機器學習導論（原書第2版） [Introduction to Machine Learning，Second Edition] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[土耳其] Ethem Alpaydin 著，範明，昝紅英，牛常勇 譯

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• 數據挖掘
• 模式識彆
• Python
• 算法
• 統計學習
• 監督學習
• 無監督學習
• 模型評估

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111453772

版次：2

商品編碼：11447851

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

外文名稱：Introduction to Machine Learning，Second Edition

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

用紙：膠版紙

頁數：352

編輯推薦

　　

　　全麵討論機器學習方法和技術，層次閤理、敘述清晰、難度適中。
　　涵蓋瞭經典的機器學習算法和理論，同時補充瞭近年來新齣現的機器學習方法。

內容簡介

　　《機器學習導論（原書第2版）》討論瞭機器學習在統計學、模式識彆、神經網絡、人工智能、信號處理等不同領域的應用，其中涵蓋瞭監督學習、貝葉斯決策理論、參數方法、多元方法、多層感知器、局部模型、隱馬爾可夫模型、分類算法評估和比較以及增強學習。
　　《機器學習導論（原書第2版）》可供完成計算機程序設計、概率論、微積分和綫性代數課程的高年級本科生和研究生使用，也可供對機器學習感興趣的工程技術人員參考。

作者簡介

　　Ethem Alpaydin，土耳其伊斯坦布爾博阿齊奇大學（Bogazi?i University）計算機工程係教授。他於1990年在瑞士洛桑聯邦理工學院獲博士學位，1991年在加州大學伯剋利分校國際計算機研究所（ICS, UC Berkeley）做博士後工作；之後作為訪問學者，先後在美國麻省理工學院、加州大學伯剋利分校國際計算機研究所、瑞士戴爾莫爾感知人工智能研究所(IDIAP)從事研究工作。他是土耳其科學院院士，IEEE高級會員，牛津大學齣版社《The Computer Journal》雜誌編委和Elsevier齣版社《Pattern Recognition》雜誌副主編。

目錄

Introduction to Machine Learning,Second Edition
齣版者的話
中文版序
譯者序
前言
緻謝
關於第2版
符號錶

第1章　緒論1
1.1　什麼是機器學習1
1.2　機器學習的應用實例3
1.2.1　學習關聯性3
1.2.2　分類3
1.2.3　迴歸6
1.2.4　非監督學習7
1.2.5　增強學習8
1.3　注釋8
1.4　相關資源10
1.5　習題11
1.6　參考文獻12

第2章　監督學習13
2.1　由實例學習類13
2.2　VC維15
2.3　概率逼近正確學習16
2.4　噪聲17
2.5　學習多類18
2.6　迴歸19
2.7　模型選擇與泛化21
2.8　監督機器學習算法的維23
2.9　注釋24
2.10　習題25
2.11　參考文獻25

第3章　貝葉斯決策定理27
3.1　引言27
3.2　分類28
3.3　損失與風險29
3.4　判彆式函數31
3.5　效用理論31
3.6　關聯規則32
3.7　注釋33
3.8　習題33
3.9　參考文獻34

第4章　參數方法35
4.1　引言35
4.2　最大似然估計35
4.2.1　伯努利密度36
4.2.2　多項密度36
4.2.3　高斯(正態)密度37
4.3　評價估計：偏倚和方差37
4.4　貝葉斯估計38
4.5　參數分類40
4.6　迴歸43
4.7　調整模型的復雜度：偏倚/方差兩難選擇45
4.8　模型選擇過程47
4.9　注釋50
4.10　習題50
4.11　參考文獻51

第5章　多元方法52
5.1　多元數據52
5.2　參數估計52
5.3　缺失值估計53
5.4　多元正態分布54
5.5　多元分類56
5.6　調整復雜度59
5.7　離散特徵61
5.8　多元迴歸62
5.9　注釋63
5.10　習題63
5.11　參考文獻64

第6章　維度歸約65
6.1　引言65
6.2　子集選擇65
6.3　主成分分析67
6.4　因子分析71
6.5　多維定標75
6.6　綫性判彆分析77
6.7　等距特徵映射80
6.8　局部綫性嵌入81
6.9　注釋83
6.10　習題84
6.11　參考文獻85

第7章　聚類86
7.1　引言86
7.2　混閤密度86
7.3　k-均值聚類87
7.4　期望最大化算法90
7.5　潛在變量混閤模型93
7.6　聚類後的監督學習94
7.7　層次聚類95
7.8　選擇簇個數96
7.9　注釋96
7.10　習題97
7.11　參考文獻97

第8章　非參數方法99
8.1　引言99
8.2　非參數密度估計99
8.2.1　直方圖估計100
8.2.2　核估計101
8.2.3　k最近鄰估計102
8.3　到多元數據的推廣103
8.4　非參數分類104
8.5　精簡的最近鄰105
8.6　非參數迴歸：光滑模型106
8.6.1　移動均值光滑106
8.6.2　核光滑108
8.6.3　移動綫光滑108
8.7　如何選擇光滑參數109
8.8　注釋110
8.9　習題111
8.10　參考文獻112

第9章　決策樹113
9.1　引言113
9.2　單變量樹114
9.2.1　分類樹114
9.2.2　迴歸樹118
9.3　剪枝119
9.4　由決策樹提取規則120
9.5　由數據學習規則121
9.6　多變量樹124
9.7　注釋125
9.8　習題126
9.9　參考文獻127

第10章　綫性判彆式129
10.1　引言129
10.2　推廣綫性模型130
10.3　綫性判彆式的幾何意義131
10.3.1　兩類問題131
10.3.2　多類問題132
10.4　逐對分離132
10.5　參數判彆式的進一步討論133
10.6　梯度下降135
10.7　邏輯斯諦判彆式135
10.7.1　兩類問題135
10.7.2　多類問題138
10.8　迴歸判彆式141
10.9　注釋142
10.10　習題143
10.11　參考文獻143

第11章　多層感知器144
11.1　引言144
11.1.1　理解人腦144
11.1.2　神經網絡作為並行處理的典範145
11.2　感知器146
11.3　訓練感知器148
11.4　學習布爾函數150
11.5　多層感知器151
11.6　作為普適近似的MLP153
11.7　後嚮傳播算法154
11.7.1　非綫性迴歸154
11.7.2　兩類判彆式157
11.7.3　多類判彆式158
11.7.4　多個隱藏層158
11.8　訓練過程158
11.8.1　改善收斂性158
11.8.2　過分訓練159
11.8.3　構造網絡161
11.8.4　綫索162
11.9　調整網絡規模163
11.10　學習的貝葉斯觀點164
11.11　維度歸約165
11.12　學習時間167
11.12.1　時間延遲神經網絡167
11.12.2　遞歸網絡168
11.13　注釋169
11.14　習題170
11.15　參考文獻170

第12章　局部模型173
12.1　引言173
12.2　競爭學習173
12.2.1　在綫k-均值173
12.2.2　自適應共鳴理論176
12.2.3　自組織映射177
12.3　徑嚮基函數178
12.4　結閤基於規則的知識182
12.5　規範化基函數182
12.6　競爭的基函數184
12.7　學習嚮量量化186
12.8　混閤專傢模型186
12.8.1　協同專傢模型188
12.8.2　競爭專傢模型188
12.9　層次混閤專傢模型189
12.10　注釋189
12.11　習題190
12.12　參考文獻190

第13章　核機器192
13.1　引言192
13.2　最佳分離超平麵193
13.3　不可分情況：軟邊緣超平麵195
13.4　v-SVM197
13.5　核技巧198
13.6　嚮量核199
13.7　定義核200
13.8　多核學習201
13.9　多類核機器202
13.10　用於迴歸的核機器203
13.11　一類核機器206
13.12　核維度歸約208
13.13　注釋209
13.14　習題209
13.15　參考文獻210

第14章　貝葉斯估計212
14.1　引言212
14.2　分布參數的估計213
14.2.1　離散變量213
14.2.2　連續變量215
14.3　函數參數的貝葉斯估計216
14.3.1　迴歸216
14.3.2　基函數或核函數的使用218
14.3.3　貝葉斯分類219
14.4　高斯過程221
14.5　注釋223
14.6　習題224
14.7　參考文獻224

第15章　隱馬爾可夫模型225
15.1　引言225
15.2　離散馬爾可夫過程225
15.3　隱馬爾可夫模型227
15.4　HMM的三個基本問題229
15.5　估值問題229
15.6　尋找狀態序列231
15.7　學習模型參數233
15.8　連續觀測235
15.9　帶輸入的HMM236
15.10　HMM中的模型選擇236
15.11　注釋237
15.12　習題238
15.13　參考文獻239

第16章　圖方法240
16.1　引言240
16.2　條件獨立的典型情況241
16.3　圖模型實例245
16.3.1　樸素貝葉斯分類245
16.3.2　隱馬爾可夫模型246
16.3.3　綫性迴歸248
16.4　d-分離248
16.5　信念傳播249
16.5.1　鏈249
16.5.2　樹250
16.5.3　多樹251
16.5.4　結樹252
16.6　無嚮圖：馬爾可夫隨機場253
16.7　學習圖模型的結構254
16.8　影響圖255
16.9　注釋255
16.10　習題256
16.11　參考文獻256

第17章　組閤多學習器258
17.1　基本原理258
17.2　産生有差異的學習器258
17.3　模型組閤方案260
17.4　投票法261
17.5　糾錯輸齣碼263
17.6　裝袋265
17.7　提升265
17.8　重溫混閤專傢模型267
17.9　層疊泛化268
17.10　調整係綜268
17.11　級聯269
17.12　注釋270
17.13　習題271
17.14　參考文獻272

第18章　增強學習275
18.1　引言275
18.2　單狀態情況：K臂賭博機問題276
18.3　增強學習基礎277
18.4　基於模型的學習278
18.4.1　價值迭代279
18.4.2　策略迭代279
18.5　時間差分學習280
18.5.1　探索策略280
18.5.2　確定性奬勵和動作280
18.5.3　非確定性奬勵和動作282
18.5.4　資格跡283
18.6　推廣285
18.7　部分可觀測狀態286
18.7.1　場景286
18.7.2　例子：老虎問題287
18.8　注釋290
18.9　習題291
18.10　參考文獻292

第19章　機器學習實驗的設計與分析294
19.1　引言294
19.2　因素、響應和實驗策略296
19.3　響應麵設計297
19.4　隨機化、重復和阻止298
19.5　機器學習實驗指南298
19.6　交叉驗證和再抽樣方法300
19.6.1　K-摺交叉驗證300
19.6.2　5×2交叉驗證301
19.6.3　自助法302
19.7　度量分類器的性能302
19.8　區間估計304
19.9　假設檢驗307
19.10　評估分類算法的性能308
19.10.1　二項檢驗308
19.10.2　近似正態檢驗309
19.10.3　t檢驗309
19.11　比較兩個分類算法309
19.11.1　McNemar檢驗310
19.11.2　K-摺交叉驗證配對t檢驗310
19.11.3　5×2交叉驗證配對t檢驗311
19.11.4　5×2交叉驗證配對F檢驗311
19.12　比較多個算法：方差分析312
19.13　在多個數據集上比較315
19.13.1　比較兩個算法315
19.13.2　比較多個算法317
19.14　注釋317
19.15　習題318
19.16　參考文獻319
附錄A　概率論320
索引328

精彩書摘

　　第1章　緒論
　　1.1　什麼是機器學習
　　為瞭在計算機上解決問題，我們需要算法。算法是指令的序列，它把輸入變換成輸齣。例如，我們可以為排序設計一個算法，輸入是數的集閤，而輸齣是它們的有序列錶。對於相同的任務可能存在不同的算法，而我們感興趣的是如何找到需要的指令或內存最少，或者二者都最少的最有效算法。
　　然而，對於某些任務，我們沒有算法；例如，我們沒有將垃圾郵件與正常郵件分開的算法。我們知道輸入是郵件文檔，最簡單的情況是一份字符文件。我還知道輸齣應該是指齣消息是否為垃圾郵件的“是”或“否”，但是我們不知道如何把這種輸入變換成輸齣。所謂的垃圾郵件隨時間而變，因人而異。
　　我們缺乏的是知識，作為補償我們有數據。我們可以很容易地編輯數以韆計的實例消息，其中一些我們知道是垃圾郵件，而我們要做到的是希望從中“學習”垃圾郵件的結構。換言之，我們希望計算機（機器）自動地為這一任務提取算法。不需要學習如何將數排序，因為我們已經有這樣的算法；但是，對於許多應用而言，我們確實沒有算法，而是有實例數據。
　　隨著計算機技術的發展，我們現在已經擁有存儲和處理海量數據以及通過計算機網絡從遠程站點訪問數據的能力。目前大多數的數據存取設備都是數字設備，
　　1記錄的數據也很可靠。以一傢連鎖超市為例，它擁有遍布全國各地的數百傢分店，並且在為數百萬顧客提供數韆種商品的零售服務。銷售點的終端設備記錄每筆交易的詳細資料，包括日期、顧客識彆碼、購買商品和數量、消費總額等。這是典型的每日幾個G字節的數據。連鎖超市希望能夠預測某種産品可能的顧客。對於這一任務，算法同樣並非是顯然的；它隨時間而變，因地域而異。隻有分析這些數據，並且將它轉換為可以利用的信息時，這些存儲的數據纔能變得有用，例如做預測。
　　我們並不確切地知道哪些人傾嚮於購買這種口味的冰淇淋，或者這位作傢的下一本書是什麼，也不知道誰喜歡看這部新電影、訪問這座城市，或點擊這一鏈接。我們不能確切地知道哪些人比較傾嚮於購買哪種特定的商品，也不知道應該嚮喜歡讀海明威作品的人推薦哪位作者。如果我們知道，我們就不需要任何數據分析；我們隻管供貨並記錄下編碼就可以瞭。但是，正因為我們不知道，所以纔隻能收集數據，並期望從數據中提取這些問題或相似問題的答案。

　　……

前言/序言

　　機器學習使用實例數據或過去的經驗訓練計算機，以優化性能標準。當人們不能直接編寫計算機程序解決給定的問題，而是需要藉助於實例數據或經驗時，就需要學習。一種需要學習的情況是人們沒有專門技術，或者不能解釋他們的專門技術。以語音識彆，即將聲學語音信號轉換成ASCII文本為例。看上去我們可以毫無睏難地做這件事，但是我們卻不能解釋我們是如何做的。由於年齡、性彆或口音的差異，不同的人讀相同的詞發音卻不同。在機器學習中，這個問題的解決方法是從不同的人那裏收集大量發音樣本，並學習將它們映射到詞。
　　另一種需要學習的情況是要解決的問題隨時間變化或依賴於特定的環境。我們希望有一個能夠自動適應環境的通用係統，而不是為每個特定的環境編寫一個不同的程序。以計算機網絡上的包傳遞為例。最大化服務質量的、從源地到目的地的路徑隨網絡流量的改變而改變。學習路由程序能夠通過監視網絡流量自動調整到最佳路徑。另一個例子是智能用戶界麵，它能夠自動適應用戶的生物特徵，即用戶的口音、筆跡、工作習慣等。
　　機器學習在各個領域都有許多成功的應用：已經有瞭識彆語音和筆跡的商用係統。零售商分析他們過去的銷售數據，瞭解顧客行為，以便改善顧客關係管理。金融機構分析過去的交易，以便預測顧客的信用風險。機器人學習優化它們的行為，以便使用最少的資源來完成任務。在生物信息學方麵，使用計算機不僅可以分析海量數據，而且還可以提取知識。這些隻是我們（即你和我）將在本書討論的應用的一部分。我們隻能想象一下可使用機器學習實現的未來應用：可以在不同的路況、不同的天氣條件下自己行駛的汽車，可以實時翻譯外語的電話，可以在新環境（例如另一個星球的錶麵）航行的自動化機器人。機器學習的確是一個令人激動的研究領域！
　　本書討論的許多方法都源於各種領域：統計學、模式識彆、神經網絡、人工智能、信號處理、控製和數據挖掘。過去，這些不同領域的研究遵循不同的途徑，側重點也不同。本書旨在把它們組閤在一起，給齣問題的統一處理並提供它們的解。
　　本書是一本入門教材，用於高年級本科生和研究生的機器學習課程，以及在業界工作、對這些方法的應用感興趣的工程技術人員。預備知識是計算機程序設計、概率論、微積分和綫性代數方麵的課程。本書的目標是充分解釋所有的學習算法，使得從本書給齣的方程到計算機程序隻是一小步。為瞭使這一任務更容易完成，對於某些情況，我們給齣瞭算法的僞代碼。
　　適當選取一些章節，本書可用作一學期的課程。再額外討論一些研究論文的話，本書也可以用作兩學期的課程，這時每章後的參考文獻將很有用。
　　我非常喜歡寫這本書，希望你能喜歡讀它。

理解數據驅動的未來：一本關於模式發現與智能決策的探索之旅 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍。從社交媒體上的互動、智能手機的活動軌跡，到醫療健康記錄、金融交易流水，再到天文學觀測和基因測序，數據以前所未有的速度産生和積纍。然而，僅僅擁有數據是遠遠不夠的。真正具有價值的是從這些繁雜的數據中提取有意義的洞察，發現隱藏的模式，並利用這些模式來做齣更明智、更有效的決策。這正是“模式發現與智能決策”這本圖書所要深入探討的核心主題。 本書旨在帶領讀者踏上一段激動人心的探索之旅，揭示如何讓計算機“學習”和“理解”數據，從而具備執行復雜任務的能力，甚至在某些方麵超越人類的錶現。我們不再滿足於僅僅給計算機編寫一套死闆的指令來解決問題，而是希望教會它如何通過觀察數據、識彆規律，並根據這些規律不斷優化自身的行為。這種能力的獲得，就是機器學習的核心所在，而本書正是這一領域的入門指南。 核心概念的深入剖析：揭開機器學習的神秘麵紗 在本書中，我們將從最基礎的概念入手，逐步深入到機器學習的各個關鍵領域。首先，我們會詳細介紹機器學習的定義，以及它與傳統程序設計的根本區彆。我們將闡述為什麼機器學習如此重要，它如何改變著我們的生活和工作方式，並概述其在各個行業的廣泛應用前景。 接下來，我們將重點關注機器學習的兩大基本分支：監督學習（Supervised Learning）和無監督學習（Unsupervised Learning）。 在監督學習部分，我們將詳細講解其核心思想：通過帶有“標簽”或“答案”的數據來訓練模型。這意味著我們提供給機器的訓練數據，不僅包含輸入特徵，還包含我們期望的輸齣結果。我們將深入探討兩種最常見的監督學習任務： 分類（Classification）：這是一種將數據點分配到預定義類彆的任務。想象一下，你希望讓計算機自動識彆一封郵件是垃圾郵件還是正常郵件，或者區分一張圖片是貓還是狗。我們將介紹一係列經典的分類算法，例如： 邏輯迴歸（Logistic Regression）：一種用於二分類問題的簡單而強大的算法，我們將探究其背後的概率模型和決策邊界。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）：一種在分類和迴歸問題上都錶現齣色的算法，我們將學習其如何找到最優的超平麵來分離不同類彆的數據。 決策樹（Decision Trees）：一種直觀易懂的算法，通過一係列規則來做齣預測，我們將理解其如何構建樹狀結構並進行剪枝以防止過擬閤。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：一種基於實例的學習方法，簡單高效，我們將瞭解其如何根據樣本的相似性進行分類。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）：一種基於貝葉斯定理的概率分類器，尤其在文本分類領域錶現齣色。 在介紹這些算法的同時，我們還將深入探討模型評估的各個方麵，包括準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫等，幫助讀者理解如何客觀地衡量模型的性能。 迴歸（Regression）：與分類不同，迴歸任務的目標是預測一個連續的數值輸齣。例如，預測房屋的價格、股票的走勢，或者一個人的年齡。我們將介紹以下迴歸算法： 綫性迴歸（Linear Regression）：最基礎的迴歸算法，通過擬閤一條直綫來預測數值，我們將理解最小二乘法的原理。 多項式迴歸（Polynomial Regression）：當數據之間存在非綫性關係時，多項式迴歸可以提供更準確的擬閤。 嶺迴歸（Ridge Regression） 和 Lasso迴歸（Lasso Regression）：這些是帶有正則化的綫性迴歸方法，用於處理多重共綫性問題和進行特徵選擇。 在迴歸任務中，我們還會學習如何評估模型的性能，例如均方誤差（Mean Squared Error, MSE）、均方根誤差（Root Mean Squared Error, RMSE）等指標。 在無監督學習部分，我們將探討機器學習在沒有預先標記數據的情況下，如何發現數據本身的結構和模式。這對於探索性數據分析和發現未知關係至關重要。我們將重點講解： 聚類（Clustering）：將相似的數據點分組的任務。例如，將客戶按照購買習慣進行分組，或者將新聞文章按照主題進行分類。我們將學習： K-Means聚類：一種廣泛使用的劃分式聚類算法，我們將理解其迭代過程和簇中心的計算。 層次聚類（Hierarchical Clustering）：一種創建嵌套簇結構的算法，我們將瞭解其凝聚型和分裂型兩種方式。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：一種基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇，並有效處理噪聲點。 降維（Dimensionality Reduction）：當數據具有非常多的特徵時，維度過高會帶來“維度災難”的問題，增加計算復雜度和過擬閤風險。降維技術可以將高維數據映射到低維空間，同時盡可能保留數據的關鍵信息。我們將介紹： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：一種非常流行的綫性降維技術，它通過找到數據方差最大的方嚮來構建新的低維特徵。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：一種強大的非綫性降維技術，尤其適用於可視化高維數據。 更進一步的探索：模型評估、特徵工程與集成學習 僅僅瞭解算法是不夠的，一本優秀的機器學習導論還需要涵蓋更廣泛的實踐層麵。因此，本書還將深入探討以下關鍵內容： 模型評估與選擇：我們將係統地講解如何評估一個機器學習模型的性能，以及如何避免過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）這兩種常見的問題。我們將學習交叉驗證（Cross-validation）等技術，以及如何根據任務需求選擇最適閤的模型。 特徵工程（Feature Engineering）：這是機器學習過程中至關重要的一環，好的特徵工程能夠顯著提升模型的性能。我們將學習如何從原始數據中提取、轉換和創建新的特徵，例如： 特徵縮放（Feature Scaling）：包括標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），以消除不同特徵之間的量綱影響。 缺失值處理（Handling Missing Values）：學習插值、刪除等多種策略。 類彆特徵編碼（Encoding Categorical Features）：例如獨熱編碼（One-Hot Encoding）和標簽編碼（Label Encoding）。 特徵交互（Feature Interactions）：創建新特徵來捕捉原有特徵之間的關係。 集成學習（Ensemble Learning）：這種技術通過組閤多個模型來獲得比單個模型更好的性能。我們將介紹： Bagging：例如隨機森林（Random Forests），通過並行訓練多個基學習器並平均其預測結果來降低方差。 Boosting：例如AdaBoost和Gradient Boosting，通過串行訓練基學習器，並讓後一個模型重點關注前一個模型預測錯誤的樣本，從而逐步提升整體性能。 實踐導嚮：理論與代碼的結閤 本書不僅僅停留在理論層麵，更注重實踐的應用。我們將通過清晰的僞代碼示例和對關鍵算法實現思路的講解，幫助讀者理解其內在機製。同時，我們將鼓勵讀者動手實踐，通過編程來構建和訓練自己的機器學習模型。雖然本書本身不包含具體的編程語言實現，但其嚴謹的理論框架將為讀者掌握Python、R等主流機器學習編程語言打下堅實的基礎。 麵嚮讀者 這本書適閤所有對機器學習感興趣的讀者，無論你是否有深厚的數學背景。我們力求用清晰易懂的語言解釋復雜的概念，並通過循序漸進的方式引導讀者掌握核心知識。無論你是計算機科學專業的學生、數據分析師、軟件工程師，還是對人工智能充滿好奇的愛好者，都能在這本書中找到有價值的內容。 展望未來 機器學習作為人工智能領域的核心驅動力，正在以前所未有的速度改變著世界。從自動駕駛汽車到智能醫療診斷，從個性化推薦到自然語言處理，機器學習的應用場景無處不在。本書將為你打開通往這個激動人心領域的大門，為你提供理解和駕馭未來數據驅動技術所需的知識和技能。讓我們一起踏上這段學習之旅，共同探索數據中蘊藏的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的排版和字體選擇是我非常看重的一點，對於我這種長時間盯著屏幕的讀者來說，舒適的閱讀體驗至關重要。這本書在這方麵做得非常齣色，紙質的觸感溫潤，文字清晰，即使在光綫不佳的環境下閱讀，也不會感到眼睛疲勞。我主要關注瞭書中關於數據預處理的部分，這對我目前的學習和項目實踐都非常關鍵。作者在這一塊的講解可謂是麵麵俱到，從缺失值的處理，到異常值的檢測和處理，再到特徵縮放和編碼，每一個環節都進行瞭詳細的論述。而且，書中不僅僅是羅列方法，更重要的是解釋瞭為什麼需要進行這些操作，以及不同方法的優缺點是什麼，這讓我能更深入地理解數據預處理的重要性，並根據具體情況做齣更閤理的選擇。我特彆欣賞作者在介紹一些高級技巧時，會同時給齣代碼示例，雖然我還沒來得及全部運行，但光是看看代碼結構，就能對實現過程有一個大緻的瞭解。對於一些新手來說，這絕對是降低門檻的一大福音。我感覺這本書更像是一本指導手冊，它教會你不僅僅是“怎麼做”，更是“為什麼這麼做”，這種深入的理解，是任何速成教程都無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期最驚喜的閱讀體驗！從封麵設計就透著一股沉靜的專業感，拿在手裏很有分量，讓人迫不及待想翻開探索。我一直對機器學習領域充滿瞭好奇，但又害怕過於晦澀的技術細節會讓我望而卻步。這本書恰恰解決瞭我的這個顧慮，它以一種非常友好的方式，引導讀者一步步地走進機器學習的世界。雖然我還沒能深入到所有的章節，但初期的內容就已經讓我受益匪淺。作者的講解非常清晰，邏輯性極強，每當我覺得自己可能要跟不上瞭，總能找到一個恰當的比喻或者一個簡化的例子來幫助我理解。特彆是對於一些基礎概念的闡述，比如什麼是監督學習、無監督學習，以及它們之間的區彆，這本書都給齣瞭非常生動且易於記憶的解釋。我尤其喜歡它在介紹算法時，不僅僅停留在理論層麵，還會適當地提及一些實際應用場景，這讓我在學習理論知識的同時，也能感受到它巨大的實踐價值。我想，對於任何想要入門機器學習的朋友來說，這本書絕對是值得推薦的第一本讀物。它就像一位耐心且經驗豐富的嚮導，帶領你在廣闊的機器學習領域中找到方嚮，並建立起堅實的基礎。我非常期待能繼續深入閱讀，去發掘更多精彩的內容。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來對數據挖掘和模式識彆有著濃厚的興趣，而這本書恰好觸及瞭我內心深處的需求。雖然我並不是一個完全的初學者，但對於某些更復雜的機器學習模型，我仍然感到有些力不從心。這本書在介紹一些經典算法時，給瞭我很大的啓發。例如，在講解決策樹和隨機森林時，作者非常巧妙地將它們的可解釋性與強大的預測能力結閤起來。他不僅詳細地闡述瞭算法的數學原理，還用通俗易懂的語言解釋瞭模型是如何做齣決策的，這對於我這種更偏嚮於理解模型內部機製的人來說，簡直是如獲至寶。我特彆喜歡書中對模型評估指標的詳細講解，比如精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫等，作者清晰地解釋瞭它們各自的含義和適用場景，並且還給齣瞭如何根據不同的業務需求來選擇最閤適的評估指標的指導。這一點對於實際應用來說至關重要，避免瞭我們在追求錶麵上的高精度而忽略瞭實際的業務價值。這本書的深度和廣度都讓我印象深刻，它既能滿足我對於理論深入研究的渴望，又能為我的實際項目提供堅實的指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，當我拿到它的時候，就有一種想要靜下心來仔細研讀的衝動。我一直對機器學習在實際生活中的應用場景非常感興趣，尤其是那些能夠解決現實問題的算法。這本書恰好滿足瞭我的這一需求。我翻閱瞭關於分類和迴歸問題的部分，它用非常直觀的方式解釋瞭諸如邏輯迴歸、支持嚮量機等經典算法的原理。讓我感到驚喜的是，作者在介紹這些算法時，並沒有生硬地套用復雜的數學公式，而是通過生動的類比和圖形化的解釋，讓這些看似抽象的概念變得易於理解。我尤其喜歡書中關於特徵工程的章節，它不僅僅是列齣瞭一些常見的特徵提取方法，更重要的是強調瞭特徵工程在整個機器學習流程中的重要性，以及如何根據具體的問題來設計和選擇閤適的特徵。書中還穿插瞭一些實際案例，比如在圖像識彆或文本分析中的應用，這讓我能夠更好地理解理論知識與實際應用之間的聯係。這本書的語言風格非常友好，就像和一位經驗豐富的老師在交流一樣，讓人在不知不覺中就掌握瞭新的知識。我非常期待能繼續深入閱讀，去探索更多有趣的應用。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經有一定機器學習基礎的研究者，我一直都在尋找一本能夠幫助我梳理和鞏固知識體係的參考書。這本書給瞭我意想不到的驚喜。它在理論的嚴謹性和實踐的可操作性之間取得瞭非常好的平衡。我重點翻閱瞭關於模型選擇和優化的章節，這對我當前正在進行的科研項目非常有幫助。作者非常細緻地分析瞭過擬閤和欠擬閤的成因，並提供瞭多種有效的解決方案，比如正則化、交叉驗證等。讓我印象深刻的是，書中對這些方法的講解不僅僅停留在概念層麵，還會結閤一些具體的案例來展示它們是如何在實踐中發揮作用的。我尤其欣賞作者在討論模型集成方法時的論述，比如Bagging和Boosting。他不僅解釋瞭這些方法的基本思想，還深入分析瞭它們為什麼能夠提高模型的泛化能力，以及在實際應用中應該如何選擇閤適的集成方法。這本書的敘述方式非常學術化，但又不失清晰和易懂，語言精準，邏輯嚴謹，這對於需要嚴謹論證的研究者來說，是非常難得的。我想，這本書不僅適閤初學者，也絕對是任何想要深入理解機器學習原理並將其應用於實際研究的從業者或學生不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯，支持正版

評分☆☆☆☆☆

紙質一般但願書不錯。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯，質量還行，發貨快，包裝好

評分☆☆☆☆☆

作為導論類的書，確實很全麵，書寫得還行吧，沒有豐富的知識，是不敢寫的！

評分☆☆☆☆☆

商品是否給力？快分享你的購買心得吧~

評分☆☆☆☆☆

非常好的書！準備好好研讀

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的書，專業學習必備

評分☆☆☆☆☆

收到之後大題翻瞭下，質量沒問題。

評分☆☆☆☆☆

不錯的東西，以後再來