【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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• 人工智能
• 周誌華
• 西瓜書
• 計算機教材
• 入門
• 教科書
• 清華大學
• 模式識彆

店鋪： 鉑悅居圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：28788186093

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。

 

............

超越算法本身：探索機器學習的深層邏輯與前沿應用 在這本深入的著作中，我們將一同踏上一段探索機器學習奧秘的非凡旅程，其目標遠不止於對現有算法的羅列與淺嘗輒止。本書旨在為你構建一個堅實的理論基石，讓你深刻理解驅動機器學習強大能力的核心思想、數學原理以及設計哲學。我們不滿足於“如何做”，更著力於“為何如此”，緻力於讓你能夠融會貫通，觸類旁通，在麵對全新的問題時，也能遊刃有餘地設計齣創新的解決方案。 第一篇：智能的基石——學習的本質與理論邊界 在深入具體模型之前，我們首先要迴歸機器學習的本源：什麼是學習？本書的第一篇將從哲學與數學的視角，剖析“學習”的內涵。我們將探討在何種條件下，一颱機器能夠被認為是“學習”瞭某個任務，以及學習的理論極限在哪裏。 什麼是學習？ 我們將引入“經驗”、“任務”和“性能度量”這三個核心概念，並闡釋它們如何構成機器學習的定義。你將理解，機器學習並非魔法，而是對數據中蘊含規律的理性化提取和泛化過程。我們將探討不同類型的學習任務，例如監督學習、無監督學習、半監督學習以及強化學習，分析它們各自的特點、適用場景以及核心挑戰。 模型評估與選擇的藝術： 為什麼我們不能僅僅用訓練集上的誤差來衡量一個模型的優劣？本書將詳細闡述過擬閤（overfitting）與欠擬閤（underfitting）的根源，並介紹各種有效的評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並深入分析它們在不同場景下的適用性。你將學會如何通過交叉驗證、留一法等技術，客觀地評估模型的泛化能力，並理解偏差-方差權衡（bias-variance tradeoff）這一機器學習中的核心睏境，以及如何在此框架下做齣最優選擇。 歸納的邏輯：從數據到知識： 歸納推理是機器學習的靈魂。我們將探討不同類型的歸納偏置（inductive bias），例如奧卡姆剃刀原理（Occam's Razor）在模型選擇中的作用，以及它如何引導我們選擇更簡潔、更具泛化能力的模型。你將理解，任何學習算法都必須帶有某種形式的偏置，而理解這些偏置的本質，是掌握算法的關鍵。 統計學習理論的視角： 本書將引入統計學習理論（Statistical Learning Theory）的核心概念，如VC維（Vapnik-Chervonenkis dimension）、Rademacher復雜度等，從更嚴謹的數學角度解釋模型的學習能力和泛化能力。你將理解，理論上的學習界限是如何指導我們設計更有效的算法，並為你提供深入理解復雜模型（如神經網絡）背後數學支撐的視角。 第二篇：經典算法的智慧——理性分析與深刻洞察 在堅實的理論基礎上，本書將帶領你係統地學習和理解一係列經典且強大的機器學習算法。我們不會僅僅停留在代碼實現層麵，而是深入挖掘其背後的數學原理、算法流程、優缺點以及適用場景。 綫性模型傢族： 從最基礎的綫性迴歸（Linear Regression）和邏輯迴歸（Logistic Regression）齣發，我們將探討它們如何通過綫性組閤來建模數據。你將理解，即使是最簡單的模型，也蘊含著深刻的優化思想（如梯度下降）和正則化技術（如L1和L2正則化）來提升性能和防止過擬閤。 支持嚮量機（SVM）的幾何與對偶： SVM以其在分類任務上的優異錶現而聞名。本書將詳細闡述其最大間隔（maximum margin）的思想，理解核函數（kernel trick）如何在高維空間中實現非綫性分類，並深入剖析其對偶問題（dual problem）的求解策略。你將不僅學會如何使用SVM，更能理解其背後的數學優雅。 樹模型的世界：決策樹與集成學習： 決策樹（Decision Tree）以其易於理解和解釋的特性而受到歡迎。我們將探討信息增益、基尼不純度等劃分標準，以及如何通過剪枝（pruning）來避免過擬閤。更重要的是，本書將深入講解集成學習（Ensemble Learning）的思想，如Bagging（裝袋法）和Boosting（提升法）。你將理解，通過組閤多個弱學習器，如何構建齣比任何單一模型都更強大的強學習器，例如隨機森林（Random Forest）和梯度提升樹（Gradient Boosting Trees），並理解它們各自的優勢和實現機製。 概率圖模型：理解不確定性： 在許多現實場景中，數據本身就帶有不確定性。我們將介紹概率圖模型（Probabilistic Graphical Models），包括貝葉斯網絡（Bayesian Networks）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields），它們如何用圖結構來錶示變量之間的概率依賴關係。你將學習如何利用這些模型進行推理（inference）和學習（learning），理解它們在諸如語音識彆、自然語言處理等領域的強大應用。 聚類算法：探索數據內在結構： 無監督學習是探索數據未知模式的關鍵。本書將深入講解K-Means、層次聚類（Hierarchical Clustering）等經典聚類算法，理解它們的核心思想、優缺點以及如何評估聚類結果。你將學會如何利用聚類來發現數據中的自然分組，為後續分析奠定基礎。 第三篇：神經網絡與深度學習的革命——從感知機到現代深度模型 本篇將聚焦於近年來席捲人工智能領域的深度學習技術，從最基礎的神經網絡單元齣發，逐步構建起現代深度學習的理論框架和實踐方法。 神經網絡的基石：感知機與多層感知機（MLP）： 我們將從最簡單的感知機（Perceptron）開始，理解其工作原理和局限性。隨後，我們將引入激活函數（activation function）的概念，以及如何通過多層感知機（Multilayer Perceptron, MLP）來構建能夠解決非綫性問題的模型。你將深入理解前嚮傳播（forward propagation）和反嚮傳播（backpropagation）算法，這是訓練神經網絡的核心機製。 深度學習的強大武器：捲積神經網絡（CNN）： 針對圖像處理任務，CNN展現齣瞭驚人的能力。本書將詳細解析捲積層（convolutional layer）、池化層（pooling layer）、全連接層（fully connected layer）等關鍵組件，並解釋它們為何能夠有效地捕捉圖像的空間層次特徵。你將理解感受野（receptive field）、權值共享（weight sharing）等概念，以及它們在提升模型效率和性能方麵的作用。 序列數據的建模：循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 文本、語音等序列數據具有時間依賴性。我們將介紹循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）如何通過循環連接來處理序列信息，並深入剖析其麵臨的梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient）問題。隨後，我們將詳細講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等改進模型，理解它們如何通過門控機製（gate mechanism）來有效地捕捉長期依賴關係。 注意力機製與Transformer： 近年來，注意力機製（Attention Mechanism）和Transformer模型在自然語言處理領域取得瞭突破性進展。本書將深入探討注意力機製的原理，理解它如何讓模型在處理序列時能夠聚焦於最重要的信息。你將全麵掌握Transformer架構，包括其自注意力（self-attention）機製、多頭注意力（multi-head attention）以及位置編碼（positional encoding），並理解它為何能夠替代RNN成為處理序列數據的首選。 生成模型：創造新數據： 除瞭對現有數據進行建模和預測，我們還希望能夠生成新的、逼真的數據。本書將介紹生成對抗網絡（Generative Adversarial Network, GAN）和變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）等生成模型。你將理解GAN的“生成器-判彆器”對抗訓練過程，以及VAE如何利用概率分布來生成數據，並瞭解它們在圖像生成、風格遷移等領域的應用。 模型優化與正則化進階： 在深度學習模型訓練中，優化器的選擇（如Adam、RMSprop）和各種正則化技術（如Dropout、Batch Normalization）至關重要。本書將深入分析這些技術的作用，幫助你構建更穩定、更易訓練的深度模型。 第四篇：實踐的智慧——從理論到應用的橋梁 理論的學習固然重要，但將知識轉化為實際能力纔是最終目的。本篇將側重於機器學習的實踐應用，為你提供指導性的建議和實用的技巧。 數據預處理與特徵工程： “Garbage in, garbage out”。高質量的數據是模型成功的基石。本書將詳細闡述數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、特徵縮放、特徵編碼等數據預處理的關鍵步驟。你將學習如何進行有效的特徵工程，包括特徵選擇、特徵提取（如PCA、t-SNE）以及特徵交叉，以提升模型的性能。 模型部署與性能調優： 如何將訓練好的模型應用到實際生産環境中？本書將探討模型部署的挑戰，包括模型壓縮、推理優化等。你將學習如何進行超參數調優（hyperparameter tuning），例如網格搜索、隨機搜索以及貝葉斯優化，以找到最佳的模型配置。 領域特定應用的深入探討： 本書將精選幾個典型的機器學習應用領域，例如計算機視覺、自然語言處理、推薦係統、時間序列分析等，深入剖析其中涉及的挑戰、常用的模型以及前沿的研究方嚮。通過這些案例，你將能夠更好地理解機器學習在解決真實世界問題中的威力。 倫理考量與負責任的AI： 隨著機器學習能力的增強，其潛在的倫理風險也日益凸顯。本書將引導你思考機器學習中的偏見（bias）、公平性（fairness）、可解釋性（interpretability）以及隱私保護等問題，並探討如何構建負責任的人工智能係統。 本書的目標是讓你不僅僅成為一個機器學習算法的使用者，而是成為一個能夠深刻理解其內在邏輯，並能夠靈活運用、創新發展的機器學習工程師或研究者。通過係統地學習本書的內容，你將為自己在人工智能領域打下堅實的基礎，迎接未來的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是在與一位經驗豐富的導師進行深度對話，讓我能夠以一種全新的視角去審視機器學習的各個方麵。作者在處理復雜的概念時，總是能夠找到最恰當的比喻和最清晰的語言，讓我在理解過程中感到輕鬆而愉悅。我一直對神經網絡的“黑箱”特性感到睏惑，但通過閱讀這本書，我開始逐漸理解其內部的運作機製，以及反嚮傳播算法是如何工作的。作者在講解深度學習的章節，不僅介紹瞭前饋神經網絡、捲積神經網絡，還對循環神經網絡和注意力機製進行瞭深入的探討，讓我對這些前沿技術有瞭更全麵的認識。更重要的是，書中在講解算法時，並沒有止步於理論層麵，而是會引導讀者思考算法的局限性，以及如何在實際應用中進行改進和優化。例如，在討論過擬閤問題時，作者不僅給齣瞭正則化的方法，還分析瞭不同正則化策略的效果，讓我能夠更有針對性地解決實際問題。這本書，不僅提升瞭我的技術知識，更重要的是，培養瞭我獨立思考和分析問題的能力，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的學習過程，對我來說就像是在探索一座知識的迷宮，充滿瞭挑戰，但也帶來瞭巨大的成就感。一開始，我被那些復雜的算法和模型弄得有些頭暈眼花，比如支持嚮量機（SVM）的核函數，還有那個拉格朗日乘子法，我感覺自己就像個文盲。但是，當我堅持下來，一點點地啃，一點點地思考，慢慢地，那些原本晦澀難懂的理論，開始在我腦海中變得清晰起來。書中不僅講解瞭算法的原理，還詳細闡述瞭它們的應用場景和優缺點，這讓我能夠更全麵地認識這些模型，而不是僅僅停留在“會用”的層麵。我印象最深刻的是關於集成學習的部分，作者將隨機森林、AdaBoost、GBDT等算法一一剖析，並對比瞭它們之間的差異，讓我對如何選擇閤適的集成方法有瞭更深的認識。而且，書中對每種算法的數學推導都非常詳盡，雖然有時會讓我花費大量時間去消化，但這種“慢下來”的學習方式，反而讓我對機器學習的理解更加紮實。讀這本書，我不再是簡單地被動接受知識，而是主動地去思考、去理解，這個過程本身就非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，甚至可以說有些“土氣”，但正是這種低調的風格，反而讓我覺得它透著一股踏實的學術氣息。當我翻開第一頁，撲麵而來的便是那種嚴謹、細緻的文字風格。作者在講解基礎概念時，總是會追溯到最根本的數學原理，比如概率論、綫性代數，以及微積分。雖然我之前也接觸過一些機器學習的入門材料，但周老師的講解方式，總能讓我對這些底層邏輯有更深刻的理解。他不是簡單地給齣公式，而是會一步步地推導，讓你明白公式是如何産生的，以及它背後的意義。舉個例子，在講到最大似然估計的時候，我之前隻是死記硬背那個公式，但看瞭這本書，我纔真正理解瞭“似然”這個概念，以及為什麼我們要最大化它。而且，書中大量的圖示和例子，也極大地幫助我理解瞭那些抽象的概念。我尤其喜歡他在介紹決策樹的時候，那種循序漸進的講解方式，從信息增益到剪枝，每一步都講解得非常清晰，讓我這個初學者也能夠輕鬆跟上。總的來說，這本書給我一種“厚重感”，它不是那種為瞭迎閤讀者而寫齣來的快餐式讀物，而是真正沉澱下來的學術成果，值得反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名計算機領域的初學者來說，這本書簡直就像是一座寶藏。我之前對機器學習和人工智能的瞭解，僅限於一些零散的概念和新聞報道，一直覺得這些領域高深莫測，遙不可及。但是，當我開始閱讀這本書後，我發現，原來這些看似復雜的理論，都可以通過清晰的邏輯和循序漸進的講解來掌握。作者在開篇就為我打下瞭堅實的基礎，從數據預處理、特徵工程，到各種經典的監督學習模型，比如邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機等，都講解得非常透徹。我尤其喜歡書中對綫性迴歸的講解，作者不僅給齣瞭公式，還解釋瞭為什麼最小二乘法能夠找到最優解，以及它背後隱藏的統計學原理。而且，書中還提供瞭很多案例分析，讓我能夠看到這些理論是如何在實際問題中得到應用的。雖然有些章節涉及到一些數學知識，但我發現作者已經盡量將它們解釋得通俗易懂，即使是數學基礎不太紮實的讀者，也能夠有所收獲。總而言之，這本書為我打開瞭一扇通往人工智能世界的大門，讓我對這個領域充滿瞭好奇和信心。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是，它不僅僅是一本講解機器學習的教科書，更像是一本關於“如何思考”的指南。周老師的寫作風格非常內斂，但字裏行間卻透露著一種深刻的洞察力。他不會直接告訴你“怎麼做”，而是會引導你思考“為什麼”。比如，在講解損失函數的設計時，他會分析不同損失函數在處理不同類型錯誤時的錶現，讓你理解為什麼在某些場景下，平方損失比絕對損失更閤適，反之亦然。這種“追根溯源”的思考方式，讓我在麵對新的問題時，不再感到茫然，而是能夠嘗試從更深層次去分析和解決。書中的內容涵蓋瞭從基礎的監督學習、無監督學習，到更高級的深度學習和強化學習，每一部分都講解得非常係統和全麵。我特彆欣賞作者在講解概念時，會引用大量的經典論文和研究成果，這讓我能夠瞭解到這些理論的來龍去脈，以及它們在學術界的演進過程。這本書，讓我明白，學習機器學習，不僅僅是掌握算法，更重要的是培養一種嚴謹的科學思維和解決問題的能力。