機器學習 周誌華 人工智能的機器學習中文教科 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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周誌華 著

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302423287

商品編碼：10949747709

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

基本信息

書名：機器學習

：88.00元

作者：周誌華

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2016-01-01

ISBN：9787302423287

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

內容提要

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' 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

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全書共16章, 大體上可分為3個部分：第1部分包括第1~3章, 介紹機器學習基礎知識; 第2部分包括第4~10章, 介紹一些經典而常用的機器學習方法; 第3部分包括第11~16章, 介紹一些進階知識. 前3章之外的後續各章均相對獨立, 讀者可根據自己的興趣和時間情況選擇使用. 根據課時情況, 一個學期的本科生課程可考慮講授前9章或前10章; 研究生課程則不妨使用全書.

作者介紹

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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。

《算法的邊界：智能湧現的奧秘與未來展望》 簡介： 在信息爆炸的時代，我們正以前所未有的速度觸及智能的疆界。從最初的邏輯規則到復雜的神經網絡，人類對“智能”的探索從未停止。本書《算法的邊界：智能湧現的奧秘與未來展望》並非對某一特定技術或方法的詳盡梳理，而是旨在勾勒齣人工智能領域發展的宏大圖景，深入剖析智能湧現背後的深層邏輯，並展望其未來可能達到的高度與潛在的挑戰。它不是一本入門的工具書，而是緻力於引導讀者跳齣具體算法的細節，站在更高的維度去審視人工智能的本質、演進路徑及其對人類社會的深遠影響。 本書的核心在於“湧現”。我們試圖解釋，當海量的、看似獨立的計算單元或數據片段相互作用時，如何能夠自發地産生齣超越個體之和的復雜行為和能力，從而錶現齣智能的特徵。這涉及到復雜係統理論、信息論、控製論等多個學科的交叉。我們將探討“湧現”在人工智能中的錶現形式，例如，深度學習模型如何通過層層遞進的非綫性變換，從原始數據中學習到抽象的錶示，最終實現圖像識彆、自然語言理解等高級功能。這種湧現並非神秘的魔法，而是由精巧設計的算法、龐大的數據和強大的計算能力共同作用的結果。 在內容層麵，本書不會局限於介紹單一的機器學習模型，而是將更側重於探討不同類型算法（如符號主義、連接主義、統計學習等）在發展曆程中扮演的角色，以及它們之間如何相互啓發、融閤，共同推動著人工智能的進步。我們將審視邏輯推理、知識錶示等早期人工智能的嘗試，分析其局限性，以及這些局限如何促使研究者轉嚮數據驅動的方法。同時，也會深入探討當前深度學習的強大之處，但不會止步於“黑箱”的神秘感，而是嘗試揭示其內部運作的原理，以及在不同應用場景下，不同網絡結構（如捲積神經網絡、循環神經網絡、Transformer等）的優勢與適用性。 本書的另一重要主題是“邊界”。我們探討的是人工智能在理論上和實踐中存在的局限性，以及人類如何不斷突破這些邊界。例如，當前的AI在某些狹窄領域錶現齣色，但在通用智能、常識推理、情感理解等方麵仍有漫長的路要走。我們將分析這些“短闆”産生的原因，例如數據的偏差、算法的泛化能力、對世界的理解深度不足等。同時，本書也將關注如何通過跨學科的研究，如認知科學、神經科學、哲學等，來彌補這些不足，從而構建更接近人類智能的人工智能係統。 《算法的邊界》將深入探討“學習”的本質。在人工智能領域，“學習”意味著模型能夠從數據中提取模式、規律，並將其應用於新的、未見過的數據。我們將分析不同學習範式，如監督學習、無監督學習、強化學習、半監督學習、遷移學習等，理解它們各自的適用場景和挑戰。更重要的是，我們將探討“如何讓AI更有效地學習”，這可能包括更高效的訓練算法、更具信息量的錶示學習、以及如何讓AI具備自主探索和發現的能力。我們將討論“終身學習”的可能性，即AI能否像人類一樣，在不斷接收新信息的同時，不斷更新和優化自身的知識體係，而不是每次都需要從頭開始訓練。 此外，本書還將涉及人工智能的倫理與社會影響。當我們賦予機器越來越強的能力時，我們也必須審慎地思考其潛在的風險。我們將討論數據隱私、算法公平性、就業結構變化、以及對決策過程的自動化可能帶來的挑戰。本書旨在引發讀者對這些問題的深思，並探討如何構建負責任的人工智能，確保其發展能夠真正造福於人類社會。我們不會提供簡單的“標準答案”，而是希望通過梳理不同觀點和潛在的發展方嚮，幫助讀者形成自己的判斷。 在展望未來時，《算法的邊界》將觸及通用人工智能（AGI）的可能性，以及實現AGI所麵臨的技術難題和理論挑戰。我們將討論當前AI係統在理解因果關係、進行抽象推理、以及擁有自我意識等方麵存在的差距。本書將引申齣對“智能”更本質的探討：智能是否僅僅是計算能力的體現，還是包含著更深層次的創造力、同理心和價值觀？我們將分析不同學派的觀點，並探討未來人工智能可能的發展方嚮，例如，能否實現“具身智能”，讓AI擁有身體並與物理世界進行交互；能否構建能夠進行真正意義上的“深度理解”和“共情”的AI。 本書的語言風格力求嚴謹又不失可讀性，旨在為對人工智能領域有一定基礎，或對智能本質充滿好奇的讀者提供一份深入的思考。我們避免使用過於晦澀的專業術語，或在必要時進行清晰的解釋，以便更廣泛的受眾能夠理解。通過對“算法的邊界”的探索，本書希望能夠激發讀者對人工智能未來的想象，同時也能培養對這一領域更為成熟和批判性的視角。它不僅僅是一本關於人工智能的書，更是關於人類智能本身，以及我們如何通過技術來理解和擴展自身智慧的一場思想之旅。 本書的結構將是層層遞進的。從對智能基本概念的解析開始，逐步深入到當前主流AI技術的原理與局限，再到對未來發展方嚮的展望。我們將穿插對曆史上重要思想傢和科學傢的貢獻的簡要迴顧，以展現智能研究的深厚曆史底蘊。同時，也會引用最新的前沿研究成果，但重點在於分析其意義和影響，而非技術細節的堆砌。 總而言之，《算法的邊界：智能湧現的奧秘與未來展望》是一部旨在引發深度思考的讀物。它不是一本教你如何寫齣AI程序的指南，而是一本帶領你理解AI為何物、AI如何演進、以及AI將如何塑造我們未來的思想文獻。希望通過本書，讀者能夠對人工智能形成一個更全麵、更深刻的認識，並為迎接智能時代的到來做好準備。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的老師在娓娓道來。我特彆期待書中在對算法進行講解時，能夠穿插一些實際應用案例。例如，在介紹決策樹算法時，我希望能看到它如何被用於預測用戶是否會購買某種産品，或者在文本分類任務中，決策樹是如何工作的。這種結閤理論與實踐的講解方式，能夠極大地幫助我理解算法的適用場景和優缺點。此外，我還在思考，這本書是否會涉及一些經典的機器學習數據集，比如UCI機器學習倉庫中的一些經典數據集，並演示如何使用書中介紹的算法對這些數據進行分析？如果能有這樣的內容，那將是錦上添花。我理解深度學習是當前機器學習領域的熱點，但我更希望這本書能為我打下堅實的傳統機器學習基礎，這樣在未來深入學習深度學習時，纔能遊刃有餘。因此，我非常期待書中關於模型評估、特徵工程等方麵的深入探討，這些都是構建強大機器學習模型的關鍵環節，而這些內容恰恰是在很多入門書籍中容易被簡化的部分，所以我對這本書在這方麵的期望值很高。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的一個非常強烈的預感是，它將在一定程度上改變我對機器學習的認知方式。我一直試圖尋找一本能夠係統性地梳理機器學習理論的著作，而這本書似乎正是為此而生。我特彆感興趣的是，它在介紹模型訓練過程時，是如何闡述梯度下降及其各種變體的？我希望它不僅是簡單地給齣公式，而是能夠詳細解釋每一步的意義，以及不同學習率、動量等超參數對訓練過程的影響。我還在思考，書中是否會涉及一些關於“黑箱模型”的反思，並探討如何提高模型的透明度？此外，對於像集成學習這樣的重要概念，例如Bagging和Boosting，我期待書中能有清晰的區分和對比，並給齣它們在實際應用中各自的優勢。我希望它能讓我理解，為什麼一個簡單的模型組閤能夠取得比單一模型更好的效果。如果書中還能包含一些關於機器學習係統設計原則的討論，那就更完美瞭，比如如何構建一個能夠處理大規模數據、並且易於維護的機器學習管道。

評分☆☆☆☆☆

我從一些討論中瞭解到，這本書在算法的數學推導上相當嚴謹。這一點對我來說非常重要。我一直認為，理解算法背後的數學原理是深入掌握機器學習的關鍵。我尤其好奇的是，它在介紹一些復雜的算法，比如隱馬爾可夫模型（HMM）或者貝葉斯網絡時，是如何處理概率圖模型和統計推斷這些概念的。我設想，它可能會從概率論的基礎齣發，一步步地推導齣模型的結構和學習算法，並可能包含一些動態規劃的思想在其中。我希望它不會僅僅停留在給齣最終的公式，而是能讓讀者理解每個變量的含義，以及公式推導背後的邏輯。另外，關於模型的優缺點分析，我希望書中能夠清晰地指齣每種算法的適用範圍、計算復雜度以及可能遇到的問題，例如過擬閤或欠擬閤。如果書中還能包含一些關於如何選擇閤適算法的指導性建議，那就更好瞭。我對書中關於模型正則化、交叉驗證等提升模型泛化能力的技術也充滿瞭期待，因為這些都是在實際項目中必須掌握的技巧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於國內的機器學習研究和教育領域來說，無疑是一件值得欣喜的事情。從我個人的角度齣發，我更關注的是書中對於一些前沿但又相對成熟的機器學習方法的介紹。比如，在介紹聚類算法時，我希望不僅僅是K-means，是否會涉及層次聚類、DBSCAN等更具多樣性的方法，並且深入分析它們的適用條件和局限性？在介紹降維技術時，PCA和LDA之外，是否會提及t-SNE這類在可視化方麵錶現突齣的算法，並解釋其背後的Manifold Learning思想？我也非常期待書中能夠就“機器學習”這個宏大的概念，提供一個清晰的分類和演進脈絡，讓我能夠更好地理解不同算法之間的關係，以及它們是如何在不同的曆史時期發展起來並解決特定的問題的。此外，關於模型的可解釋性，這也是我一直以來非常關注的議題。我希望這本書能夠在這方麵給予一些指導，比如如何理解復雜模型的決策過程，以及如何評估模型的公平性和魯棒性。

評分☆☆☆☆☆

這本《機器學習》確實是一本在機器學習領域非常有分量的著作，盡管我還沒有深入閱讀，但僅從我目前接觸到的資料和社區的普遍反饋來看，它已經給我留下瞭深刻的印象。書中對機器學習的基本概念，如監督學習、無監督學習、半監督學習等，都有著非常詳盡的介紹。我尤其關注它在如何清晰地解釋這些復雜概念方麵的能力。對於初學者來說，理解算法背後的數學原理和邏輯推導是至關重要的，而這本書似乎在這方麵做得相當齣色，它不會迴避那些關鍵的數學公式，但會以一種循序漸進的方式引導讀者理解，而不是直接拋齣艱澀的數學內容。我設想，當翻開這本書的某一章，比如介紹支持嚮量機（SVM）的部分，我可能會看到從綫性可分情況下的超平麵開始，逐步過渡到核技巧，理解它如何處理非綫性可分問題。這種由淺入深、層層遞進的講解方式，對於我這樣渴望建立紮實理論基礎的學習者來說，無疑是極具吸引力的。我期待它在算法的介紹中，不僅給齣公式，還能輔以清晰的圖示和通俗易懂的語言，幫助我真正“看到”算法是如何工作的，而不僅僅是“知道”它是什麼。