机器学习与应用

出版者:清华大学出版社

作者:雷明

页数:600

出版时间:2019-1-1

价格:138

装帧:平装

isbn号码:9787302514688

读后感

优点： 1. 简约但是又不缺东西。第一章简短回顾了下数学知识，正好刚看完 Calculus Made Easy 和 Linear Algebra Done Right 所以感觉还好。 2. 参考文献贴的挺全，也很规范。 缺点： 1. 代码是 C++ OpenCV，不是主流的 Python。不过这个仁者见仁智者见智吧，不一定是缺点。 2....

优点： 1. 简约但是又不缺东西。第一章简短回顾了下数学知识，正好刚看完 Calculus Made Easy 和 Linear Algebra Done Right 所以感觉还好。 2. 参考文献贴的挺全，也很规范。 缺点： 1. 代码是 C++ OpenCV，不是主流的 Python。不过这个仁者见仁智者见智吧，不一定是缺点。 2....

优点： 1. 简约但是又不缺东西。第一章简短回顾了下数学知识，正好刚看完 Calculus Made Easy 和 Linear Algebra Done Right 所以感觉还好。 2. 参考文献贴的挺全，也很规范。 缺点： 1. 代码是 C++ OpenCV，不是主流的 Python。不过这个仁者见仁智者见智吧，不一定是缺点。 2....

优点： 1. 简约但是又不缺东西。第一章简短回顾了下数学知识，正好刚看完 Calculus Made Easy 和 Linear Algebra Done Right 所以感觉还好。 2. 参考文献贴的挺全，也很规范。 缺点： 1. 代码是 C++ OpenCV，不是主流的 Python。不过这个仁者见仁智者见智吧，不一定是缺点。 2....

优点： 1. 简约但是又不缺东西。第一章简短回顾了下数学知识，正好刚看完 Calculus Made Easy 和 Linear Algebra Done Right 所以感觉还好。 2. 参考文献贴的挺全，也很规范。 缺点： 1. 代码是 C++ OpenCV，不是主流的 Python。不过这个仁者见仁智者见智吧，不一定是缺点。 2....

用户评价

我对这本书的章节组织结构感到有些困惑。从目录上看，它似乎试图涵盖一个非常广泛的领域，但这种广度反而牺牲了深度。我真正渴望了解的是**高能物理实验数据实时触发系统中的事件分类算法**的演进。这需要对极大规模数据集的处理效率和低延迟决策有极高的要求。我希望书中能详细阐述在这种极端约束下，**哪些机器学习模型更具优势，以及硬件加速（如FPGA或ASIC）如何与其结合**。然而，书中的大部分内容似乎围绕着标准化的监督学习任务展开，例如图像分类或自然语言处理中的情感分析，这些在其他成熟教材中已有详尽描述。我需要的不是“如何训练一个CNN”，而是“如何在TB级高能物理碰撞数据流中，用CNN实时筛选出潜在的新粒子事件”。这种对特定工程挑战的深入剖析，是这本书缺失的关键一环，让我感觉它更像是一本面向初级数据分析师的入门指南，而非面向高阶研究人员的进阶参考。

这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色背景配上抽象的几何图形，让人立刻联想到复杂的算法和无限的可能性。我带着极大的期待翻开了第一页，希望能在里面找到关于**量子纠缠在信息传输中的实际应用**的深入探讨。然而，随着阅读的深入，我发现内容似乎更侧重于**传统机器学习模型的优化技巧**，比如梯度下降的各种变体和正则化方法的比较。虽然这些内容对于打好基础至关重要，但对于一个对前沿物理学交叉领域抱有浓厚兴趣的读者来说，略显保守了。我期待的，是能看到如何利用机器学习处理海量高维量子态数据，解析出我们尚未理解的物理规律，或者至少是关于**新型神经网络架构在模拟复杂物理系统**方面的案例分析。很遗憾，这些更偏向理论物理与计算交叉领域的前沿议题，在书中并未得到充分的展开。它更像是一本扎实的“工具箱”手册，而非引领思潮的“灯塔”。我对那种需要深厚数学功底才能理解的**非线性偏微分方程在流体力学模拟中的最新进展**的介绍抱有很高的期待，但最终，我找到的更多是关于决策树和支持向量机的经典论述。

从作者的写作风格来看，他非常擅长用清晰的语言描述基础概念，使得新手也能快速上手。但是，对于像我这样希望了解**大规模分布式强化学习在自动驾驶决策中的最新进展**的读者而言，这本书显得力不从心。我尤其关注的是**如何解决在真实世界环境中探索-利用的权衡问题，以及如何处理传感器数据噪声对策略学习的影响**。我期待看到最新的分布式优化算法（如Parameter Server架构的改进）如何适应自动驾驶中对实时性和安全性的严苛要求。这本书在强化学习部分，更多的是对Q学习和Policy Gradient的原理性回顾，案例也是基于经典的Atari游戏环境。这种应用场景的巨大鸿沟，让我无法将书中的知识直接转化为解决自动驾驶轨迹规划问题的有效工具。总而言之，它在“通用模型”的介绍上表现出色，但在特定高难度工程领域的前沿应用探讨上，显得力不从心。

这本书在理论推导的部分显得尤为谨慎和保守，处处遵循着教科书式的经典论证路径，这对于学术严谨性来说是好事，但对于寻求创新思想的读者来说，未免有些乏味。我原本满心期待看到关于**可解释性AI（XAI）在复杂决策系统中的最新突破**，特别是关于因果推断模型如何与深度学习框架结合，以揭示决策背后的“为什么”的最新研究。例如，**如何利用反事实分析来验证某个医疗诊断模型的决策链条**，并生成可被临床医生理解的报告。书中的可解释性章节，仅仅停留在LIME和SHAP的表面介绍，完全没有触及到当前研究热点中关于**结构化知识嵌入与模型透明化**的深度融合。这种对前沿理论突破的刻意回避，使得这本书的讨论停留在了一个相对初级的技术应用层面，缺乏启发性，无法激发读者探索更深层科学问题的欲望。

这本书的排版和印刷质量无可挑剔，纸张手感极佳，阅读体验非常舒适。我原本是冲着学习**生物信息学中基因表达模式的聚类分析**的最新算法来的，特别是那些结合了深度学习来处理单细胞测序数据的创新方法。我希望能看到一些关于**如何构建能够自动识别和修正生物数据中系统误差**的自适应模型的实例。但这本书的重点似乎完全放在了构建电商推荐系统和金融风控模型的流程上，尽管这些应用案例也很成熟，但对于我这个研究方向的读者来说，信息相关性太低了。当我翻到关于“特征工程”的那一章时，我期待的描述是针对蛋白质序列或分子结构数据的特殊处理方法，而不是简历文本或用户点击流的处理技巧。这种应用场景的错位感，让我不得不花费大量时间去“翻译”书中的一般性理论，将其映射到我所需的具体领域。如果能加入哪怕一个关于**利用图神经网络处理蛋白质-蛋白质相互作用网络**的章节，我想我会给予更高的评价。

综述性质的一本书，各类模型算法都有所涉及，但是深度不如周志华的机器学习

综述性质的一本书，各类模型算法都有所涉及，但是深度不如周志华的机器学习

都是细节，这才是干货

不适合初学者，如果没有看过其他入门书籍根本看不懂。内容写的很基本都没错，但是很难看懂，作者写的信息量巨大，很多细节没有展开，推到过程直接跳过，可能作者太大神了，觉得这些都不值得写。但反过来说就是不适合阅读。总体来说书是有水平的，但不好看。

不适合初学者，如果没有看过其他入门书籍根本看不懂。内容写的很基本都没错，但是很难看懂，作者写的信息量巨大，很多细节没有展开，推到过程直接跳过，可能作者太大神了，觉得这些都不值得写。但反过来说就是不适合阅读。总体来说书是有水平的，但不好看。