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周志华 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302423287

商品编码：10949747709

包装：平装

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名：机器学习

：88.00元

作者：周志华

出版社：清华大学出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787302423287

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

内容提要

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' 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

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全书共16章, 大体上可分为3个部分：第1部分包括第1~3章, 介绍机器学习基础知识; 第2部分包括第4~10章, 介绍一些经典而常用的机器学习方法; 第3部分包括第11~16章, 介绍一些进阶知识. 前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.

作者介绍

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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。

《算法的边界：智能涌现的奥秘与未来展望》 简介： 在信息爆炸的时代，我们正以前所未有的速度触及智能的疆界。从最初的逻辑规则到复杂的神经网络，人类对“智能”的探索从未停止。本书《算法的边界：智能涌现的奥秘与未来展望》并非对某一特定技术或方法的详尽梳理，而是旨在勾勒出人工智能领域发展的宏大图景，深入剖析智能涌现背后的深层逻辑，并展望其未来可能达到的高度与潜在的挑战。它不是一本入门的工具书，而是致力于引导读者跳出具体算法的细节，站在更高的维度去审视人工智能的本质、演进路径及其对人类社会的深远影响。 本书的核心在于“涌现”。我们试图解释，当海量的、看似独立的计算单元或数据片段相互作用时，如何能够自发地产生出超越个体之和的复杂行为和能力，从而表现出智能的特征。这涉及到复杂系统理论、信息论、控制论等多个学科的交叉。我们将探讨“涌现”在人工智能中的表现形式，例如，深度学习模型如何通过层层递进的非线性变换，从原始数据中学习到抽象的表示，最终实现图像识别、自然语言理解等高级功能。这种涌现并非神秘的魔法，而是由精巧设计的算法、庞大的数据和强大的计算能力共同作用的结果。 在内容层面，本书不会局限于介绍单一的机器学习模型，而是将更侧重于探讨不同类型算法（如符号主义、连接主义、统计学习等）在发展历程中扮演的角色，以及它们之间如何相互启发、融合，共同推动着人工智能的进步。我们将审视逻辑推理、知识表示等早期人工智能的尝试，分析其局限性，以及这些局限如何促使研究者转向数据驱动的方法。同时，也会深入探讨当前深度学习的强大之处，但不会止步于“黑箱”的神秘感，而是尝试揭示其内部运作的原理，以及在不同应用场景下，不同网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等）的优势与适用性。 本书的另一重要主题是“边界”。我们探讨的是人工智能在理论上和实践中存在的局限性，以及人类如何不断突破这些边界。例如，当前的AI在某些狭窄领域表现出色，但在通用智能、常识推理、情感理解等方面仍有漫长的路要走。我们将分析这些“短板”产生的原因，例如数据的偏差、算法的泛化能力、对世界的理解深度不足等。同时，本书也将关注如何通过跨学科的研究，如认知科学、神经科学、哲学等，来弥补这些不足，从而构建更接近人类智能的人工智能系统。 《算法的边界》将深入探讨“学习”的本质。在人工智能领域，“学习”意味着模型能够从数据中提取模式、规律，并将其应用于新的、未见过的数据。我们将分析不同学习范式，如监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、迁移学习等，理解它们各自的适用场景和挑战。更重要的是，我们将探讨“如何让AI更有效地学习”，这可能包括更高效的训练算法、更具信息量的表示学习、以及如何让AI具备自主探索和发现的能力。我们将讨论“终身学习”的可能性，即AI能否像人类一样，在不断接收新信息的同时，不断更新和优化自身的知识体系，而不是每次都需要从头开始训练。 此外，本书还将涉及人工智能的伦理与社会影响。当我们赋予机器越来越强的能力时，我们也必须审慎地思考其潜在的风险。我们将讨论数据隐私、算法公平性、就业结构变化、以及对决策过程的自动化可能带来的挑战。本书旨在引发读者对这些问题的深思，并探讨如何构建负责任的人工智能，确保其发展能够真正造福于人类社会。我们不会提供简单的“标准答案”，而是希望通过梳理不同观点和潜在的发展方向，帮助读者形成自己的判断。 在展望未来时，《算法的边界》将触及通用人工智能（AGI）的可能性，以及实现AGI所面临的技术难题和理论挑战。我们将讨论当前AI系统在理解因果关系、进行抽象推理、以及拥有自我意识等方面存在的差距。本书将引申出对“智能”更本质的探讨：智能是否仅仅是计算能力的体现，还是包含着更深层次的创造力、同理心和价值观？我们将分析不同学派的观点，并探讨未来人工智能可能的发展方向，例如，能否实现“具身智能”，让AI拥有身体并与物理世界进行交互；能否构建能够进行真正意义上的“深度理解”和“共情”的AI。 本书的语言风格力求严谨又不失可读性，旨在为对人工智能领域有一定基础，或对智能本质充满好奇的读者提供一份深入的思考。我们避免使用过于晦涩的专业术语，或在必要时进行清晰的解释，以便更广泛的受众能够理解。通过对“算法的边界”的探索，本书希望能够激发读者对人工智能未来的想象，同时也能培养对这一领域更为成熟和批判性的视角。它不仅仅是一本关于人工智能的书，更是关于人类智能本身，以及我们如何通过技术来理解和扩展自身智慧的一场思想之旅。 本书的结构将是层层递进的。从对智能基本概念的解析开始，逐步深入到当前主流AI技术的原理与局限，再到对未来发展方向的展望。我们将穿插对历史上重要思想家和科学家的贡献的简要回顾，以展现智能研究的深厚历史底蕴。同时，也会引用最新的前沿研究成果，但重点在于分析其意义和影响，而非技术细节的堆砌。 总而言之，《算法的边界：智能涌现的奥秘与未来展望》是一部旨在引发深度思考的读物。它不是一本教你如何写出AI程序的指南，而是一本带领你理解AI为何物、AI如何演进、以及AI将如何塑造我们未来的思想文献。希望通过本书，读者能够对人工智能形成一个更全面、更深刻的认识，并为迎接智能时代的到来做好准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的老师在娓娓道来。我特别期待书中在对算法进行讲解时，能够穿插一些实际应用案例。例如，在介绍决策树算法时，我希望能看到它如何被用于预测用户是否会购买某种产品，或者在文本分类任务中，决策树是如何工作的。这种结合理论与实践的讲解方式，能够极大地帮助我理解算法的适用场景和优缺点。此外，我还在思考，这本书是否会涉及一些经典的机器学习数据集，比如UCI机器学习仓库中的一些经典数据集，并演示如何使用书中介绍的算法对这些数据进行分析？如果能有这样的内容，那将是锦上添花。我理解深度学习是当前机器学习领域的热点，但我更希望这本书能为我打下坚实的传统机器学习基础，这样在未来深入学习深度学习时，才能游刃有余。因此，我非常期待书中关于模型评估、特征工程等方面的深入探讨，这些都是构建强大机器学习模型的关键环节，而这些内容恰恰是在很多入门书籍中容易被简化的部分，所以我对这本书在这方面的期望值很高。

评分☆☆☆☆☆

我从一些讨论中了解到，这本书在算法的数学推导上相当严谨。这一点对我来说非常重要。我一直认为，理解算法背后的数学原理是深入掌握机器学习的关键。我尤其好奇的是，它在介绍一些复杂的算法，比如隐马尔可夫模型（HMM）或者贝叶斯网络时，是如何处理概率图模型和统计推断这些概念的。我设想，它可能会从概率论的基础出发，一步步地推导出模型的结构和学习算法，并可能包含一些动态规划的思想在其中。我希望它不会仅仅停留在给出最终的公式，而是能让读者理解每个变量的含义，以及公式推导背后的逻辑。另外，关于模型的优缺点分析，我希望书中能够清晰地指出每种算法的适用范围、计算复杂度以及可能遇到的问题，例如过拟合或欠拟合。如果书中还能包含一些关于如何选择合适算法的指导性建议，那就更好了。我对书中关于模型正则化、交叉验证等提升模型泛化能力的技术也充满了期待，因为这些都是在实际项目中必须掌握的技巧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于国内的机器学习研究和教育领域来说，无疑是一件值得欣喜的事情。从我个人的角度出发，我更关注的是书中对于一些前沿但又相对成熟的机器学习方法的介绍。比如，在介绍聚类算法时，我希望不仅仅是K-means，是否会涉及层次聚类、DBSCAN等更具多样性的方法，并且深入分析它们的适用条件和局限性？在介绍降维技术时，PCA和LDA之外，是否会提及t-SNE这类在可视化方面表现突出的算法，并解释其背后的Manifold Learning思想？我也非常期待书中能够就“机器学习”这个宏大的概念，提供一个清晰的分类和演进脉络，让我能够更好地理解不同算法之间的关系，以及它们是如何在不同的历史时期发展起来并解决特定的问题的。此外，关于模型的可解释性，这也是我一直以来非常关注的议题。我希望这本书能够在这方面给予一些指导，比如如何理解复杂模型的决策过程，以及如何评估模型的公平性和鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的一个非常强烈的预感是，它将在一定程度上改变我对机器学习的认知方式。我一直试图寻找一本能够系统性地梳理机器学习理论的著作，而这本书似乎正是为此而生。我特别感兴趣的是，它在介绍模型训练过程时，是如何阐述梯度下降及其各种变体的？我希望它不仅是简单地给出公式，而是能够详细解释每一步的意义，以及不同学习率、动量等超参数对训练过程的影响。我还在思考，书中是否会涉及一些关于“黑箱模型”的反思，并探讨如何提高模型的透明度？此外，对于像集成学习这样的重要概念，例如Bagging和Boosting，我期待书中能有清晰的区分和对比，并给出它们在实际应用中各自的优势。我希望它能让我理解，为什么一个简单的模型组合能够取得比单一模型更好的效果。如果书中还能包含一些关于机器学习系统设计原则的讨论，那就更完美了，比如如何构建一个能够处理大规模数据、并且易于维护的机器学习管道。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器学习》确实是一本在机器学习领域非常有分量的著作，尽管我还没有深入阅读，但仅从我目前接触到的资料和社区的普遍反馈来看，它已经给我留下了深刻的印象。书中对机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、半监督学习等，都有着非常详尽的介绍。我尤其关注它在如何清晰地解释这些复杂概念方面的能力。对于初学者来说，理解算法背后的数学原理和逻辑推导是至关重要的，而这本书似乎在这方面做得相当出色，它不会回避那些关键的数学公式，但会以一种循序渐进的方式引导读者理解，而不是直接抛出艰涩的数学内容。我设想，当翻开这本书的某一章，比如介绍支持向量机（SVM）的部分，我可能会看到从线性可分情况下的超平面开始，逐步过渡到核技巧，理解它如何处理非线性可分问题。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，对于我这样渴望建立扎实理论基础的学习者来说，无疑是极具吸引力的。我期待它在算法的介绍中，不仅给出公式，还能辅以清晰的图示和通俗易懂的语言，帮助我真正“看到”算法是如何工作的，而不仅仅是“知道”它是什么。