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出版者:机械工业出版社

作者:[土耳其] Ethem Alpaydin

出品人:

页数:352

译者:范明

出版时间:2014-4

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111453772

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

机器学习
计算机
数据、算法与机器学习
计算机科学
数据挖掘
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入门读物
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导论
原书
第2版
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深度学习
统计学习
模型

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具体描述

全面讨论机器学习方法和技术，层次合理、叙述清晰、难度适中。

涵盖了经典的机器学习算法和理论，同时补充了近年来新出现的机器学习方法。

最佳的机器学习入门教材。

《机器学习导论（原书第2版）》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，其中涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、多层感知器、局部模型、隐马尔可夫模型、分类算法评估和比较以及增强学习。

《机器学习导论（原书第2版）》可供完成计算机程序设计、概率论、微积分和线性代数课程的高年级本科生和研究生使用，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员参考。

《计算统计学基础与应用》内容简介本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的计算统计学框架。我们不局限于传统的理论推导，而是将重点放在如何利用现代计算资源和算法，有效地解决现实世界中的复杂数据问题。全书内容涵盖了从基础的概率论与线性代数回顾，到高级的统计建模、机器学习算法的实现细节与性能评估，以及大规模数据处理的策略。第一部分：计算统计学的基石本部分首先回顾了概率论和统计学的核心概念，但视角侧重于计算实现。我们将讨论随机变量的数值模拟、蒙特卡洛方法（如MCMC和重要性采样）的收敛性分析与效率优化。重点介绍如何使用高效的数值库（如BLAS、LAPACK的现代实现）来加速基础运算。数值稳定性与精度：探讨浮点数运算在统计计算中的局限性，以及如何选择合适的数值方法以避免灾难性抵消和精度损失。我们将深入分析矩阵分解（QR、SVD）在回归和降维中的数值鲁棒性。优化算法基础：详述梯度下降法（GD）、随机梯度下降法（SGD）及其变种（Adam, RMSProp）的理论基础和实际调参技巧。这部分内容将着重于损失函数的凸性分析以及如何在非凸优化问题中寻找可接受的局部最优解。第二部分：经典统计模型的计算实现这一部分聚焦于将经典的统计模型转化为可高效运行的计算流程。线性模型的现代求解器：不仅仅是最小二乘法，我们深入探讨了使用迭代方法（如共轭梯度法）求解大规模线性系统，特别是在数据维度远大于样本量时（$p gg n$）的处理策略。岭回归（Ridge）和Lasso的求解将通过近端梯度算法（Proximal Gradient Methods）进行阐述。广义线性模型（GLMs）与迭代再加权最小二乘（IRLS）：详细解析了泊松回归、逻辑回归等模型如何通过迭代算法逼近最优参数。我们将比较不同求导策略和步长选择对收敛速度的影响。非参数估计的计算挑战：核密度估计（KDE）的计算复杂度分析，以及如何利用快速傅里叶变换（FFT）加速高维KDE的计算。样条回归（Splines）的构建和惩罚项的求解也将被纳入讨论范围。第三部分：推断的计算艺术：贝叶斯方法与模拟技术贝叶斯统计学对计算能力的需求极高，本书将详细介绍如何驾驭现代计算资源进行复杂的贝叶斯推断。马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）：深入讲解Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样以及Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 的工作原理。重点在于如何诊断链的收敛性（如Gelman-Rubin统计量）以及如何进行有效的自适应采样。变分推断（Variational Inference, VI）：作为MCMC的替代方案，VI提供了一种确定性的近似推断方法。我们将阐述均值场（Mean-Field）假设的局限性，并介绍如何使用自动微分技术高效地优化证据下界（ELBO）。模型选择与模型平均的计算：探讨如何通过计算后验预测检验（Posterior Predictive Checks）和交叉验证来评估模型拟合优度。对于贝叶斯模型平均，我们将讨论如何通过计算模型证据（Marginal Likelihood）的近似值来权衡不同模型。第四部分：大规模数据与高性能计算随着数据规模的爆炸式增长，计算统计学必须与分布式系统和并行计算相结合。并行化策略：介绍数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）在统计计算任务中的应用。讨论如何使用多核CPU和GPU加速矩阵运算和迭代算法。随机算法的威力：重点分析随机梯度下降及其在处理无法完全载入内存的数据集时的优势。讨论小批量（Minibatch）选择策略对模型泛化能力的影响。维度灾难与特征选择的计算方法：不仅限于Lasso，我们还将介绍基于信息论的特征选择方法（如递归特征消除 RFE）的计算效率分析，以及如何使用主成分分析（PCA）和相关成分分析（CCA）的并行化实现来处理高维特征空间。第五部分：前沿主题与实战案例最后，本书将触及一些计算统计学的前沿交叉领域，并辅以完整的代码示例（使用Python/Julia语言环境）。因果推断的计算工具：介绍双重稳健估计（Double Robust Estimation）和倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）的数值实现，强调在观察性研究中处理混杂因素的计算敏感性。深度学习中的统计视角：将神经网络视为具有数百万参数的非线性回归模型，探讨其优化过程中的统计特性，如梯度消失/爆炸的数值成因，以及正则化技术（Dropout, Batch Normalization）的统计学解释。可解释性计算：介绍LIME、SHAP等工具背后的局部分析和扰动采样机制，讨论如何量化模型预测的不确定性。本书要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并对编程有实际经验。它不仅是理论的参考书，更是一本面向实践工程师和研究人员的“计算手册”。

作者简介

Ethem Alpaydin，土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学（Bogazi?i University）计算机工程系教授。他于1990年在瑞士洛桑联邦理工学院获博士学位，1991年在加州大学伯克利分校国际计算机研究所（ICS, UC Berkeley）做博士后工作；之后作为访问学者，先后在美国麻省理工学院、加州大学伯克利分校国际计算机研究所、瑞士戴尔莫尔感知人工智能研究所(IDIAP)从事研究工作。他是土耳其科学院院士，IEEE高级会员，牛津大学出版社《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier出版社《Pattern Recognition》杂志副主编。

目录信息

Introduction to Machine Learning,Second Edition
出版者的话
中文版序
译者序
前言
致谢
关于第2版
符号表
第1章　绪论1
1.1　什么是机器学习1
1.2　机器学习的应用实例3
1.2.1　学习关联性3
1.2.2　分类3
1.2.3　回归6
1.2.4　非监督学习7
1.2.5　增强学习8
1.3　注释8
1.4　相关资源10
1.5　习题11
1.6　参考文献12
第2章　监督学习13
2.1　由实例学习类13
2.2　VC维15
2.3　概率逼近正确学习16
2.4　噪声17
2.5　学习多类18
2.6　回归19
2.7　模型选择与泛化21
2.8　监督机器学习算法的维23
2.9　注释24
2.10　习题25
2.11　参考文献25
第3章　贝叶斯决策定理27
3.1　引言27
3.2　分类28
3.3　损失与风险29
3.4　判别式函数31
3.5　效用理论31
3.6　关联规则32
3.7　注释33
3.8　习题33
3.9　参考文献34
第4章　参数方法35
4.1　引言35
4.2　最大似然估计35
4.2.1　伯努利密度36
4.2.2　多项密度36
4.2.3　高斯(正态)密度37
4.3　评价估计：偏倚和方差37
4.4　贝叶斯估计38
4.5　参数分类40
4.6　回归43
4.7　调整模型的复杂度：偏倚/方差两难选择45
4.8　模型选择过程47
4.9　注释50
4.10　习题50
4.11　参考文献51
第5章　多元方法52
5.1　多元数据52
5.2　参数估计52
5.3　缺失值估计53
5.4　多元正态分布54
5.5　多元分类56
5.6　调整复杂度59
5.7　离散特征61
5.8　多元回归62
5.9　注释63
5.10　习题63
5.11　参考文献64
第6章　维度归约65
6.1　引言65
6.2　子集选择65
6.3　主成分分析67
6.4　因子分析71
6.5　多维定标75
6.6　线性判别分析77
6.7　等距特征映射80
6.8　局部线性嵌入81
6.9　注释83
6.10　习题84
6.11　参考文献85
第7章　聚类86
7.1　引言86
7.2　混合密度86
7.3　k-均值聚类87
7.4　期望最大化算法90
7.5　潜在变量混合模型93
7.6　聚类后的监督学习94
7.7　层次聚类95
7.8　选择簇个数96
7.9　注释96
7.10　习题97
7.11　参考文献97
第8章　非参数方法99
8.1　引言99
8.2　非参数密度估计99
8.2.1　直方图估计100
8.2.2　核估计101
8.2.3　k最近邻估计102
8.3　到多元数据的推广103
8.4　非参数分类104
8.5　精简的最近邻105
8.6　非参数回归：光滑模型106
8.6.1　移动均值光滑106
8.6.2　核光滑108
8.6.3　移动线光滑108
8.7　如何选择光滑参数109
8.8　注释110
8.9　习题111
8.10　参考文献112
第9章　决策树113
9.1　引言113
9.2　单变量树114
9.2.1　分类树114
9.2.2　回归树118
9.3　剪枝119
9.4　由决策树提取规则120
9.5　由数据学习规则121
9.6　多变量树124
9.7　注释125
9.8　习题126
9.9　参考文献127
第10章　线性判别式129
10.1　引言129
10.2　推广线性模型130
10.3　线性判别式的几何意义131
10.3.1　两类问题131
10.3.2　多类问题132
10.4　逐对分离132
10.5　参数判别式的进一步讨论133
10.6　梯度下降135
10.7　逻辑斯谛判别式135
10.7.1　两类问题135
10.7.2　多类问题138
10.8　回归判别式141
10.9　注释142
10.10　习题143
10.11　参考文献143
第11章　多层感知器144
11.1　引言144
11.1.1　理解人脑144
11.1.2　神经网络作为并行处理的典范145
11.2　感知器146
11.3　训练感知器148
11.4　学习布尔函数150
11.5　多层感知器151
11.6　作为普适近似的MLP153
11.7　后向传播算法154
11.7.1　非线性回归154
11.7.2　两类判别式157
11.7.3　多类判别式158
11.7.4　多个隐藏层158
11.8　训练过程158
11.8.1　改善收敛性158
11.8.2　过分训练159
11.8.3　构造网络161
11.8.4　线索162
11.9　调整网络规模163
11.10　学习的贝叶斯观点164
11.11　维度归约165
11.12　学习时间167
11.12.1　时间延迟神经网络167
11.12.2　递归网络168
11.13　注释169
11.14　习题170
11.15　参考文献170
第12章　局部模型173
12.1　引言173
12.2　竞争学习173
12.2.1　在线k-均值173
12.2.2　自适应共鸣理论176
12.2.3　自组织映射177
12.3　径向基函数178
12.4　结合基于规则的知识182
12.5　规范化基函数182
12.6　竞争的基函数184
12.7　学习向量量化186
12.8　混合专家模型186
12.8.1　协同专家模型188
12.8.2　竞争专家模型188
12.9　层次混合专家模型189
12.10　注释189
12.11　习题190
12.12　参考文献190
第13章　核机器192
13.1　引言192
13.2　最佳分离超平面193
13.3　不可分情况：软边缘超平面195
13.4　v-SVM197
13.5　核技巧198
13.6　向量核199
13.7　定义核200
13.8　多核学习201
13.9　多类核机器202
13.10　用于回归的核机器203
13.11　一类核机器206
13.12　核维度归约208
13.13　注释209
13.14　习题209
13.15　参考文献210
第14章　贝叶斯估计212
14.1　引言212
14.2　分布参数的估计213
14.2.1　离散变量213
14.2.2　连续变量215
14.3　函数参数的贝叶斯估计216
14.3.1　回归216
14.3.2　基函数或核函数的使用218
14.3.3　贝叶斯分类219
14.4　高斯过程221
14.5　注释223
14.6　习题224
14.7　参考文献224
第15章　隐马尔可夫模型225
15.1　引言225
15.2　离散马尔可夫过程225
15.3　隐马尔可夫模型227
15.4　HMM的三个基本问题229
15.5　估值问题229
15.6　寻找状态序列231
15.7　学习模型参数233
15.8　连续观测235
15.9　带输入的HMM236
15.10　HMM中的模型选择236
15.11　注释237
15.12　习题238
15.13　参考文献239
第16章　图方法240
16.1　引言240
16.2　条件独立的典型情况241
16.3　图模型实例245
16.3.1　朴素贝叶斯分类245
16.3.2　隐马尔可夫模型246
16.3.3　线性回归248
16.4　d-分离248
16.5　信念传播249
16.5.1　链249
16.5.2　树250
16.5.3　多树251
16.5.4　结树252
16.6　无向图：马尔可夫随机场253
16.7　学习图模型的结构254
16.8　影响图255
16.9　注释255
16.10　习题256
16.11　参考文献256
第17章　组合多学习器258
17.1　基本原理258
17.2　产生有差异的学习器258
17.3　模型组合方案260
17.4　投票法261
17.5　纠错输出码263
17.6　装袋265
17.7　提升265
17.8　重温混合专家模型267
17.9　层叠泛化268
17.10　调整系综268
17.11　级联269
17.12　注释270
17.13　习题271
17.14　参考文献272
第18章　增强学习275
18.1　引言275
18.2　单状态情况：K臂赌博机问题276
18.3　增强学习基础277
18.4　基于模型的学习278
18.4.1　价值迭代279
18.4.2　策略迭代279
18.5　时间差分学习280
18.5.1　探索策略280
18.5.2　确定性奖励和动作280
18.5.3　非确定性奖励和动作282
18.5.4　资格迹283
18.6　推广285
18.7　部分可观测状态286
18.7.1　场景286
18.7.2　例子：老虎问题287
18.8　注释290
18.9　习题291
18.10　参考文献292
第19章　机器学习实验的设计与分析294
19.1　引言294
19.2　因素、响应和实验策略296
19.3　响应面设计297
19.4　随机化、重复和阻止298
19.5　机器学习实验指南298
19.6　交叉验证和再抽样方法300
19.6.1　K-折交叉验证300
19.6.2　5×2交叉验证301
19.6.3　自助法302
19.7　度量分类器的性能302
19.8　区间估计304
19.9　假设检验307
19.10　评估分类算法的性能308
19.10.1　二项检验308
19.10.2　近似正态检验309
19.10.3　t检验309
19.11　比较两个分类算法309
19.11.1　McNemar检验310
19.11.2　K-折交叉验证配对t检验310
19.11.3　5×2交叉验证配对t检验311
19.11.4　5×2交叉验证配对F检验311
19.12　比较多个算法：方差分析312
19.13　在多个数据集上比较315
19.13.1　比较两个算法315
19.13.2　比较多个算法317
19.14　注释317
19.15　习题318
19.16　参考文献319
附录A　概率论320
索引328
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

为了对机器学习能有系统性的知识，买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例，所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的，特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。

评分☆☆☆☆☆

基本上传统统计学习的知识点都梳理到了，而且有课后习题答案。当然从内容上说，很多东西会有些陈旧了，这本书是在CNN咸鱼翻身前写的，但大体内容不错，比如概率图模型这些，都做了介绍。数学基础，也没有太拘泥。每个章节会略显短，属于打骨骼的书，长肉要看其他资料，通俗性上...

评分☆☆☆☆☆

最近一直在看Duda 英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能出书的时间比较晚，提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。确实...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的实践指导性实在是让人有些摸不着头脑，仿佛作者更热衷于在纸面上构建完美的理论大厦，而对我们这些需要快速看到结果的实践者不太友好。代码示例陈旧得让人有些心酸，而且即使用现代框架重新实现一遍，核心思想也常常隐藏在一堆不必要的数学符号之后，根本看不出“动手”的乐趣在哪里。我尝试跟着书中的某个例子搭建一个简单的分类器，结果发现，光是把环境配好、把数据处理好就已经耗费了我大量精力，书本对此轻描淡写，仿佛这些都是理所当然的准备工作。坦白讲，如果我只是想快速上手搭建一个能跑起来的深度学习项目，我更倾向于找那些直接给出Jupyter Notebook和大量预训练模型链接的材料。这本书的重点似乎完全偏离了工程实现的热点，更像是在讲述一部漫长的历史。

评分☆☆☆☆☆

这本书最成功的地方，或许在于它对不同学习范式进行了极其详尽的哲学探讨，这远超出了技术手册的范畴。它不仅仅罗列了算法，更像是邀请读者进行了一场关于“智能本质”的思辨之旅。作者在讨论模型泛化能力时，反复引用了哲学上的归纳问题，引导读者去思考我们对“学习”这个词的定义本身是否过于狭隘。这种对基础概念的深挖和批判性思维的培养，是其他只关注工具层面的书籍所不具备的。读完后，我对于当前流行的“黑箱”模型产生了更深层次的反思，它促使我不仅要关注结果的准确性，更要关注决策过程的可解释性和伦理影响。对于那些已经掌握了基础操作，开始追求更高维度思考的研究人员而言，这本书提供的是一种思维的深度和广度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直是一场灾难，章节之间的逻辑跳跃性太大，让人感觉像是在阅读一系列不连贯的讲义拼凑而成。刚读完监督学习的基础，下一章突然就跳到了复杂的图模型，中间关于特征工程和模型评估的精妙衔接部分几乎被一带而过，导致读者在试图建立一个完整的知识体系时，总感觉中间缺失了关键的桥梁。我不得不频繁地翻阅其他辅助教材来填补这些逻辑断层。更别提索引系统了，想快速定位某个特定算法的详细讨论，简直是一场噩梦，需要花费大量时间在厚厚的目录中进行地毯式搜索。一个好的教材应该像一个精密的向导，引导读者步步深入，但这本书给我的感觉却是，它把所有知识点都堆在了那里，让读者自己去摸索它们之间错综复杂的关系，对于自学者来说，这无疑是增加了巨大的认知负荷。

评分☆☆☆☆☆

从排版和译文质量来看，这本书的用心程度似乎并不高，阅读体验非常差。纸张质量粗糙不说，很多图表的清晰度简直令人发指，那些用来解释高维空间概念的示意图，模糊得让人怀疑自己是不是老花眼了。更严重的是，一些关键术语的翻译前后不一，比如同一个概念，在A章节译为“权重衰减”，到了B章节却莫名其妙地变成了“参数收缩”，这对于依赖术语一致性来建立记忆的读者来说，是致命的干扰。我花了很长时间才适应这种混乱的术语体系，感觉自己不是在学习知识，而是在进行一场艰难的“文本解读”活动。这种质量上的疏忽，极大地削弱了本应严肃的学术内容应有的权威感和阅读的愉悦性。

评分☆☆☆☆☆

这本理论的深度真是令人印象深刻，它没有止步于停留在那些浅尝辄止的表面概念上。对于一个真正想搞明白算法内在机制的人来说，这本书简直就是一座金矿。我记得在读到关于正则化和偏差-方差权衡那几章时，作者的阐述方式非常清晰，不是简单地罗列公式，而是深入剖析了为什么这些技术是必要的，以及它们是如何在实际应用中相互制衡的。尤其赞赏它对数学基础的夯实，虽然一开始会觉得有点吃力，但当那些复杂的推导过程在你眼前铺展开来，并最终指向一个简洁明了的结论时，那种豁然开朗的感觉是其他轻量级读物完全无法比拟的。它更像是一本学术著作而非入门指南，它要求读者具备一定的数学素养，并且愿意投入时间去消化那些严谨的证明。对于希望构建坚实理论框架的工程师或者研究生来说，这本书是不可替代的基石，它教会的不仅是“如何做”，更是“为何如此”。读完之后，你会发现自己看待模型优化问题的视角都发生了质的变化。

评分☆☆☆☆☆

浅尝辄止

评分☆☆☆☆☆

这本翻译的忒差劲

评分☆☆☆☆☆

一堆的贝叶斯，高斯，马尔可夫，伯努利，类聚，回归，多树，图，真心看不懂，不能这么自虐。

评分☆☆☆☆☆

翻译实在太烂，不知道译者翻译完自己有没有读一读，好多都读不通，估计来自于某个翻译软件。

评分☆☆☆☆☆

这本翻译的忒差劲