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[美] 迈克尔·帕拉斯泽克（Michael Paluszek） 著，李三平 陈建平译 译

图书标签:

• MATLAB
• 机器学习
• 算法
• 数据分析
• 模式识别
• 人工智能
• 数值计算
• 工程应用
• 科学计算
• 深度学习

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111589846

版次：1

商品编码：12310037

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：304

编辑推荐

1. 《MATLAB 与机器学习》以MATLAB为编程语言，从机器学习基本知识到工程实践，由浅入深，分析包括自动驾驶、飞机智能控制等工程应用问题并给出解决方案，该书的写作得到Mathworks公司官方图书计划的支持并收录其中。

2. 本书适合具有MATLAB使用基础的大专院校工程专业学生、研究者和从业工程师，学习机器学习在工程方面的应用，理解在真实场景中将算法如何应用与工程实践。

3. 本书提供所有示例的源代码下载：，读者可在MATLAB中文社区论坛： 与译者互动交流。

内容简介

本书是关于在MATLAB中使用实例进行机器学习的综合指南。书中概述了人工智能与自动控制的历史；回顾了用于机器学习的商用软件包，并展示了它们如何应用于该领域；接着展示了如何使用MATLAB来解决机器学习问题，以及如何利用MATLAB图形技术来增强程序员对机器学习结果的理解。

本书随书提供了机器学习中若干重要问题的MATLAB完整解决方案，包括飞机控制、人脸识别、自动驾驶。书中所有的示例和应用程序都提供了完整的源代码。

机器学习包含大量的数学概念与理论。书中以清晰简洁的方式介绍了其中每个领域的数学知识，即使是并不经常接触数学理论的读者也可以轻松理解。工程领域的读者会看到这些数学知识与他们已经了解的领域技术之间的密切联系，并将学习到新的技术。

本书主要内容：

?机器学习领域的知识概述

?如何使用MATLAB进行编程和构建机器学习应用程序

?用于机器学习的MATLAB图形技术

?面向实际机器学习问题的MATLAB应用案例

作者简介

作者：Michael Paluszek先生现任美国普林斯顿卫星系统公司总裁，具有超过30年航空航天技术咨询服务经验，曾在通用电气公司（GE） 宇航部门工作，参与并领导过多个美国军方和民用项目。开发过多个MATLAB工具箱和软件包，应用于卫星、飞行器、潜艇、机器人和核聚变推进等系统。Paluszek先生获得了麻省理工学院的电气工程学士学位、航空航天学硕士和工程学位。他发表了很多论文，拥有十多项美国专利。

作者：Stephanie Thomas女士是位于美国普林斯顿卫星系统公司的副总裁。她拥有麻省理工学院获得航空航天学士学位和硕士学位。Thomas女士在近20年的MATLAB实践经历中，她开发了许多MATLAB软件工具，包括用于航天器控制工具箱的太阳能帆板模块、美国空军的近地轨道卫星操控工具、运载火箭分析工具等等。她还为来自澳大利亚、加拿大、巴西和泰国等不同国家的工程师进行了航天器控制工具箱培训，并为美国太空总署（NASA）、美国空军和欧洲航天局等提供MATLAB咨询服务。2016年，Thomas女士因“核聚动力冥王星轨道探测器和登陆器”入选美国太空总署创新资助项目，被任命为美国太空总署NIAC研究员。

译者：李三平，美国麻省大学计算机工程专业博士，现为DELLEMC中国研究院首席研究员，研究方向主要为深度学习模型与服务框架，云架构的预测分析与智能运维等。已在IEEE Transactions期刊和会议上发表论文数十篇，申请美国专利20余项。

译者：陈建平，MathWorks 中国资深技术专家，专注于工程大数据分析和高性能计算领域。拥有北京大学学士和硕士学位，并于2008年加入MathWorks公司，之前在 NTT DoCoMo 从事通信算法的研究工作。拥有十余年并行数值算法设计、实现，以及对大规模工程数据分析和建模的经验。

精彩书评

对于很多读者来说，对 MATLAB 的利用可能还停留在单纯的仿真甚至矩阵运算方面。经过 30 多年的发展，MATLAB积累了大量工业级的工具箱，广度上涵盖通用科学计算、通信与信号处理、控制系统、金融等各个领域。在深度上，采用基于模型的设计方法，MATLAB已经在算法开发、系统设计、自动代码生成以及从单元测试到系统验证的各个方面，具备了成熟的流程和完整的功能。

在过去30年中，MATLAB一直活跃在数据分析领域。大量的用户使用MATLAB进行数据分析，以获取数据的特征（Data Analysis），并对未知输入进行预测（Data Analytics）。机器学习正是目前使用*为广泛的算法手段之一。

机器学习是一个系统工程，一个完整的数据分析流程包括数据的获取、数据清洗和探索、数据分析以及结果发布。这也是 MATLAB 作为统一开发环境的价值。在数据获取方面，MATLAB 支持多种类型的数据输入，包括分布式文件系统、硬件设备、测试仪器、数据库等，足以应付大多数的机器学习场景。同时，不同领域的工具箱能够提供专业的数据预处理和可视化功能。随着技术的进步，数据的总量正在以指数的速度增长，MATLAB 支持并行计算和云计算，能大大提升算法的研发效率。繁荣的图书市场上，在 MATLAB 图书计划中注册的书籍已超过 1800 部，涉及 MATLAB 的方方面面。虽然在售的 MATLAB 图书远远超过这个数目，但本书仍是我们MATLAB图书计划里一百多部中文书籍中**本关于机器学习的专著。本书由 MathWorks 中国技术专家陈建平和 EMC 研究院李三平博士翻译。

从自主系统的角度，本书对机器学习的原理进行了介绍。我们在接触大量 MATLAB 用户的过程中，发现领域专家想利用机器学习的手段对搜集的数据进行分析和预测，但不知如何快速开展工作。也有不少人通过网络了解到一些机器学习的算法描述，却苦于无法找到兼顾原理与工具的中文图书，在有效地选取*佳算法与进行分析和预测等实践方面存在困难。本书为这些读者提供了重要的指南，有助于他们快速开展工作，有效选取合适的算法，并进行分析和预测。

我相信本书在MATLAB与机器学习方面系统性的阐述能够对读者有所帮助。

周拥华

MathWorks 中国技术经理

目录

第一部分 机器学习概论

第1章 机器学习概述

1.1 引言

1.2 机器学习基础

1.2.1 数据

1.2.2 模型

1.2.3 训练

1.3 学习机

1.4 机器学习分类

1.5 自主学习方法

1.5.1 回归

1.5.2 神经网络

1.5.3 支持向量机

1.5.4 决策树

1.5.5 专家系统

第2章 自主学习的历史

2.1引言

2.2 人工智能

2.3 学习控制

2.4 机器学习

2.5 未来

第3章 机器学习软件

3.1 自主学习软件

3.2 商业化MATLAB软件

3.2.1 MathWorks公司产品

3.2.2 普林斯顿卫星系统产品

3.3 MATLAB开源资源

3.3.1 深度学习工具箱

3.3.2 深度神经网络

3.3.3 MatConvNet

3.4 机器学习工具

3.4.1 R语言

3.4.2 Scikit learn

3.4.3 LIBSVM

3.5 优化工具

3.5.1 LOQO

3.5.2 SNOPT

3.5.3 GLPK

3.5.4 CVX

3.5.5 SeDuMi

3.5.6 YALMIP

第二部分 机器学习的MATLAB实现

第4章 用于机器学习的MATLAB数据类型

4.1 MATLAB数据类型概述

4.1.1 矩阵

4.1.2 元胞数组

4.1.3 数据结构

4.1.4 数值类型

4.1.5 图像

4.1.6 数据存储

4.1.7 Tall数组

4.1.8 稀疏矩阵

4.1.9 表与分类数组

4.1.10 大型MAT文件

4.2 使用参数初始化数据结构

4.2.1 问题

4.2.2 方法

4.2.3 步骤

4.3 在图像数据存储上执行mapReduce

4.3.1 问题

4.3.2 方法

4.3.3 步骤

总结

第5章MATLAB图形

5.1 二维线图

5.1.1 问题

5.1.2 方法

5.1.3 步骤

5.2二维图形

5.2.1 问题

5.2.2 方法

5.2.3 步骤

5.3 定制二维图

5.3.1 问题

5.3.2 方法

5.3.3 步骤

5.4 三维盒子

5.4.1 问题

5.4.2 方法

5.4.3 步骤

5.5 用纹理绘制三维对象

5.5.1 问题

5.5.2 方法

5.5.3 步骤

5.6 三维图形

5.6.1 问题

5.6.2 方法

5.6.3 步骤

5.7 构建图形用户界面

5.7.1 问题

5.7.2 方法

5.7.3 步骤

总结

第6章 MATLAB机器学习示例

6.1引言

6.2 机器学习

6.2.1 神经网络

6.2.2 面部识别

6.2.3 数据分类

6.3 控制

6.3.1卡尔曼滤波器

6.3.2自适应控制

6.4人工智能

第7章 基于深度学习的面部识别

7.1在线获取数据：用于训练神经网络

7.1.1 问题

7.1.2 方法

7.1.3 步骤

7.2 生成神经网络的训练数据

7.2.1 问题

7.2.2 方法

7.2.3 步骤

7.3 卷积

7.3.1 问题

7.3.2 方法

7.3.3 步骤

7.4卷积层

7.4.1 问题

7.4.2 方法

7.4.3 步骤

7.5 池化

7.5.1 问题

7.5.2 方法

7.5.3 步骤

7.6 全连接层

7.6.1 问题

7.6.2 方法

7.6.3 步骤

7.7 确定输出概率

7.7.1 问题

7.7.2 方法

7.7.3 步骤

7.8 测试神经网络

7.8.1 问题

7.8.2 方法

7.8.3 步骤

7.9 识别图像

7.9.1 问题

7.9.2 方法

7.9.3 步骤

总结

第8章 数据分类

8.1 生成分类测试数据

8.1.1 问题

8.1.2 方法

8.1.3 步骤

8.2 绘制决策树

8.2.1 问题

8.2.2 方法

8.2.3 步骤

8.3 决策树的算法实现

8.3.1 问题

8.3.2 方法

8.3.3 步骤

8.4 生成决策树

8.4.1 问题

8.4.2 方法

8.4.3 步骤

8.5 手工创建决策树

8.5.1 问题

8.5.2 方法

8.5.3 步骤

8.6 训练和测试决策树

8.6.1 问题

8.6.2 方法

8.6.3 步骤

总结

第9章 基于神经网络的数字分类

9.1 生成带噪声的测试图像

9.1.1 问题

9.1.2 方法

9.1.3 步骤

9.2创建神经网络工具箱

9.2.1 问题

9.2.2 方法

9.2.3 步骤

9.3 训练单一输出节点的神经网络

9.3.1 问题

9.3.2 方法

9.3.3 步骤

9.4 测试神经网络

9.4.1 问题

9.4.2 方法

9.4.3 步骤

9.5 训练多输出节点的神经网络

9.5.1 问题

9.5.2 方法

9.5.3 步骤

总结

第10章 卡尔曼滤波器

10.1 状态估计器

10.1.1 问题

10.1.2 方法

10.1.3 步骤

10.1.4 传统卡尔曼滤波器

10.2 使用UKF进行状态估计

10.2.1 问题

10.2.2 方法

10.2.3 步骤

10.3 使用UKF进行参数估计

10.3.1 问题

10.3.2 方法

10.3.3 步骤

总结

第11章 自适应控制

11.1 自调谐：求振荡器频率

11.1.1 问题

11.1.2 方法

11.1.3 步骤

11.2 模型参考自适应控制

11.2.1 创建方波输入

11.2.2 实现模型参考自适应控制

11.2.3 转子的MRAC系统实现

11.3 飞机的纵向控制

11.3.1 编写飞机纵向运动的微分方程

11.3.2 利用数值方法寻找平衡状态

11.3.3 飞机的数值仿真

11.3.4 神经网络中对取值范围的限定和缩放

11.3.5 寻找学习控制的神经网络

11.3.6 枚举输入集合

11.3.7 编写通用神经网络函数

11.3.8 实现PID控制

11.3.9 飞机俯仰角PID控制演示

11.3.10 创建俯仰动力学的神经网络

11.3.11 非线性仿真中的控制器演示

11.4 轮船驾驶：实现轮船驾驶控制的增益调度

11.4.1 问题

11.4.2 方法

11.4.3 步骤

总结

第12章 自动驾驶

12.1 汽车雷达建模

12.1.1 问题

12.1.2 步骤

12.1.3 方法

12.2 汽车的自主传递控制

12.2.1 问题

12.2.2 方法

12.2.3 步骤

12.3 汽车动力学

12.3.1 问题

12.3.2 步骤

12.3.3 方法

12.4 汽车仿真与卡尔曼滤波器

12.4.1 问题

12.4.2 方法

12.4.3 步骤

12.5 雷达数据的MHT实现

12.5.1问题

12.5.2 方法

12.5.3 步骤

12.5.4 假设形成

12.5.5 轨道剪枝

前言/序言

PREFACE前言机器学习正在众多学科中变得愈加重要，它应用于工程领域中的自动驾驶汽车技术和金融领域中的股市预测，而医疗专业人员则使用它来辅助诊断。虽然许多优秀的机器学习软件包可以通过商业购买和开源软件渠道获得，但深入理解其中隐藏的算法原理仍然是很有价值的。进而，自己动手编程来实现算法则会更加受益匪浅，因为这样不仅能够深入了解商业和开源软件包中的算法实现方法，还能掌握足够的背景知识来编写定制化的机器学习软件以实现特定的应用需求。
MATLAB的起源正是基于这样的目的。最初，科学家们使用FORTRAN语言编写数值软件来进行矩阵运算。当时，用户必须通过“编写-编译-链接-执行”的过程来使用计算机程序，整个过程非常耗时，且极易出错。MATLAB则为用户提供了一种脚本语言，用户只须编写很少的几行代码，立即执行，便可以解决许多问题。MATLAB的内置可视化工具可以进一步帮助用户更好地理解计算结果。编写MATLAB程序比编写FORTRAN程序更为高效和充满乐趣。
本书旨在帮助用户利用MATLAB解决一系列宽泛的学习问题。本书包含两部分：第一部分包括第1～3章，介绍机器学习的背景知识，其中包括学习控制，其内容通常与机器智能并不紧密相关，在书中我们采用“自主学习”一词涵盖所有这些学科。本书第二部分包括第4～12章，展示了完整的MATLAB机器学习应用示例。第4～6章针对性地介绍了MATLAB的相关功能，使得机器学习算法非常易于实现。其余章节则给出了应用示例。每一章都提供了特定主题的技术背景和如何实现学习算法的思路。每个示例都由一系列MATLAB函数支持的MATLAB脚本来实现。
本书适用于信息领域中对机器学习感兴趣的技术人员和开发者，也适用于其他技术领域中对如何利用机器学习和MATLAB来解决专业领域问题感兴趣的技术人员。

《人工智能的崛起：从算法到应用》 内容简介 在这本引人入胜的著作中，我们将一同踏上一段探索人工智能（AI）奥秘的旅程。本书并非技术手册，而是一次对人工智能深邃内涵、发展脉络及其对我们社会未来影响的全面梳理与思考。我们将拨开技术的迷雾，深入浅出地剖析人工智能的核心概念，追溯其波澜壮阔的发展历程，并以宏大的视角审视其在各行各业的颠覆性应用。 第一部分：智能的基石——人工智能的概念与原理 我们将从最基础的概念入手，阐释“智能”的定义，以及人工智能如何尝试模拟、延伸甚至超越人类的智慧。我们不会陷入复杂的数学公式，而是通过生动的比喻和易于理解的逻辑，介绍人工智能的几大分支，包括： 机器学习（Machine Learning）： 这是当前人工智能发展最为迅猛的领域。我们将探讨机器学习的核心思想——让计算机通过数据来学习，而无需进行明确的编程。我们将介绍几种最基本的学习范式，如监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），并通过生活化的例子来解释它们的工作原理。例如，在监督学习中，我们会讨论如何训练一个模型来识别猫和狗的图片，就像我们教导一个孩子认识动物一样，通过大量的“正确答案”来纠正模型的错误。在无监督学习中，我们会探讨如何让计算机自己发现数据中的规律，比如将一群顾客按照他们的购买习惯进行分组，从而帮助商家更好地理解消费者。强化学习则会通过“试错”的方式来讲解，就像训练一只宠物狗，通过奖励和惩罚来引导它学会特定的行为。 深度学习（Deep Learning）： 作为机器学习的一个强大分支，深度学习的出现极大地推动了人工智能的进步。我们将重点介绍神经网络（Neural Networks）的概念，以及为何它们能够如此有效地处理复杂的数据。我们会以形象的方式描述多层神经网络的结构，以及信息如何在这些层级之间传递、转换。我们将重点阐述卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像识别领域的卓越表现，以及循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）在处理序列数据（如文本和语音）方面的优势。虽然不涉及具体的代码实现，但我们会努力让你理解“深度”的含义——层层递进的信息提取和特征学习过程。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 人类最独特的技能之一就是使用语言进行交流。NLP的目标就是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。我们将探讨NLP所面临的挑战，例如语言的歧义性、上下文理解以及情感分析。我们会介绍一些NLP的基本任务，如文本分类、机器翻译、问答系统等，并分享一些NLP在智能助手、搜索引擎和内容创作等方面的应用。 计算机视觉（Computer Vision）： 就像人类通过眼睛感知世界一样，计算机视觉旨在让计算机“看见”并理解图像和视频。我们将介绍计算机视觉的基本原理，包括图像的表示、特征提取以及对象识别。我们将讨论计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等领域的广泛应用，让你了解计算机是如何“看懂”我们所处的现实世界。 其他人工智能分支：除了上述核心领域，本书还会简要介绍其他重要的人工智能分支，例如专家系统（Expert Systems）、推理（Reasoning）、规划（Planning）等，帮助读者建立一个更全面的AI知识图谱。 第二部分：人工智能的演进史诗——从萌芽到爆发 我们将带领读者穿越人工智能发展的历史长河，回顾那些关键的里程碑和重要的思想家。 早期探索与“人工智能之父”： 我们将从20世纪中叶说起，介绍人工智能概念的诞生，以及艾伦·图灵（Alan Turing）等先驱者的奠基性工作，包括著名的“图灵测试”。我们将讲述早期的符号主义（Symbolism）方法，以及它们在解决逻辑和推理问题上的尝试。 “AI之冬”与低谷期的反思： 历史并非一帆风顺，我们也将会探讨人工智能发展中经历的“AI之冬”，即由于技术瓶颈、资金短缺和期望过高而导致的低潮期。我们会分析导致这些低谷期的原因，以及科学家们如何从中汲取教训，为未来的发展奠定基础。 连接主义的复兴与神经网络的崛起： 随着计算能力的飞跃和算法的改进，神经网络重新焕发活力，成为推动AI发展的重要力量。我们将重点介绍上世纪80年代和90年代连接主义（Connectionism）的复兴，以及它如何为后来的深度学习奠定基础。 大数据与算力革命的驱动： 我们将深入分析大数据时代的到来和计算能力的指数级增长，是如何为机器学习和深度学习的爆发式发展提供了必要条件。我们将讨论“数据就是石油”的理念，以及强大的GPU等硬件如何加速了复杂模型的训练。 当前的黄金时代与未来展望： 最后，我们将聚焦于当前人工智能蓬勃发展的景象，探讨是什么样的因素促成了这一轮的“AI热潮”，并对人工智能的未来发展趋势进行预测，包括通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）的可能性，以及AI在科学发现、艺术创作等领域的潜在影响。 第三部分：智慧的触角——人工智能的应用场景与影响 人工智能早已不是实验室里的概念，而是深刻地改变着我们生活的方方面面。我们将通过丰富的案例，展示人工智能在不同领域的广泛应用。 日常生活： 从智能手机的语音助手、个性化推荐系统，到智能家居的自动化控制，人工智能正在悄然提升我们的生活便利性。我们将探讨智能音箱如何理解我们的指令，推荐算法如何为我们挑选喜爱的音乐和商品，以及智能家居如何让我们的生活更加舒适和节能。 医疗健康： 人工智能在辅助诊断、药物研发、疾病预测等方面展现出巨大潜力。我们将介绍AI如何帮助医生更早、更准确地发现病灶，加速新药的研发过程，以及通过分析健康数据来预测个体患病风险，从而实现更精准的个性化医疗。 交通出行： 自动驾驶汽车是人工智能最受瞩目的应用之一。我们将探讨自动驾驶技术的发展现状、面临的挑战，以及AI在优化交通流量、提升出行安全方面的作用。 金融服务： 从欺诈检测、风险评估到智能投顾，人工智能正在重塑金融行业的格局。我们将展示AI如何识别异常交易，预测市场波动，以及为用户提供个性化的投资建议。 教育领域： 个性化学习、智能辅导系统正在改变传统的教育模式。我们将探讨AI如何根据学生的学习进度和特点，提供定制化的学习内容和反馈，从而提高学习效率和兴趣。 工业制造： 智能机器人、预测性维护、质量检测等AI技术的应用，正在推动制造业向智能化、自动化转型。我们将介绍AI如何提高生产效率，降低运营成本，并确保产品质量。 科学研究： 人工智能正在加速科学发现的进程，例如在天文学、材料科学、生物学等领域。我们将探讨AI如何分析海量科学数据，发现隐藏的模式，并提出新的科学假说。 艺术与创意： 令人惊叹的是，人工智能也开始涉足艺术创作领域，例如生成音乐、绘画和文学作品。我们将探讨AI在创意产业中的角色，以及它与人类创造力的关系。 第四部分：伦理与未来——人工智能的挑战与责任 随着人工智能能力的不断提升，我们也必须审视其可能带来的伦理、社会和安全挑战。 就业与经济结构： 人工智能的自动化浪潮将不可避免地影响就业市场，我们将探讨如何应对由此带来的失业问题，以及如何重塑未来的经济结构。 隐私与数据安全： AI的发展高度依赖数据，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。我们将讨论数据收集、使用和存储的伦理边界。 算法偏见与公平性： 如果训练数据带有偏见，AI系统也会反映并放大这些偏见，导致不公平的结果。我们将深入探讨算法偏见的问题，以及如何构建更公平、更具包容性的AI系统。 人工智能的伦理困境： 例如，在自动驾驶汽车发生事故时，AI应该如何做出取舍？我们将探讨自动驾驶决策中的伦理困境，以及对AI决策的责任归属问题。 人工智能的安全与控制： 随着AI能力的增强，如何确保其安全性，防止滥用，以及如何建立有效的控制机制，是人类社会面临的长期挑战。 人类与人工智能的共存： 我们将从哲学和人文的角度，思考人类在日益强大的人工智能面前的角色，以及如何实现人与人工智能的和谐共存。 《人工智能的崛起：从算法到应用》是一次思想的盛宴，它旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，理解人工智能的过去、现在和未来。无论您是技术爱好者、行业从业者，还是对未来世界充满好奇的普通读者，本书都将为您打开一扇通往智能时代的大门，激发您对这个改变世界的强大力量的深度思考。

评分☆☆☆☆☆

我特别关注这本书在模型评估和泛化能力讨论上的深度。很多入门书籍在完成模型训练后就草草收场，对过拟合和欠拟合的讨论往往只是点到为止。然而，这本书在这方面投入了相当的笔墨。作者详细地阐述了交叉验证的不同策略（如K折、留一法）在MATLAB环境下的具体实现和性能考量，并且对各种评估指标（如精确率、召回率、F1分数等）在不同业务场景下的适用性进行了深入的辩证分析。有一章专门讨论了如何利用正则化技术来控制模型的复杂度，其中的数学推导和MATLAB代码的对应关系被解释得极为清晰，让我明白了L1和L2范数在实际模型选择中的微妙差异。这种对模型“健壮性”的关注，体现了作者扎实的工程经验，让这本书的价值远超一般的“如何使用工具箱”的说明书，更像是一本教人如何“正确地”进行机器学习实践的指南。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事信号处理研究的工程师，过去习惯于使用C++进行底层优化，对MATLAB的印象还停留在数据可视化和矩阵运算的层面。《MATLAB与机器学习》彻底颠覆了我的看法。这本书展示了MATLAB在处理大规模、多维数据时的强大能力，特别是它如何无缝集成各种高级的机器学习工具箱。书中关于深度学习模块的介绍，虽然没有直接深入到CUDA编程的层面，但它清晰地展示了如何利用MATLAB的并行计算工具箱，在不牺牲太多性能的前提下，快速迭代和测试复杂的神经网络结构。让我印象深刻的是，作者在对比不同优化器（如SGD、Adam等）在特定数据集上的收敛速度和效果时，所用的量化分析方法非常严谨。这种严谨性是偏重理论或偏重快速原型开发的书籍所不具备的。它提供了一种在快速开发和性能考量之间找到平衡点的有效途径，这对于我的日常工作流程优化非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB与机器学习》真是让我打开了新世界的大门。我之前对机器学习只有零星的了解，总觉得它是个高深莫测的领域，需要非常扎实的数学功底和编程能力才能触及。然而，这本书的编排方式非常贴合初学者的需求。它没有一开始就抛出一堆复杂的理论公式，而是从MATLAB的基础操作开始讲起，循序渐进地引导我们熟悉这个工具的强大之处。书中对数据预处理、特征工程的讲解尤其到位，作者用清晰的图示和生动的例子说明了如何用MATLAB高效地处理真实世界中的脏数据。特别是关于如何利用MATLAB的内置函数库来快速构建和训练模型的部分，简直是效率神器。对于我们这些希望快速上手实践的人来说，这种“先搭好架子，再慢慢填充细节”的学习路径无疑是最友好的。我感觉自己不再是面对一个冰冷的算法名词，而是有了一个可以信赖的伙伴，一步步带着我走过机器学习的每一个关键步骤。阅读过程中，我甚至开始尝试自己修改书中的示例代码，观察结果的变化，这种主动探索的乐趣是教科书很难给予的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我抱着试一试的心态买了这本《MATLAB与机器学习》，因为市面上关于机器学习的书籍汗牛充栋，但真正能做到深入浅出、兼顾理论与实践的却凤毛麟角。这本书最让我惊喜的是它对算法背后的逻辑阐述得非常透彻。它不像有些书籍那样，只是简单地罗列代码，而是花了大量的篇幅去解释为什么选择这个算法，它的局限性在哪里，以及在不同场景下应该如何调整参数以达到最优效果。比如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者没有止步于核函数的介绍，而是细致地分析了不同核函数对高维空间映射的影响，这种深度的剖析让我对SVM的理解达到了一个新的高度。而且，书中的项目案例都紧密结合了工程实际，从图像识别的基础任务到时间序列的预测，每一个案例都提供了完整的MATLAB实现代码和详细的步骤说明。这不仅仅是一本教材，更像是一本详尽的实战手册，对于那些需要将机器学习技术应用于实际工作中的工程师来说，价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构，简直是为自学者量身定制的。我发现很多机器学习的参考书读起来就像在啃一块干瘪的木头，概念堆砌，让人昏昏欲睡。但《MATLAB与机器学习》的行文风格非常活泼且具有引导性。它巧妙地将复杂的概念分解成若干个可消化的小块，每读完一个章节，都会有一个“动手实践”的环节，让你立刻巩固所学。例如，在讲解降维技术时，作者没有直接跳到PCA（主成分分析），而是先用一个二维数据的例子形象地说明“信息损失”的概念，然后再引入高维矩阵运算，这种由浅入深、层层递进的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于我这种自学效率不高的人来说，这种清晰的路径图是至关重要的。读这本书，我感觉不是我在单方面地学习知识，而是作者在耐心地牵引着我的思路，确保我每走一步都站稳了脚跟。

评分☆☆☆☆☆

还没有看，不知道内容怎样，特价买的

评分☆☆☆☆☆

不错的书，推荐一下吧。

评分☆☆☆☆☆

原理论述偏少，更倾向于代码，最好搭上一本讲原理的书

评分☆☆☆☆☆

挺薄的，还没看，拆开来看看内容到底怎么样，再来追评吧

评分☆☆☆☆☆

质量不错，还在学习中

评分☆☆☆☆☆

内容非常好，不过，价格不便宜！赞！！！！

评分☆☆☆☆☆

相信品牌，应该不错，点赞！

评分☆☆☆☆☆

还可以

评分☆☆☆☆☆

机器学习，未来的应用