推动丛书综合系列:复杂的引擎 [美]约翰E.梅菲尔德 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 约翰E.梅菲尔德 著

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店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 湖南科技出版社

ISBN：9787535794611

商品编码：29771910252

包装：平装-胶订

出版时间：2018-01-01

基本信息

书名：推动丛书综合系列:复杂的引擎

定价：59.00元

作者：约翰E.梅菲尔德

出版社：湖南科技出版社

出版日期：2018-01-01

ISBN：9787535794611

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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这本书会让你对随之而来的进化有新的认识，从而更好地应对未来世界的变革。 本书是对一个新的科学认知范式的*好的阐释——交叉学科复杂系统研究领域的出现，以及计算和进化观念的结合，开始深刻影响生物学、物理学、经济学、管理学和社会学等学科。2018年新版的《*推动丛书》全新设计了版式和封面，简约个性，提升了阅读体验，让科普给你更多想象。随书附赠价值39.6元由汪洁、吴京平掰开揉碎,带你懂科学好书的《经典科普解读课》6折券。

内容提要

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本书结合信息、进化和计算对生物进化进行了阐释，证明了计算在进化中的核心作用，并将这套计算和进化相结合的核心机制扩展到其他领域，用来解释复杂生命、结构、组织和社会秩序的形成。这是一次正在进行的重大的科学认知范式的转换，它不仅会改变科学，也会改变人类对自身境况的认知。

目录

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目录：

引言

章 问题

第2章 计算

第3章 免费的结构

第4章 目的性结构

第5章 无概率性和复杂引擎

第6章 算法进化

第7章 身体内的进化

第8章 控制循环

第9章 复杂系统

0章 人类学习和创造性

1章 文化的进化

2章 复杂性的进化

3章 过去和现在

4章未来

致谢

注释

名词解释

参考文献

译名表

作者介绍

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约翰·E.梅菲尔德，是美国爱荷华州立大学遗传、发育、和细胞生物学名誉教授，同时也是加州理工学院、卡耐基梅隆大学和哈佛大学的教授。他致力于利用数学和物理学原理研究广义进化理论，并应用于认知和社会文化领域。

译者介绍：

唐璐，博士，毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，现任教于湖南大学。

文摘

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序言

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好的，以下是一部名为《深入理解机器学习原理与实践》的图书简介，该书内容与您提到的《推动丛书综合系列：复杂的引擎》完全无关，旨在提供一个关于机器学习领域的详尽概述。 --- 图书简介：《深入理解机器学习原理与实践》 作者： [此处填写虚构作者姓名，例如：张华、李明] 出版社： [此处填写虚构出版社名称，例如：未来科技出版社] 概述：驾驭人工智能时代的驱动力 在当今这个由数据驱动的时代，机器学习（Machine Learning, ML）已不再是未来科技的构想，而是渗透到我们日常生活的方方面面，从精准推荐系统到自动驾驶汽车，无所不包。然而，在这些强大的应用背后，隐藏着一套复杂而精密的数学原理和算法结构。《深入理解机器学习原理与实践》旨在成为连接理论与实践之间不可或缺的桥梁，为读者提供一个全面、系统且深入的机器学习知识体系。 本书并非对现有流行框架（如TensorFlow或PyTorch）的简单操作手册，而是致力于揭示驱动这些框架运行的底层逻辑。我们相信，只有深刻理解算法的“为什么”和“如何做”，才能真正驾驭机器学习的巨大潜力，并有能力解决前沿领域的复杂挑战。 全书结构经过精心设计，遵循从基础数学构建到高级模型架构的逻辑递进路线，确保即便是初次接触机器学习的读者也能稳步前行，而经验丰富的工程师也能从中找到深化理解的突破口。 第一部分：奠基——数学与统计的基石 本部分将回顾并深入探讨支撑现代机器学习的数学核心。我们不会停留在简单的公式罗列，而是着重于解释这些概念在算法中的作用机制和直观意义。 1. 线性代数在数据表示中的核心地位： 我们将详细剖析向量空间、矩阵分解（如SVD）、特征值与特征向量在数据降维（PCA）和特征提取中的不可替代性。读者将理解，数据点本质上是高维空间中的向量，而模型训练过程就是对这些向量进行最优线性变换的过程。 2. 概率论与信息论的直觉构建： 本章侧重于贝叶斯定理的实际应用，解释为什么它是许多生成模型和分类器（如朴素贝叶斯）的理论核心。此外，熵、交叉熵和KL散度的深入探讨，将为理解损失函数的设计原则奠定坚实基础，揭示信息论如何量化模型的“不确定性”和“信息增益”。 3. 微积分与优化理论的实践应用： 梯度下降法是训练所有深度学习模型的关键，但其有效性依赖于对多变量微积分中偏导数和链式法则的透彻理解。我们将详细分析梯度消失/爆炸问题的根源，并引入更高级的优化器（如Adam、RMSProp）的设计思路，阐明它们如何通过动态调整学习率来加速收敛。 第二部分：传统机器学习的精髓——模型解析 在深度学习浪潮席卷之前，一系列成熟而强大的传统模型构成了机器学习的基础。本部分将对这些经典算法进行细致的解构与重构，强调它们在特定场景下的鲁棒性和可解释性。 4. 监督学习的范式：回归与分类： 从简单的线性回归到多项式回归，我们将探讨正则化（L1/L2）如何通过引入偏差来降低方差，从而有效避免过拟合。对于分类问题，逻辑回归的概率解释和支持向量机（SVM）的最大间隔思想将被重点阐述，帮助读者理解最优超平面的几何意义。 5. 决策树、随机森林与梯度提升： 决策树的“分而治之”策略看似简单，但其背后的信息增益和基尼不 التع例度量值得深入研究。我们将花费大量篇幅解析集成学习的威力，特别是随机森林（Bagging）如何通过多样化树的构建来稳定预测，以及梯度提升（Boosting）如何通过迭代修正残差来持续提升模型性能。 6. 无监督学习的探索：聚类与降维： K-均值聚类的迭代过程、层次聚类的树状结构，以及DBSCAN在处理任意形状簇时的优势将被系统比较。在降维方面，除了基础的PCA，我们还将探讨非线性降维技术如t-SNE的原理，及其在数据可视化中的实际挑战。 第三部分：深度学习的架构与前沿 本部分是全书的核心，专注于当前主导人工智能领域的深度神经网络及其变体。 7. 神经网络基础与反向传播： 本章将细致剖析神经网络的基本单元——神经元，激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）对网络性能的影响。随后，我们将用清晰的步骤图解反向传播算法，展示梯度是如何从输出层高效地回传至输入层的，这是理解所有深度学习模型训练过程的关键。 8. 卷积神经网络（CNN）的图像革命： 我们将深入探究卷积层的本质——局部感受野、权重共享和池化操作如何赋予CNN强大的空间特征提取能力。重点分析经典架构（如LeNet, AlexNet, ResNet）的设计演进，特别是残差连接（Residual Connections）如何解决了深层网络的训练难题。 9. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 对于处理文本、语音等序列数据，RNN是基础。本章将详细解释标准RNN在处理长序列时的局限性，并重点剖析LSTM和GRU单元内部的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），这些机制如何精确控制信息的流动和记忆的更新。 10. 注意力机制与Transformer模型： 现代自然语言处理（NLP）的基石是注意力机制。本书将解析“自注意力”（Self-Attention）如何允许模型同时关注输入序列的不同部分，并以矩阵运算的形式解释“缩放点积注意力”的计算过程。最后，我们将对Transformer架构的核心组件——多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）进行全面解读，阐明其如何彻底改变了序列建模的范式。 第四部分：实践、评估与伦理考量 理论的价值最终体现在实践中。本部分关注如何科学地训练、评估模型，以及面对实际应用中的挑战。 11. 模型评估的科学方法： 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值——这些评估指标的适用场景各有侧重。我们将通过具体案例分析如何选择合适的指标，以及交叉验证（Cross-Validation）在评估模型泛化能力中的重要性。同时，处理类别不平衡数据集的策略也将被详细介绍。 12. 可解释性、偏差与公平性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，黑箱问题日益突出。本章将介绍LIME和SHAP等局部解释技术，帮助我们理解单个预测背后的特征贡献。此外，我们还将探讨模型训练数据中可能存在的系统性偏差如何导致不公平的决策，并讨论减轻这些偏差的初步方法。 --- 目标读者 本书适合具有一定微积分和线性代数基础的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望从应用层面深入到理论内核的行业研究人员。阅读本书后，您将不仅能熟练运用现有工具，更能根据实际问题需求，设计、修改甚至创造出更高效、更具洞察力的机器学习解决方案。 《深入理解机器学习原理与实践》是您通往人工智能领域深层知识殿堂的必备指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《推动丛书综合系列:复杂的引擎》让我立刻联想到那些推动时代进步的重大科技突破或社会思潮。我猜想，作者约翰·E·梅菲尔德，或许是在探讨一种“系统性创新”的理念，他会将那些看似孤立的创新要素，通过一种“引擎”般的作用力，整合起来，从而产生巨大的“推动力”。我期待书中能够包含许多精彩的案例分析，比如工业革命、互联网时代的到来，甚至是某些科学理论的诞生，都可能被作者解读为“复杂的引擎”驱动的结果。我希望这本书能够帮助我理解，真正的“推动力”并非来自于单一的因素，而是来自于多重复杂元素的协同作用。我希望能从书中学习到如何去识别和培养这种“协同作用”，如何在自己的领域内构建出属于自己的“复杂的引擎”，从而在激烈的竞争中脱颖而出，或者为社会发展贡献一份力量。我期待这本书能给我带来一种“全局观”的视角，让我能够看到事物之间错综复杂的联系。

评分☆☆☆☆☆

《推动丛书综合系列:复杂的引擎》这个书名，让我产生了一种对深度探索的强烈渴望。我感觉这本书会是一次智识上的冒险，挑战我固有的认知边界。我猜测作者约翰·E·梅菲尔德，大概是一位对事物本质有着深刻洞察力的人。他可能会从某个看似不起眼但却至关重要的“节点”入手，然后层层递进，展现出“复杂”是如何通过一系列精妙的设计和相互作用，最终形成强大的“引擎”的。我期待书中能够充斥着大量的分析和论证，用翔实的证据和严密的逻辑来支撑他的观点。也许，他会带我走进一个充满哲思的空间，探讨“复杂”本身是否是一种必然，以及如何在这种“复杂”中找到秩序和规律。我希望这本书能够让我不再畏惧事物的复杂性，而是能够以一种积极的态度去拥抱它，去理解它，甚至去驾驭它。读完这本书，我希望能获得一种“看透”世界运作模式的能力，能够更清晰地看到隐藏在表象之下的深层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

《推动丛书综合系列:复杂的引擎》这个书名，让我脑海里涌现出各种关于“驱动力”和“系统架构”的联想。我猜测，这本书的主旨很可能是在探讨那些看不见的、却又无比强大的力量，它们如何通过精巧的机制，将无数零散的元素整合成一个高效运作的整体。我期待作者约翰·E·梅菲尔德，能够像一位经验丰富的建筑师，为我勾勒出一个关于“复杂引擎”的蓝图，让我看到其内在的逻辑和结构。也许他会从不同学科的视角出发，比如物理学、经济学、心理学，甚至是社会学，来分析“复杂引擎”的构成要素和运行原理。我希望这本书能够让我明白，理解和驾驭“复杂”并非易事，但一旦掌握了其中的关键，就能释放出惊人的潜力。我期待这本书能够启发我思考，在当今这个信息爆炸、瞬息万变的时代，如何才能构建出更具韧性、更适应变化的“复杂引擎”，从而在不确定性中找到确定的方向，推动个人和集体的进步。

评分☆☆☆☆☆

读到《推动丛书综合系列:复杂的引擎》这个书名，我的脑海里立刻浮现出那些精密机械运转的画面，齿轮咬合，链条传递，每一个部件都看似独立，却又共同协作，驱动着一个庞大的整体。这本书，我猜测，或许是在探讨如何将看似分散、独立的技术或概念，进行有机的整合，从而形成一股强大的、具有颠覆性的力量。我想象中的作者，一定是一位富有远见的思想家，他能够洞察到不同领域之间的潜在联系，并且能够用一种系统性的思维方式，将它们编织成一张无懈可击的“引擎”。也许他会从历史的长河中选取那些伟大的发明或社会变革作为案例，分析其成功的关键在于哪些“复杂”元素的巧妙组合。我特别期待书中能够提供一些具体的、可操作的方法论，来指导读者如何去识别、构建属于自己的“复杂的引擎”，无论是在个人成长、事业发展，还是在解决社会问题方面，都能够从中获得启示。这本书，我希望它能成为我手中一把解锁未来可能性的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名着实吸引人——《推动丛书综合系列:复杂的引擎》，光听名字就觉得里面一定藏着什么深邃的道理，关于“复杂”与“引擎”的关联，本身就充满了想象的空间。我猜想，这本书大概会带领我走进一个关于系统、机制，甚至是人生哲学层面的探索。或许作者会从一个宏大的视角出发，去解构那些看似杂乱无章的表象背后，隐藏着的精巧的运作原理。我尤其好奇“复杂的引擎”这个比喻，它指的是什么？是自然界的生物系统？是人类社会的运作机制？抑或是科学技术发展中的某种突破性进展？我期待作者能够像一位技艺精湛的工程师，用严谨的逻辑和生动的语言，一层一层地剥开这层“复杂”的面纱，最终揭示出那隐藏在其中的、强大而高效的“引擎”。读这本书，我希望能够获得一种新的认知框架，能够更深刻地理解事物之间的相互作用，以及那些驱动着世界运转的根本力量。我期待的不仅仅是知识的获取，更是一种思维方式的启发，一种能够让我看到事物本质的能力。