机器学习导论（原书第2版） [Introduction to Machine Learning，Second Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[土耳其] Ethem Alpaydin 著，范明，昝红英，牛常勇 译

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 模式识别
• Python
• 算法
• 统计学习
• 监督学习
• 无监督学习
• 模型评估

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111453772

版次：2

商品编码：11447851

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Introduction to Machine Learning，Second Edition

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：352

编辑推荐

　　

　　全面讨论机器学习方法和技术，层次合理、叙述清晰、难度适中。
　　涵盖了经典的机器学习算法和理论，同时补充了近年来新出现的机器学习方法。

内容简介

　　《机器学习导论（原书第2版）》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习。
　　《机器学习导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。

作者简介

　　Ethem Alpaydin，土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学（Bogazi?i University）计算机工程系教授。他于1990年在瑞士洛桑联邦理工学院获博士学位，1991年在加州大学伯克利分校国际计算机研究所（ICS, UC Berkeley）做博士后工作；之后作为访问学者，先后在美国麻省理工学院、加州大学伯克利分校国际计算机研究所、瑞士戴尔莫尔感知人工智能研究所(IDIAP)从事研究工作。他是土耳其科学院院士，IEEE高级会员，牛津大学出版社《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier出版社《Pattern Recognition》杂志副主编。

目录

Introduction to Machine Learning,Second Edition
出版者的话
中文版序
译者序
前言
致谢
关于第2版
符号表

第1章　绪论1
1.1　什么是机器学习1
1.2　机器学习的应用实例3
1.2.1　学习关联性3
1.2.2　分类3
1.2.3　回归6
1.2.4　非监督学习7
1.2.5　增强学习8
1.3　注释8
1.4　相关资源10
1.5　习题11
1.6　参考文献12

第2章　监督学习13
2.1　由实例学习类13
2.2　VC维15
2.3　概率逼近正确学习16
2.4　噪声17
2.5　学习多类18
2.6　回归19
2.7　模型选择与泛化21
2.8　监督机器学习算法的维23
2.9　注释24
2.10　习题25
2.11　参考文献25

第3章　贝叶斯决策定理27
3.1　引言27
3.2　分类28
3.3　损失与风险29
3.4　判别式函数31
3.5　效用理论31
3.6　关联规则32
3.7　注释33
3.8　习题33
3.9　参考文献34

第4章　参数方法35
4.1　引言35
4.2　最大似然估计35
4.2.1　伯努利密度36
4.2.2　多项密度36
4.2.3　高斯(正态)密度37
4.3　评价估计：偏倚和方差37
4.4　贝叶斯估计38
4.5　参数分类40
4.6　回归43
4.7　调整模型的复杂度：偏倚/方差两难选择45
4.8　模型选择过程47
4.9　注释50
4.10　习题50
4.11　参考文献51

第5章　多元方法52
5.1　多元数据52
5.2　参数估计52
5.3　缺失值估计53
5.4　多元正态分布54
5.5　多元分类56
5.6　调整复杂度59
5.7　离散特征61
5.8　多元回归62
5.9　注释63
5.10　习题63
5.11　参考文献64

第6章　维度归约65
6.1　引言65
6.2　子集选择65
6.3　主成分分析67
6.4　因子分析71
6.5　多维定标75
6.6　线性判别分析77
6.7　等距特征映射80
6.8　局部线性嵌入81
6.9　注释83
6.10　习题84
6.11　参考文献85

第7章　聚类86
7.1　引言86
7.2　混合密度86
7.3　k-均值聚类87
7.4　期望最大化算法90
7.5　潜在变量混合模型93
7.6　聚类后的监督学习94
7.7　层次聚类95
7.8　选择簇个数96
7.9　注释96
7.10　习题97
7.11　参考文献97

第8章　非参数方法99
8.1　引言99
8.2　非参数密度估计99
8.2.1　直方图估计100
8.2.2　核估计101
8.2.3　k最近邻估计102
8.3　到多元数据的推广103
8.4　非参数分类104
8.5　精简的最近邻105
8.6　非参数回归：光滑模型106
8.6.1　移动均值光滑106
8.6.2　核光滑108
8.6.3　移动线光滑108
8.7　如何选择光滑参数109
8.8　注释110
8.9　习题111
8.10　参考文献112

第9章　决策树113
9.1　引言113
9.2　单变量树114
9.2.1　分类树114
9.2.2　回归树118
9.3　剪枝119
9.4　由决策树提取规则120
9.5　由数据学习规则121
9.6　多变量树124
9.7　注释125
9.8　习题126
9.9　参考文献127

第10章　线性判别式129
10.1　引言129
10.2　推广线性模型130
10.3　线性判别式的几何意义131
10.3.1　两类问题131
10.3.2　多类问题132
10.4　逐对分离132
10.5　参数判别式的进一步讨论133
10.6　梯度下降135
10.7　逻辑斯谛判别式135
10.7.1　两类问题135
10.7.2　多类问题138
10.8　回归判别式141
10.9　注释142
10.10　习题143
10.11　参考文献143

第11章　多层感知器144
11.1　引言144
11.1.1　理解人脑144
11.1.2　神经网络作为并行处理的典范145
11.2　感知器146
11.3　训练感知器148
11.4　学习布尔函数150
11.5　多层感知器151
11.6　作为普适近似的MLP153
11.7　后向传播算法154
11.7.1　非线性回归154
11.7.2　两类判别式157
11.7.3　多类判别式158
11.7.4　多个隐藏层158
11.8　训练过程158
11.8.1　改善收敛性158
11.8.2　过分训练159
11.8.3　构造网络161
11.8.4　线索162
11.9　调整网络规模163
11.10　学习的贝叶斯观点164
11.11　维度归约165
11.12　学习时间167
11.12.1　时间延迟神经网络167
11.12.2　递归网络168
11.13　注释169
11.14　习题170
11.15　参考文献170

第12章　局部模型173
12.1　引言173
12.2　竞争学习173
12.2.1　在线k-均值173
12.2.2　自适应共鸣理论176
12.2.3　自组织映射177
12.3　径向基函数178
12.4　结合基于规则的知识182
12.5　规范化基函数182
12.6　竞争的基函数184
12.7　学习向量量化186
12.8　混合专家模型186
12.8.1　协同专家模型188
12.8.2　竞争专家模型188
12.9　层次混合专家模型189
12.10　注释189
12.11　习题190
12.12　参考文献190

第13章　核机器192
13.1　引言192
13.2　最佳分离超平面193
13.3　不可分情况：软边缘超平面195
13.4　v-SVM197
13.5　核技巧198
13.6　向量核199
13.7　定义核200
13.8　多核学习201
13.9　多类核机器202
13.10　用于回归的核机器203
13.11　一类核机器206
13.12　核维度归约208
13.13　注释209
13.14　习题209
13.15　参考文献210

第14章　贝叶斯估计212
14.1　引言212
14.2　分布参数的估计213
14.2.1　离散变量213
14.2.2　连续变量215
14.3　函数参数的贝叶斯估计216
14.3.1　回归216
14.3.2　基函数或核函数的使用218
14.3.3　贝叶斯分类219
14.4　高斯过程221
14.5　注释223
14.6　习题224
14.7　参考文献224

第15章　隐马尔可夫模型225
15.1　引言225
15.2　离散马尔可夫过程225
15.3　隐马尔可夫模型227
15.4　HMM的三个基本问题229
15.5　估值问题229
15.6　寻找状态序列231
15.7　学习模型参数233
15.8　连续观测235
15.9　带输入的HMM236
15.10　HMM中的模型选择236
15.11　注释237
15.12　习题238
15.13　参考文献239

第16章　图方法240
16.1　引言240
16.2　条件独立的典型情况241
16.3　图模型实例245
16.3.1　朴素贝叶斯分类245
16.3.2　隐马尔可夫模型246
16.3.3　线性回归248
16.4　d-分离248
16.5　信念传播249
16.5.1　链249
16.5.2　树250
16.5.3　多树251
16.5.4　结树252
16.6　无向图：马尔可夫随机场253
16.7　学习图模型的结构254
16.8　影响图255
16.9　注释255
16.10　习题256
16.11　参考文献256

第17章　组合多学习器258
17.1　基本原理258
17.2　产生有差异的学习器258
17.3　模型组合方案260
17.4　投票法261
17.5　纠错输出码263
17.6　装袋265
17.7　提升265
17.8　重温混合专家模型267
17.9　层叠泛化268
17.10　调整系综268
17.11　级联269
17.12　注释270
17.13　习题271
17.14　参考文献272

第18章　增强学习275
18.1　引言275
18.2　单状态情况：K臂赌博机问题276
18.3　增强学习基础277
18.4　基于模型的学习278
18.4.1　价值迭代279
18.4.2　策略迭代279
18.5　时间差分学习280
18.5.1　探索策略280
18.5.2　确定性奖励和动作280
18.5.3　非确定性奖励和动作282
18.5.4　资格迹283
18.6　推广285
18.7　部分可观测状态286
18.7.1　场景286
18.7.2　例子：老虎问题287
18.8　注释290
18.9　习题291
18.10　参考文献292

第19章　机器学习实验的设计与分析294
19.1　引言294
19.2　因素、响应和实验策略296
19.3　响应面设计297
19.4　随机化、重复和阻止298
19.5　机器学习实验指南298
19.6　交叉验证和再抽样方法300
19.6.1　K-折交叉验证300
19.6.2　5×2交叉验证301
19.6.3　自助法302
19.7　度量分类器的性能302
19.8　区间估计304
19.9　假设检验307
19.10　评估分类算法的性能308
19.10.1　二项检验308
19.10.2　近似正态检验309
19.10.3　t检验309
19.11　比较两个分类算法309
19.11.1　McNemar检验310
19.11.2　K-折交叉验证配对t检验310
19.11.3　5×2交叉验证配对t检验311
19.11.4　5×2交叉验证配对F检验311
19.12　比较多个算法：方差分析312
19.13　在多个数据集上比较315
19.13.1　比较两个算法315
19.13.2　比较多个算法317
19.14　注释317
19.15　习题318
19.16　参考文献319
附录A　概率论320
索引328

精彩书摘

　　第1章　绪论
　　1.1　什么是机器学习
　　为了在计算机上解决问题，我们需要算法。算法是指令的序列，它把输入变换成输出。例如，我们可以为排序设计一个算法，输入是数的集合，而输出是它们的有序列表。对于相同的任务可能存在不同的算法，而我们感兴趣的是如何找到需要的指令或内存最少，或者二者都最少的最有效算法。
　　然而，对于某些任务，我们没有算法；例如，我们没有将垃圾邮件与正常邮件分开的算法。我们知道输入是邮件文档，最简单的情况是一份字符文件。我还知道输出应该是指出消息是否为垃圾邮件的“是”或“否”，但是我们不知道如何把这种输入变换成输出。所谓的垃圾邮件随时间而变，因人而异。
　　我们缺乏的是知识，作为补偿我们有数据。我们可以很容易地编辑数以千计的实例消息，其中一些我们知道是垃圾邮件，而我们要做到的是希望从中“学习”垃圾邮件的结构。换言之，我们希望计算机（机器）自动地为这一任务提取算法。不需要学习如何将数排序，因为我们已经有这样的算法；但是，对于许多应用而言，我们确实没有算法，而是有实例数据。
　　随着计算机技术的发展，我们现在已经拥有存储和处理海量数据以及通过计算机网络从远程站点访问数据的能力。目前大多数的数据存取设备都是数字设备，
　　1记录的数据也很可靠。以一家连锁超市为例，它拥有遍布全国各地的数百家分店，并且在为数百万顾客提供数千种商品的零售服务。销售点的终端设备记录每笔交易的详细资料，包括日期、顾客识别码、购买商品和数量、消费总额等。这是典型的每日几个G字节的数据。连锁超市希望能够预测某种产品可能的顾客。对于这一任务，算法同样并非是显然的；它随时间而变，因地域而异。只有分析这些数据，并且将它转换为可以利用的信息时，这些存储的数据才能变得有用，例如做预测。
　　我们并不确切地知道哪些人倾向于购买这种口味的冰淇淋，或者这位作家的下一本书是什么，也不知道谁喜欢看这部新电影、访问这座城市，或点击这一链接。我们不能确切地知道哪些人比较倾向于购买哪种特定的商品，也不知道应该向喜欢读海明威作品的人推荐哪位作者。如果我们知道，我们就不需要任何数据分析；我们只管供货并记录下编码就可以了。但是，正因为我们不知道，所以才只能收集数据，并期望从数据中提取这些问题或相似问题的答案。

　　……

前言/序言

　　机器学习使用实例数据或过去的经验训练计算机，以优化性能标准。当人们不能直接编写计算机程序解决给定的问题，而是需要借助于实例数据或经验时，就需要学习。一种需要学习的情况是人们没有专门技术，或者不能解释他们的专门技术。以语音识别，即将声学语音信号转换成ASCII文本为例。看上去我们可以毫无困难地做这件事，但是我们却不能解释我们是如何做的。由于年龄、性别或口音的差异，不同的人读相同的词发音却不同。在机器学习中，这个问题的解决方法是从不同的人那里收集大量发音样本，并学习将它们映射到词。
　　另一种需要学习的情况是要解决的问题随时间变化或依赖于特定的环境。我们希望有一个能够自动适应环境的通用系统，而不是为每个特定的环境编写一个不同的程序。以计算机网络上的包传递为例。最大化服务质量的、从源地到目的地的路径随网络流量的改变而改变。学习路由程序能够通过监视网络流量自动调整到最佳路径。另一个例子是智能用户界面，它能够自动适应用户的生物特征，即用户的口音、笔迹、工作习惯等。
　　机器学习在各个领域都有许多成功的应用：已经有了识别语音和笔迹的商用系统。零售商分析他们过去的销售数据，了解顾客行为，以便改善顾客关系管理。金融机构分析过去的交易，以便预测顾客的信用风险。机器人学习优化它们的行为，以便使用最少的资源来完成任务。在生物信息学方面，使用计算机不仅可以分析海量数据，而且还可以提取知识。这些只是我们（即你和我）将在本书讨论的应用的一部分。我们只能想象一下可使用机器学习实现的未来应用：可以在不同的路况、不同的天气条件下自己行驶的汽车，可以实时翻译外语的电话，可以在新环境（例如另一个星球的表面）航行的自动化机器人。机器学习的确是一个令人激动的研究领域！
　　本书讨论的许多方法都源于各种领域：统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘。过去，这些不同领域的研究遵循不同的途径，侧重点也不同。本书旨在把它们组合在一起，给出问题的统一处理并提供它们的解。
　　本书是一本入门教材，用于高年级本科生和研究生的机器学习课程，以及在业界工作、对这些方法的应用感兴趣的工程技术人员。预备知识是计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数方面的课程。本书的目标是充分解释所有的学习算法，使得从本书给出的方程到计算机程序只是一小步。为了使这一任务更容易完成，对于某些情况，我们给出了算法的伪代码。
　　适当选取一些章节，本书可用作一学期的课程。再额外讨论一些研究论文的话，本书也可以用作两学期的课程，这时每章后的参考文献将很有用。
　　我非常喜欢写这本书，希望你能喜欢读它。

理解数据驱动的未来：一本关于模式发现与智能决策的探索之旅 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围。从社交媒体上的互动、智能手机的活动轨迹，到医疗健康记录、金融交易流水，再到天文学观测和基因测序，数据以前所未有的速度产生和积累。然而，仅仅拥有数据是远远不够的。真正具有价值的是从这些繁杂的数据中提取有意义的洞察，发现隐藏的模式，并利用这些模式来做出更明智、更有效的决策。这正是“模式发现与智能决策”这本图书所要深入探讨的核心主题。 本书旨在带领读者踏上一段激动人心的探索之旅，揭示如何让计算机“学习”和“理解”数据，从而具备执行复杂任务的能力，甚至在某些方面超越人类的表现。我们不再满足于仅仅给计算机编写一套死板的指令来解决问题，而是希望教会它如何通过观察数据、识别规律，并根据这些规律不断优化自身的行为。这种能力的获得，就是机器学习的核心所在，而本书正是这一领域的入门指南。 核心概念的深入剖析：揭开机器学习的神秘面纱 在本书中，我们将从最基础的概念入手，逐步深入到机器学习的各个关键领域。首先，我们会详细介绍机器学习的定义，以及它与传统程序设计的根本区别。我们将阐述为什么机器学习如此重要，它如何改变着我们的生活和工作方式，并概述其在各个行业的广泛应用前景。 接下来，我们将重点关注机器学习的两大基本分支：监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。 在监督学习部分，我们将详细讲解其核心思想：通过带有“标签”或“答案”的数据来训练模型。这意味着我们提供给机器的训练数据，不仅包含输入特征，还包含我们期望的输出结果。我们将深入探讨两种最常见的监督学习任务： 分类（Classification）：这是一种将数据点分配到预定义类别的任务。想象一下，你希望让计算机自动识别一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件，或者区分一张图片是猫还是狗。我们将介绍一系列经典的分类算法，例如： 逻辑回归（Logistic Regression）：一种用于二分类问题的简单而强大的算法，我们将探究其背后的概率模型和决策边界。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：一种在分类和回归问题上都表现出色的算法，我们将学习其如何找到最优的超平面来分离不同类别的数据。 决策树（Decision Trees）：一种直观易懂的算法，通过一系列规则来做出预测，我们将理解其如何构建树状结构并进行剪枝以防止过拟合。 K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：一种基于实例的学习方法，简单高效，我们将了解其如何根据样本的相似性进行分类。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：一种基于贝叶斯定理的概率分类器，尤其在文本分类领域表现出色。 在介绍这些算法的同时，我们还将深入探讨模型评估的各个方面，包括准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等，帮助读者理解如何客观地衡量模型的性能。 回归（Regression）：与分类不同，回归任务的目标是预测一个连续的数值输出。例如，预测房屋的价格、股票的走势，或者一个人的年龄。我们将介绍以下回归算法： 线性回归（Linear Regression）：最基础的回归算法，通过拟合一条直线来预测数值，我们将理解最小二乘法的原理。 多项式回归（Polynomial Regression）：当数据之间存在非线性关系时，多项式回归可以提供更准确的拟合。 岭回归（Ridge Regression） 和 Lasso回归（Lasso Regression）：这些是带有正则化的线性回归方法，用于处理多重共线性问题和进行特征选择。 在回归任务中，我们还会学习如何评估模型的性能，例如均方误差（Mean Squared Error, MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）等指标。 在无监督学习部分，我们将探讨机器学习在没有预先标记数据的情况下，如何发现数据本身的结构和模式。这对于探索性数据分析和发现未知关系至关重要。我们将重点讲解： 聚类（Clustering）：将相似的数据点分组的任务。例如，将客户按照购买习惯进行分组，或者将新闻文章按照主题进行分类。我们将学习： K-Means聚类：一种广泛使用的划分式聚类算法，我们将理解其迭代过程和簇中心的计算。 层次聚类（Hierarchical Clustering）：一种创建嵌套簇结构的算法，我们将了解其凝聚型和分裂型两种方式。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声点。 降维（Dimensionality Reduction）：当数据具有非常多的特征时，维度过高会带来“维度灾难”的问题，增加计算复杂度和过拟合风险。降维技术可以将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的关键信息。我们将介绍： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：一种非常流行的线性降维技术，它通过找到数据方差最大的方向来构建新的低维特征。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：一种强大的非线性降维技术，尤其适用于可视化高维数据。 更进一步的探索：模型评估、特征工程与集成学习 仅仅了解算法是不够的，一本优秀的机器学习导论还需要涵盖更广泛的实践层面。因此，本书还将深入探讨以下关键内容： 模型评估与选择：我们将系统地讲解如何评估一个机器学习模型的性能，以及如何避免过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）这两种常见的问题。我们将学习交叉验证（Cross-validation）等技术，以及如何根据任务需求选择最适合的模型。 特征工程（Feature Engineering）：这是机器学习过程中至关重要的一环，好的特征工程能够显著提升模型的性能。我们将学习如何从原始数据中提取、转换和创建新的特征，例如： 特征缩放（Feature Scaling）：包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization），以消除不同特征之间的量纲影响。 缺失值处理（Handling Missing Values）：学习插值、删除等多种策略。 类别特征编码（Encoding Categorical Features）：例如独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码（Label Encoding）。 特征交互（Feature Interactions）：创建新特征来捕捉原有特征之间的关系。 集成学习（Ensemble Learning）：这种技术通过组合多个模型来获得比单个模型更好的性能。我们将介绍： Bagging：例如随机森林（Random Forests），通过并行训练多个基学习器并平均其预测结果来降低方差。 Boosting：例如AdaBoost和Gradient Boosting，通过串行训练基学习器，并让后一个模型重点关注前一个模型预测错误的样本，从而逐步提升整体性能。 实践导向：理论与代码的结合 本书不仅仅停留在理论层面，更注重实践的应用。我们将通过清晰的伪代码示例和对关键算法实现思路的讲解，帮助读者理解其内在机制。同时，我们将鼓励读者动手实践，通过编程来构建和训练自己的机器学习模型。虽然本书本身不包含具体的编程语言实现，但其严谨的理论框架将为读者掌握Python、R等主流机器学习编程语言打下坚实的基础。 面向读者 这本书适合所有对机器学习感兴趣的读者，无论你是否有深厚的数学背景。我们力求用清晰易懂的语言解释复杂的概念，并通过循序渐进的方式引导读者掌握核心知识。无论你是计算机科学专业的学生、数据分析师、软件工程师，还是对人工智能充满好奇的爱好者，都能在这本书中找到有价值的内容。 展望未来 机器学习作为人工智能领域的核心驱动力，正在以前所未有的速度改变着世界。从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，从个性化推荐到自然语言处理，机器学习的应用场景无处不在。本书将为你打开通往这个激动人心领域的大门，为你提供理解和驾驭未来数据驱动技术所需的知识和技能。让我们一起踏上这段学习之旅，共同探索数据中蕴藏的无限可能。

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这本书简直是我近期最惊喜的阅读体验！从封面设计就透着一股沉静的专业感，拿在手里很有分量，让人迫不及待想翻开探索。我一直对机器学习领域充满了好奇，但又害怕过于晦涩的技术细节会让我望而却步。这本书恰恰解决了我的这个顾虑，它以一种非常友好的方式，引导读者一步步地走进机器学习的世界。虽然我还没能深入到所有的章节，但初期的内容就已经让我受益匪浅。作者的讲解非常清晰，逻辑性极强，每当我觉得自己可能要跟不上了，总能找到一个恰当的比喻或者一个简化的例子来帮助我理解。特别是对于一些基础概念的阐述，比如什么是监督学习、无监督学习，以及它们之间的区别，这本书都给出了非常生动且易于记忆的解释。我尤其喜欢它在介绍算法时，不仅仅停留在理论层面，还会适当地提及一些实际应用场景，这让我在学习理论知识的同时，也能感受到它巨大的实践价值。我想，对于任何想要入门机器学习的朋友来说，这本书绝对是值得推荐的第一本读物。它就像一位耐心且经验丰富的向导，带领你在广阔的机器学习领域中找到方向，并建立起坚实的基础。我非常期待能继续深入阅读，去发掘更多精彩的内容。

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我一直以来对数据挖掘和模式识别有着浓厚的兴趣，而这本书恰好触及了我内心深处的需求。虽然我并不是一个完全的初学者，但对于某些更复杂的机器学习模型，我仍然感到有些力不从心。这本书在介绍一些经典算法时，给了我很大的启发。例如，在讲解决策树和随机森林时，作者非常巧妙地将它们的可解释性与强大的预测能力结合起来。他不仅详细地阐述了算法的数学原理，还用通俗易懂的语言解释了模型是如何做出决策的，这对于我这种更偏向于理解模型内部机制的人来说，简直是如获至宝。我特别喜欢书中对模型评估指标的详细讲解，比如精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等，作者清晰地解释了它们各自的含义和适用场景，并且还给出了如何根据不同的业务需求来选择最合适的评估指标的指导。这一点对于实际应用来说至关重要，避免了我们在追求表面上的高精度而忽略了实际的业务价值。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它既能满足我对于理论深入研究的渴望，又能为我的实际项目提供坚实的指导。

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这本书的封面设计简洁大气，当我拿到它的时候，就有一种想要静下心来仔细研读的冲动。我一直对机器学习在实际生活中的应用场景非常感兴趣，尤其是那些能够解决现实问题的算法。这本书恰好满足了我的这一需求。我翻阅了关于分类和回归问题的部分，它用非常直观的方式解释了诸如逻辑回归、支持向量机等经典算法的原理。让我感到惊喜的是，作者在介绍这些算法时，并没有生硬地套用复杂的数学公式，而是通过生动的类比和图形化的解释，让这些看似抽象的概念变得易于理解。我尤其喜欢书中关于特征工程的章节，它不仅仅是列出了一些常见的特征提取方法，更重要的是强调了特征工程在整个机器学习流程中的重要性，以及如何根据具体的问题来设计和选择合适的特征。书中还穿插了一些实际案例，比如在图像识别或文本分析中的应用，这让我能够更好地理解理论知识与实际应用之间的联系。这本书的语言风格非常友好，就像和一位经验丰富的老师在交流一样，让人在不知不觉中就掌握了新的知识。我非常期待能继续深入阅读，去探索更多有趣的应用。

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作为一名已经有一定机器学习基础的研究者，我一直都在寻找一本能够帮助我梳理和巩固知识体系的参考书。这本书给了我意想不到的惊喜。它在理论的严谨性和实践的可操作性之间取得了非常好的平衡。我重点翻阅了关于模型选择和优化的章节，这对我当前正在进行的科研项目非常有帮助。作者非常细致地分析了过拟合和欠拟合的成因，并提供了多种有效的解决方案，比如正则化、交叉验证等。让我印象深刻的是，书中对这些方法的讲解不仅仅停留在概念层面，还会结合一些具体的案例来展示它们是如何在实践中发挥作用的。我尤其欣赏作者在讨论模型集成方法时的论述，比如Bagging和Boosting。他不仅解释了这些方法的基本思想，还深入分析了它们为什么能够提高模型的泛化能力，以及在实际应用中应该如何选择合适的集成方法。这本书的叙述方式非常学术化，但又不失清晰和易懂，语言精准，逻辑严谨，这对于需要严谨论证的研究者来说，是非常难得的。我想，这本书不仅适合初学者，也绝对是任何想要深入理解机器学习原理并将其应用于实际研究的从业者或学生不可或缺的参考书。

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不得不说，这本书的排版和字体选择是我非常看重的一点，对于我这种长时间盯着屏幕的读者来说，舒适的阅读体验至关重要。这本书在这方面做得非常出色，纸质的触感温润，文字清晰，即使在光线不佳的环境下阅读，也不会感到眼睛疲劳。我主要关注了书中关于数据预处理的部分，这对我目前的学习和项目实践都非常关键。作者在这一块的讲解可谓是面面俱到，从缺失值的处理，到异常值的检测和处理，再到特征缩放和编码，每一个环节都进行了详细的论述。而且，书中不仅仅是罗列方法，更重要的是解释了为什么需要进行这些操作，以及不同方法的优缺点是什么，这让我能更深入地理解数据预处理的重要性，并根据具体情况做出更合理的选择。我特别欣赏作者在介绍一些高级技巧时，会同时给出代码示例，虽然我还没来得及全部运行，但光是看看代码结构，就能对实现过程有一个大致的了解。对于一些新手来说，这绝对是降低门槛的一大福音。我感觉这本书更像是一本指导手册，它教会你不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，这种深入的理解，是任何速成教程都无法比拟的。

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还没看，包装还可以

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不错，不就一本书嘛，没啥好说的

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机器学习相关书籍，了解内容买来看看，能看进去，学到东西就值了

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很好，真不错，京东给力！！！

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内容不错，朋友推荐的，同一系列还有一些好书

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还不错，内容比较容易懂，比较实用

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终于赖着性子看了四章，没什么例子，看得云里雾里的

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理论不错。值得深入学习。

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理论是我的弱项，艰难前进中…