深入理解机器学习：从原理到算法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[以] 沙伊·沙莱夫-施瓦茨，[加] 沙伊·本-戴维著，张文生等译

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机器学习
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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111543022

版次：1

商品编码：11992568

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：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：309

具体描述

编辑推荐

机器学习是计算机科学中发展*快的领域之一，实际应用广泛。这本教材的目标是从理论角度提供机器学习的入门知识和相关算法范式。本书全面地介绍了机器学习背后的基本思想和理论依据，以及将这些理论转化为实际算法的数学推导。在介绍了机器学习的基本内容后，本书还覆盖了此前的教材中一系列从未涉及过的内容。其中包括对学习的计算复杂度、凸性和稳定性的概念的讨论，以及重要的算法范式的介绍（包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出学习）。同时，本书引入了*新的理论概念，包括PAC-贝叶斯方法和压缩界。本书为高等院校本科高年级和研究生入门阶段而设计，不仅计算机、电子工程、数学统计专业学生能轻松理解机器学习的基础知识和算法，其他专业的读者也能读懂。

内容简介

　　本书介绍机器学习方法的原理及方法，同时引入了学习的计算复杂性、凸性和稳定性、PAC贝叶斯方法、压缩界等概念，以及随机梯度下降、神经元网络和结构化输出等方法。作者既讲述重要的机器学习算法的工作原理和动机，还指出其固有的优势和缺点，是有兴趣了解机器学习理论和方法以及应用的学生和专业人员的良好教材或参考书。

作者简介

沙伊·沙莱夫-施瓦茨（Shai Shalev-Shwartz）　以色列希伯来大学计算机及工程学院副教授，还在Mobileye公司研究自动驾驶。2009年之前他在芝加哥的丰田技术研究所工作。他的研究方向是机器学习算法。
沙伊·本-戴维（Shai Ben-David）　加拿大滑铁卢大学计算机科学学院教授。先后在以色列理工学院、澳大利亚国立大学和康奈尔大学任教。

前言/序言

　　前言

　　Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms“机器学习”旨在从数据中自动识别有意义的模式。过去几十年中，机器学习成为一项常用工具，几乎所有需要从大量数据集合中提取信息的任务都在使用它。我们身边的许多技术都以机器学习为基础：搜索引擎学习在带给我们最佳的搜索结果的同时，植入可以盈利的广告；屏蔽软件学习过滤垃圾邮件；用于保护信用卡业务的软件学习识别欺诈。数码相机学习人脸识别，智能电话上的个人智能助手学习识别语音命令。汽车配备了用机器学习算法搭建的交通事故预警系统。同时机器学习还被广泛应用于各个科学领域，例如生物信息学、医药以及天文学等。

　　这些应用领域的一个共同特点在于，与相对传统的计算机应用相比，所需识别的模式更复杂。在这些情景中，对于任务应该如何执行，人类程序员无法提供明确的、细节优化的具体指令。以智能生物为例，我们人类的许多技能都是通过从经验中学习而取得并逐步提高的（而非遵从别人给我们的具体指令）。机器学习工具关注的正是赋予程序“学习”和适应不同情况的能力。

　　本书的第一个目标是，提供一个准确而简明易懂的导论，介绍机器学习的基本概念：什么是学习？机器怎样学习？学习某概念时，如何量化所需资源？学习始终都是可能的吗？我们如何知道学习过程是成功或失败？本书的第二个目标是，为机器学习提供几个关键的算法。我们提供的算法，一方面已经成功投入实际应用，另一方面广泛地考虑到不同的学习技术。此外，我们特别将注意力放到了大规模学习（即俗称的“大数据”）上，因为近几年来，世界越来越“数字化”，需要学习的数据总量也在急剧增加。所以在许多应用中，数据量是充足的，而计算时间是主要瓶颈。因此，学习某一概念时，我们会明确量化数据量和计算时间这两个数值。

　　本书分为四部分。第一部分对于“学习”的基础性问题给出初步而准确的定义。我们会介绍Valiant提出的“概率近似正确（PAC）”可学习模型的通用形式，它将是对“何为学习”这一问题的第一个有力回答。我们还会介绍“经验风险最小化（ERM）”“结构风险最小化（SRM）”和“最小描述长度（MDL）”这几个学习规则，展现“机器是如何学习的”。我们量化使用ERM、SRM和MDL规则学习时所需的数据总量，并用“没有免费的午餐”定理说明，什么情况下学习可能会失败。此外,我们还探讨了学习需要多少计算时间。本书第二部分介绍多种算法。对于一些算法，我们先说明其主要学习原则，再介绍该算法是如何依据其原则运作的。前两部分将重点放在PAC模型上，第三部分将范围扩展到更广、更丰富的学习模型。最后，第四部分讨论最前沿的理论。

　　我们尽量让本书能够自成一体，不过我们假设读者熟悉概率论、线性代数、数学分析和算法设计的基本概念。前三部分为计算机科学、工程学、数学和统计学研究生一年级学生设计，具有相关背景的本科生也可以使用。高级章节适用于想要对理论有更深入理解的研究者。

　　致谢Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms本书以“机器学习入门”课程为蓝本，这门课程由Shai Shalev�睸hwartz和Shai Ben�睤avid分别在希伯来大学和滑铁卢大学讲授。本书的初稿由Shai Shalev�睸hwartz在2010至2013年间在希伯来大学所开课程的教案整理而成。感谢2010年的助教Ohad Shamir和2011至2013年的助教Alon Gonen的帮助，他们为课堂准备了一些教案以及许多课后练习。特别感谢Alon在全书编写过程中所做出的贡献，此外他还撰写了一册习题答案。

　　我们由衷地感谢Dana Rubinstein的辛勤工作。Dana从科学的角度校对了书稿，对原稿进行了编辑，将它从章节教案的形式转换成连贯流畅的文本。

　　特别感谢Amit Daniely，他仔细阅读了本书的高级部分，并撰写了多分类可学习性的章节。我们还要感谢耶路撒冷的一个阅读俱乐部的成员们，他们认真阅读了原稿的每一页，并提出了建设性的意见。他们是：Maya Alroy, Yossi Arjevani, Aharon Birnbaum, Alon Cohen, Alon Gonen, Roi Livni, Ofer Meshi, Dan Rosenbaum, Dana Rubinstein, Shahar Somin, Alon Vinnikov和Yoav Wald。还要感谢Gal Elidan, Amir Globerson, Nika Haghtalab, Shie Mannor, Amnon Shashua, Nati Srebro和Ruth Urner参与的有益讨论。

算法的幽灵：解构智能的底层逻辑我们生活在一个信息爆炸的时代，海量的数据如同奔涌的河流，塑造着我们的认知、决策乃至生活本身。在这股洪流之下，一股无形的力量正在悄然改变着世界——那就是算法。它们是数字时代的鬼斧神工，是数据背后的灵魂，它们学习、推理、预测，甚至创造，以一种前所未有的速度和规模处理和理解着我们周围的一切。然而，当我们惊叹于智能手机的语音助手、个性化的新闻推荐、或是自动驾驶汽车的神奇表现时，是否曾停下脚步，去探寻这背后究竟隐藏着怎样的奥秘？算法的幽灵，究竟是如何被注入“智能”的？它们是如何从冰冷的0和1中，提炼出人类智慧的微光？本书并非一本“如何使用”某个具体算法的工具书，也不是一本“速成”成为数据科学家的指南。相反，它旨在邀请您踏上一场深入的探索之旅，去解构智能的底层逻辑，理解那些驱动着当下人工智能浪潮的核心思想和方法。我们将一起深入算法的“肌理”，探寻它们之所以能够“思考”和“学习”的根本原因。第一部分：智慧的基石——数学与统计的语言任何关于智能的讨论，都离不开其赖以生存的语言——数学与统计。在这部分，我们将温故知新，但视角将更加聚焦于算法的需求。概率论的韵律：随机性是世界的基本属性，理解概率的分布、期望、方差，以及条件概率、贝叶斯定理等概念，是理解许多机器学习模型的基础。我们将探讨如何用概率的语言描述不确定性，以及如何基于有限的观测去推断事物的本质。想象一下，当一个模型预测“明天会下雨”时，它背后是如何计算出这个概率的？这背后离不开概率论的严谨支撑。线性代数的骨架：数据在机器学习中常常以向量、矩阵的形式呈现，线性代数便是处理这些数据结构的基石。矩阵的乘法、转置、求逆，向量的内积、范数，特征值分解、奇异值分解等等，这些看似抽象的数学概念，却是构建和理解神经网络、主成分分析等核心算法的关键。我们将揭示它们如何在多维空间中表示数据，以及如何通过矩阵运算实现数据的变换和降维。微积分的脉动：机器学习模型的核心往往在于“优化”，即找到一组参数，使得模型的预测误差最小化。而微积分中的导数和梯度，正是指引我们如何沿着“下坡”方向调整参数，以达到最优解的利器。我们将深入理解梯度下降及其变种，理解损失函数和目标函数，以及如何利用导数来“嗅探”出最优解的方向。第二部分：从模仿到学习——算法的演化之路一旦我们具备了理解算法语言的工具，我们便可以开始审视算法本身是如何从简单的规则驱动，演化到具备“学习”能力的。规则的边界与模型的崛起：早期的计算尝试，往往依赖于人类预设的清晰规则。然而，现实世界的复杂性远超乎规则的定义范围。模型，作为一种对现实世界规律的抽象和模拟，应运而生。我们将探讨“模型”的本质，以及为何它比僵硬的规则更能适应多变的环境。监督学习：数据的向导：当我们拥有带有“答案”的数据时（例如，猫的图片及其标签“猫”），监督学习便能大显身手。我们将深入理解线性回归、逻辑回归等经典模型，它们如何从输入数据中学习到预测输出的映射关系。进一步，我们将探讨决策树如何通过一系列判断来分类数据，以及支持向量机（SVM）如何在高维空间中找到最佳的分割超平面。这些模型虽然形态各异，但其核心都在于从“输入-输出”的配对中，提取出规律。无监督学习：模式的发现者：并非所有数据都带有标签。在很多情况下，我们面对的是海量“裸数据”，期望从中发现隐藏的结构和模式。聚类算法，如K-means，将数据点划分到不同的簇，如同将相似的物品归入同一个箱子。降维技术，如主成分分析（PCA），则致力于在保留数据重要信息的同时，减少数据的维度，让数据“瘦身”的同时不失“神韵”。我们将理解这些算法如何在没有外部指导的情况下，揭示数据的内在联系。强化学习：试错的智慧：想象一个婴儿学习走路的过程，它通过不断的尝试，感知跌倒的痛苦，然后调整自己的动作，最终学会稳步行走。强化学习便是模拟了这一过程。智能体（Agent）在环境中进行探索，根据行为的好坏获得奖励或惩罚，并据此调整策略，以最大化长期累积奖励。我们将探讨马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning等核心概念，理解智能体如何在与环境的互动中，逐步学会最优决策。第三部分：神经网络的神经网络——深度学习的革命近年来，深度学习以前所未有的力量席卷了人工智能的各个领域，它并非全新的理论，而是基于神经网络的强大扩展。神经元的奥秘：借鉴人脑神经元的工作原理，人工神经网络（ANN）的出现为模仿和学习提供了新的思路。我们将从最基本的感知器（Perceptron）开始，理解神经元如何接收输入，进行加权求和，并通过激活函数产生输出。网络的层叠：单个神经元的模拟能力有限，将大量的神经元按照层次结构连接起来，便构成了多层神经网络。隐藏层的存在，使得网络能够学习到更加复杂和抽象的特征表示。我们将探讨前馈神经网络（FNN）的工作原理，以及信息如何在网络中逐层传递和转化。反向传播的魔力：如何训练一个多层神经网络？反向传播算法（Backpropagation）是其中的关键。它利用链式法则，将误差从输出层逐层向前传递，并计算每个参数对误差的贡献，从而指导网络参数的更新。我们将深入理解反向传播的数学原理，以及它如何驱动神经网络的“学习”过程。卷积神经网络（CNN）：图像的视觉语言：对于图像等具有空间结构的数据，卷积神经网络展现出惊人的优势。通过卷积层、池化层等特殊结构，CNN能够有效地提取图像的局部特征，并逐渐学习到更高层次的语义信息。我们将探讨CNN如何“看懂”图像，以及它在图像识别、目标检测等领域的成功应用。循环神经网络（RNN）：序列的记忆：对于文本、语音等序列数据，传统的前馈网络难以捕捉其时间依赖性。循环神经网络（RNN）通过引入“记忆”机制，能够处理不定长序列，并理解上下文信息。我们将探讨RNN的隐藏状态，以及它如何处理语言的动态性。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变种，将进一步揭示如何克服RNN的梯度消失/爆炸问题，从而更好地捕捉长距离依赖。 Transformer模型：并行化的语言之舞：近年来，Transformer 模型以其强大的并行计算能力和卓越的性能，在自然语言处理（NLP）领域引发了革命。自注意力机制（Self-Attention）的引入，使得模型能够直接捕捉序列中任意两个位置之间的关系，而无需像RNN那样按顺序处理。我们将深入理解Transformer的编码器-解码器结构，以及注意力机制如何实现上下文的灵活关联。第四部分：算法的生命力——评估、优化与挑战再精妙的算法，也需要在实际应用中接受检验。这部分将关注算法的生命力，即如何衡量其表现，如何让其变得更好，以及它们面临的挑战。度量智能的标尺：如何知道一个模型是好是坏？准确率、精确率、召回率、F1值、AUC等等，这些评估指标是衡量模型性能的标尺。我们将理解不同指标的含义，以及它们在不同场景下的适用性。超越训练集：泛化能力的追求：模型在训练数据上的表现优异，并不代表它在未知数据上也能如此。过拟合（Overfitting）是训练过程中常见的陷阱，我们将探讨正则化、交叉验证等技术，如何帮助模型获得良好的泛化能力。模型的可解释性：打开黑箱：许多深度学习模型如同一个“黑箱”，我们很难理解它们是如何做出决策的。可解释性AI（XAI）的研究，旨在揭示模型的内部工作机制，让“智能”变得更加透明和可信。数据与算力的边界：算法的强大离不开海量的高质量数据和强大的计算资源。我们将思考数据偏见、数据隐私等问题，以及如何平衡算法的性能需求与伦理道德。算法的未来图景：从机器学习到人工智能，再到通用人工智能（AGI），算法的边界正在不断拓展。我们将对未来算法的发展趋势进行展望，思考它们将如何继续改变我们的世界。本书的旅程，并非为了让你成为某个算法的熟练工匠，而是希望你能成为一位理解算法“灵魂”的思想者。我们一同揭开算法的面纱，探寻它们如何从数据中汲取养分，如何学习和进化，最终展现出令人惊叹的“智慧”。这是一场关于智能本质的深度思考，一场对算法驱动世界的理性洞察。让我们一同踏上这段探索之旅，去感受算法的幽灵，如何在数据之海中，编织出智能的奇迹。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书引起了我极大的好奇心。我总觉得，在当前这个AI浪潮汹涌的时代，如果只是停留在“调用API”或者“运行现成代码”的层面，实在是太可惜了。我想要真正触摸到机器学习的灵魂，理解那些算法是如何在数据中“学习”的。我特别想知道，像K-means这样的聚类算法，它到底是如何在无监督的情况下，找到数据中的“簇”的？高斯混合模型又是如何通过概率的方式来划分数据的？还有，在监督学习领域，为什么会有这么多不同类型的分类器，比如朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、KNN等等，它们各自的数学基础是什么，以及它们解决问题的思路有何不同？我非常期待这本书能够用清晰易懂的语言，详细地解释这些算法的数学原理，包括它们的模型假设、目标函数、优化过程以及它们是如何进行预测的。如果能再加入一些算法的几何解释或者直观的例子，那就更棒了。我想通过阅读这本书，能够将那些晦涩的数学公式和算法伪代码，转化为我能够理解和掌握的知识，从而真正成为一名能够独立思考和解决机器学习问题的实践者。

评分☆☆☆☆☆

我刚拿到这本书，还没来得及细读，但光是目录和前言就让我眼前一亮。它似乎涵盖了机器学习的方方面面，从最基础的概念，到各种经典的算法，再到一些更前沿的理论。我特别关注的是它对“原理”的强调，我一直觉得，很多机器学习的书籍，虽然列举了大量的算法，但对于算法的推导过程和背后的数学原理讲解得不够透彻。这导致我们在学习和应用的过程中，往往知其然不知其所以然。比如说，我一直对逻辑回归的损失函数为什么是交叉熵感到好奇，以及为什么在使用梯度下降法优化它的时候，会得到那个看似复杂的更新公式。还有像决策树的剪枝，随机森林的bagging和feature bagging，GBDT的残差拟合，这些我一直想深入探究其背后的逻辑。这本书的标题“深入理解”，给了我莫大的信心，我相信它能够系统地、有条理地为我解答这些困惑。我希望它不仅能教会我如何使用这些算法，更能让我明白它们为何有效，以及在什么情况下它们会失效，从而为我以后在实际项目中选择和优化模型打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对那些能够“自动化”地做出决策的系统充满着好奇，而机器学习正是实现这种自动化的核心技术。但是，仅仅了解一些算法的应用场景，而不去深究其背后的原理，总感觉像是隔靴搔痒，不够踏实。我特别渴望能有一本书，能够系统地、深入地讲解机器学习的各个方面，特别是那些关键算法的数学推导和内在逻辑。比如，为什么我们需要各种损失函数？它们分别是如何衡量模型预测的好坏的？梯度下降法是如何工作的，它在求解过程中又会遇到哪些问题？支持向量机中的间隔最大化和核技巧，到底是如何让模型具有强大的泛化能力的？还有，集成学习中的Bagging和Boosting，它们又是如何通过组合多个弱学习器来构建强学习器的？这本书的标题“深入理解机器学习：从原理到算法”，让我看到了希望。我期待它能够为我揭示这些算法的“黑箱”，让我不再仅仅是一个使用者，而是能够真正理解它们的工作机制，甚至能够根据实际问题，去选择、调整和优化这些算法，从而在机器学习领域走得更远。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真的可以说是望眼欲穿了。封面设计简洁大气，那个“深入理解”几个字，就直戳我心窝子。我一直觉得，光是会调参、会调用现成的库，感觉就像是隔靴搔痒，始终抓不住机器学习的核心。很多时候，看到模型效果不好，或者遇到一些诡异的现象，都不知道从何下手去分析和优化，只能凭感觉瞎蒙。而这本书，看名字就知道，它不是那种教你“怎么做”，而是教你“为什么这么做”的书。我特别期待能在这个过程中，真正理解那些经典算法背后的数学原理，比如梯度下降是怎么一步步找到最优解的，支持向量机里的核技巧到底是怎么回事，以及深度学习里的反向传播算法，它到底是怎么工作的。我希望能通过这本书，不仅能掌握理论，还能对算法的内在机制有透彻的理解，这样在面对实际问题时，就能更加游刃有余，知道哪种算法更适合，怎么去调整模型参数，甚至自己动手去改进算法。那种感觉，就像是从一个只会按照菜谱做菜的厨师，变成了一个懂得了食材特性、烹饪原理的大厨，能自己创造出令人惊艳的菜肴。我对这本书的期待，就是能让我达到这种“顿悟”的境界。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考，机器学习到底是个什么东西，它不仅仅是那些神奇的算法，更是一种思维方式，一种解决问题的范式。我之所以对这本书感兴趣，是因为我希望它能帮助我构建起一个完整的机器学习知识体系，而不是零散的算法点。我之前接触过一些机器学习的入门材料，它们往往聚焦于某个具体的算法，比如如何用Scikit-learn实现一个线性回归，或者如何用TensorFlow搭建一个简单的神经网络。但这种学习方式，让我感觉知识点很零散，很难串联起来。我更希望能够理解不同算法之间的联系与区别，比如，它们各自的优缺点是什么？在什么样的数据集上，某种算法会表现得更好？它们是如何从根本上解决预测或者分类问题的？这本书的“从原理到算法”的结构，正是我所需要的。我期待它能提供一个清晰的脉络，让我能够一步步地理解机器学习的演进过程，从早期的统计学习方法，到后来的集成学习，再到现在的深度学习，它们是如何在原理上不断发展和创新的。只有理解了这些，我才能真正地“深入理解”机器学习。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

先不说内容，看着质量还不错，发货速度也很快

评分☆☆☆☆☆

法国红酒第第课咳咳咳咳卡卡卡卡卡是这个哥哥个习惯性

评分☆☆☆☆☆

很好书不错就是快递有点慢

评分☆☆☆☆☆

深入理解机器学习：从原理到算法

评分☆☆☆☆☆

不错不错的