機器學習:局部和整體的學習(英文版) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:機械工業齣版社

作者:黃開竹

出品人:

頁數:169 页

译者:

出版時間:2008年4月1日

價格:70.00

裝幀:精裝

isbn號碼:9783540794516

叢書系列:

圖書標籤:

• 機器學習
• Machine Learning
• Pattern Recognition
• Statistical Learning
• Artificial Intelligence
• Data Mining
• Algorithms
• Computational Intelligence
• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Reinforcement Learning

《機器學習：從局部洞察到全局理解》 在這本引人入勝的書籍中，我們將一同踏上一場探索機器學習本質的旅程，深入挖掘其核心原理，並洞悉其在現實世界中構建智能係統的力量。本書並非僅僅羅列算法和模型，而是緻力於揭示機器學習的“為什麼”與“如何”，帶領讀者從微觀的局部學習機製，逐步構建起對宏觀全局學習範式的深刻理解。 第一部分：奠定基石——理解局部學習的微觀世界 在進入機器學習的廣闊天地之前，我們首先需要紮實地掌握其最基礎的構建模塊。本部分將帶領讀者深入剖析“局部學習”的精髓，理解模型是如何在數據的局部區域進行學習和決策的。 數據之源：從特徵工程到數據預處理 理解數據是學習的起點： 我們將從最原始的數據齣發，探討如何提取有意義的特徵。這不僅僅是技術的堆砌，更是對問題域深刻理解的體現。我們將學習各種數據類型（數值型、類彆型、文本型、圖像型）的特點，以及如何將其轉化為機器學習模型能夠理解和處理的形式。 清洗與塑造： 真實世界的數據往往充斥著噪聲、缺失值和不一緻性。本部分將詳細介紹數據清洗技術，包括如何檢測和處理異常值、填充缺失數據，以及進行數據標準化和歸一化，確保數據的質量和一緻性，為後續的學習奠定堅實基礎。 特徵的藝術： 特徵工程是機器學習中最具創造性的環節之一。我們將探討如何從原始數據中創造齣更具錶達力的特徵，例如多項式特徵、交互特徵、文本嵌入（如TF-IDF、Word2Vec）以及圖像特徵提取（如SIFT、HOG）等。理解特徵與模型性能之間的關係，是實現局部學習優化的關鍵。 決策的種子：感知機與綫性模型 最簡單的學習器： 我們將從最基礎的感知機模型開始，理解其作為二分類器的原理。通過感知機的學習過程，讀者將直觀地感受到模型是如何通過迭代調整權重來擬閤數據的。 綫性模型的優雅： 綫性迴歸和邏輯迴歸是機器學習中最基本也最重要的模型。我們將深入剖析它們的目標函數、優化過程（如梯度下降）以及在不同場景下的應用。理解綫性模型的局限性（如對非綫性關係的捕捉能力不足），將為我們探索更復雜的模型鋪平道路。 正則化的力量： 為瞭避免模型在訓練數據上過度擬閤，我們引入正則化技術。L1和L2正則化的原理、作用以及對模型權重的約束將得到詳細闡述，幫助讀者理解如何平衡模型的復雜度和泛化能力，從而在局部數據上獲得更魯棒的學習。 分類的邊界：支持嚮量機（SVM）的探索 最大化間隔的哲學： SVM以其在處理高維數據和非綫性分類方麵的卓越錶現而聞名。我們將詳細解析SVM的核心思想——尋找最優超平麵以最大化類彆間的間隔。 核函數的魔力： 為瞭處理綫性不可分的數據，核函數扮演瞭至關重要的角色。我們將深入理解各種核函數（如多項式核、徑嚮基函數核）的原理，以及它們如何將數據映射到更高維的空間，從而實現綫性可分。 SVM的變種與應用： 除瞭經典的硬間隔和軟間隔SVM，我們還將 briefly 介紹其在迴歸任務（SVR）中的應用，以及理解其在文本分類、圖像識彆等領域的實際效果。 決策的樹：樹模型與集成方法 遞歸的決策： 決策樹是一種直觀且易於理解的模型。我們將深入分析決策樹的構建過程，包括分裂準則（如信息增益、基尼指數）的選擇，以及如何避免過擬閤（如剪枝）。 隨機森林的智慧： 隨機森林作為一種強大的集成學習方法，通過構建多個決策樹並進行投票，顯著提升瞭模型的魯棒性和準確性。我們將解析其“隨機性”（樣本擾動和特徵擾動）如何降低方差，以及它在實際問題中的廣泛應用。 梯度提升的演進： Gradient Boosting（如XGBoost, LightGBM）是近年來備受矚目的集成學習算法。我們將深入理解其“逐次迭代、錯誤修正”的學習機製，以及它在各項比賽和實際應用中取得的優異成績，揭示其強大的預測能力。 第二部分：構建宏圖——理解全局學習的協同力量 當局部學習的基石搭建完畢，我們將目光投嚮更宏大的視野，探索如何將多個局部學習器協同起來，構建齣能夠處理復雜問題、具備深度理解能力的全局學習係統。 神經網絡的崛起：從感知機到深度學習 多層感知機（MLP）： 我們將 MLP 視為連接單層感知機和深度神經網絡的橋梁。理解 MLP 如何通過隱藏層實現非綫性映射，以及反嚮傳播算法如何在多層網絡中有效地進行權重更新。 捲積神經網絡（CNN）： CNN 在圖像處理領域取得瞭革命性的突破。我們將詳細解析捲積層、池化層、全連接層的作用，以及它們如何有效地捕捉圖像的空間層次結構信息。從入門級的 LeNet 到更復雜的 AlexNet、VGG、ResNet，我們將逐步理解其設計理念和性能演進。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶（LSTM）： 對於序列數據（如文本、時間序列），RNN 和 LSTM 展現齣強大的建模能力。我們將深入理解 RNN 的“記憶”機製，以及 LSTM 如何通過門控單元（輸入門、遺忘門、輸齣門）有效地解決長期依賴問題。 注意力機製（Attention Mechanism）： 注意力機製的引入是深度學習的又一次飛躍。我們將解析注意力機製如何讓模型在處理序列時“聚焦”於重要的部分，從而顯著提升翻譯、問答等任務的性能。Transformer 模型將作為注意力機製的典範進行深入分析。 無監督學習的探索：從數據中發現規律 聚類的奧秘： K-Means、DBSCAN 等聚類算法將幫助我們識彆數據中的自然分組。我們將理解不同聚類算法的原理、優缺點以及在用戶畫像、市場細分等場景下的應用。 降維的智慧： PCA、t-SNE 等降維技術能夠有效地減少數據的維度，同時保留重要信息。我們將解析它們如何捕捉數據的主要變異方嚮，以及在數據可視化、特徵提取等方麵的作用。 生成模型的魅力： GANs（生成對抗網絡）和 VAEs（變分自編碼器）是強大的生成模型。我們將深入理解它們如何通過“生成-判彆”或“編碼-解碼”的框架來學習數據的分布，並生成逼真的新數據，在圖像生成、風格遷移等領域展現齣驚人的能力。 強化學習的實踐：通過交互學習最優策略 智能體的博弈： 強化學習是讓智能體通過與環境的交互來學習最優行為策略的範式。我們將從馬爾可夫決策過程（MDP）入手，理解狀態、動作、奬勵、策略等核心概念。 Q-Learning 與深度Q網絡（DQN）： Q-Learning 是經典的強化學習算法，而 DQN 將深度學習與 Q-Learning 相結閤，實現瞭在復雜環境下的決策能力。我們將詳細解析它們的原理和實現。 策略梯度方法： 除瞭基於價值的方法，策略梯度方法直接學習最優策略。我們將介紹 REINFORCE、Actor-Critic 等算法，以及它們在機器人控製、遊戲AI等領域的應用。 模型評估與選擇：確保學習的有效性 度量的藝術： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等是評估分類模型性能的關鍵指標。我們將深入理解它們的含義，以及在不同業務場景下的適用性。 交叉驗證的智慧： 為瞭獲得更可靠的模型評估結果，交叉驗證技術必不可少。我們將解析 k 摺交叉驗證等方法，以及如何避免模型在訓練集上錶現良好而在測試集上錶現糟糕。 超參數調優： 模型性能的優劣往往與超參數的選擇息息相關。我們將介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數調優技術，幫助讀者找到最優的模型配置。 第三部分：理論聯係實際——機器學習的部署與未來 掌握瞭機器學習的理論基礎和核心模型，本書的最後部分將引導讀者將所學知識應用於實際，並展望機器學習的未來發展方嚮。 模型部署與工程實踐： 從訓練到上綫： 我們將探討模型部署的整個流程，包括模型序列化、API接口設計、容器化部署（Docker）以及雲平颱上的部署方案。 模型監控與迭代： 部署後的模型需要持續監控其性能，並根據數據變化進行迭代更新。我們將討論模型漂移、實時訓練等概念。 倫理、偏見與可解釋性： 負責任的AI： 隨著機器學習應用的深入，其倫理問題日益凸顯。我們將討論數據偏見、算法歧視、隱私保護等問題，並探討如何構建更公平、更負責任的AI係統。 理解模型的決策： 模型的“黑箱”特性限製瞭我們對決策過程的理解。我們將介紹 SHAP, LIME 等可解釋性工具，幫助我們理解模型為何做齣某種預測。 前沿探索與未來展望： AutoML 的便捷： 自動化機器學習（AutoML）旨在簡化模型選擇和超參數調優過程，讓更多人能夠利用機器學習。 聯邦學習的隱私保護： 聯邦學習允許多個參與方在不共享原始數據的情況下協同訓練模型，為隱私保護提供瞭新的解決方案。 大模型時代的機遇與挑戰： GPT 係列、BERT 等大模型的齣現，預示著機器學習進入瞭一個新的時代。我們將探討大模型的潛力，以及由此帶來的計算、倫理等方麵的挑戰。 通過本書的學習，讀者不僅能掌握各種機器學習算法和模型，更能建立起從局部學習機製到全局智能係統的完整認知框架。我們將鼓勵讀者將理論知識與實際問題相結閤，通過動手實踐，真正成為一名能夠駕馭機器學習強大力量的實踐者。

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這本書的封麵設計簡潔有力，黑白灰的配色方案立刻給人一種專業、嚴謹的學術氣息。內頁的排版也相當齣色，字體選擇清晰易讀，行間距和頁邊距都把握得恰到好處，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。初次翻閱時，我尤其欣賞作者在章節開篇設置的“導讀”部分，它不像是那種冷冰冰的理論介紹，反而更像是一位經驗豐富的導師在為你鋪設知識的階梯，用深入淺齣的語言勾勒齣本章的核心脈絡和學習目標。這種循序漸進的結構，極大地降低瞭初學者麵對復雜概念時的畏懼感。比如，在討論到某些高維空間映射時，作者並非直接拋齣復雜的數學公式，而是先用一個非常貼近實際生活場景的類比來幫助理解其背 البع的直覺，然後再逐步引入必要的數學工具，這種教學方式對於我這種偏嚮應用實踐的讀者來說，簡直是如沐春風。而且，書中對算法的推導過程詳略得當，關鍵步驟都配有詳細的圖示或僞代碼解釋，保證瞭讀者可以輕鬆跟上思路，而不會在繁復的數學推導中迷失方嚮。整體而言，這本書在視覺體驗和閱讀舒適度上，完全達到瞭專業教材的水準，讓人願意沉下心來，細細品味其中的智慧。

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這本書最讓我感受到價值的地方，在於它對於不同學習理論之間“思想碰撞”的深入挖掘。它不是將每一種學習方法視為孤立的單元進行介紹，而是引導讀者去思考不同方法論背後的哲學差異。比如，對基於概率的生成模型和基於判彆的判彆模型的討論，作者並沒有簡單地列齣它們的優缺點，而是從信息論的角度，深入探討瞭它們在信息捕獲上的本質區彆，以及這種區彆如何影響它們在麵對未知數據時的魯棒性。這種深度的思辨性，迫使讀者跳齣“代碼實現”的層麵，上升到“理論建模”的層麵進行思考。讀完相關章節後，我發現自己看待新齣現的研究方嚮時，思維框架都變得更加開闊瞭，不再局限於某一種特定的技術路徑。這種培養批判性思維和全局視野的能力，是任何一本優秀教材最核心的貢獻，這本書無疑做到瞭這一點，它提供給讀者的不僅僅是知識，更是一套分析和解決問題的思維武器。

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坦率地說，這本書的理論深度是令人敬佩的，但更讓我驚喜的是它對“實踐落地”的重視程度。很多理論書籍在推導完公式後就戛然而止，留下讀者獨自麵對代碼實現時的睏惑。然而，這本書在這方麵做得極為齣色。對於每一個核心算法，書中都附帶有非常詳盡的僞代碼描述，這些描述不僅僅是簡單的步驟羅列，而是融入瞭對計算復雜度和內存管理的初步考量。更難能可貴的是，作者似乎深諳當前工業界的應用痛點，他沒有停留在紙麵上的完美假設，而是時常插入關於“現實世界數據噪聲”、“模型過擬閤的調參經驗”等方麵的討論。讀到關於正則化技術在處理大規模稀疏數據時的實際應用案例時，我感覺自己仿佛在聽一位資深工程師分享項目經驗，而不是在閱讀一本純理論著作。這種將嚴謹的數學推導與務實的工程經驗相結閤的寫作風格，極大地提升瞭這本書的實用價值，讓理論學習不再是空中樓閣，而是可以立刻投入到實際項目中去的工具箱。

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這本書的敘事邏輯簡直是一場精心編排的智力探險。它沒有采用傳統的、按部就班的教科書式展開，而是巧妙地將“局部”的微觀細節與“整體”的宏觀視角無縫銜接起來。我感受最深的是作者對於不同學習範式之間內在聯係的深刻洞察。例如，在介紹完一種專注於捕捉局部特徵的精細化模型後，作者立刻會將其與一個強調全局優化的框架進行對比分析，而不是等到全書後半部分纔進行總結。這種穿插對比的手法，讓讀者在學習新知識點的同時，腦海中已經在構建一個龐大的知識網絡，有效避免瞭知識點孤立化的問題。特彆是對於那些跨領域學習者來說，這種結構設計是極其友好的。它不是簡單地羅列算法，而是探討瞭“為什麼”要用這種方法，以及這種方法在“什麼情況下”錶現更優，這種深度思考的引導，遠比單純的知識堆砌更有價值。我甚至發現，作者在引用文獻時也頗具匠心，引用的都是那些奠基性的經典論文，這不僅保證瞭理論的可靠性，也為有誌於深究的讀者指明瞭進一步探索的方嚮，體現瞭作者深厚的學術底蘊和對領域曆史的尊重。

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這本書的語言風格呈現齣一種罕見的、介於古典學術嚴謹和現代對話友好之間的平衡感。作者的用詞精準，沒有絲毫的冗餘，每一個句子都仿佛經過韆錘百煉，但與此同時，它又避免瞭那種高高在上、令人望而生畏的學院腔調。在我閱讀過程中，我發現作者非常擅長使用富有畫麵感的比喻來解釋抽象的概念。例如，在解釋梯度下降過程中“鞍點”問題時，作者將其比喻成在濃霧中尋找山榖底部的登山者，描述瞭那種既非局部最小值也非最大值的微妙睏境，一下子就讓那個晦澀的數學術語變得立體而鮮活起來。這種清晰而富有啓發性的文字錶達能力，使得即便是第一次接觸這些復雜概念的讀者，也能迅速抓住其精髓。我個人特彆欣賞這種“把復雜的事情說清楚”的能力，這纔是真正衡量一部優秀技術著作的標準。它不炫技，隻求傳達，這份匠心在當今快節奏的學術寫作中實屬難得。

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