推動叢書綜閤係列:復雜的引擎 [美]約翰E.梅菲爾德 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 約翰E.梅菲爾德 著

圖書標籤:

• 工程學
• 機械工程
• 發動機
• 內燃機
• 熱力學
• 流體力學
• 設計
• 製造
• 汽車工程
• 航空工程

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 湖南科技齣版社

ISBN：9787535794611

商品編碼：29771910252

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-01-01

基本信息

書名：推動叢書綜閤係列:復雜的引擎

定價：59.00元

作者：約翰E.梅菲爾德

齣版社：湖南科技齣版社

齣版日期：2018-01-01

ISBN：9787535794611

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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這本書會讓你對隨之而來的進化有新的認識，從而更好地應對未來世界的變革。 本書是對一個新的科學認知範式的*好的闡釋——交叉學科復雜係統研究領域的齣現，以及計算和進化觀念的結閤，開始深刻影響生物學、物理學、經濟學、管理學和社會學等學科。2018年新版的《*推動叢書》全新設計瞭版式和封麵，簡約個性，提升瞭閱讀體驗，讓科普給你更多想象。隨書附贈價值39.6元由汪潔、吳京平掰開揉碎,帶你懂科學好書的《經典科普解讀課》6摺券。

內容提要

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本書結閤信息、進化和計算對生物進化進行瞭闡釋，證明瞭計算在進化中的核心作用，並將這套計算和進化相結閤的核心機製擴展到其他領域，用來解釋復雜生命、結構、組織和社會秩序的形成。這是一次正在進行的重大的科學認知範式的轉換，它不僅會改變科學，也會改變人類對自身境況的認知。

目錄

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目錄：

引言

章 問題

第2章 計算

第3章 免費的結構

第4章 目的性結構

第5章 無概率性和復雜引擎

第6章 算法進化

第7章 身體內的進化

第8章 控製循環

第9章 復雜係統

0章 人類學習和創造性

1章 文化的進化

2章 復雜性的進化

3章 過去和現在

4章未來

緻謝

注釋

名詞解釋

參考文獻

譯名錶

作者介紹

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約翰·E.梅菲爾德，是美國愛荷華州立大學遺傳、發育、和細胞生物學名譽教授，同時也是加州理工學院、卡耐基梅隆大學和哈佛大學的教授。他緻力於利用數學和物理學原理研究廣義進化理論，並應用於認知和社會文化領域。

譯者介紹：

唐璐，博士，畢業於中國科學院數學與係統科學研究院，現任教於湖南大學。

文摘

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序言

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好的，以下是一部名為《深入理解機器學習原理與實踐》的圖書簡介，該書內容與您提到的《推動叢書綜閤係列：復雜的引擎》完全無關，旨在提供一個關於機器學習領域的詳盡概述。 --- 圖書簡介：《深入理解機器學習原理與實踐》 作者： [此處填寫虛構作者姓名，例如：張華、李明] 齣版社： [此處填寫虛構齣版社名稱，例如：未來科技齣版社] 概述：駕馭人工智能時代的驅動力 在當今這個由數據驅動的時代，機器學習（Machine Learning, ML）已不再是未來科技的構想，而是滲透到我們日常生活的方方麵麵，從精準推薦係統到自動駕駛汽車，無所不包。然而，在這些強大的應用背後，隱藏著一套復雜而精密的數學原理和算法結構。《深入理解機器學習原理與實踐》旨在成為連接理論與實踐之間不可或缺的橋梁，為讀者提供一個全麵、係統且深入的機器學習知識體係。 本書並非對現有流行框架（如TensorFlow或PyTorch）的簡單操作手冊，而是緻力於揭示驅動這些框架運行的底層邏輯。我們相信，隻有深刻理解算法的“為什麼”和“如何做”，纔能真正駕馭機器學習的巨大潛力，並有能力解決前沿領域的復雜挑戰。 全書結構經過精心設計，遵循從基礎數學構建到高級模型架構的邏輯遞進路綫，確保即便是初次接觸機器學習的讀者也能穩步前行，而經驗豐富的工程師也能從中找到深化理解的突破口。 第一部分：奠基——數學與統計的基石 本部分將迴顧並深入探討支撐現代機器學習的數學核心。我們不會停留在簡單的公式羅列，而是著重於解釋這些概念在算法中的作用機製和直觀意義。 1. 綫性代數在數據錶示中的核心地位： 我們將詳細剖析嚮量空間、矩陣分解（如SVD）、特徵值與特徵嚮量在數據降維（PCA）和特徵提取中的不可替代性。讀者將理解，數據點本質上是高維空間中的嚮量，而模型訓練過程就是對這些嚮量進行最優綫性變換的過程。 2. 概率論與信息論的直覺構建： 本章側重於貝葉斯定理的實際應用，解釋為什麼它是許多生成模型和分類器（如樸素貝葉斯）的理論核心。此外，熵、交叉熵和KL散度的深入探討，將為理解損失函數的設計原則奠定堅實基礎，揭示信息論如何量化模型的“不確定性”和“信息增益”。 3. 微積分與優化理論的實踐應用： 梯度下降法是訓練所有深度學習模型的關鍵，但其有效性依賴於對多變量微積分中偏導數和鏈式法則的透徹理解。我們將詳細分析梯度消失/爆炸問題的根源，並引入更高級的優化器（如Adam、RMSProp）的設計思路，闡明它們如何通過動態調整學習率來加速收斂。 第二部分：傳統機器學習的精髓——模型解析 在深度學習浪潮席捲之前，一係列成熟而強大的傳統模型構成瞭機器學習的基礎。本部分將對這些經典算法進行細緻的解構與重構，強調它們在特定場景下的魯棒性和可解釋性。 4. 監督學習的範式：迴歸與分類： 從簡單的綫性迴歸到多項式迴歸，我們將探討正則化（L1/L2）如何通過引入偏差來降低方差，從而有效避免過擬閤。對於分類問題，邏輯迴歸的概率解釋和支持嚮量機（SVM）的最大間隔思想將被重點闡述，幫助讀者理解最優超平麵的幾何意義。 5. 決策樹、隨機森林與梯度提升： 決策樹的“分而治之”策略看似簡單，但其背後的信息增益和基尼不 التع例度量值得深入研究。我們將花費大量篇幅解析集成學習的威力，特彆是隨機森林（Bagging）如何通過多樣化樹的構建來穩定預測，以及梯度提升（Boosting）如何通過迭代修正殘差來持續提升模型性能。 6. 無監督學習的探索：聚類與降維： K-均值聚類的迭代過程、層次聚類的樹狀結構，以及DBSCAN在處理任意形狀簇時的優勢將被係統比較。在降維方麵，除瞭基礎的PCA，我們還將探討非綫性降維技術如t-SNE的原理，及其在數據可視化中的實際挑戰。 第三部分：深度學習的架構與前沿 本部分是全書的核心，專注於當前主導人工智能領域的深度神經網絡及其變體。 7. 神經網絡基礎與反嚮傳播： 本章將細緻剖析神經網絡的基本單元——神經元，激活函數的選擇（ReLU, Sigmoid, Tanh）對網絡性能的影響。隨後，我們將用清晰的步驟圖解反嚮傳播算法，展示梯度是如何從輸齣層高效地迴傳至輸入層的，這是理解所有深度學習模型訓練過程的關鍵。 8. 捲積神經網絡（CNN）的圖像革命： 我們將深入探究捲積層的本質——局部感受野、權重共享和池化操作如何賦予CNN強大的空間特徵提取能力。重點分析經典架構（如LeNet, AlexNet, ResNet）的設計演進，特彆是殘差連接（Residual Connections）如何解決瞭深層網絡的訓練難題。 9. 循環神經網絡（RNN）與序列建模： 對於處理文本、語音等序列數據，RNN是基礎。本章將詳細解釋標準RNN在處理長序列時的局限性，並重點剖析LSTM和GRU單元內部的門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門），這些機製如何精確控製信息的流動和記憶的更新。 10. 注意力機製與Transformer模型： 現代自然語言處理（NLP）的基石是注意力機製。本書將解析“自注意力”（Self-Attention）如何允許模型同時關注輸入序列的不同部分，並以矩陣運算的形式解釋“縮放點積注意力”的計算過程。最後，我們將對Transformer架構的核心組件——多頭注意力（Multi-Head Attention）和位置編碼（Positional Encoding）進行全麵解讀，闡明其如何徹底改變瞭序列建模的範式。 第四部分：實踐、評估與倫理考量 理論的價值最終體現在實踐中。本部分關注如何科學地訓練、評估模型，以及麵對實際應用中的挑戰。 11. 模型評估的科學方法： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值——這些評估指標的適用場景各有側重。我們將通過具體案例分析如何選擇閤適的指標，以及交叉驗證（Cross-Validation）在評估模型泛化能力中的重要性。同時，處理類彆不平衡數據集的策略也將被詳細介紹。 12. 可解釋性、偏差與公平性（XAI）： 隨著模型復雜度的增加，黑箱問題日益突齣。本章將介紹LIME和SHAP等局部解釋技術，幫助我們理解單個預測背後的特徵貢獻。此外，我們還將探討模型訓練數據中可能存在的係統性偏差如何導緻不公平的決策，並討論減輕這些偏差的初步方法。 --- 目標讀者 本書適閤具有一定微積分和綫性代數基礎的計算機科學專業學生、數據科學傢、機器學習工程師，以及希望從應用層麵深入到理論內核的行業研究人員。閱讀本書後，您將不僅能熟練運用現有工具，更能根據實際問題需求，設計、修改甚至創造齣更高效、更具洞察力的機器學習解決方案。 《深入理解機器學習原理與實踐》是您通往人工智能領域深層知識殿堂的必備指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《推動叢書綜閤係列:復雜的引擎》讓我立刻聯想到那些推動時代進步的重大科技突破或社會思潮。我猜想，作者約翰·E·梅菲爾德，或許是在探討一種“係統性創新”的理念，他會將那些看似孤立的創新要素，通過一種“引擎”般的作用力，整閤起來，從而産生巨大的“推動力”。我期待書中能夠包含許多精彩的案例分析，比如工業革命、互聯網時代的到來，甚至是某些科學理論的誕生，都可能被作者解讀為“復雜的引擎”驅動的結果。我希望這本書能夠幫助我理解，真正的“推動力”並非來自於單一的因素，而是來自於多重復雜元素的協同作用。我希望能從書中學習到如何去識彆和培養這種“協同作用”，如何在自己的領域內構建齣屬於自己的“復雜的引擎”，從而在激烈的競爭中脫穎而齣，或者為社會發展貢獻一份力量。我期待這本書能給我帶來一種“全局觀”的視角，讓我能夠看到事物之間錯綜復雜的聯係。

評分☆☆☆☆☆

《推動叢書綜閤係列:復雜的引擎》這個書名，讓我腦海裏湧現齣各種關於“驅動力”和“係統架構”的聯想。我猜測，這本書的主旨很可能是在探討那些看不見的、卻又無比強大的力量，它們如何通過精巧的機製，將無數零散的元素整閤成一個高效運作的整體。我期待作者約翰·E·梅菲爾德，能夠像一位經驗豐富的建築師，為我勾勒齣一個關於“復雜引擎”的藍圖，讓我看到其內在的邏輯和結構。也許他會從不同學科的視角齣發，比如物理學、經濟學、心理學，甚至是社會學，來分析“復雜引擎”的構成要素和運行原理。我希望這本書能夠讓我明白，理解和駕馭“復雜”並非易事，但一旦掌握瞭其中的關鍵，就能釋放齣驚人的潛力。我期待這本書能夠啓發我思考，在當今這個信息爆炸、瞬息萬變的時代，如何纔能構建齣更具韌性、更適應變化的“復雜引擎”，從而在不確定性中找到確定的方嚮，推動個人和集體的進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名著實吸引人——《推動叢書綜閤係列:復雜的引擎》，光聽名字就覺得裏麵一定藏著什麼深邃的道理，關於“復雜”與“引擎”的關聯，本身就充滿瞭想象的空間。我猜想，這本書大概會帶領我走進一個關於係統、機製，甚至是人生哲學層麵的探索。或許作者會從一個宏大的視角齣發，去解構那些看似雜亂無章的錶象背後，隱藏著的精巧的運作原理。我尤其好奇“復雜的引擎”這個比喻，它指的是什麼？是自然界的生物係統？是人類社會的運作機製？抑或是科學技術發展中的某種突破性進展？我期待作者能夠像一位技藝精湛的工程師，用嚴謹的邏輯和生動的語言，一層一層地剝開這層“復雜”的麵紗，最終揭示齣那隱藏在其中的、強大而高效的“引擎”。讀這本書，我希望能夠獲得一種新的認知框架，能夠更深刻地理解事物之間的相互作用，以及那些驅動著世界運轉的根本力量。我期待的不僅僅是知識的獲取，更是一種思維方式的啓發，一種能夠讓我看到事物本質的能力。

評分☆☆☆☆☆

讀到《推動叢書綜閤係列:復雜的引擎》這個書名，我的腦海裏立刻浮現齣那些精密機械運轉的畫麵，齒輪咬閤，鏈條傳遞，每一個部件都看似獨立，卻又共同協作，驅動著一個龐大的整體。這本書，我猜測，或許是在探討如何將看似分散、獨立的技術或概念，進行有機的整閤，從而形成一股強大的、具有顛覆性的力量。我想象中的作者，一定是一位富有遠見的思想傢，他能夠洞察到不同領域之間的潛在聯係，並且能夠用一種係統性的思維方式，將它們編織成一張無懈可擊的“引擎”。也許他會從曆史的長河中選取那些偉大的發明或社會變革作為案例，分析其成功的關鍵在於哪些“復雜”元素的巧妙組閤。我特彆期待書中能夠提供一些具體的、可操作的方法論，來指導讀者如何去識彆、構建屬於自己的“復雜的引擎”，無論是在個人成長、事業發展，還是在解決社會問題方麵，都能夠從中獲得啓示。這本書，我希望它能成為我手中一把解鎖未來可能性的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

《推動叢書綜閤係列:復雜的引擎》這個書名，讓我産生瞭一種對深度探索的強烈渴望。我感覺這本書會是一次智識上的冒險，挑戰我固有的認知邊界。我猜測作者約翰·E·梅菲爾德，大概是一位對事物本質有著深刻洞察力的人。他可能會從某個看似不起眼但卻至關重要的“節點”入手，然後層層遞進，展現齣“復雜”是如何通過一係列精妙的設計和相互作用，最終形成強大的“引擎”的。我期待書中能夠充斥著大量的分析和論證，用翔實的證據和嚴密的邏輯來支撐他的觀點。也許，他會帶我走進一個充滿哲思的空間，探討“復雜”本身是否是一種必然，以及如何在這種“復雜”中找到秩序和規律。我希望這本書能夠讓我不再畏懼事物的復雜性，而是能夠以一種積極的態度去擁抱它，去理解它，甚至去駕馭它。讀完這本書，我希望能獲得一種“看透”世界運作模式的能力，能夠更清晰地看到隱藏在錶象之下的深層邏輯。