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出版者:机械工业出版社

作者:（新西兰）Ian H.Witten

出品人:

页数:629

译者:

出版时间:2012-4

价格:108.00元

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isbn号码:9787111374176

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《光影流转：欧洲电影史纲》 一部穿越百年光影的视觉史诗 导言：当银幕初现，世界为之屏息 电影，作为二十世纪最具革命性的艺术形式，不仅是娱乐的载体，更是时代精神的镜子，社会变迁的记录者。本册《光影流转：欧洲电影史纲》旨在系统梳理自电影诞生以来，欧洲大陆上涌现出的主要电影流派、代表人物及其作品对世界电影艺术的深远影响。我们不追求面面俱到，而是聚焦于那些真正具有里程碑意义的运动和转折点，力求展现欧洲电影在美学探索、叙事革新乃至哲学思考上所达到的高度。 第一章：萌芽与早期探索（1895-1918）：从魔术到叙事 欧洲是电影的诞生地，从卢米埃尔兄弟在巴黎大咖啡馆的首次公开放映开始，银幕便开始了它对现实的捕捉。本章将详细考察梅里爱（Georges Méliès）如何将电影提升为一门魔术与幻觉的艺术，通过对《月球旅行记》等经典作品的分解，探讨早期特效的运用和叙事雏形的建立。随后，我们将深入研究早期欧洲电影工业的集中地——丹麦和意大利的“史诗片时代”。丹麦的“自然主义”倾向，以及意大利对古典历史题材的宏大叙事（如《卡比利亚》），奠定了早期电影在场面调度和视觉冲击力上的基础。 第二章：表现主义的阴影与前卫的躁动（1918-1930）：魏玛共和国的焦虑与苏联的革命激情 一战后的欧洲，精神创伤与社会重构催生了艺术上的极端表达。德国的表现主义电影是本章的核心。通过分析罗伯特·威恩（Robert Wiene）的《卡里加里博士的小屋》和弗里茨·朗（Fritz Lang）的《大都会》，我们将剖析其扭曲的布景、强烈的光影对比如何象征着战后德国社会潜藏的非理性与恐惧。同时，本章将对照研究欧洲另一极的电影革命——苏联蒙太奇理论。从爱森斯坦（Sergei Eisenstein）的“辩证法蒙太奇”到库里肖夫（Lev Kuleshov）的实验，揭示革命国家如何利用剪辑的冲击力来塑造意识形态和观众的情绪。 第三章：法国的“印象派”与“超现实主义”：诗意的实验 在德国转向沉重阴郁的同时，法国电影界进行着一场对电影本体的诗意探索。本章着重探讨让·爱普斯坦（Jean Epstein）提出的“照相写实主义”（Photogénie）概念，即电影镜头如何捕捉到事物超越其物质性的内在光辉。随后，我们将转向更具颠覆性的超现实主义电影。路易斯·布努埃尔（Luis Buñuel）和萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）的《一条安达鲁狗》以其梦境逻辑和对资产阶级道德的猛烈抨击，彻底解构了传统叙事的束缚，开启了欧洲艺术电影对潜意识的探索。 第四章：好莱坞的冲击与欧洲的“黄金时代”的压抑（1930-1945）：有声时代的转型 有声电影的到来对欧洲电影工业结构造成了巨大冲击。一方面，欧洲各国试图建立起与好莱坞抗衡的制片体系；另一方面，政治环境的恶化，尤其是在纳粹德国的崛起，导致了大量人才的流失和艺术表达的自我审查。本章将关注这一时期欧洲电影在类型片上的精湛技艺，如法国的让·雷诺阿（Jean Renoir）在《游戏规则》中对社会阶层细致入微的讽刺，以及英国电影对本土文学的改编，展示在强权阴影下，欧洲电影人如何用精致的技巧来承载沉重的社会主题。 第五章：战后重建与意大利新现实主义的良心（1945-1955）：回归泥土与人民 二战结束后，欧洲电影经历了一次深刻的道德和美学转向。意大利新现实主义的兴起是这一转折点的标志。罗伯托·罗西里尼（Roberto Rossellini）的《罗马，不设防的城市》和维托里奥·德西卡（Vittorio De Sica）的《偷自行车的人》，以其在街头取景、使用非职业演员和关注底层民众日常困境的特点，宣告了电影对战争创伤最直接、最真诚的回应。本章将分析新现实主义如何重塑了“真实”在电影中的地位，并对后世的现实主义电影产生了不可磨灭的影响。 第六章：新浪潮的爆发：解构与作者论的胜利（1958-1970） 这是欧洲电影史上最光辉、最具颠覆性的时期。在法国，以安德烈·巴赞（André Bazin）的电影理论为基础，以法国新浪潮（Nouvelle Vague）为代表的一批年轻导演，如让-吕克·戈达尔（Jean-Luc Godard）、弗朗索瓦·特吕弗（François Truffaut）和埃里克·侯麦（Éric Rohmer），彻底反叛了制片厂体系和传统的叙事规范。本章将深入探讨“作者论”（Auteur Theory）如何被确立，以及跳切、手持摄影、即兴表演等手法如何共同构建了一种全新的、更个人化、更具哲学意味的电影语言。我们将探讨新浪潮如何将电影制作去中心化，使导演成为真正的“作者”。 第七章：现代主义的深化与欧洲艺术电影的多元发展（1970-1989） 新浪潮的影响扩散至整个欧洲，催生了更具个人风格和复杂主题的艺术电影。本章聚焦于几位风格极其强烈的导演：德国的新德国电影代表人物赖纳·维尔纳·法斯宾德（Rainer Werner Fassbinder）对德国战后社会结构和边缘群体的剖析；瑞典伯格曼（Ingmar Bergman）对信仰、死亡和人际关系的终极追问；以及意大利的费德里科·费里尼（Federico Fellini）将超现实主义与自传元素熔铸一体的“马戏团美学”。我们将审视这些作品如何在形式上更加实验，内容上更加直面人性的幽暗面。 第八章：后现代的余晖与当代欧洲电影的挑战（1990至今） 冷战结束后，欧洲电影面临全球化和商业化的双重压力。本章将考察欧洲电影在保持艺术高标准的同时，如何回应新的社会议题，例如身份认同、移民问题和欧洲一体化进程中的文化冲突。我们将关注英国的“格子间”电影（Britpop Cinema）、丹麦的“道格玛95”运动对电影回归简朴的探索，以及当代大师如迈克尔·哈内克（Michael Haneke）对现代社会冷漠与暴力的犀利审视。本章旨在总结欧洲电影在面对商业压力时所展现出的韧性与创新精神。 结语：永不熄灭的光芒 欧洲电影史是一部不断自我反思、持续革新的历史。它教会我们，电影不只是记录，更是提问。本书力求以严谨的学术态度和生动的叙事方式，引领读者深入体验这些光影艺术的里程碑，理解欧洲电影如何通过其独特的视角，丰富了人类共同的视觉想象力。

评分☆☆☆☆☆

这本书虽然标题是Data Mining，但是核心内容还是机器学习。我理解“数据挖掘”主要指的还是KDD，即基于数据库的知识发现。在这个领域，基本的方法是聚类和关联规则发现；而在机器学习领域，主要研究的是分类。 这本书的内容主要是分类，也有一部分聚类的内容，关联规则发现基...  

评分☆☆☆☆☆

作者可以说是享誉盛名，但是这本书写出来，基本上章法全无。理论和例子基本上没有几个是适合入门者的，加上翻译有些地方表意不清。初阶入门者看了的话，肯定一团迷雾。 评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评...

评分☆☆☆☆☆

国内教科书都是先进来源、历史、分类、发展、趋势等。外国人写的上来稍微介绍一下就像专业知识进军啦  

评分☆☆☆☆☆

翻译的不大好，譬如：指针与引用的"引用(reference)"，被翻译成"参考"；JavaBean被翻译为Java豆；异常的＂抛出＂被翻译为＂丢弃＂.... 　　不过对于想学习Weka,研究Weka源码的朋友来说,该书的算法介绍和软件使用还是很不错的.  

评分☆☆☆☆☆

我觉得，可以当作weka的使用手册来看，但是比weka自带的指南写的好看。 算法部分的介绍很详细。  

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，怎么说呢，像是一位沉浸在自己花园里的园丁，细致地向你展示每一株植物的拉丁学名和根系结构，却忘了告诉你，这片花园的最终目标是结出可口的果实。它在描述数据预处理的各个阶段时，其详尽程度令人咋舌。从缺失值插补的十几种不同方法，到异常值检测中各种统计学检验的适用边界，内容密度之高，让人不得不放慢阅读速度，甚至需要频繁地查阅其他参考资料来辅助理解。我特别注意到作者对“特征工程”这一环节的论述，它几乎占据了全书相当大的篇幅，并且强调了领域知识在特征选择中的不可替代性。这无疑是对当前许多过度依赖“黑箱模型”的行业趋势的一种有力纠偏。然而，这种对细节的过度聚焦，导致了全书的节奏感有些失衡。当翻到后半部分关于深度学习模型在文本和图像数据挖掘中的应用时，感觉笔锋突然收紧，像是被催促着在规定时间内完成任务。比如，对循环神经网络（RNN）的介绍，蜻蜓点水般带过，没有给予足够的篇幅去解释其在序列依赖性捕捉上的优势与挑战，这对于希望了解前沿挖掘技术的读者来说，无疑是一种遗憾。总而言之，它在基础理论的深度上令人信服，但在应用广度和前沿性覆盖上，略显保守和匆忙。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，我拿起它的时候，内心是充满期待的，毕竟“数据挖掘”这个主题本身就带着一种揭秘未来的魔力。然而，读完之后，我得承认，它更像是一部精美的、但略显晦涩的理论手册。作者似乎将所有的精力都放在了对算法复杂性的阐述上，每一个公式、每一种模型的推导都严谨到令人敬畏。你仿佛能感受到作者在键盘前花费了无数个不眠之夜，力求将理论的每一个细节都雕琢到极致。书中对决策树的深度剖析，以及对支持向量机数学基础的探讨，无疑是学术界的瑰宝。我尤其欣赏其中对“过拟合”现象的细腻描摹，它不仅仅是给出了一个定义，而是通过一系列数学推导，让你真切地感受到模型在追求完美拟合训练数据时，是如何一步步走向泛化能力的深渊。但问题在于，对于一个渴望将这些知识应用于实际业务场景的读者来说，这些精妙的理论有时显得过于“空中楼阁”。当我试图寻找一个清晰的案例，将这些高深的理论桥接到一个实际的客户流失预测或者推荐系统构建时，我发现书中的“落地”部分略显单薄。这就像是拿到了一台世界上最先进的引擎图纸，你清楚它的每一个零件是如何运作的，但你却不知道该如何把它装进一辆能上路的汽车里。因此，对于初学者而言，这本书的门槛可能过高，它更像是为已经具备扎实数理基础的研究人员准备的一份深度阅读材料，而非一本普适性的入门指南。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是“冰冷”——不是说内容枯燥，而是指它缺乏一种与读者建立情感连接的温度。它更像是一部教科书的典范，恪守着学科的严谨性，但在人情味上有所欠缺。书中大量的图表和流程图，清晰地勾勒出了数据挖掘的逻辑脉络，比如关联规则挖掘中的Apriori算法的迭代过程，被展示得井井有条，每一步的计算逻辑都无懈可击。然而，在案例的选择上，这本书显得过于“理想化”和“规范化”。所有的例子似乎都来自于教科书式的标准数据集，数据量适中，噪声含量可控，变量关系清晰明了。这与我们日常在真实世界中面对的那些“脏乱差”的数据形成了鲜明的对比——那些充斥着海量缺失值、维度爆炸、且内在联系被大量无关信息干扰的实际问题。我期待书中能有几章专门讨论那些“疑难杂症”：当数据量小到无法支撑复杂的集成学习模型时该怎么办？当客户群体画像的底层业务逻辑发生突变时，如何快速调整已部署的模型？作者似乎默认读者已经解决了这些“脏活累活”，直接切入到模型构建的核心环节。这种跳跃，使得本书对于那些需要“实战经验指导”的从业者来说，提供的实操价值相对有限，更像是一份优秀的“原理说明书”，而不是一本“操作手册”。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书带给我的感受，那就是“挑战”。这不是那种轻松愉快的阅读体验，而是一场智力的马拉松。它对读者提出的要求是：你必须主动去填补那些未被明确指出的逻辑空白。书中对时间序列数据的处理部分，是一个非常典型的例子。作者详尽介绍了ARIMA模型的平稳性要求、差分的数学意义，以及如何通过ACF和PACF图谱来识别模型参数 $p$ 和 $q$。这部分内容写得极富条理，展现了作者对经典统计模型的深厚功底。然而，在面对当代互联网场景中常见的、非线性的、高频波动的时间序列时，经典模型的局限性以及如何引入更现代的方法（比如Prophet或者更深层次的RNN变体）来解决实际问题，书中却几乎没有提及。这让我不得不产生一种错觉，仿佛这本书的编写时间停留在十年前的某个节点，专注于夯实基础理论的坚实地基，却对地基之上正在拔地而起的摩天大楼视而不见。对于那些仅仅希望快速掌握当前工业界主流工具栈的读者来说，这本书的“深度”反而成了其“速度”上的阻碍。它更像是博物馆里陈列的珍贵古董，需要你停下脚步，仔细辨认其历史价值，而不是让你直接搬到工作台上去使用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅相当可观，厚重感十足，这本身就暗示了作者试图构建一个覆盖面极广的知识体系。它在分类算法的广度上做得尤为出色，从最基础的朴素贝叶斯到后来的集成方法如随机森林和梯度提升机（GBM），都有详尽的阐述。特别是在对不同分类器之间权衡的讨论部分，作者引入了贝叶斯决策论的视角，试图从根本上统一不同模型背后的概率思想，这种跨越式的理论整合能力值得称赞。然而，正是这种包罗万象的企图心，导致了某些关键部分的阐述显得有些浮于表面，仿佛是为了完成“覆盖所有主流方法”的KPI而匆匆列举。例如，在提到无监督学习中的聚类方法时，K-Means的局限性被提了一笔，但对于如何选择最佳聚类数（如轮廓系数或抖动方法）的深入探讨，却戛然而止。更让我感到困惑的是，全书的语言风格在不同章节间似乎存在着微妙的不一致性，有些章节如同资深教授的课堂讲稿，充满反问和启发性的引导；而另一些章节则像是技术规范文档，句式短促，信息堆砌。这种风格上的游移，使得阅读体验不够连贯，像是在同时阅读两位风格迥异的作者的作品，需要读者不断地调整自己的心境去适应。

评分☆☆☆☆☆

站在技术角度看是本好书，但缺少能给你idea的东西

评分☆☆☆☆☆

站在技术角度看是本好书，但缺少能给你idea的东西

评分☆☆☆☆☆

讲解非常细致, 好书

评分☆☆☆☆☆

比较强调How和Practical的一本书，part3还没开始看，先标记一下。

评分☆☆☆☆☆

站在技术角度看是本好书，但缺少能给你idea的东西