机器学习导论（原书第3版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[土耳其] 埃塞姆·阿培丁（EthemAlpaydin）著，范明译

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机器学习
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统计学习
模型
监督学习
无监督学习
深度学习

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111521945

版次：1

商品编码：11857426

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名：计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：356

具体描述

编辑推荐

　　适合入门学习的机器学习教程，让你全面掌握机器学习的方法和技术。

内容简介

　　机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，优化机器人的行为以便使用较少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。本书是关于机器学习的内容全面的教科书，其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习，贝叶斯决策理论，参数、半参数和非参数方法，多元分析，隐马尔可夫模型，增强学习，核机器，图模型，贝叶斯估计和统计检验。

　　机器学习正在迅速成为计算机科学专业的学生必须掌握的一门技能。本书第3版反映了这种变化，增加了对初学者的支持，包括给出了部分习题的参考答案和补充了实例数据集（提供在线代码）。其他显著的变化包括离群点检测的讨论、感知器和支持向量机的排名算法、矩阵分解和谱方法、距离估计、新的核算法、多层感知器的深度学习和非参数贝叶斯方法。书中对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以很容易地将书中的公式转变为计算机程序。本书可以用作高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

作者简介

　　埃塞姆·阿培丁（Ethem Alpaydin），土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学计算机工程系的教授。于1990年在洛桑联邦理工学院获博士学位，先后在美国麻省理工学院和伯克利大学工作和进行博士后研究。Ethem博士主要从事机器学习方面的研究，是剑桥大学《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier《Pattern Recognition》杂志的副主编。2001年和2002年，Ethem博士先后获得土耳其科学院青年科学家奖和土耳其科学与技术研究委员会科学奖。

精彩书评

　　本书把机器学习的热门话题（如Tom Mitchell）与概率论基础（如Christopher Bishop）很好地融合在一起。第3版向这个重要和迅速发展领域中的学生和研究者介绍了机器学习的一些新和重要的课题（例如，谱方法、深度学习和学习排名）。

　　—— John W. Sheppard　蒙大拿州立大学计算机科学教授

　　我已经在机器学习的研究生课程中使用本书多年。这本书很好地平衡了理论和实践，并且在第3版中扩充了许多新的先进算法。我期待在我的下一次机器学习课程中使用它。

　　—— Larry Holder　华盛顿州立大学电子工程和计算机科学教授

　　对于机器学习而言，这是一本完整、易读的机器学习导论，是这个快速演变学科的“瑞士军刀”。尽管本书旨在作为导论，但是它不仅对于学生，而且对于寻求这一领域综合教程的专家也是有用的。新人会从中找到清晰解释的概念，专家会从中发现新的参考和灵感。

　　—— Hilario Gómez-Moreno　IEEE高级会员

前言/序言

　　前言Introduction to Machine Learning，Third Edition机器学习肯定是计算机科学成长最快的领域之一。不仅数据在持续变“大”，而且处理数据并将它转换成知识的理论也在不断发展。在科学的各个领域，从天文学到生物学，以及在日常生活中，随着数字技术日益渗透到我们的日常生活中，随着数字足迹的深入，更多的数据被源源不断地产生和收集。无论是科学的还是个人的，被动蛰伏的数据没有任何用处，而聪明的人们一直在寻找新的方法来利用数据，把它转换成有用的产品或服务。在这种转换中，机器学习正发挥着越来越大的作用。

　　自从本书第2版2010年面世以来，数据进化一直在持续，甚至更快。每年，数据集都在变大。不仅观测的数量在增长，而且观测属性的数量也在显著增加。数据有了更多的结构：不再仅仅是数和字符串，而且还有图像、视频、音频、文档、网页、点击日志、图等。数据与我们以前常做的参数假设（例如正态性）渐行渐远。数据常常是动态的，因而存在一个时间维度。有时，我们的观测是多视图的——对于相同的对象或事件，我们有来自不同传感器和不同模式的多个信息源。

　　我们相信，在这看似复杂和庞大的数据背后存在简单的解释。虽然数据很大，但是它可以使用具有少量隐藏因子及其相互作用的相对简单的模型来解释。想想数百万客户，他们每天在线或从当地超市购买数千种产品。这意味着一个非常大的交易数据库，但是该数据存在模式。没有人随机购物。举办酒会的人购买产品的某个子集，家有婴儿的人购买产品的不同子集；存在解释客户行为的隐藏因子。

　　从观测数据推断这种隐藏模型是近年来已经做了大量研究的领域之一。新版中的修改大部分都与这些进展有关。第6章新增了关于特征嵌入、奇异值分解和矩阵分解、典范相关分析、拉普拉斯特征映射的内容。

　　第8章和关于核机器的第13章新增了关于距离估计的内容。维度归约、特征提取和距离估计是同一个东西的三个名称——理想的距离度量定义在理想的隐藏特征的空间中，而从数量上看，它们少于我们观测的值。

　　重写并显著扩充了第16章，以便涵盖生成模型。我们对所有主要的机器学习模型，即对分类、回归、混合模型和维度归约，讨论贝叶斯方法。非参数贝叶斯建模在过去的几年中日益流行，尤其令人感兴趣，因为它允许调整模型的复杂度，以适应数据的复杂度。

　　新版各处新增了一些章节，主要是突出相同或非常类似方法的新的不同应用。第8章新增了一节离群点检测。第10和13章新增两节，分别讨论用于排名的线性模型和核机器。拉普拉斯特征映射添加到第6章，还在第7章新增一节讨论谱聚类。鉴于深度神经网络的最近复苏，有必要在第11章新增一节讨论深度学习。第19章新增一节讨论方法比较的多元检验。

　　自第1版面世以来，许多使用本书自学的读者提出索取习题答案的请求。在这个新的版本中，已经包括了部分习题的答案。它们有时是完整的答案，有时只是一个提示，或只提供多种可能答案中的一种。

　　我要感谢使用前两版的所有老师和学生，以及它们的德文、中文和土耳其文翻译和在印度的重印。我永远感激那些发给我评价、批评、勘误，或以任何其他方式提供反馈的人。请继续这样做。

深入探索人工智能的基石：引领您跨越模拟智能的界限本书并非一本简单的技术手册，而是一次深度的人工智能之旅。它将带领您从概念的萌芽，到理论的精髓，再到实践的精湛，全方位地理解和掌握人工智能的核心驱动力——机器学习。我们旨在为您构建一个坚实的地基，让您能够自信地构建、理解和优化各种智能系统，无论是预测未来趋势、识别复杂模式，还是赋予机器模拟人类思维的能力，本书都将是您最可靠的向导。第一篇：智能的基石——理解学习的本质在人工智能的世界里，“学习”是其最耀眼的光芒。本篇将为您揭开这层神秘的面纱，深入剖析机器学习的底层逻辑和核心概念。什么是智能？从模糊到清晰的定义：我们首先会探讨“智能”这一概念的本质，从哲学、认知科学到计算机科学的视角，多维度地审视智能的内涵。智能究竟是模仿，是创造，还是对环境的适应？我们将引出各种智能的定义，并聚焦于那些可以通过计算模型来实现和模拟的方面，为后续机器学习的学习奠定坚实的概念基础。学习的种类：监督、无监督与强化学习的奥秘：机器学习的核心在于“学习”，而学习的方式并非单一。本篇将为您详细阐述机器学习的三大主流范式：监督学习 (Supervised Learning)：当您拥有带标签的数据时，如何让机器通过“教导”来学习？我们将深入讲解监督学习的原理，包括分类（识别离散类别）和回归（预测连续数值）两大任务。您将了解到如何构建模型来学习输入特征与输出标签之间的映射关系，并理解过拟合与欠拟合等关键挑战。无监督学习 (Unsupervised Learning)：当数据缺乏明确的标签时，机器又该如何自主地发现数据中的隐藏结构和规律？本篇将探索无监督学习的强大力量，重点介绍聚类（将相似数据点分组）和降维（减少数据维度同时保留重要信息）等技术。您将学会如何让机器在无指导的情况下，洞察数据的内在模式。强化学习 (Reinforcement Learning)：让机器在与环境的交互中通过“试错”来学习最优策略，以最大化累积奖励。我们将揭示强化学习的核心思想，包括智能体、环境、状态、动作和奖励等要素。您将了解如何设计学习算法，让机器能够在动态复杂的环境中做出明智的决策。模型的评估与选择：如何判断一个学习器的好坏：学习器的性能至关重要，但如何客观地评估和选择最适合您任务的模型？本篇将详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等，并解释交叉验证等技术，帮助您避免过早地锁定不佳的模型，并确保模型在未知数据上的泛化能力。从概念到实践：数据预处理的重要性：现实世界的数据往往是混乱、不完整的。本篇将强调数据预处理在机器学习流程中的关键作用，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征缩放（标准化、归一化）以及特征工程（创建新的、更具信息量的特征），为模型的有效训练打下坚实基础。第二篇：核心算法的深入剖析——掌握机器学习的工具箱掌握了学习的基本概念，接下来我们将深入到机器学习的核心算法，为您提供一套强大的工具箱，应对各种实际问题。线性模型：基础且强大的预测工具线性回归 (Linear Regression)：最基础的回归模型，理解其工作原理，如何通过最小二乘法找到最优的直线来拟合数据。逻辑回归 (Logistic Regression)：尽管名字带有“回归”，它却是解决二分类问题的强大分类器。我们将深入解析其Sigmoid函数和概率建模。支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)：探索其在高维空间中寻找最优超平面以实现分类的思想，并理解核技巧如何处理非线性可分问题。决策树与集成学习：构建复杂决策边界的艺术决策树 (Decision Trees)：直观易懂的分类和回归模型，通过树状结构进行决策。我们将讲解如何构建最优决策树，以及如何处理过拟合问题。集成学习 (Ensemble Learning)：将多个弱学习器组合起来，形成一个更强大的强学习器。本篇将重点介绍：随机森林 (Random Forests)：基于决策树的集成方法，通过引入随机性来提高鲁棒性和准确性。梯度提升 (Gradient Boosting)：一种迭代式的集成方法，通过逐步修正前一轮模型的错误来优化整体性能，我们将重点关注XGBoost等先进算法。概率模型：基于概率推理的智能朴素贝叶斯 (Naive Bayes)：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，是一种简单高效的文本分类等任务的经典算法。高斯混合模型 (Gaussian Mixture Models, GMM)：一种强大的聚类算法，假设数据由多个高斯分布混合而成，适用于发现数据中的多个簇。神经网络与深度学习：开启人工智能新纪元感知机 (Perceptron)：最简单的神经网络模型，理解其线性分类能力。多层感知机 (Multi-Layer Perceptron, MLP)：深入探讨隐藏层、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）以及反向传播算法，这是构建更复杂神经网络的基础。卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)：专为图像和视频处理而设计的强大模型，理解卷积层、池化层和全连接层的作用，以及其在计算机视觉领域的巨大成功。循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)：用于处理序列数据（如文本、时间序列）的强大模型，理解其在处理长距离依赖方面的优势，以及LSTM和GRU等变体。深度学习的优化与正则化：深入探讨如何优化神经网络的训练过程，包括学习率调度、动量、Adam等优化器，以及Dropout、Batch Normalization等正则化技术，以防止过拟合和提高模型性能。第三篇：实践与应用——将理论转化为现实理论的学习固然重要，但将知识应用于实际问题才是最终目的。本篇将引导您将所学应用于真实世界，并探讨更高级的主题。模型调优与超参数搜索：精益求精的艺术我们并非仅仅停留在理解算法本身，更重要的是如何让算法在特定问题上发挥最佳性能。本篇将详细介绍各种模型调优技术，包括网格搜索、随机搜索以及更高级的贝叶斯优化等方法，帮助您找到最优的超参数组合。特征工程的进阶：从原始数据到高价值特征本篇将进一步拓展您的特征工程技能，介绍如何根据问题的特点，创造性地设计和提取特征，以显著提升模型的表现。这可能包括处理文本数据（如TF-IDF、词嵌入）、时间序列数据（如滑动窗口特征）等。无监督学习的应用：数据洞察与模式发现除了理论，我们还将展示无监督学习在现实中的广泛应用，例如：用户画像与推荐系统：通过聚类分析用户行为，构建个性化推荐。异常检测：识别数据中的非典型模式，应用于欺诈检测、系统故障预警等。主题模型：从大量文本中发现潜在的主题，应用于文档分类、舆情分析等。强化学习的实战：从游戏到机器人我们将通过具体的案例，展示强化学习在解决复杂决策问题中的强大能力，例如：自动驾驶：训练车辆在复杂交通环境中做出安全有效的决策。游戏AI：让机器在围棋、星际争霸等复杂游戏中击败人类顶尖选手。机器人控制：赋予机器人学习完成复杂任务的能力。机器学习的项目流程与最佳实践：我们将为您梳理一个完整的机器学习项目生命周期，从问题定义、数据收集与理解、模型选择与训练、评估与部署，到持续的监控与维护。您将学习到如何在团队协作中高效地推进项目，并遵循行业内的最佳实践。伦理与偏见：负责任的AI开发随着人工智能的广泛应用，其潜在的伦理问题和社会影响也日益凸显。本篇将深入探讨人工智能中的偏见问题，如何识别和缓解算法中的不公平性，以及如何构建更加公平、透明和负责任的AI系统。本书并非提供现成的代码片段，而是旨在培养您独立的思考和解决问题的能力。我们相信，通过掌握这些核心概念和算法，您将能够自信地应对各种机器学习挑战，并为人工智能领域的未来发展贡献自己的力量。无论您是计算机科学专业的学生、数据科学家、工程师，还是对人工智能充满好奇的任何人士，本书都将是您迈向智能世界不可或缺的伴侣。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在实际工作中经常接触数据，但缺乏系统性机器学习知识的人来说，这本书的出现简直是雪中送炭。我之前尝试过看一些在线课程，但总觉得缺乏连贯性和深度，而且很多时候讲到一些复杂的概念，总需要反复查阅资料才能勉强理解。而这本书，从前言和作者的介绍来看，就透露着一种“实战导向”的风格，这正是我所需要的。我尤其关注书中关于模型评估、调优以及如何处理实际数据中的各种问题的章节。我希望它能提供一些切实可行的方法和技巧，帮助我解决工作中遇到的瓶颈。书中提到的案例研究或者实际应用场景的描述，也让我非常期待，希望能从中看到自己工作可以借鉴的地方，将理论知识转化为实际的生产力。这本书的篇幅看起来不小，这让我觉得内容一定非常充实，能够让我深入地学习和探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，纸质也很好，拿在手里很有分量。我一直对机器学习这个领域很感兴趣，但苦于没有入门的途径。偶然间看到了这本书，它作为“原书第3版”，感觉应该内容很经典，而且翻译质量也应该有保障。拿到手后，我迫不及待地翻看了目录，里面的章节划分非常清晰，从基础概念到各种算法，再到实际应用，感觉是一条非常完整的学习路径。特别是前面几章，对数学基础和基本概念的讲解，我觉得对于我这种初学者来说非常友好，不会上来就让人感到云里雾里。而且，据说这本书的例题和习题也很多，这对于巩固学习效果来说至关重要，我非常期待能够通过实践来加深理解。这本书的出版商也是业界知名的，这在一定程度上也增加了我对这本书质量的信心。总的来说，这本书给我的第一印象非常好，充满了学习的动力和期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校研究生，我对前沿的学术研究非常关注。这本书作为“导论”，我本以为会比较基础，但看到它已经是“第3版”，并且作者在机器学习领域享有盛誉，这让我对其内容的深度和广度有了更高的期待。我尤其好奇书中对于一些新兴算法的介绍，比如深度学习的最新进展，或者一些在特定领域表现突出的模型。同时，对于算法背后的数学原理，我也希望有更深入的阐述，这对于我撰写论文和进行更高级别的研究是必不可少的。书中是否有相关的代码实现或者伪代码，这也将是一个非常重要的考量因素，能够帮助我理解算法的细节，甚至进行复现和改进。我希望能在这本书中找到一些能够启发我研究思路的内容，为我未来的学术发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一位拥有多年编程经验的开发者，但一直觉得自己在算法和数据分析方面有所欠缺。听说机器学习是提升开发能力，尤其是数据驱动开发能力的关键。这本书的“原书第3版”意味着其内容经过了时间的检验和不断的完善，我相信它能够为我提供一个可靠的学习框架。我特别关注书中对于实际应用场景的讨论，例如如何将机器学习模型集成到现有的软件系统中，如何进行模型部署和维护，以及如何处理大规模数据。我希望这本书能够提供一些具有实践指导意义的建议，帮助我将所学知识快速应用到实际工作中，提升我的技术竞争力。对于书中可能包含的算法讲解，我也希望能够结合代码示例，这样我才能更好地理解和掌握。这本书无疑是我职业发展道路上的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就非常吸引人，“机器学习导论”。我是一个对新事物充满好奇心的人，一直想了解人工智能，而机器学习又是其中最核心的部分。虽然我并非专业的科班出身，也没有深厚的数学背景，但这本书的“导论”二字给了我信心，让我觉得它应该是为像我这样的普通读者量身定做的。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，将复杂的机器学习概念娓娓道来，而不是用大量晦涩的术语和公式来吓退读者。我希望它能够从最基础的逻辑开始，一步步引导我理解机器学习是如何工作的，以及它能解决哪些实际问题。如果书中包含一些生动有趣的例子，能够让我对机器学习产生直观的认识，那将是再好不过了。这本书的出现，让我觉得学习机器学习不再是遥不可及的梦想。

评分☆☆☆☆☆

京东的618优惠力度还是可以，这次主要买书了，这个不错的，关键是半价买差正版书，还能加上用卷，下次还有优惠还会来，机器学习的经典书籍，必备！！

评分☆☆☆☆☆

看着还可以吧，内容没有细看

评分☆☆☆☆☆

一直在京东买书，方便，书全，优惠力度大

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好非常好！

评分☆☆☆☆☆

很好很强大很好很强大，商品非常完美，绝对超赞

评分☆☆☆☆☆

工作需要，一次买了好基本机器学习的经典书籍。这回有的看了！