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[日] 中井悦司 著，姚待艳 译

图书标签:

• 机器学习
• 入门
• Python
• 数据科学
• 算法
• 人工智能
• 模型
• 实践
• 教程
• 新手

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115479341

版次：01

商品编码：12350531

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2018-05-01

页数：201

正文语种：中文

编辑推荐

写给IT工程师看的机器学习入门书
紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题，从数学原理上解释机器学习的一些基础算法，如*小二乘法、*优推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。
帮助读者理解机器学习的本质，着眼于教会读者使用什么样的思维方式，以及如何进行计算，为读者探索更加复杂的深度学习领域或神经网络算法打下坚实的基础。
第 1章 数据科学和机器学习
第 2章 *小二乘法：机器学习理论第一步
第3章 *优推断法：使用概率的推断理论
第4章 感知器：分类算法的基础
第5章 Logistic回归和ROC曲线：学习模型的评价方法
第6章 K均值算法：无监督学习模型的基础
第7章 EM算法：基于*优推断法的监督学习
第8章 贝叶斯推断：以数据为基础提高置信度的手法

内容简介

人工智能正在形成一股新的浪潮，它将从技术、经济、社会等各个层面改变我们的工作和生活方式。作为实现人工智能的重要技术，机器学习正在受到人工智能专家之外的更广泛人群的关注，想要了解机器学习相关知识和技术的人日益增多。
本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题，从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法，如*小二乘法、*优推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。全书的主旨在于帮助读者理解机器学习的本质，因此作者介绍具体的例题时，基本的着眼点是教会读者使用什么样的思维方式，以及如何进行计算，为读者探索更加复杂的深度学习领域或神经网络算法打下坚实的基础。

作者简介

1971年4月生于日本大阪市。现为Linux工程师，任职于知名的Linux发行商Red Hat，主要致力于推动Linux/OSS在企业系统中的应用。从基于Linux/OSS的企业应用开发，到10000余台Linux服务器的运维，再到私有云的设计和构建，他通过各种各样的项目掌握了丰富的Linux编程经验，并积极地将自己的经验传授给年轻的程序员们。著作有《Linux系统网络管理技术》《Linux系统架构和应用技巧》等。

目录

第 1章 数据科学和机器学习 1
1．1　数据科学在商业领域中的作用　2
1．2　机器学习算法的分类　8
1．2．1　分类：产生类判定的算法　8
1．2．2　回归分析：预测数值的算法　9
1．2．3　聚类分析：对数据进行无监督群组化的算法　10
1．2．4　其他算法　12
1．3　本书使用的例题　13
1．3．1　基于回归分析的观测值推断　13
1．3．2　基于线性判别的新数据分类　17
1．3．3　图像文件的褪色处理（提取代表色）　18
1．3．4　识别手写文字　19
1．4　分析工具的准备　20
1．4．1　本书使用的数据分析工具　21
1．4．2　运行环境设置步骤（以CentOS 6为例）　22
1．4．3　运行环境设置步骤（以Mac OS X为例）　25
1．4．4　运行环境设置步骤（以Windows 7/8．1为例）　27
1．4．5　IPython的使用方法　30

第　2章 最小二乘法：机器学习理论第 一步　35
2．1　基于近似多项式和最小二乘法的推断　36
2．1．1　训练集的特征变量和目标变量　36
2．1．2　近似多项式和误差函数的设置　38
2．1．3　误差函数最小化条件　39
2．1．4　示例代码的确认　42
2．1．5　统计模型的最小二乘法　46
2．2　过度拟合检出　49
2．2．1　训练集和测试集　49
2．2．2　测试集的验证结果　50
2．2．3　基于交叉检查的泛化能力验证　52
2．2．4　基于数据的过度拟合变化　54
2．3　附录：Hessian矩阵的特性　56

第3章　最优推断法：使用概率的推断理论　59
3．1　概率模型的利用　60
3．1．1　“数据的产生概率”设置　60
3．1．2　基于似然函数的参数评价　65
3．1．3　示例代码的确认　69
3．2　使用简化示例的解释说明　73
3．2．1　正态分布的参数模型　74
3．2．2　示例代码的确认　76
3．2．3　推断量的评价方法（一致性和无偏性）　78
3．3　附录：样本均值及样本方差一致性和无偏性的证明　80
3．3．1　样本均值及样本方差一致性和无偏性的证明　81
3．3．2　示例代码的确认　85

第4章　感知器：分类算法的基础　89
4．1　概率梯度下降法的算法　91
4．1．1　分割平面的直线方程　91
4．1．2　基于误差函数的分类结果评价　93
4．1．3　基于梯度的参数修正　95
4．1．4　示例代码的确认　99
4．2　感知器的几何学解释　100
4．2．1　对角项的任意性和算法的收敛速度　101
4．2．2　感知器的几何学解释　103
4．2．3　对角项的几何学意义　104

第5章　Logistic回归和ROC曲线：学习模型的评价方法　107
5．1　对分类问题应用最优推断法　108
5．1．1　数据发生概率的设置　108
5．1．2　基于最优推断法的参数确定　112
5．1．3　示例代码的确认　114
5．2　基于ROC曲线的学习模型评价　117
5．2．1　Logistic回归在实际问题中的应用　118
5．2．2　基于ROC曲线的性能评价　120
5．2．3　示例代码的确认　123
5．3　附录：IRLS法的推导　126

第6章　K均值算法：无监督学习模型的基础　133
6．1　基于K均值算法的聚类分析和应用实例　134
6．1．1　无监督学习模型类聚类分析　134
6．1．2　基于K均值算法的聚类分析　135
6．1．3　在图像数据方面的应用　138
6．1．4　示例代码的确认　141
6．1．5　K均值算法的数学依据　143
6．2　“懒惰”学习模型K近邻法　146
6．2．1　基于K近邻法的分类　146
6．2．2　K近邻法的问题　148

第7章　EM算法：基于最优推断法的监督学习　151
7．1　使用伯努利分布的最优推断法　152
7．1．1　手写文字的合成方法　153
7．1．2　基于图像生成器的最优推断法应用　154
7．2　使用混合分布的最优推断法　157
7．2．1　基于混合分布的概率计算　157
7．2．2　EM算法的过程　158
7．2．3　示例代码的确认　161
7．2．4　基于聚类分析的探索性数据解析　165
7．3　附录：手写文字数据的采集方法　167

第8章　贝叶斯推断：以数据为基础提高置信度的手法　169
8．1　贝叶斯推断模型和贝叶斯定理　170
8．1．1　贝叶斯推断的思路　171
8．1．2　贝叶斯定理入门　172
8．1．3　使用贝叶斯推断确定正态分布：推断参数　178
8．1．4　使用贝叶斯推断确定正态分布：推断观测值分布　185
8．1．5　示例代码的确认　188
8．2　贝叶斯推断回归分析的应用　190
8．2．1　参数后期分布的计算　190
8．2．2　观测值分布的推断　194
8．2．3　示例代码的确认　195
8．3　附录：最优推断法和贝叶斯推断的关系　198

后记　201

《揭秘智能：从算法到应用的深度探索》 内容简介 在这个信息爆炸、技术飞速迭代的时代，一种前所未有的力量正悄然重塑着我们的生活、工作乃至思考方式——那就是人工智能。而人工智能的核心驱动力，正是那扇通往“智能”大门的钥匙：算法。本书《揭秘智能：从算法到应用的深度探索》将带您踏上一段深入浅出的探索之旅，全面揭示算法的奥秘，洞悉其如何赋能人工智能，并最终影响我们的现实世界。 本书并非一本冰冷的理论堆砌，而是一次关于“智能”的生动叙事。我们从最基础的概念出发，为读者构建起对算法的直观认知。什么是算法？它与计算机程序有何异同？又为何在人工智能领域扮演着如此关键的角色？我们将用通俗易懂的语言，结合生动形象的比喻，层层剥开算法的面纱，让您在轻松愉快的阅读体验中，掌握算法的核心原理。 第一部分：算法的基石——理解智能的语言 在正式进入人工智能的宏大图景之前，我们需要先打下坚实的算法基础。本部分将从算法的本质入手，探讨其在解决问题中的核心作用。我们将深入理解算法的定义、构成要素，以及设计和分析算法的基本原则。 算法的定义与特性： 什么是算法？它需要具备哪些基本特性，才能被称之为“算法”？我们将通过一系列简单的例子，例如排序算法、查找算法，来具体阐释这些概念，让读者对算法有一个清晰的、非抽象的理解。 数据结构与算法的协同： 算法的效率往往与其所处理的数据结构息息相关。我们将简要介绍一些基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图，并阐述它们如何影响算法的性能。例如，理解链表的插入和删除操作，与数组在这些操作上的效率差异，能帮助我们更好地选择和设计算法。 算法的复杂度分析： 面对海量数据，算法的效率变得至关重要。本书将介绍时间复杂度和空间复杂度这两个核心概念，并演示如何通过大O表示法来衡量算法的效率。我们将通过分析不同排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序）的复杂度，让读者直观感受到算法优化带来的巨大收益。这部分内容将帮助您培养“用效率说话”的思维习惯。 经典算法的魅力： 除了基础的排序和查找，我们还将探索一些在计算机科学中具有里程碑意义的经典算法。例如，图算法在网络分析、路径规划中的应用，动态规划在优化问题中的强大威力，以及贪心算法在追求局部最优以期达到全局最优时的巧妙设计。这些经典案例将展示算法的智慧和力量，激发您对算法更深层次的探索兴趣。 第二部分：智能的觉醒——人工智能的核心驱动 在掌握了算法的基本原理后，我们将视线转向人工智能的广阔天地，探究算法是如何成为驱动智能机器的关键力量的。本部分将深入剖析人工智能的核心技术，并重点阐述算法在其中的核心作用。 什么是人工智能？ 我们将从历史渊源出发，梳理人工智能的发展历程，并对其进行清晰的定义。人工智能不仅仅是科幻电影中的机器人，更是能够模拟、延伸甚至超越人类智能的复杂系统。我们将探讨人工智能的不同分支，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。 机器学习的基石： 机器学习是当前人工智能最热门的领域之一，而算法正是其核心。我们将深入浅出地介绍机器学习的几种主要类型： 监督学习： 讲解如何通过带有标签的数据训练模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。我们将详细解析这些算法的工作原理，以及它们在分类和回归任务中的应用。例如，理解逻辑回归如何预测用户是否会点击广告，或者SVM如何区分不同类型的图像。 无监督学习： 探讨如何从无标签的数据中发现隐藏的模式和结构，如聚类算法（K-means、层次聚类）和降维算法（PCA）。我们将展示聚类如何在客户细分中发挥作用，或者降维如何简化高维数据以便可视化和分析。 强化学习： 介绍智能体（agent）如何通过与环境互动、试错来学习最优策略。我们将用游戏（如围棋、Atari游戏）作为例子，生动地展示强化学习在决策和控制方面的强大能力。 深度学习的革新： 深度学习是机器学习领域的一场革命，其核心是深度神经网络。我们将详细讲解神经网络的基本构成单元（神经元），激活函数的作用，以及反向传播算法如何训练神经网络。 卷积神经网络（CNN）： 重点介绍CNN在图像识别和计算机视觉领域的卓越表现，解析其卷积层、池化层和全连接层的原理。我们将通过识别猫狗图片、人脸识别等实际案例，展现CNN的强大能力。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 讲解RNN在处理序列数据，如文本、语音方面的优势，以及LSTM如何克服RNN的长期依赖问题。我们将探讨RNN/LSTM在机器翻译、文本生成、语音识别等场景下的应用。 Transformer模型： 介绍近年来在自然语言处理领域引起轰动的Transformer模型，解析其自注意力（self-attention）机制，以及它如何改变了序列模型的范式。我们将讨论其在大型语言模型（LLM）中的关键作用。 第三部分：智能的应用——算法驱动的现实世界 了解了算法和人工智能的核心原理后，本书的第三部分将聚焦于算法在各行各业的广泛应用，让您真切感受到智能技术如何改变着我们的世界。 自然语言处理（NLP）： 文本分类与情感分析： 如何让计算机理解文本的含义，判断其情感倾向？我们将解析垃圾邮件过滤、评论情感分析等应用背后的算法。 机器翻译： 探讨机器如何跨越语言障碍，实现不同语言之间的自动翻译，以及其背后复杂的序列到序列模型。 文本生成与对话系统： 从智能客服到内容创作，我们将揭示文本生成和对话系统是如何通过语言模型来实现的。 计算机视觉： 图像识别与目标检测： 智能安防、自动驾驶、医疗影像诊断，我们将解析计算机视觉技术如何“看见”并理解图像中的物体。 人脸识别与姿态估计： 从手机解锁到智能监控，我们将探讨人脸识别和姿态估计技术的原理与应用。 推荐系统： 协同过滤与内容推荐： 购物网站、音乐平台、视频网站，为何总能“猜中”您的喜好？我们将深入剖析推荐算法的工作机制。 其他前沿应用： 自动驾驶： 了解传感器融合、路径规划、决策控制等技术如何与算法协同，实现汽车的智能化驾驶。 医疗健康： 药物研发、疾病诊断、个性化治疗，算法如何在医疗领域发挥越来越重要的作用。 金融科技： 风险评估、欺诈检测、量化交易，算法如何重塑金融行业的未来。 游戏与娱乐： 从游戏AI到虚拟现实，算法如何创造出更沉浸、更智能的娱乐体验。 本书的独特之处 《揭秘智能：从算法到应用的深度探索》并非一本面向专业研究人员的晦涩论文集，也不是一本仅限于罗列术语的书籍。它旨在成为您通往智能世界的一座桥梁，让您在轻松愉快的阅读中，逐渐领悟算法的精妙，理解人工智能的强大。 由浅入深，循序渐进： 我们从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和模型，确保不同背景的读者都能有所收获。 强调直观理解： 我们会大量使用图示、类比和实例，力求将抽象的算法概念具象化，让读者“看懂”算法。 贯穿实际应用： 每一项算法或技术，都将与现实世界的应用场景紧密结合，让您看到智能技术的实际价值。 注重思维培养： 我们不仅教授知识，更注重培养读者对算法的思考方式和解决问题的能力，帮助您成为一个具备“算法思维”的人。 不过度依赖代码： 虽然提及部分核心算法，但本书更侧重于算法的逻辑、原理和应用，而非具体的编程实现，让更多对技术感兴趣的读者能够轻松阅读。 目标读者 本书适合所有对人工智能、算法和技术感兴趣的读者，包括： 初学者： 希望系统了解人工智能和算法基本概念的入门者。 学生： 计算机科学、数据科学、工程学等相关专业的学生，作为补充学习资料。 技术爱好者： 想要跟上技术潮流，理解当下热门技术原理的科技爱好者。 行业从业者： 希望了解自身所在行业如何被人工智能技术赋能的各行业人士。 对未来充满好奇的任何人： 想要理解正在重塑我们世界的强大力量的普通读者。 《揭秘智能：从算法到应用的深度探索》将带您走进一个充满无限可能的智能时代，让您不再是旁观者，而是能够理解、应用甚至创造智能的参与者。准备好解锁“智能”的密码，探索算法的无穷魅力吧！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本《机器学习入门之道》的时候，心里其实是有点打鼓的。我不是计算机专业的，数学也早已还给了老师，对于编程更是知之甚少。所以，我预想中最可能的结果是，这本书对我来说根本就是一本天书，看了几页就会直接放弃。然而，现实给了我一个大大的惊喜。作者仿佛是看穿了我的顾虑，整本书的语言都非常朴实易懂，生怕我一个非科班出身的读者理解不了。它没有一开始就抛出复杂的算法模型，而是先从机器学习的“前世今生”讲起，解释了它为什么会兴起，以及它在现实世界中的一些应用场景。我记得其中有一章节讲到了“数据的重要性”，通过一些简单的案例，生动地说明了数据质量和数量对于机器学习模型效果的决定性影响。这让我意识到，原来机器学习不仅仅是算法本身，数据的准备和处理同样至关重要。而且，这本书在介绍算法的时候，也尽量避免了过于专业的术语，更多地是通过类比和故事化的叙述来阐述原理。比如，在讲解“决策树”的时候，作者就用了一个非常形象的比喻，让我瞬间就理解了它的工作流程。这种循序渐进、润物细无声的教学方式，真的非常适合我这种零基础的读者。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对于“机器学习”这个词都只是停留在模糊的概念层面，感觉它离我非常遥远，像是科幻电影里的情节。最近偶然翻到这本《机器学习入门之道》，本来没报太大的期望，想着能稍微了解一下是什么意思就不错了。但翻开之后，才发现它完全颠覆了我之前的看法。它不像我想象中那样充斥着晦涩难懂的数学公式和天书般的代码，而是从非常基础的概念讲起，一步步引导读者去理解。作者的讲解方式非常有条理，先是解释了机器学习的核心思想，比如“学习”到底是什么意思，机器是怎么“学习”的。然后，它用了很多贴近生活的例子，比如推荐系统是怎么知道我可能喜欢什么电影，或者垃圾邮件过滤器是怎么工作的。我之前一直以为这些都是很复杂的算法在背后运作，但这本书把它们拆解开来，用非常直观的方式展现了背后的逻辑。特别是关于“监督学习”和“无监督学习”的区分，用简单的图示和生活化的比喻，一下子就让我茅塞顿开，原来区别是这么的清晰。我感觉自己就像是一个初次接触新事物的小孩子，被耐心地引导着，一点点地揭开神秘的面纱。这本书真的让我觉得机器学习不再是高不可攀的学科，而是可以被理解、被掌握的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对科技进步带来的可能性感到兴奋，特别是那些能够让世界变得更智能、更高效的技术。机器学习无疑是当今科技发展中最具代表性的领域之一。这本《机器学习入门之道》就像是一扇通往这个令人着迷世界的窗户，让我得以一窥其全貌。我喜欢这本书的叙事方式，它没有刻意去堆砌那些晦涩难懂的专业术语，而是用一种更接近生活化的语言来阐述复杂的概念。书中通过大量的实际案例，让我看到了机器学习在现实世界中的应用，比如智能客服是如何工作的，或者自动驾驶汽车是如何感知周围环境的。这些生动的例子，让我对机器学习的实际价值有了更深刻的认识。作者并没有急于深入到具体的算法细节，而是先从宏观层面，勾勒出机器学习的发展历程以及它在不同领域的应用前景。这种“先整体后局部”的讲解方式，让我能够更好地理解机器学习的定位和重要性。我感觉这本书就像一位经验丰富的向导，在带领我穿梭于机器学习的广阔天地，让我对未来的学习方向有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些关于人工智能的书籍，但往往因为内容过于理论化或者技术化，读起来非常吃力，最终总是浅尝辄止。所以，在拿起《机器学习入门之道》这本书时，我其实是抱着一种“再试一次”的心态，并没有抱太大的希望。然而，这本书完全出乎我的意料。它以一种非常平易近人的方式，为我打开了机器学习的大门。作者在书中花费了大量篇幅来阐述“为什么”要学习机器学习，以及机器学习能解决哪些现实世界中的问题。这让我从一开始就建立起学习的动力和方向感。它没有上来就讲算法，而是先从“什么是学习”这个最根本的问题入手，然后类比人类的学习过程，来解释机器是如何进行学习的。这种哲学层面的思考，让我觉得这本书的内容不仅仅是技术层面的，更具有一定的启发性。书中列举的案例也非常生动，比如如何训练机器来识别猫和狗，或者如何让机器预测股票价格。这些简单的例子，却能非常清晰地展现机器学习的核心思想和基本流程。我感觉作者非常懂得如何抓住读者的兴趣点，并且用最简单的方式来传递复杂的信息。

评分☆☆☆☆☆

我一直对科技的进步感到着迷，尤其是那些能够改变我们生活方式的技术。机器学习无疑是其中最引人注目的领域之一。这本《机器学习入门之道》恰好满足了我探索这个领域的好奇心。这本书的独特之处在于，它并没有直接 dive into 那些复杂的数学公式和编程代码，而是从一个更宏观的视角切入，勾勒出机器学习的整体图景。作者花费了相当的篇幅来介绍机器学习在不同领域的实际应用，从医疗诊断、金融风控到自动驾驶、智能家居，每一个案例都充满了吸引力，让我不禁感叹技术的神奇。它让我明白，机器学习并不是一个独立存在的概念，而是与我们日常生活的方方面面息息相关。更重要的是，它在讲述这些应用的同时，也巧妙地埋下了对背后原理的伏笔。比如，在介绍推荐系统时，作者会提及“协同过滤”的概念，但并不深入讲解具体的数学模型，而是让我们先对其工作逻辑有一个大概的认识。这种“欲擒故纵”的方式，反而激发了我进一步学习的兴趣，让我想要了解更多。读这本书，就像是在参观一个高科技的展览，让我对展品有了初步的了解，并且对背后的运作原理产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本机器学习是小日本写的，清晰、严谨，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

可以，不错的书呀

评分☆☆☆☆☆

可以，不错的书呀

评分☆☆☆☆☆

比较基础的一本教程，适合入门

评分☆☆☆☆☆

可以，不错的书呀

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，内容丰富。快递也不错

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本机器学习是小日本写的，清晰、严谨，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

这本机器学习是小日本写的，清晰、严谨，值得学习。