深入理解機器學習：從原理到算法下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[以] 沙伊·沙萊夫-施瓦茨，[加] 沙伊·本-戴維著，張文生等譯

圖書標籤:

機器學習
算法
原理
數據挖掘
模式識彆
人工智能
Python
統計學習
模型
深度學習

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111543022

版次：1

商品編碼：11992568

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：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：309

具體描述

編輯推薦

機器學習是計算機科學中發展*快的領域之一，實際應用廣泛。這本教材的目標是從理論角度提供機器學習的入門知識和相關算法範式。本書全麵地介紹瞭機器學習背後的基本思想和理論依據，以及將這些理論轉化為實際算法的數學推導。在介紹瞭機器學習的基本內容後，本書還覆蓋瞭此前的教材中一係列從未涉及過的內容。其中包括對學習的計算復雜度、凸性和穩定性的概念的討論，以及重要的算法範式的介紹（包括隨機梯度下降、神經元網絡以及結構化輸齣學習）。同時，本書引入瞭*新的理論概念，包括PAC-貝葉斯方法和壓縮界。本書為高等院校本科高年級和研究生入門階段而設計，不僅計算機、電子工程、數學統計專業學生能輕鬆理解機器學習的基礎知識和算法，其他專業的讀者也能讀懂。

內容簡介

　　本書介紹機器學習方法的原理及方法，同時引入瞭學習的計算復雜性、凸性和穩定性、PAC貝葉斯方法、壓縮界等概念，以及隨機梯度下降、神經元網絡和結構化輸齣等方法。作者既講述重要的機器學習算法的工作原理和動機，還指齣其固有的優勢和缺點，是有興趣瞭解機器學習理論和方法以及應用的學生和專業人員的良好教材或參考書。

作者簡介

沙伊·沙萊夫-施瓦茨（Shai Shalev-Shwartz）　以色列希伯來大學計算機及工程學院副教授，還在Mobileye公司研究自動駕駛。2009年之前他在芝加哥的豐田技術研究所工作。他的研究方嚮是機器學習算法。
沙伊·本-戴維（Shai Ben-David）　加拿大滑鐵盧大學計算機科學學院教授。先後在以色列理工學院、澳大利亞國立大學和康奈爾大學任教。

前言/序言

　　前言

　　Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms“機器學習”旨在從數據中自動識彆有意義的模式。過去幾十年中，機器學習成為一項常用工具，幾乎所有需要從大量數據集閤中提取信息的任務都在使用它。我們身邊的許多技術都以機器學習為基礎：搜索引擎學習在帶給我們最佳的搜索結果的同時，植入可以盈利的廣告；屏蔽軟件學習過濾垃圾郵件；用於保護信用卡業務的軟件學習識彆欺詐。數碼相機學習人臉識彆，智能電話上的個人智能助手學習識彆語音命令。汽車配備瞭用機器學習算法搭建的交通事故預警係統。同時機器學習還被廣泛應用於各個科學領域，例如生物信息學、醫藥以及天文學等。

　　這些應用領域的一個共同特點在於，與相對傳統的計算機應用相比，所需識彆的模式更復雜。在這些情景中，對於任務應該如何執行，人類程序員無法提供明確的、細節優化的具體指令。以智能生物為例，我們人類的許多技能都是通過從經驗中學習而取得並逐步提高的（而非遵從彆人給我們的具體指令）。機器學習工具關注的正是賦予程序“學習”和適應不同情況的能力。

　　本書的第一個目標是，提供一個準確而簡明易懂的導論，介紹機器學習的基本概念：什麼是學習？機器怎樣學習？學習某概念時，如何量化所需資源？學習始終都是可能的嗎？我們如何知道學習過程是成功或失敗？本書的第二個目標是，為機器學習提供幾個關鍵的算法。我們提供的算法，一方麵已經成功投入實際應用，另一方麵廣泛地考慮到不同的學習技術。此外，我們特彆將注意力放到瞭大規模學習（即俗稱的“大數據”）上，因為近幾年來，世界越來越“數字化”，需要學習的數據總量也在急劇增加。所以在許多應用中，數據量是充足的，而計算時間是主要瓶頸。因此，學習某一概念時，我們會明確量化數據量和計算時間這兩個數值。

　　本書分為四部分。第一部分對於“學習”的基礎性問題給齣初步而準確的定義。我們會介紹Valiant提齣的“概率近似正確（PAC）”可學習模型的通用形式，它將是對“何為學習”這一問題的第一個有力迴答。我們還會介紹“經驗風險最小化（ERM）”“結構風險最小化（SRM）”和“最小描述長度（MDL）”這幾個學習規則，展現“機器是如何學習的”。我們量化使用ERM、SRM和MDL規則學習時所需的數據總量，並用“沒有免費的午餐”定理說明，什麼情況下學習可能會失敗。此外,我們還探討瞭學習需要多少計算時間。本書第二部分介紹多種算法。對於一些算法，我們先說明其主要學習原則，再介紹該算法是如何依據其原則運作的。前兩部分將重點放在PAC模型上，第三部分將範圍擴展到更廣、更豐富的學習模型。最後，第四部分討論最前沿的理論。

　　我們盡量讓本書能夠自成一體，不過我們假設讀者熟悉概率論、綫性代數、數學分析和算法設計的基本概念。前三部分為計算機科學、工程學、數學和統計學研究生一年級學生設計，具有相關背景的本科生也可以使用。高級章節適用於想要對理論有更深入理解的研究者。

　　緻謝Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms本書以“機器學習入門”課程為藍本，這門課程由Shai Shalev�睸hwartz和Shai Ben�睤avid分彆在希伯來大學和滑鐵盧大學講授。本書的初稿由Shai Shalev�睸hwartz在2010至2013年間在希伯來大學所開課程的教案整理而成。感謝2010年的助教Ohad Shamir和2011至2013年的助教Alon Gonen的幫助，他們為課堂準備瞭一些教案以及許多課後練習。特彆感謝Alon在全書編寫過程中所做齣的貢獻，此外他還撰寫瞭一冊習題答案。

　　我們由衷地感謝Dana Rubinstein的辛勤工作。Dana從科學的角度校對瞭書稿，對原稿進行瞭編輯，將它從章節教案的形式轉換成連貫流暢的文本。

　　特彆感謝Amit Daniely，他仔細閱讀瞭本書的高級部分，並撰寫瞭多分類可學習性的章節。我們還要感謝耶路撒冷的一個閱讀俱樂部的成員們，他們認真閱讀瞭原稿的每一頁，並提齣瞭建設性的意見。他們是：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。還要感謝Gal Elidan, Amir Globerson, Nika Haghtalab, Shie Mannor, Amnon Shashua, Nati Srebro和Ruth Urner參與的有益討論。

算法的幽靈：解構智能的底層邏輯我們生活在一個信息爆炸的時代，海量的數據如同奔湧的河流，塑造著我們的認知、決策乃至生活本身。在這股洪流之下，一股無形的力量正在悄然改變著世界——那就是算法。它們是數字時代的鬼斧神工，是數據背後的靈魂，它們學習、推理、預測，甚至創造，以一種前所未有的速度和規模處理和理解著我們周圍的一切。然而，當我們驚嘆於智能手機的語音助手、個性化的新聞推薦、或是自動駕駛汽車的神奇錶現時，是否曾停下腳步，去探尋這背後究竟隱藏著怎樣的奧秘？算法的幽靈，究竟是如何被注入“智能”的？它們是如何從冰冷的0和1中，提煉齣人類智慧的微光？本書並非一本“如何使用”某個具體算法的工具書，也不是一本“速成”成為數據科學傢的指南。相反，它旨在邀請您踏上一場深入的探索之旅，去解構智能的底層邏輯，理解那些驅動著當下人工智能浪潮的核心思想和方法。我們將一起深入算法的“肌理”，探尋它們之所以能夠“思考”和“學習”的根本原因。第一部分：智慧的基石——數學與統計的語言任何關於智能的討論，都離不開其賴以生存的語言——數學與統計。在這部分，我們將溫故知新，但視角將更加聚焦於算法的需求。概率論的韻律：隨機性是世界的基本屬性，理解概率的分布、期望、方差，以及條件概率、貝葉斯定理等概念，是理解許多機器學習模型的基礎。我們將探討如何用概率的語言描述不確定性，以及如何基於有限的觀測去推斷事物的本質。想象一下，當一個模型預測“明天會下雨”時，它背後是如何計算齣這個概率的？這背後離不開概率論的嚴謹支撐。綫性代數的骨架：數據在機器學習中常常以嚮量、矩陣的形式呈現，綫性代數便是處理這些數據結構的基石。矩陣的乘法、轉置、求逆，嚮量的內積、範數，特徵值分解、奇異值分解等等，這些看似抽象的數學概念，卻是構建和理解神經網絡、主成分分析等核心算法的關鍵。我們將揭示它們如何在多維空間中錶示數據，以及如何通過矩陣運算實現數據的變換和降維。微積分的脈動：機器學習模型的核心往往在於“優化”，即找到一組參數，使得模型的預測誤差最小化。而微積分中的導數和梯度，正是指引我們如何沿著“下坡”方嚮調整參數，以達到最優解的利器。我們將深入理解梯度下降及其變種，理解損失函數和目標函數，以及如何利用導數來“嗅探”齣最優解的方嚮。第二部分：從模仿到學習——算法的演化之路一旦我們具備瞭理解算法語言的工具，我們便可以開始審視算法本身是如何從簡單的規則驅動，演化到具備“學習”能力的。規則的邊界與模型的崛起：早期的計算嘗試，往往依賴於人類預設的清晰規則。然而，現實世界的復雜性遠超乎規則的定義範圍。模型，作為一種對現實世界規律的抽象和模擬，應運而生。我們將探討“模型”的本質，以及為何它比僵硬的規則更能適應多變的環境。監督學習：數據的嚮導：當我們擁有帶有“答案”的數據時（例如，貓的圖片及其標簽“貓”），監督學習便能大顯身手。我們將深入理解綫性迴歸、邏輯迴歸等經典模型，它們如何從輸入數據中學習到預測輸齣的映射關係。進一步，我們將探討決策樹如何通過一係列判斷來分類數據，以及支持嚮量機（SVM）如何在高維空間中找到最佳的分割超平麵。這些模型雖然形態各異，但其核心都在於從“輸入-輸齣”的配對中，提取齣規律。無監督學習：模式的發現者：並非所有數據都帶有標簽。在很多情況下，我們麵對的是海量“裸數據”，期望從中發現隱藏的結構和模式。聚類算法，如K-means，將數據點劃分到不同的簇，如同將相似的物品歸入同一個箱子。降維技術，如主成分分析（PCA），則緻力於在保留數據重要信息的同時，減少數據的維度，讓數據“瘦身”的同時不失“神韻”。我們將理解這些算法如何在沒有外部指導的情況下，揭示數據的內在聯係。強化學習：試錯的智慧：想象一個嬰兒學習走路的過程，它通過不斷的嘗試，感知跌倒的痛苦，然後調整自己的動作，最終學會穩步行走。強化學習便是模擬瞭這一過程。智能體（Agent）在環境中進行探索，根據行為的好壞獲得奬勵或懲罰，並據此調整策略，以最大化長期纍積奬勵。我們將探討馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning等核心概念，理解智能體如何在與環境的互動中，逐步學會最優決策。第三部分：神經網絡的神經網絡——深度學習的革命近年來，深度學習以前所未有的力量席捲瞭人工智能的各個領域，它並非全新的理論，而是基於神經網絡的強大擴展。神經元的奧秘：藉鑒人腦神經元的工作原理，人工神經網絡（ANN）的齣現為模仿和學習提供瞭新的思路。我們將從最基本的感知器（Perceptron）開始，理解神經元如何接收輸入，進行加權求和，並通過激活函數産生輸齣。網絡的層疊：單個神經元的模擬能力有限，將大量的神經元按照層次結構連接起來，便構成瞭多層神經網絡。隱藏層的存在，使得網絡能夠學習到更加復雜和抽象的特徵錶示。我們將探討前饋神經網絡（FNN）的工作原理，以及信息如何在網絡中逐層傳遞和轉化。反嚮傳播的魔力：如何訓練一個多層神經網絡？反嚮傳播算法（Backpropagation）是其中的關鍵。它利用鏈式法則，將誤差從輸齣層逐層嚮前傳遞，並計算每個參數對誤差的貢獻，從而指導網絡參數的更新。我們將深入理解反嚮傳播的數學原理，以及它如何驅動神經網絡的“學習”過程。捲積神經網絡（CNN）：圖像的視覺語言：對於圖像等具有空間結構的數據，捲積神經網絡展現齣驚人的優勢。通過捲積層、池化層等特殊結構，CNN能夠有效地提取圖像的局部特徵，並逐漸學習到更高層次的語義信息。我們將探討CNN如何“看懂”圖像，以及它在圖像識彆、目標檢測等領域的成功應用。循環神經網絡（RNN）：序列的記憶：對於文本、語音等序列數據，傳統的前饋網絡難以捕捉其時間依賴性。循環神經網絡（RNN）通過引入“記憶”機製，能夠處理不定長序列，並理解上下文信息。我們將探討RNN的隱藏狀態，以及它如何處理語言的動態性。長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等變種，將進一步揭示如何剋服RNN的梯度消失/爆炸問題，從而更好地捕捉長距離依賴。 Transformer模型：並行化的語言之舞：近年來，Transformer 模型以其強大的並行計算能力和卓越的性能，在自然語言處理（NLP）領域引發瞭革命。自注意力機製（Self-Attention）的引入，使得模型能夠直接捕捉序列中任意兩個位置之間的關係，而無需像RNN那樣按順序處理。我們將深入理解Transformer的編碼器-解碼器結構，以及注意力機製如何實現上下文的靈活關聯。第四部分：算法的生命力——評估、優化與挑戰再精妙的算法，也需要在實際應用中接受檢驗。這部分將關注算法的生命力，即如何衡量其錶現，如何讓其變得更好，以及它們麵臨的挑戰。度量智能的標尺：如何知道一個模型是好是壞？準確率、精確率、召迴率、F1值、AUC等等，這些評估指標是衡量模型性能的標尺。我們將理解不同指標的含義，以及它們在不同場景下的適用性。超越訓練集：泛化能力的追求：模型在訓練數據上的錶現優異，並不代錶它在未知數據上也能如此。過擬閤（Overfitting）是訓練過程中常見的陷阱，我們將探討正則化、交叉驗證等技術，如何幫助模型獲得良好的泛化能力。模型的可解釋性：打開黑箱：許多深度學習模型如同一個“黑箱”，我們很難理解它們是如何做齣決策的。可解釋性AI（XAI）的研究，旨在揭示模型的內部工作機製，讓“智能”變得更加透明和可信。數據與算力的邊界：算法的強大離不開海量的高質量數據和強大的計算資源。我們將思考數據偏見、數據隱私等問題，以及如何平衡算法的性能需求與倫理道德。算法的未來圖景：從機器學習到人工智能，再到通用人工智能（AGI），算法的邊界正在不斷拓展。我們將對未來算法的發展趨勢進行展望，思考它們將如何繼續改變我們的世界。本書的旅程，並非為瞭讓你成為某個算法的熟練工匠，而是希望你能成為一位理解算法“靈魂”的思想者。我們一同揭開算法的麵紗，探尋它們如何從數據中汲取養分，如何學習和進化，最終展現齣令人驚嘆的“智慧”。這是一場關於智能本質的深度思考，一場對算法驅動世界的理性洞察。讓我們一同踏上這段探索之旅，去感受算法的幽靈，如何在數據之海中，編織齣智能的奇跡。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我剛拿到這本書，還沒來得及細讀，但光是目錄和前言就讓我眼前一亮。它似乎涵蓋瞭機器學習的方方麵麵，從最基礎的概念，到各種經典的算法，再到一些更前沿的理論。我特彆關注的是它對“原理”的強調，我一直覺得，很多機器學習的書籍，雖然列舉瞭大量的算法，但對於算法的推導過程和背後的數學原理講解得不夠透徹。這導緻我們在學習和應用的過程中，往往知其然不知其所以然。比如說，我一直對邏輯迴歸的損失函數為什麼是交叉熵感到好奇，以及為什麼在使用梯度下降法優化它的時候，會得到那個看似復雜的更新公式。還有像決策樹的剪枝，隨機森林的bagging和feature bagging，GBDT的殘差擬閤，這些我一直想深入探究其背後的邏輯。這本書的標題“深入理解”，給瞭我莫大的信心，我相信它能夠係統地、有條理地為我解答這些睏惑。我希望它不僅能教會我如何使用這些算法，更能讓我明白它們為何有效，以及在什麼情況下它們會失效，從而為我以後在實際項目中選擇和優化模型打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我真的可以說是望眼欲穿瞭。封麵設計簡潔大氣，那個“深入理解”幾個字，就直戳我心窩子。我一直覺得，光是會調參、會調用現成的庫，感覺就像是隔靴搔癢，始終抓不住機器學習的核心。很多時候，看到模型效果不好，或者遇到一些詭異的現象，都不知道從何下手去分析和優化，隻能憑感覺瞎濛。而這本書，看名字就知道，它不是那種教你“怎麼做”，而是教你“為什麼這麼做”的書。我特彆期待能在這個過程中，真正理解那些經典算法背後的數學原理，比如梯度下降是怎麼一步步找到最優解的，支持嚮量機裏的核技巧到底是怎麼迴事，以及深度學習裏的反嚮傳播算法，它到底是怎麼工作的。我希望能通過這本書，不僅能掌握理論，還能對算法的內在機製有透徹的理解，這樣在麵對實際問題時，就能更加遊刃有餘，知道哪種算法更適閤，怎麼去調整模型參數，甚至自己動手去改進算法。那種感覺，就像是從一個隻會按照菜譜做菜的廚師，變成瞭一個懂得瞭食材特性、烹飪原理的大廚，能自己創造齣令人驚艷的菜肴。我對這本書的期待，就是能讓我達到這種“頓悟”的境界。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考，機器學習到底是個什麼東西，它不僅僅是那些神奇的算法，更是一種思維方式，一種解決問題的範式。我之所以對這本書感興趣，是因為我希望它能幫助我構建起一個完整的機器學習知識體係，而不是零散的算法點。我之前接觸過一些機器學習的入門材料，它們往往聚焦於某個具體的算法，比如如何用Scikit-learn實現一個綫性迴歸，或者如何用TensorFlow搭建一個簡單的神經網絡。但這種學習方式，讓我感覺知識點很零散，很難串聯起來。我更希望能夠理解不同算法之間的聯係與區彆，比如，它們各自的優缺點是什麼？在什麼樣的數據集上，某種算法會錶現得更好？它們是如何從根本上解決預測或者分類問題的？這本書的“從原理到算法”的結構，正是我所需要的。我期待它能提供一個清晰的脈絡，讓我能夠一步步地理解機器學習的演進過程，從早期的統計學習方法，到後來的集成學習，再到現在的深度學習，它們是如何在原理上不斷發展和創新的。隻有理解瞭這些，我纔能真正地“深入理解”機器學習。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對那些能夠“自動化”地做齣決策的係統充滿著好奇，而機器學習正是實現這種自動化的核心技術。但是，僅僅瞭解一些算法的應用場景，而不去深究其背後的原理，總感覺像是隔靴搔癢，不夠踏實。我特彆渴望能有一本書，能夠係統地、深入地講解機器學習的各個方麵，特彆是那些關鍵算法的數學推導和內在邏輯。比如，為什麼我們需要各種損失函數？它們分彆是如何衡量模型預測的好壞的？梯度下降法是如何工作的，它在求解過程中又會遇到哪些問題？支持嚮量機中的間隔最大化和核技巧，到底是如何讓模型具有強大的泛化能力的？還有，集成學習中的Bagging和Boosting，它們又是如何通過組閤多個弱學習器來構建強學習器的？這本書的標題“深入理解機器學習：從原理到算法”，讓我看到瞭希望。我期待它能夠為我揭示這些算法的“黑箱”，讓我不再僅僅是一個使用者，而是能夠真正理解它們的工作機製，甚至能夠根據實際問題，去選擇、調整和優化這些算法，從而在機器學習領域走得更遠。

評分☆☆☆☆☆

這本書引起瞭我極大的好奇心。我總覺得，在當前這個AI浪潮洶湧的時代，如果隻是停留在“調用API”或者“運行現成代碼”的層麵，實在是太可惜瞭。我想要真正觸摸到機器學習的靈魂，理解那些算法是如何在數據中“學習”的。我特彆想知道，像K-means這樣的聚類算法，它到底是如何在無監督的情況下，找到數據中的“簇”的？高斯混閤模型又是如何通過概率的方式來劃分數據的？還有，在監督學習領域，為什麼會有這麼多不同類型的分類器，比如樸素貝葉斯、邏輯迴歸、SVM、KNN等等，它們各自的數學基礎是什麼，以及它們解決問題的思路有何不同？我非常期待這本書能夠用清晰易懂的語言，詳細地解釋這些算法的數學原理，包括它們的模型假設、目標函數、優化過程以及它們是如何進行預測的。如果能再加入一些算法的幾何解釋或者直觀的例子，那就更棒瞭。我想通過閱讀這本書，能夠將那些晦澀的數學公式和算法僞代碼，轉化為我能夠理解和掌握的知識，從而真正成為一名能夠獨立思考和解決機器學習問題的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

書很好，國內難得使用瞭硬殼。非常好，性價比高。要花很長時間讀瞭

評分☆☆☆☆☆

很不錯，買來自己看看吧，主要還是得看控製力，自己纔可以學到更多。

評分☆☆☆☆☆

內容翔實，包裝精美，印刷優質。

評分☆☆☆☆☆

日常生活中最常見的“相”是氣態、液態和固態，在一些極端的條件下，比如極高的溫度或者極低的溫度，會齣現很多更為奇異的狀態。人們所看到的相變，是分子在微觀層麵上一起作齣改變的結果。比如宏觀上，冰融化成水，再蒸發成水蒸氣的過程中：在微觀上，分子和分子先是像方陣兵一樣十分整齊地排列著，在宏觀上就錶現齣冰的狀態。當溫度升高，士兵們在附近自由活動，不再整齊地保持隊列，但依然挨在一起，在宏觀上就呈現瞭水的形態；當溫度再升高，士兵們完全自由運動，就呈現瞭水蒸氣的狀態。

評分☆☆☆☆☆

的可大可久對你的寶寶都不懂拒絕的解毒劑

評分☆☆☆☆☆

這本書理論性很強，可以好好研究研究瞭，感覺不錯的樣子

評分☆☆☆☆☆

不錯，好好學習

評分☆☆☆☆☆

還行吧，不過學算法學的，看到這個封麵就頭疼