機器學習導論（原書第3版）下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[土耳其] 埃塞姆·阿培丁（EthemAlpaydin）著，範明譯

圖書標籤:

機器學習
人工智能
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數據科學
算法
統計學習
模型
監督學習
無監督學習
深度學習

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111521945

版次：1

商品編碼：11857426

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名：計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：356

具體描述

編輯推薦

　　適閤入門學習的機器學習教程，讓你全麵掌握機器學習的方法和技術。

內容簡介

　　機器學習的目標是對計算機編程，以便使用樣本數據或以往的經驗來解決給定的問題。已經有許多機器學習的成功應用，包括分析以往銷售數據來預測客戶行為，優化機器人的行為以便使用較少的資源來完成任務，以及從生物信息數據中提取知識的各種係統。本書是關於機器學習的內容全麵的教科書，其中有些內容在一般的在機器學習導論書中很少介紹。主要內容包括監督學習，貝葉斯決策理論，參數、半參數和非參數方法，多元分析，隱馬爾可夫模型，增強學習，核機器，圖模型，貝葉斯估計和統計檢驗。

　　機器學習正在迅速成為計算機科學專業的學生必須掌握的一門技能。本書第3版反映瞭這種變化，增加瞭對初學者的支持，包括給齣瞭部分習題的參考答案和補充瞭實例數據集（提供在綫代碼）。其他顯著的變化包括離群點檢測的討論、感知器和支持嚮量機的排名算法、矩陣分解和譜方法、距離估計、新的核算法、多層感知器的深度學習和非參數貝葉斯方法。書中對所有學習算法都進行瞭解釋，以便讀者可以很容易地將書中的公式轉變為計算機程序。本書可以用作高年級本科生和碩士研究生的教材，也可供研究機器學習方法的技術人員參考。

作者簡介

　　埃塞姆·阿培丁（Ethem Alpaydin），土耳其伊斯坦布爾博阿齊奇大學計算機工程係的教授。於1990年在洛桑聯邦理工學院獲博士學位，先後在美國麻省理工學院和伯剋利大學工作和進行博士後研究。Ethem博士主要從事機器學習方麵的研究，是劍橋大學《The Computer Journal》雜誌編委和Elsevier《Pattern Recognition》雜誌的副主編。2001年和2002年，Ethem博士先後獲得土耳其科學院青年科學傢奬和土耳其科學與技術研究委員會科學奬。

精彩書評

　　本書把機器學習的熱門話題（如Tom Mitchell）與概率論基礎（如Christopher Bishop）很好地融閤在一起。第3版嚮這個重要和迅速發展領域中的學生和研究者介紹瞭機器學習的一些新和重要的課題（例如，譜方法、深度學習和學習排名）。

　　—— John W. Sheppard　濛大拿州立大學計算機科學教授

　　我已經在機器學習的研究生課程中使用本書多年。這本書很好地平衡瞭理論和實踐，並且在第3版中擴充瞭許多新的先進算法。我期待在我的下一次機器學習課程中使用它。

　　—— Larry Holder　華盛頓州立大學電子工程和計算機科學教授

　　對於機器學習而言，這是一本完整、易讀的機器學習導論，是這個快速演變學科的“瑞士軍刀”。盡管本書旨在作為導論，但是它不僅對於學生，而且對於尋求這一領域綜閤教程的專傢也是有用的。新人會從中找到清晰解釋的概念，專傢會從中發現新的參考和靈感。

　　—— Hilario Gómez-Moreno　IEEE高級會員

前言/序言

　　前言Introduction to Machine Learning，Third Edition機器學習肯定是計算機科學成長最快的領域之一。不僅數據在持續變“大”，而且處理數據並將它轉換成知識的理論也在不斷發展。在科學的各個領域，從天文學到生物學，以及在日常生活中，隨著數字技術日益滲透到我們的日常生活中，隨著數字足跡的深入，更多的數據被源源不斷地産生和收集。無論是科學的還是個人的，被動蟄伏的數據沒有任何用處，而聰明的人們一直在尋找新的方法來利用數據，把它轉換成有用的産品或服務。在這種轉換中，機器學習正發揮著越來越大的作用。

　　自從本書第2版2010年麵世以來，數據進化一直在持續，甚至更快。每年，數據集都在變大。不僅觀測的數量在增長，而且觀測屬性的數量也在顯著增加。數據有瞭更多的結構：不再僅僅是數和字符串，而且還有圖像、視頻、音頻、文檔、網頁、點擊日誌、圖等。數據與我們以前常做的參數假設（例如正態性）漸行漸遠。數據常常是動態的，因而存在一個時間維度。有時，我們的觀測是多視圖的——對於相同的對象或事件，我們有來自不同傳感器和不同模式的多個信息源。

　　我們相信，在這看似復雜和龐大的數據背後存在簡單的解釋。雖然數據很大，但是它可以使用具有少量隱藏因子及其相互作用的相對簡單的模型來解釋。想想數百萬客戶，他們每天在綫或從當地超市購買數韆種産品。這意味著一個非常大的交易數據庫，但是該數據存在模式。沒有人隨機購物。舉辦酒會的人購買産品的某個子集，傢有嬰兒的人購買産品的不同子集；存在解釋客戶行為的隱藏因子。

　　從觀測數據推斷這種隱藏模型是近年來已經做瞭大量研究的領域之一。新版中的修改大部分都與這些進展有關。第6章新增瞭關於特徵嵌入、奇異值分解和矩陣分解、典範相關分析、拉普拉斯特徵映射的內容。

　　第8章和關於核機器的第13章新增瞭關於距離估計的內容。維度歸約、特徵提取和距離估計是同一個東西的三個名稱——理想的距離度量定義在理想的隱藏特徵的空間中，而從數量上看，它們少於我們觀測的值。

　　重寫並顯著擴充瞭第16章，以便涵蓋生成模型。我們對所有主要的機器學習模型，即對分類、迴歸、混閤模型和維度歸約，討論貝葉斯方法。非參數貝葉斯建模在過去的幾年中日益流行，尤其令人感興趣，因為它允許調整模型的復雜度，以適應數據的復雜度。

　　新版各處新增瞭一些章節，主要是突齣相同或非常類似方法的新的不同應用。第8章新增瞭一節離群點檢測。第10和13章新增兩節，分彆討論用於排名的綫性模型和核機器。拉普拉斯特徵映射添加到第6章，還在第7章新增一節討論譜聚類。鑒於深度神經網絡的最近復蘇，有必要在第11章新增一節討論深度學習。第19章新增一節討論方法比較的多元檢驗。

　　自第1版麵世以來，許多使用本書自學的讀者提齣索取習題答案的請求。在這個新的版本中，已經包括瞭部分習題的答案。它們有時是完整的答案，有時隻是一個提示，或隻提供多種可能答案中的一種。

　　我要感謝使用前兩版的所有老師和學生，以及它們的德文、中文和土耳其文翻譯和在印度的重印。我永遠感激那些發給我評價、批評、勘誤，或以任何其他方式提供反饋的人。請繼續這樣做。

深入探索人工智能的基石：引領您跨越模擬智能的界限本書並非一本簡單的技術手冊，而是一次深度的人工智能之旅。它將帶領您從概念的萌芽，到理論的精髓，再到實踐的精湛，全方位地理解和掌握人工智能的核心驅動力——機器學習。我們旨在為您構建一個堅實的地基，讓您能夠自信地構建、理解和優化各種智能係統，無論是預測未來趨勢、識彆復雜模式，還是賦予機器模擬人類思維的能力，本書都將是您最可靠的嚮導。第一篇：智能的基石——理解學習的本質在人工智能的世界裏，“學習”是其最耀眼的光芒。本篇將為您揭開這層神秘的麵紗，深入剖析機器學習的底層邏輯和核心概念。什麼是智能？從模糊到清晰的定義：我們首先會探討“智能”這一概念的本質，從哲學、認知科學到計算機科學的視角，多維度地審視智能的內涵。智能究竟是模仿，是創造，還是對環境的適應？我們將引齣各種智能的定義，並聚焦於那些可以通過計算模型來實現和模擬的方麵，為後續機器學習的學習奠定堅實的概念基礎。學習的種類：監督、無監督與強化學習的奧秘：機器學習的核心在於“學習”，而學習的方式並非單一。本篇將為您詳細闡述機器學習的三大主流範式：監督學習 (Supervised Learning)：當您擁有帶標簽的數據時，如何讓機器通過“教導”來學習？我們將深入講解監督學習的原理，包括分類（識彆離散類彆）和迴歸（預測連續數值）兩大任務。您將瞭解到如何構建模型來學習輸入特徵與輸齣標簽之間的映射關係，並理解過擬閤與欠擬閤等關鍵挑戰。無監督學習 (Unsupervised Learning)：當數據缺乏明確的標簽時，機器又該如何自主地發現數據中的隱藏結構和規律？本篇將探索無監督學習的強大力量，重點介紹聚類（將相似數據點分組）和降維（減少數據維度同時保留重要信息）等技術。您將學會如何讓機器在無指導的情況下，洞察數據的內在模式。強化學習 (Reinforcement Learning)：讓機器在與環境的交互中通過“試錯”來學習最優策略，以最大化纍積奬勵。我們將揭示強化學習的核心思想，包括智能體、環境、狀態、動作和奬勵等要素。您將瞭解如何設計學習算法，讓機器能夠在動態復雜的環境中做齣明智的決策。模型的評估與選擇：如何判斷一個學習器的好壞：學習器的性能至關重要，但如何客觀地評估和選擇最適閤您任務的模型？本篇將詳細介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等，並解釋交叉驗證等技術，幫助您避免過早地鎖定不佳的模型，並確保模型在未知數據上的泛化能力。從概念到實踐：數據預處理的重要性：現實世界的數據往往是混亂、不完整的。本篇將強調數據預處理在機器學習流程中的關鍵作用，包括數據清洗（處理缺失值、異常值）、特徵縮放（標準化、歸一化）以及特徵工程（創建新的、更具信息量的特徵），為模型的有效訓練打下堅實基礎。第二篇：核心算法的深入剖析——掌握機器學習的工具箱掌握瞭學習的基本概念，接下來我們將深入到機器學習的核心算法，為您提供一套強大的工具箱，應對各種實際問題。綫性模型：基礎且強大的預測工具綫性迴歸 (Linear Regression)：最基礎的迴歸模型，理解其工作原理，如何通過最小二乘法找到最優的直綫來擬閤數據。邏輯迴歸 (Logistic Regression)：盡管名字帶有“迴歸”，它卻是解決二分類問題的強大分類器。我們將深入解析其Sigmoid函數和概率建模。支持嚮量機 (Support Vector Machines, SVM)：探索其在高維空間中尋找最優超平麵以實現分類的思想，並理解核技巧如何處理非綫性可分問題。決策樹與集成學習：構建復雜決策邊界的藝術決策樹 (Decision Trees)：直觀易懂的分類和迴歸模型，通過樹狀結構進行決策。我們將講解如何構建最優決策樹，以及如何處理過擬閤問題。集成學習 (Ensemble Learning)：將多個弱學習器組閤起來，形成一個更強大的強學習器。本篇將重點介紹：隨機森林 (Random Forests)：基於決策樹的集成方法，通過引入隨機性來提高魯棒性和準確性。梯度提升 (Gradient Boosting)：一種迭代式的集成方法，通過逐步修正前一輪模型的錯誤來優化整體性能，我們將重點關注XGBoost等先進算法。概率模型：基於概率推理的智能樸素貝葉斯 (Naive Bayes)：基於貝葉斯定理，假設特徵之間相互獨立，是一種簡單高效的文本分類等任務的經典算法。高斯混閤模型 (Gaussian Mixture Models, GMM)：一種強大的聚類算法，假設數據由多個高斯分布混閤而成，適用於發現數據中的多個簇。神經網絡與深度學習：開啓人工智能新紀元感知機 (Perceptron)：最簡單的神經網絡模型，理解其綫性分類能力。多層感知機 (Multi-Layer Perceptron, MLP)：深入探討隱藏層、激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）以及反嚮傳播算法，這是構建更復雜神經網絡的基礎。捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNN)：專為圖像和視頻處理而設計的強大模型，理解捲積層、池化層和全連接層的作用，以及其在計算機視覺領域的巨大成功。循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks, RNN)：用於處理序列數據（如文本、時間序列）的強大模型，理解其在處理長距離依賴方麵的優勢，以及LSTM和GRU等變體。深度學習的優化與正則化：深入探討如何優化神經網絡的訓練過程，包括學習率調度、動量、Adam等優化器，以及Dropout、Batch Normalization等正則化技術，以防止過擬閤和提高模型性能。第三篇：實踐與應用——將理論轉化為現實理論的學習固然重要，但將知識應用於實際問題纔是最終目的。本篇將引導您將所學應用於真實世界，並探討更高級的主題。模型調優與超參數搜索：精益求精的藝術我們並非僅僅停留在理解算法本身，更重要的是如何讓算法在特定問題上發揮最佳性能。本篇將詳細介紹各種模型調優技術，包括網格搜索、隨機搜索以及更高級的貝葉斯優化等方法，幫助您找到最優的超參數組閤。特徵工程的進階：從原始數據到高價值特徵本篇將進一步拓展您的特徵工程技能，介紹如何根據問題的特點，創造性地設計和提取特徵，以顯著提升模型的錶現。這可能包括處理文本數據（如TF-IDF、詞嵌入）、時間序列數據（如滑動窗口特徵）等。無監督學習的應用：數據洞察與模式發現除瞭理論，我們還將展示無監督學習在現實中的廣泛應用，例如：用戶畫像與推薦係統：通過聚類分析用戶行為，構建個性化推薦。異常檢測：識彆數據中的非典型模式，應用於欺詐檢測、係統故障預警等。主題模型：從大量文本中發現潛在的主題，應用於文檔分類、輿情分析等。強化學習的實戰：從遊戲到機器人我們將通過具體的案例，展示強化學習在解決復雜決策問題中的強大能力，例如：自動駕駛：訓練車輛在復雜交通環境中做齣安全有效的決策。遊戲AI：讓機器在圍棋、星際爭霸等復雜遊戲中擊敗人類頂尖選手。機器人控製：賦予機器人學習完成復雜任務的能力。機器學習的項目流程與最佳實踐：我們將為您梳理一個完整的機器學習項目生命周期，從問題定義、數據收集與理解、模型選擇與訓練、評估與部署，到持續的監控與維護。您將學習到如何在團隊協作中高效地推進項目，並遵循行業內的最佳實踐。倫理與偏見：負責任的AI開發隨著人工智能的廣泛應用，其潛在的倫理問題和社會影響也日益凸顯。本篇將深入探討人工智能中的偏見問題，如何識彆和緩解算法中的不公平性，以及如何構建更加公平、透明和負責任的AI係統。本書並非提供現成的代碼片段，而是旨在培養您獨立的思考和解決問題的能力。我們相信，通過掌握這些核心概念和算法，您將能夠自信地應對各種機器學習挑戰，並為人工智能領域的未來發展貢獻自己的力量。無論您是計算機科學專業的學生、數據科學傢、工程師，還是對人工智能充滿好奇的任何人士，本書都將是您邁嚮智能世界不可或缺的伴侶。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我是一位擁有多年編程經驗的開發者，但一直覺得自己在算法和數據分析方麵有所欠缺。聽說機器學習是提升開發能力，尤其是數據驅動開發能力的關鍵。這本書的“原書第3版”意味著其內容經過瞭時間的檢驗和不斷的完善，我相信它能夠為我提供一個可靠的學習框架。我特彆關注書中對於實際應用場景的討論，例如如何將機器學習模型集成到現有的軟件係統中，如何進行模型部署和維護，以及如何處理大規模數據。我希望這本書能夠提供一些具有實踐指導意義的建議，幫助我將所學知識快速應用到實際工作中，提升我的技術競爭力。對於書中可能包含的算法講解，我也希望能夠結閤代碼示例，這樣我纔能更好地理解和掌握。這本書無疑是我職業發展道路上的一個重要裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就非常吸引人，“機器學習導論”。我是一個對新事物充滿好奇心的人，一直想瞭解人工智能，而機器學習又是其中最核心的部分。雖然我並非專業的科班齣身，也沒有深厚的數學背景，但這本書的“導論”二字給瞭我信心，讓我覺得它應該是為像我這樣的普通讀者量身定做的。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，將復雜的機器學習概念娓娓道來，而不是用大量晦澀的術語和公式來嚇退讀者。我希望它能夠從最基礎的邏輯開始，一步步引導我理解機器學習是如何工作的，以及它能解決哪些實際問題。如果書中包含一些生動有趣的例子，能夠讓我對機器學習産生直觀的認識，那將是再好不過瞭。這本書的齣現，讓我覺得學習機器學習不再是遙不可及的夢想。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在實際工作中經常接觸數據，但缺乏係統性機器學習知識的人來說，這本書的齣現簡直是雪中送炭。我之前嘗試過看一些在綫課程，但總覺得缺乏連貫性和深度，而且很多時候講到一些復雜的概念，總需要反復查閱資料纔能勉強理解。而這本書，從前言和作者的介紹來看，就透露著一種“實戰導嚮”的風格，這正是我所需要的。我尤其關注書中關於模型評估、調優以及如何處理實際數據中的各種問題的章節。我希望它能提供一些切實可行的方法和技巧，幫助我解決工作中遇到的瓶頸。書中提到的案例研究或者實際應用場景的描述，也讓我非常期待，希望能從中看到自己工作可以藉鑒的地方，將理論知識轉化為實際的生産力。這本書的篇幅看起來不小，這讓我覺得內容一定非常充實，能夠讓我深入地學習和探索。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校研究生，我對前沿的學術研究非常關注。這本書作為“導論”，我本以為會比較基礎，但看到它已經是“第3版”，並且作者在機器學習領域享有盛譽，這讓我對其內容的深度和廣度有瞭更高的期待。我尤其好奇書中對於一些新興算法的介紹，比如深度學習的最新進展，或者一些在特定領域錶現突齣的模型。同時，對於算法背後的數學原理，我也希望有更深入的闡述，這對於我撰寫論文和進行更高級彆的研究是必不可少的。書中是否有相關的代碼實現或者僞代碼，這也將是一個非常重要的考量因素，能夠幫助我理解算法的細節，甚至進行復現和改進。我希望能在這本書中找到一些能夠啓發我研究思路的內容，為我未來的學術發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，紙質也很好，拿在手裏很有分量。我一直對機器學習這個領域很感興趣，但苦於沒有入門的途徑。偶然間看到瞭這本書，它作為“原書第3版”，感覺應該內容很經典，而且翻譯質量也應該有保障。拿到手後，我迫不及待地翻看瞭目錄，裏麵的章節劃分非常清晰，從基礎概念到各種算法，再到實際應用，感覺是一條非常完整的學習路徑。特彆是前麵幾章，對數學基礎和基本概念的講解，我覺得對於我這種初學者來說非常友好，不會上來就讓人感到雲裏霧裏。而且，據說這本書的例題和習題也很多，這對於鞏固學習效果來說至關重要，我非常期待能夠通過實踐來加深理解。這本書的齣版商也是業界知名的，這在一定程度上也增加瞭我對這本書質量的信心。總的來說，這本書給我的第一印象非常好，充滿瞭學習的動力和期待。

評分☆☆☆☆☆

說的質量不錯，應該是正版，是我所需要的。

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，包裝的，倒是挺不錯的

評分☆☆☆☆☆

質量還不錯，挺好

評分☆☆☆☆☆

hhhhhhhhh好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

很好很強大送貨速度很快！66666666666

評分☆☆☆☆☆

正版，質量不錯，快遞很快，還沒來得及看