An Introduction to Machine Learning

出版者:Springer

作者:Miroslav Kubat

页数:348

出版时间:2017-9-2

价格:USD 51.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783319639123

具体描述

This textbook presents fundamental machine learning concepts in an easy to understand manner by providing practical advice, using straightforward examples, and offering engaging discussions of relevant applications. The main topics include Bayesian classifiers, nearest-neighbor classifiers, linear and polynomial classifiers, decision trees, neural networks, and support vector machines. Later chapters show how to combine these simple tools by way of “boosting,” how to exploit them in more complicated domains, and how to deal with diverse advanced practical issues. One chapter is dedicated to the popular genetic algorithms.

This revised edition contains three entirely new chapters on critical topics regarding the pragmatic application of machine learning in industry. The chapters examine multi-label domains, unsupervised learning and its use in deep learning, and logical approaches to induction. Numerous chapters have been expanded, and the presentation of the material has been enhanced. The book contains many new exercises, numerous solved examples, thought-provoking experiments, and computer assignments for independent work.

作者简介

Review

“Miroslav Kubat's Introduction to Machine Learning is an excellent overview of a broad range of Machine Learning (ML) techniques. It fills a longstanding need for texts that cover the middle ground of neither oversimplifying nor too technical explanations of key concepts of key Machine Learning algorithms. … All in all it is a very informative and instructive read which is well suited for undergraduate students and aspiring data scientists.” (Holger K. von Joua, Google+, plus.google.com, December, 2016)“It is superbly organized: each section includes a ‘what have you learned’ summary, and every chapter has a short summary, accompanying (brief) historical remarks, and a slew of exercises. … In most of the chapters, there are very clear examples, well chosen and illustrated, that really help the reader understand each concept. … I did learn quite a bit about very basic machine learning by reading this book.” (Jacques Carette, Computing Reviews, January, 2016)

--This text refers to the Paperback edition.

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From the Back Cover

This textbook presents fundamental machine learning concepts in an easy to understand manner by providing practical advice, using straightforward examples, and offering engaging discussions of relevant applications. The main topics include Bayesian classifiers, nearest-neighbor classifiers, linear and polynomial classifiers, decision trees, neural networks, and support vector machines. Later chapters show how to combine these simple tools by way of “boosting,” how to exploit them in more complicated domains, and how to deal with diverse advanced practical issues. One chapter is dedicated to the popular genetic algorithms. This revised edition contains three entirely new chapters on critical topics regarding the pragmatic application of machine learning in industry. The chapters examine multi-label domains, unsupervised learning and its use in deep learning, and logical approaches to induction as well as Inductive Logic Programming. Numerous chapters have been expanded, and the presentation of the material has been enhanced. The book contains many new exercises, numerous solved examples, thought-provoking experiments, and computer assignments for independent work.

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用户评价

我不得不承认，在这之前，我对机器学习的理解一直是碎片化的。直到我读了这本书，我才感觉我建立起了一个完整的知识体系。作者的写作风格非常沉稳大气，他对每一个概念的讲解都力求严谨，同时又不失趣味性。我特别喜欢书中关于“数据”的讨论，它让我明白，机器学习的成功与否，很大程度上取决于数据的质量和预处理。从特征工程到异常值检测，再到数据归一化，书中的讲解都非常详细，并且提供了相应的实践指导。我花了很多时间去理解这些数据处理的细节，因为我知道，这是后续模型训练的基础。书中的一些案例分析也写得非常精彩，作者通过分析真实的机器学习项目，向我们展示了如何从问题定义到模型部署的整个流程，这让我对机器学习的实际应用有了更直观的认识。我感觉这本书不仅仅是一本技术指南，更是一位经验丰富的导师，在我学习的道路上给予我指导和启发。

这本书给我最大的感受是，它有一种“化繁为简”的能力。很多我认为非常难理解的概念，经过作者的阐述，突然就变得清晰起来。我特别喜欢它在讲解神经网络时，用了“神经元”这个比喻，并且详细地解释了权重、偏置、激活函数的作用，这让我对神经网络的内部运作有了一个初步但清晰的认识。书中的代码示例也写得非常简洁高效，并且都是基于一些主流的机器学习库，比如Scikit-learn和TensorFlow，这让我能够很快地将书中的知识应用到实际项目中。我非常享受这种“学以致用”的过程，每一次成功运行代码，都会让我对机器学习的信心倍增。此外，书中还提供了一些关于如何选择合适的模型、如何处理不平衡数据集等实用技巧，这些内容在很多教材中都可能被忽略，但它们对于构建一个真正可用的机器学习系统至关重要。我感觉这本书不仅仅是在教授我“技术”，更是在培养我的“工程思维”。

这本书的文字有一种独特的魅力，它能够将枯燥的技术讲解得生动有趣，让我读起来欲罢不能。作者的语言风格非常洒脱，但他对知识的严谨性却丝毫不打折扣。我尤其喜欢书中对于“模型选择”的讨论，它让我明白，并没有所谓的“万能模型”，只有最适合特定问题的模型。作者详细介绍了各种模型的优缺点，以及如何根据问题的特点来选择合适的模型。书中的一些“陷阱”提示，也让我受益匪浅，它们提醒我注意一些常见的错误，从而避免在实际应用中走弯路。我感觉这本书就像一个经验丰富的向导，它能够带我穿过机器学习的迷宫，让我少走很多弯路。我特别喜欢书中的一些“案例研究”，它们通过分析真实世界的机器学习项目，向我们展示了如何将理论知识转化为实际的应用，这让我对机器学习的未来发展充满了期待。这本书为我提供了一个坚实的基础，并且点燃了我对机器学习更深入探索的热情。

这本书给我的感觉是，它对于机器学习的各个方面都进行了相当全面的覆盖，而且讲解得非常深入。我之前看过的很多资料，要么过于浅显，要么过于专业，难以找到一个平衡点。而这本书恰恰做到了这一点，它既有对基础概念的清晰阐述，也有对高级算法的细致讲解。我尤其赞赏它在讲解模型评估和选择时所花的笔墨，这部分内容对于构建一个有效的机器学习系统至关重要。作者详细介绍了精度、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标，并且解释了它们各自的适用场景和局限性。此外，书中还讨论了交叉验证、网格搜索等模型调优技术，这些都让我受益匪浅。我感觉这本书不仅教会了我如何使用机器学习算法，更教会了我如何科学地评估和优化我的模型，这让我能够更自信地去解决实际问题。书中的一些图表，例如混淆矩阵的可视化，以及不同算法性能的对比图，都非常有帮助，它们能够直观地展示算法的优劣。总而言之，这本书为我提供了一个扎实而全面的机器学习知识体系，让我对这个领域有了更深刻的认识。

坦白说，我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为机器学习这个领域听起来就非常高深。但当我翻开它之后，我惊喜地发现，它竟然如此平易近人。作者的写作风格非常独特，他似乎能够站在读者的角度思考问题，并且用一种非常鼓励和启发的方式来引导学习。我特别欣赏书中对于“为什么”的解释，不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。例如，在讲解线性回归时，作者详细地分析了最小二乘法的原理，以及它为什么能够找到最优的拟合线，这种深入浅出的解释让我豁然开朗。书中的案例选材也非常贴近实际生活，比如用它来预测股票价格，或者识别垃圾邮件，这些都是我们日常生活中能够接触到的问题，这使得机器学习的概念不再遥远，而是触手可及。我最喜欢的是书中的一些“思考题”和“拓展阅读”，它们能够激发我进一步思考，并且引导我去探索更深入的内容。我感觉这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养我的学习习惯和探索精神。对于像我这样刚开始接触机器学习的人来说，这本书无疑是一本非常宝贵的启蒙读物。

这本书的独特之处在于，它不仅仅关注算法本身，更强调了算法背后的“思想”。作者在讲解每一个算法时，都会追溯其思想的起源，以及它试图解决的问题。我特别欣赏它在讲解支持向量机（SVM）时，不仅仅介绍了核函数和间隔最大化，更深入地探讨了它在高维空间中的映射思想，这让我对SVM有了更深层次的理解。书中的例子也很有启发性，作者会引导我们思考，为什么这个算法在这个场景下是有效的，而换一个场景可能就不那么有效。这种“反思性”的学习方式，让我不仅仅是记住公式和代码，更能理解算法的适用性和局限性。我感觉这本书就像一个黑匣子，它不仅仅是展示给我看各种神奇的算法，更重要的是，它尝试打开这个黑匣子，让我看到内部的运作机制，从而获得更深刻的理解。对于我来说，这本书不仅仅是一本学习资料，更是一次思维的启迪。

这本书的叙述方式可以说是相当的“接地气”，让我这个初学者也能看得津津有味。它没有一开始就抛出大量的专业术语和复杂的公式，而是从最基本的问题入手，一步一步地引导读者进入机器学习的世界。我尤其喜欢它在介绍算法时，会先给出算法的核心思想，再通过实际例子来解释它是如何工作的。比如，在讲解K-Means聚类时，作者没有直接给出算法步骤，而是先描绘了一个场景，比如将一群学生按照他们的考试成绩和学习时间分成几个不同的学习小组，然后才引入K-Means算法，通过迭代过程来完成分组。这种方式让我能够快速理解算法的意图和逻辑。书中的代码示例也写得非常规范，并且注释清晰，我可以跟着代码一步步地在自己的环境中运行，验证书中的内容。这对于巩固学习效果非常有帮助。我发现，很多机器学习的教程往往会跳过一些基础概念的讲解，或者讲得不够透彻，而这本书在这方面做得非常出色，它让我对数据预处理、特征选择等前期步骤有了更扎实的理解，这对于后续的学习至关重要。我感觉这本书不仅仅是在教我技术，更是在培养我的解决问题的思路和能力。

这本书真是让我眼前一亮，打开第一页，我就被那种清晰流畅的写作风格吸引住了。作者似乎非常懂得如何将复杂的概念拆解成易于理解的部分，就像一位经验丰富的老师，循循善诱地引导着我一步步深入。我尤其欣赏它在讲解基础概念时所用的比喻和实例，它们生动形象，让我能够迅速建立起对抽象理论的直观认识。比如，在介绍监督学习时，作者用了一个预测房价的例子，从数据收集、特征工程到模型选择和评估，整个流程都讲解得非常到位，让我明白了机器学习不仅仅是写代码，更是解决实际问题的艺术。更难能可贵的是，书中并没有回避机器学习中可能遇到的挑战和陷阱，比如过拟合、欠拟合等问题，作者都给出了详细的解释和相应的解决方案，这让我感到非常实用。书中的图表也恰到好处，它们不仅仅是装饰，更是辅助理解的利器，将枯燥的数据和模型可视化，大大降低了学习的门槛。我常常会在阅读某个章节时，停下来仔细研究图表，然后豁然开朗。虽然我之前对机器学习有过一些零散的了解，但这本书让我系统地梳理了知识体系，并且填补了很多我之前模糊不清的地方。它让我明白，机器学习并非遥不可及，只要掌握了正确的方法和工具，每个人都有可能掌握这项强大的技术。我期待着继续深入阅读，探索更多有趣的算法和应用。

我必须说，这本书的结构安排是相当精巧的。作者似乎非常注重逻辑的连贯性和知识的递进性，让我能够循序渐进地掌握机器学习的知识。我喜欢它在每个章节的开头都会设定一个“学习目标”，这样我清楚地知道这一章我将要学到什么，这让我能够更有针对性地去阅读。书中的例子也非常生动有趣，比如用推荐系统来讲解协同过滤，用图像识别来介绍卷积神经网络，这些都是非常热门且具有实际应用价值的领域。我跟着书中的例子，一步步地去实现，在这个过程中，我对算法的理解也越来越深刻。我尤其欣赏书中对于算法的“原理”和“实现”的平衡，它既不会让理论过于枯燥，也不会让实践过于肤浅。我感觉这本书就像一个指南针，指引着我在机器学习的广阔海洋中航行。对于我而言，这本书不仅仅是一本教材，更是一个可以反复查阅的参考资料，我相信在未来的学习和工作中，它都能给我带来巨大的帮助。

这本书给我的感受是，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次知识的探索之旅。作者在行文中流露出的那种对机器学习领域的热情和洞察力，让我仿佛置身于一个充满活力的学术研讨会。我特别喜欢它对不同算法的起源和发展历程的介绍，这使得我不仅仅了解了“是什么”，更理解了“为什么”。例如，在讲解决策树时，作者深入剖析了ID3、C4.5、CART等算法的演变，以及它们各自的优缺点和适用场景，让我对算法的迭代和优化有了更深刻的认识。书中的数学推导部分虽然严谨，但作者巧妙地运用了大量的图示和文字解释，让原本可能令人望而却步的公式变得相对容易理解。我花了很多时间去理解其中的数学原理，每一次的理解都让我感到一种成就感。此外，书中还穿插了一些关于机器学习伦理和社会影响的讨论，这让我意识到，作为一名学习者，我们也需要关注技术背后的社会责任，这无疑拓宽了我的视野，也让我对机器学习有了更全面、更深入的思考。我发现，很多我在其他地方看到过的零散知识点，在这本书里都被有机地串联起来，形成了一个完整的知识网络。这种系统性的梳理，对于建立牢固的学习基础至关重要。