机器学习 理论 实践与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[法] 马西-雷萨·阿米尼（Massih-Reza Amini） 著，许鹏 译

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 模式识别
• Python
• 算法
• 统计学习
• 深度学习
• 模型评估
• 特征工程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115479655

版次：1

商品编码：12345884

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：220

正文语种：中文

编辑推荐

机器学习数学和理论知识必读书目
讲解丰富案例，分析实践经验，阐释核心算法
教学与实践结合，适合专业人士提高机器算法技能
机器学习专家Francis Bach作序

内容简介

本书是机器学习理论与算法的参考书目，从监督、半监督学习的基础理论开始，本书采用简单、流行的C语言，逐步介绍了很常见、杰出的理论概念、算法与实践案例，呈现了相应的经典算法和编程要点，满足读者希望了解机器学习运作模式的根本需求。

作者简介

Massih-Reza Amini，法国格勒诺布尔大学计算机科学教授，研究领域统计机器学习的全新框架与模板。
Francis Bach 序
法国国家信息与自动化研究所研究院，巴黎高等师范学校机械学习研究所SIERRA项目负责人，专注于图形建模、稀疏法、模型核方法、凸优化、信号处理等。

目录

目录
第 1 章 机器学习理论简述 1
1 1 经验误差最小化 2
1 1 1 假设与定义 2
1 1 2 原理陈述 4
1 2 经验风险最小化原理的一致性 4
1 2 1 在测试集上估计泛化误差 6
1 2 2 泛化误差的一致边界 7
1 2 3 结构风险最小化 15
1 3 依赖于数据的泛化误差界 17
1 3 1 Rademacher 复杂度 17
1 3 2 Rademacher 复杂度和 VC 维的联系 17
1 3 3 利用 Rademacher 复杂度获取泛化界的步骤 19
1 3 4 Rademacher 复杂度的性质 23
第 2 章 无约束凸优化算法 26
2 1 梯度法 29
2 1 1 批处理模式 29
2 1 2 在线模式 31
2 2 拟牛顿法 32
2 2 1 牛顿方向 32
2 2 2 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 公式 33
2 3 线搜索 36
2 3 1 Wolfe 条件 37
2 3 2 基于回溯策略的线搜索 41
2 4 共轭梯度法 43
2 4 1 共轭方向 43
2 4 2 共轭梯度算法 46
第 3 章 二类分类 48
3 1 感知机 48
3 1 1 感知机的收敛性定理 51
3 1 2 带间隔感知机及其与经验风险最小化原理的联系 53
3 2 Adaline 54
3 2 1 与线性回归和经验风险最小化原理的联系 54
3 3 Logistic 回归 56
3 3 1 与经验风险最小化原理的联系 57
3 4 支持向量机 58
3 4 1 硬间隔 58
3 4 2 软间隔 63
3 4 3 基于间隔的泛化误差界 66
3 5 AdaBoost 68
3 5 1 与经验风险最小化原理的联系 70
3 5 2 拒绝法抽样 72
3 5 3 理论研究 73
第 4 章 多类分类 76
4 1 形式表述 76
4 1 1 分类误差 77
4 1 2 泛化误差界 77
4 2 单一法 80
4 2 1 多类支持向量机 80
4 2 2 多类 AdaBoost 84
4 2 3 多层感知机 87
4 3 组合二类分类算法的模型 91
4 3 1 一对全 91
4 3 2 一对一 92
4 3 3 纠错码 93
第 5 章 半监督学习 95
5 1 无监督框架和基本假设 95
5 1 1 混合密度模型 96
5 1 2 估计混合参数 96
5 1 3 半监督学习的基本假设 102
5 2 生成法 104
5 2 1 似然准则在半监督学习情形的推广 104
5 2 2 半监督 CEM 算法 105
5 2 3 应用：朴素贝叶斯分类器的半监督学习 106
5 3 判别法 108
5 3 1 自训练算法 109
5 3 2 转导支持向量机 111
5 3 3 贝叶斯分类器误差的转导界 113
5 3 4 基于伪标注的多视角学习 116
5 4 图法 118
5 4 1 标注的传播 119
5 4 2 马尔可夫随机游动 121
第 6 章 排序学习 123
6 1 形式表述 123
6 1 1 排序误差函数 124
6 1 2 样例排序 127
6 1 3 备择排序 128
6 2 方法 130
6 2 1 单点法 130
6 2 2 成对法 135
6 3 互相关数据的学习 144
6 3 1 测试界 146
6 3 2 泛化界 146
6 3 3 一些具体例子中的界的估计 151
附录 回顾和补充 155
附录 A 概率论回顾 156
A 1 概率测度 156
A 1 1 可概率化空间 156
A 1 2 概率空间 157
A 2 条件概率 158
A 2 1 贝叶斯公式 158
A 2 2 独立性 159
A 3 实随机变量 159
A 3 1 分布函数 160
A 3 2 随机变量的期望和方差 161
A 3 3 集中不等式 162
附录 B 程序代码 166
B 1 数据结构 166
B 1 1 数据集 166
B 1 2 超参数结构 167
B 2 稀疏表示 168
B 3 程序运行 170
B 4 代码 172
B 4 1 BGFS 算法（ 2 2 2 节） 172
B 4 2 线搜索（ 2 3 节） 175
B 4 3 共轭梯度法（ 2 4 节） 178
B 4 4 感知机（ 3 1 节） 180
B 4 5 Adaline 算法（ 3 2 节） 181
B 4 6 Logistic 回归（ 3 3 节） 182
B 4 7 AdaBoost 算法（ 3 5 节） 184
B 4 8 AdaBoost M2 算法（ 4 2 2 节） 188
B 4 9 多层感知机（ 4 2 3 节） 192
B 4 10 K- 均值算法（ 5 1 2 节） 195
B 4 11 半监督朴素贝叶斯（ 5 2 3 节） 197
B 4 12 自学习（ 5 3 1 节） 201
B 4 13 一次性自学习（ 5 3 1 节） 204
B 4 14 PRank 算法（ 6 2 1 节） 205
B 4 15 RankBoost 算法（ 6 2 2 节） 207
参考文献 211

探索无垠的数字世界：算法的奥秘与应用的边界 在信息爆炸的时代，我们被海量数据所包围，它们蕴藏着无尽的价值，等待着被挖掘和解读。本书将带领读者踏上一段激动人心的旅程，深入探索那些塑造我们数字生活的强大算法，理解它们背后的数学原理，并学习如何将这些理论转化为解决现实世界问题的强大工具。我们将从基础概念出发，逐步深入到更复杂的模型，最终触及前沿的研究方向，为有志于理解和驾驭数据力量的读者提供一份详实而富有洞察力的指南。 第一部分：算法的基石——理解数据的语言 数据是任何智能系统的燃料，而算法则是提炼和运用这些燃料的智慧。本部分将从最基本的概念入手，为读者打下坚实的理论基础。 数据之源： 我们将首先审视数据的本质。从结构化数据（如表格、数据库）到非结构化数据（如文本、图像、音频），我们将探讨不同数据类型的特点、获取方式及其在现实世界中的应用场景。理解数据的“出身”和“形态”，是后续分析的前提。我们将讨论数据采集的伦理问题、数据预处理的必要性，以及特征工程的核心思想——如何从原始数据中提取出对模型更有意义的信息。 算法的脉络： 算法是解决问题的步骤和逻辑。我们将介绍几种最基础但至关重要的算法思想，包括： 搜索算法： 从简单的线性搜索到更高效的二分搜索，再到广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）等图搜索算法，理解它们如何在海量信息中找到目标。我们会讨论这些算法的适用范围、时间复杂度和空间复杂度，以及它们在路径规划、游戏AI等领域的应用。 排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等，它们不仅是数据处理的基础，也蕴含着不同的策略和效率考量。我们将详细解析它们的实现原理，并比较它们的性能，帮助读者在实际应用中选择最优方案。 基础统计学： 概率论、统计推断、假设检验等概念是理解数据分布、衡量模型性能以及做出可靠决策的基石。我们将介绍期望、方差、协方差、相关性等核心概念，并探讨它们在数据分析和建模中的作用。 模型构建的开端： 在理解了数据和算法的基础后，我们将开始接触构建模型的概念。 线性模型： 从简单的线性回归到多元线性回归，再到逻辑回归，我们将学习如何用线性的方式来拟合数据和进行分类。我们会深入探讨模型的假设、损失函数、优化方法（如梯度下降）以及如何评估模型的拟合优度。 决策树： 这种直观的模型以树状结构来模拟决策过程，易于理解和解释。我们将学习如何构建决策树，包括特征选择的标准（如信息增益、基尼不纯度）以及剪枝技术，以防止过拟合。 第二部分：深入探索——复杂模型的构建与优化 当基础模型不足以应对复杂问题时，我们需要更强大的工具。本部分将聚焦于那些能够捕捉数据中更深层次模式的复杂模型。 非线性模型的崛起： 支持向量机（SVM）： 学习如何找到最优的超平面来分隔不同类别的数据，以及核技巧如何处理非线性可分的数据。我们将探讨不同核函数（线性、多项式、径向基函数）的选择及其影响。 集成学习： 集成学习的思想是将多个弱学习器组合成一个强学习器，以提高模型的鲁棒性和准确性。我们将深入研究两种主流的集成方法： Bagging (装袋法)： 例如随机森林，通过自助采样和并行训练，有效降低方差。 Boosting (提升法)： 例如AdaBoost、Gradient Boosting，通过串行训练，逐步纠正前一个弱学习器的错误，获得更高的精度。 神经网络的基础： 作为现代人工智能的核心，神经网络将得到详细的介绍。从感知机到多层感知机（MLP），我们将学习神经元的激活函数、前向传播与反向传播算法，以及如何构建和训练浅层神经网络。 模型评估与选择： 仅仅构建模型是不够的，如何客观地评估模型的性能并选择最合适的模型至关重要。 性能指标： 准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，我们将学习在不同场景下如何选择合适的评估指标。 过拟合与欠拟合： 这是模型训练过程中常见的挑战。我们将深入探讨其原因，并学习交叉验证、正则化（L1、L2）等技术来解决这些问题。 超参数调优： 模型训练过程中，除了模型参数，还有一些需要人为设定的超参数。我们将介绍网格搜索、随机搜索以及更高级的贝叶斯优化等方法来寻找最优的超参数组合。 第三部分：进阶之路——现代算法与前沿应用 随着计算能力的提升和数据规模的爆炸式增长，一些强大的现代算法应运而生，并在各个领域取得了令人瞩目的成就。 深度学习的魅力： 卷积神经网络（CNN）： 专门为处理图像数据而设计，我们将深入理解卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及它们在图像识别、目标检测、图像分割等领域的强大应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 专注于处理序列数据，如文本和时间序列。我们将探讨RNN处理序列信息的能力和局限性，以及LSTM如何通过门控机制解决长期依赖问题，及其在自然语言处理、语音识别等领域的应用。 Transformer 模型： 作为当前自然语言处理领域的革命性模型，我们将详细解析其自注意力机制、多头注意力和位置编码等核心组件，理解它如何突破RNN的局限，并在机器翻译、文本生成等任务上取得巨大成功。 无监督学习的探索： 聚类算法： K-Means、DBSCAN等，学习如何发现数据中的隐藏结构，将相似的数据点分组，及其在市场细分、异常检测等方面的应用。 降维技术： 主成分分析（PCA）、t-SNE等，学习如何在高维数据中提取出更重要的特征，减少数据维度，以便于可视化和进一步分析，及其在特征提取、数据压缩等方面的应用。 关联规则挖掘： Apriori算法等，学习如何在交易数据中发现项与项之间的关联关系，例如“购买尿布的顾客也经常购买啤酒”，及其在推荐系统、购物篮分析中的应用。 强化学习的实践： 马尔可夫决策过程（MDP）： 强化学习的理论基础，我们将学习状态、动作、奖励、策略等概念，理解智能体如何在环境中通过试错来学习最优策略。 Q-Learning 与 Deep Q-Networks (DQN)： 学习基本的强化学习算法，以及如何结合深度学习来解决更复杂的问题。 应用场景： 游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶、资源调度等。 第四部分：理论与实践的融合——从模型到应用 掌握了丰富的算法和模型后，如何将它们有效地应用于实际问题，并持续提升其性能，是至关重要的。 构建健壮的系统： 数据管道的搭建： 从数据采集、清洗、转换到特征工程，再到模型训练和部署，我们将探讨如何构建一个端到端的数据处理和模型应用流程。 模型部署与服务化： 如何将训练好的模型集成到现有应用中，并提供可用的服务。我们将介绍RESTful API、微服务等概念。 模型监控与更新： 现实世界的数据会不断变化，模型性能也会随之衰减。我们将学习如何监控模型在生产环境中的表现，并及时进行更新和迭代。 理解算法的边界与伦理： 偏差与公平性： 认识到算法可能存在的偏见，以及其对社会公平可能产生的影响，并探讨如何识别和缓解这些问题。 可解释性AI（XAI）： 随着模型越来越复杂，理解其决策过程变得尤为重要。我们将介绍一些提高模型可解释性的技术和方法。 隐私保护： 在处理敏感数据时，如何确保用户隐私得到充分保护，我们将探讨差分隐私、联邦学习等概念。 持续学习与研究： 新的研究方向： 简要介绍一些当前活跃的研究领域，如生成对抗网络（GAN）、图神经网络（GNN）、元学习（Meta-Learning）等，为读者提供进一步探索的方向。 学术资源与社区： 指导读者如何利用学术论文、开源项目、线上课程和技术社区来保持知识的更新和学习的动力。 本书的宗旨是提供一个全面而深入的视角，帮助读者不仅掌握算法的“术”，更理解其“道”。从基础概念的扎实讲解，到复杂模型的精妙构建，再到前沿应用的探索，以及最终理论与实践的融合，我们力求为每一位渴望在数字浪潮中乘风破浪的读者，提供一艘坚实的导航船，一幅清晰的藏宝图。无论是希望提升数据分析技能的职场人士，还是怀揣人工智能梦想的学生，亦或是对数字世界充满好奇的探索者，都能在这段旅程中找到属于自己的收获。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着多年数据分析经验的从业者，一直希望能够将机器学习技术融入到日常工作中，提升分析的效率和深度。《机器学习 理论 实践与提高》这本书，可以说是为我量身打造的。它并没有停留在基础知识的层面，而是直接切入了更具挑战性的主题，比如模型的可解释性、特征工程的高级技巧，以及在实际项目中可能遇到的各种“坑”。作者在讲解这些内容时，往往会结合大量的案例研究，例如在金融风控领域，如何构建一个有效的欺诈检测模型，或者在电商领域，如何进行精准的用户画像。这些案例不仅提供了具体的解决方案，更重要的是，它们教会了我如何从问题的本质出发，去选择合适的算法和评估指标。书中关于模型优化和调参的部分，也给我带来了很多启发。我之前总是在“黑箱”中进行尝试，而这本书则教会了我如何系统地分析模型的性能瓶颈，并采取有针对性的改进措施。虽然有些章节的内容对我而言还有些难度，需要反复钻研，但我相信，随着我对书中内容的理解不断加深，我的机器学习实战能力一定会得到质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初购买《机器学习 理论 实践与提高》时，抱着的是一种“碰碰运气”的心态。毕竟市面上的机器学习书籍琳琅满目，良莠不齐。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我之前的担忧。它并非那种空洞的理论堆砌，也不是那种泛泛而谈的实践指南。作者巧妙地将抽象的数学概念与具体的应用场景相结合，让原本枯燥的公式变得鲜活起来。例如，在讲解线性回归时，作者没有仅仅给出公式，而是通过一个预测房价的实际案例，层层递进地阐述了最小二乘法的原理，以及如何通过调整参数来优化模型。更令我惊喜的是，书中关于深度学习的部分，也处理得非常到位。它并非直接跳到复杂的神经网络结构，而是先回顾了感知机、多层感知机等基础概念，为理解更高级的模型打下了坚实的基础。我尤其欣赏作者在分析模型优缺点时的客观态度，既指出了它们的强大之处，也毫不避讳地谈到了它们的局限性，这对于建立正确的机器学习观至关重要。这本书的排版也很考究，图文并茂，阅读体验极佳，让人沉浸其中，久久不能自拔。

评分☆☆☆☆☆

《机器学习 理论 实践与提高》这本书，让我看到了机器学习领域更为广阔的图景。它不仅仅是一本关于算法和代码的书，更是一本关于如何“思考”机器学习的书。作者在讲解每一个概念时，都会追溯其背后的逻辑和思想，让我能够更深刻地理解为什么某个算法会有效，以及它适用于什么样的场景。我非常欣赏书中对于“模型评估”的细致讲解，它不仅仅是提及准确率、召回率等指标，更重要的是教会我如何根据不同的业务需求，选择最合适的评估方法，以及如何避免常见的评估陷阱。此外，书中对于“数据”的重视，也让我印象深刻。作者反复强调数据质量的重要性，并提供了许多关于数据清洗、特征选择的实用技巧，这让我明白，再好的算法也离不开高质量的数据支撑。我特别喜欢书中关于“迁移学习”和“无监督学习”的章节，它们拓展了我对机器学习方法的认知边界，让我看到了利用现有资源解决新问题的可能性。总而言之，这本书是一次深度学习的体验，它不仅提升了我的技术能力，更启发了我对机器学习未来发展的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于其“厚积薄发”的风格。它不像一些快餐式的教程，读完立刻就能上手写代码，而是需要读者静下心来，一点点地品味其中的精髓。我特别喜欢作者对“提高”这个概念的深入探讨。在机器学习领域，仅仅掌握理论和基本实践是远远不够的，如何将模型应用到实际业务中，并持续进行优化，才是真正体现技术价值的关键。《机器学习 理论 实践与提高》在这方面给予了我极大的帮助。书中分享了许多关于模型部署、性能监控以及 A/B 测试的经验，这些都是在学校或基础书籍中学不到的宝贵知识。我曾经遇到过模型上线后效果不佳的问题，现在回过头来看，书中提到的原因，比如数据漂移、过拟合等，都是我当时忽略的。此外，作者还引导我思考了机器学习的伦理问题，比如模型的公平性和透明度，这让我意识到，技术的发展也需要伴随着责任感的提升。这本书的价值，不在于它能让你瞬间成为专家，而在于它能够引导你走向成为一名真正优秀机器学习工程师的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器学习 理论 实践与提高》真是让人爱不释手！我原本对机器学习只有一些模糊的概念，觉得它像是黑魔法一样高深莫测。但这本书从最基础的数学原理开始，循序渐进地讲解，一点点地揭开了神秘的面纱。我特别喜欢它对各种算法的直观解释，比如决策树的构建过程，用了一个非常生动的例子，让我一下子就明白了信息增益和基尼指数的含义。书中还穿插了不少代码示例，虽然我不是编程高手，但跟着作者的思路，也能大致理解代码的逻辑。最重要的是，作者在讲解理论的同时，并没有忽略实践的重要性。书中提供了一系列的项目案例，从数据预处理到模型评估，都给出了详细的步骤和指导。我尝试着跟着做了一个图像识别的小项目，虽然结果不尽如人意，但整个过程让我收获良多，也更加坚定了继续深入学习的信心。这本书的语言风格也很亲切，像是老朋友在向你传授经验，没有那种高高在上的感觉。对于初学者来说，这本书绝对是一本不可多得的入门读物。我强烈推荐给所有对机器学习感兴趣的朋友们，相信你们也会像我一样，在其中找到学习的乐趣和动力。