨，让我对这些前沿技术有了更全面的认识。更重要的是，书中在讲解算法时，并没有止步于理论层面，而是会引导读者思考算法的局限性，以及如何在实际应用中进行改进和优化。例如，在讨论过拟合问题时，作者不仅给出了正则化的方法，还分析了不同正则化策略的效果，让我能够更有针对性地解决实际问题。这本书，不仅提升了我的技术知识，更重要的是，培养了我独立思考和分析问题的能力，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名计算机领域的初学者来说，这本书简直就像是一座宝藏。我之前对机器学习和人工智能的了解，仅限于一些零散的概念和新闻报道，一直觉得这些领域高深莫测，遥不可及。但是，当我开始阅读这本书后，我发现，原来这些看似复杂的理论，都可以通过清晰的逻辑和循序渐进的讲解来掌握。作者在开篇就为我打下了坚实的基础，从数据预处理、特征工程，到各种经典的监督学习模型，比如逻辑回归、决策树、支持向量机等，都讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中对线性回归的讲解，作者不仅给出了公式，还解释了为什么最小二乘法能够找到最优解，以及它背后隐藏的统计学原理。而且，书中还提供了很多案例分析，让我能够看到这些理论是如何在实际问题中得到应用的。虽然有些章节涉及到一些数学知识，但我发现作者已经尽量将它们解释得通俗易懂，即使是数学基础不太扎实的读者，也能够有所收获。总而言之，这本书为我打开了一扇通往人工智能世界的大门，让我对这个领域充满了好奇和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学习过程，对我来说就像是在探索一座知识的迷宫，充满了挑战，但也带来了巨大的成就感。一开始，我被那些复杂的算法和模型弄得有些头晕眼花，比如支持向量机（SVM）的核函数，还有那个拉格朗日乘子法，我感觉自己就像个文盲。但是，当我坚持下来，一点点地啃，一点点地思考，慢慢地，那些原本晦涩难懂的理论，开始在我脑海中变得清晰起来。书中不仅讲解了算法的原理，还详细阐述了它们的应用场景和优缺点，这让我能够更全面地认识这些模型，而不是仅仅停留在“会用”的层面。我印象最深刻的是关于集成学习的部分，作者将随机森林、AdaBoost、GBDT等算法一一剖析，并对比了它们之间的差异，让我对如何选择合适的集成方法有了更深的认识。而且，书中对每种算法的数学推导都非常详尽，虽然有时会让我花费大量时间去消化，但这种“慢下来”的学习方式，反而让我对机器学习的理解更加扎实。读这本书，我不再是简单地被动接受知识，而是主动地去思考、去理解，这个过程本身就非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，甚至可以说有些“土气”，但正是这种低调的风格，反而让我觉得它透着一股踏实的学术气息。当我翻开第一页，扑面而来的便是那种严谨、细致的文字风格。作者在讲解基础概念时，总是会追溯到最根本的数学原理，比如概率论、线性代数，以及微积分。虽然我之前也接触过一些机器学习的入门材料，但周老师的讲解方式，总能让我对这些底层逻辑有更深刻的理解。他不是简单地给出公式，而是会一步步地推导，让你明白公式是如何产生的，以及它背后的意义。举个例子，在讲到最大似然估计的时候，我之前只是死记硬背那个公式，但看了这本书，我才真正理解了“似然”这个概念，以及为什么我们要最大化它。而且，书中大量的图示和例子，也极大地帮助我理解了那些抽象的概念。我尤其喜欢他在介绍决策树的时候，那种循序渐进的讲解方式，从信息增益到剪枝，每一步都讲解得非常清晰，让我这个初学者也能够轻松跟上。总的来说，这本书给我一种“厚重感”，它不是那种为了迎合读者而写出来的快餐式读物，而是真正沉淀下来的学术成果，值得反复研读。