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出版者:科学出版社

作者:龚荣武 编

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2004-8

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787030139979

丛书系列:

图书标签:

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• 计算机基础
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机器学习算法的原理、实现与应用 本书旨在为读者提供一个全面深入的机器学习知识体系，从基础理论到前沿应用，涵盖了算法原理的严谨推导、核心思想的清晰阐释、以及实际编程中的关键技巧。全书共分为三个主要部分：机器学习基础、核心算法详解、以及进阶主题与实践应用。 第一部分：机器学习基础 在深入探讨具体算法之前，我们首先构建坚实的理论基础。本部分将带领读者回顾必要的数学知识，包括线性代数、概率论与统计学，重点关注它们在机器学习中的应用。我们会讲解向量、矩阵运算在特征表示和模型参数更新中的作用；概率分布、条件概率、贝叶斯定理如何支撑模型的概率解释与推断；以及统计推断、假设检验等概念在模型评估与选择中的重要性。 接着，我们将详细介绍机器学习的基本概念和框架。这包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习的范畴与区别，并解释它们各自适用的问题类型。我们还会深入讲解模型评估的关键指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并讨论过拟合与欠拟合的现象，以及正则化（L1、L2）、交叉验证等防止过拟合的常用技术。此外，理解特征工程在提升模型性能中的作用至关重要，我们将介绍特征提取、特征选择、特征转换等方法。 第二部分：核心算法详解 本部分是本书的核心，我们将逐一深入剖析各类经典且重要的机器学习算法。 线性模型家族： 线性回归 (Linear Regression)： 从最简单的模型开始，我们将讲解最小二乘法原理，推导参数估计公式，并讨论多项式回归、岭回归（Ridge Regression）和 Lasso 回归（Lasso Regression）的引入，以及它们如何通过正则化解决过拟合问题。 逻辑回归 (Logistic Regression)： 重点讲解 Sigmoid 函数的引入，以及如何将线性模型用于二分类问题。我们将推导最大似然估计，并介绍梯度下降等优化算法在逻辑回归参数更新中的应用。 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)： SVM 是强大的分类器。我们将从线性可分情况下的最大间隔分类器讲起，逐步过渡到软间隔 SVM 和核技巧（Kernel Trick）。核函数的选择（如多项式核、高斯核/RBF核）及其原理将得到详细解释，帮助读者理解 SVM 如何处理非线性可分数据。 概率模型： 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)： 基于贝叶斯定理，我们将讲解其“朴素”假设（特征条件独立性）的含义，并推导其在文本分类等领域的应用。 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM)： GMM 是一种经典的概率模型，常用于聚类和密度估计。我们将介绍其 EM (Expectation-Maximization) 算法的迭代过程，以及如何利用 GMM 进行非监督学习。 决策树与集成学习： 决策树 (Decision Tree)： 讲解基于信息增益（ID3）、增益率（C4.5）或基尼不纯度（CART）的节点分裂准则，以及剪枝技术以防止过拟合。 集成学习 (Ensemble Learning)： Bagging (Bootstrap Aggregating)： 以随机森林 (Random Forest) 为例，讲解 Bootstrap 采样和多棵决策树的组合投票/平均机制，以及其提高模型稳定性和泛化能力的原因。 Boosting： 重点讲解 AdaBoost 和 Gradient Boosting。AdaBoost 如何通过加权错误样本提升弱学习器性能；Gradient Boosting 如何通过梯度下降优化损失函数来构建强学习器，并详细介绍 XGBoost 和 LightGBM 等高性能梯度提升算法的原理与优势。 神经网络与深度学习基础： 感知机 (Perceptron)： 作为神经网络的基石，我们将讲解其结构和学习算法。 多层感知机 (Multi-Layer Perceptron, MLP)： 介绍激活函数（如 ReLU, Tanh, Sigmoid）的作用，反向传播算法 (Backpropagation) 的原理，以及如何利用梯度下降及其变种（如 Adam, RMSprop）来训练多层神经网络。 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)： 重点介绍卷积层、池化层、全连接层等结构，以及它们在图像识别、目标检测等任务中的强大能力。我们会讨论卷积核的滑动、感受野、权值共享等概念。 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)： 解释 RNN 如何处理序列数据，并介绍其变种，如长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)，它们如何有效解决长期依赖问题，在自然语言处理等领域扮演重要角色。 无监督学习算法： 聚类算法： K-Means： 讲解其迭代过程，包括簇中心初始化、样本分配和中心更新。 层次聚类 (Hierarchical Clustering)： 介绍凝聚型和分裂型聚类的方法。 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)： 讲解基于密度的聚类思想，如何发现任意形状的簇。 降维算法： 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 讲解其通过线性变换找到数据方差最大的方向（主成分）以实现降维的原理。 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)： 讲解其在高维空间中保持数据局部邻域结构以实现可视化降维的非线性方法。 第三部分：进阶主题与实践应用 在掌握了核心算法之后，本书将引导读者探索更广泛和深入的主题，并将理论知识转化为实际应用。 模型调优与部署： 超参数优化： 介绍网格搜索 (Grid Search)、随机搜索 (Random Search) 和贝叶斯优化 (Bayesian Optimization) 等超参数搜索技术。 模型解释性 (Model Interpretability)： 探讨如何理解复杂模型的决策过程，介绍 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 等方法。 模型部署： 简要介绍将训练好的模型部署到生产环境的流程，包括模型序列化、API接口开发和性能监控。 前沿研究方向概述： 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)： 介绍生成器和判别器的博弈过程，及其在图像生成、风格迁移等领域的应用。 强化学习 (Reinforcement Learning) 进阶： 深入讲解 Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradients 等算法，以及它们在游戏 AI、机器人控制等领域的应用。 图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)： 介绍 GNN 如何处理图结构数据，在社交网络分析、推荐系统等领域的潜力。 迁移学习 (Transfer Learning) 与元学习 (Meta-Learning)： 探讨如何利用预训练模型和少样本学习来解决数据稀缺问题。 实践项目与案例分析： 本书将提供多个贯穿全程的实践项目，涵盖图像分类（如猫狗识别）、文本情感分析、推荐系统、时间序列预测等典型应用场景。 每个项目都将从数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估到最终调优，进行细致的步骤演示。 我们将提供基于主流机器学习库（如 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）的代码实现，并讲解代码结构、参数设置和结果分析。 本书力求理论与实践相结合，通过清晰的逻辑脉络和丰富的案例，帮助读者不仅理解机器学习算法的“是什么”和“为什么”，更能掌握“怎么做”。无论您是希望系统学习机器学习的研究者，还是希望应用机器学习解决实际问题的工程师，本书都将是您宝贵的参考。

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作为一名资深的项目经理，我深知沟通和冲突管理在团队协作中的重要性，但这方面的专业书籍往往过于理论化，读起来枯燥乏味。然而，这本《高情商团队领导力实战手册》完全颠覆了我的固有印象。它读起来就像是与一位经验丰富的职场导师进行一对一的深入交谈。书中大量的案例分析都源自我日常工作中可能遇到的真实场景，比如“如何巧妙地向固执的资深工程师提出质疑”或者“面对跨部门利益冲突时的斡旋技巧”。作者的语言风格非常接地气，不使用那些华而不实的管理术语，而是直接给出可操作的“话术模板”和“场景应对框架”。尤其是在处理情绪化反馈的那一章，它提供的“暂停-倾听-确认-回应”四步法，我当场就在接下来的会议中进行了尝试，效果立竿见影。这本书的精妙之处在于，它不只是教你“管理”别人，更是引导你如何进行“自我觉察”和“情绪调控”，从而建立起一个高信任度的团队文化。

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这本关于电子电路基础的书简直是我的救星！我之前对电阻、电容这些元件的理解总是模模糊糊的，看了好几遍教科书还是抓不住重点。但是这本书，它就像一位和蔼可亲的老师，用非常直观的语言和大量生动的实例，把那些抽象的概念掰开了揉碎了讲给我听。特别是关于半导体器件那一部分，作者没有一上来就抛出一堆复杂的公式，而是从最基本的PN结开始，循序渐进地解释了二极管和三极管的工作原理。书里配的图示也特别清晰，每一个电路图都标注得明明白白，让我能轻松地在理论和实际操作之间建立联系。我印象最深的是它讲解运算放大器时，先讲了它的理想特性，然后才深入到各种实际应用电路，比如有源滤波器和比较器，这比我之前读的任何资料都要系统和易懂。读完后，我感觉自己终于打通了任督二脉，对整个电子系统的底层逻辑有了一个全新的认识。这本书不只是理论的堆砌，更是一种思维方式的培养，让我学会了如何从底层去分析和设计电路。

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我对历史一直抱有浓厚的兴趣，尤其是那些大历史观下的社会变迁，总想找到驱动历史洪流背后的根本动力。这本《文明的兴衰与地理的塑造》无疑满足了我的求知欲。这本书的视角非常宏大，它跳出了传统的政治和军事叙事，而是将地理环境——气候、水文、地貌——视为历史演进的“第一驱动力”。作者引经据典，将古埃及尼罗河的定期泛滥与中央集权制度的形成、中亚草原的地理隔绝与游牧民族的迁徙模式，串联成一个逻辑严密的整体。阅读过程中，我不断地在脑海中勾勒出那些宏伟的地理版图，仿佛亲眼见证了文明如何在特定的自然约束下选择出最优的生存和发展路径。它不像一般的历史书那样注重年份和人名，而是专注于“为什么”的追问，它提供的分析框架极具穿透力，让我对人类文明的复杂性有了更深层次的理解，这是一本真正能拓宽思维边界的佳作。

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我一直以为摄影就是关于相机的各种参数设置，直到我读了这本《光影叙事：摄影中的构图与情感表达》。这本书对我来说，简直是打开了一扇通往艺术殿堂的窗户。作者完全摒弃了那些晦涩难懂的技术术语，而是将焦点完全集中在了“如何用画面说话”这一点上。书中对“三分法”、“引导线”、“负空间”这些构图原则的讲解，都不是干巴巴的理论，而是通过对大量世界级摄影作品的深度剖析来实现的。每一幅作品下面都有作者精妙的点评，指出了光线如何被利用来营造氛围，以及特定的构图如何引导观者的视线和情绪。最让我震撼的是关于“色彩心理学”那一章，它解释了冷暖色调在不同文化背景下对情感传达的影响，这让我明白了为什么有些照片只是简单地站着，却能让人感受到强烈的孤独或温暖。这本书教会我的，不是如何按快门，而是如何真正地去“看”这个世界，并用光影将瞬间的情感凝固下来。

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我一直对人工智能的底层实现非常好奇，总觉得那些炫酷的深度学习模型背后一定有某种精妙的数学或逻辑结构在支撑，而这本《数据结构与算法解析》恰好填补了我的知识空白。这本书的叙事方式极其流畅，它没有采用那种冷冰冰的、纯粹的数学证明风格，而是将每一种算法都置于一个具体的应用场景中去阐述。比如讲图论时，它会用实际的地图导航和社交网络分析来做引子，让你立刻明白为什么要学习拓扑排序或者最短路径算法。最让我称赞的是它对递归和动态规划的讲解，作者巧妙地运用了“自底向上”和“自顶向下”两种思想的对比，并配上了非常细致的、手绘风格的流程图来演示状态转移的过程，这比我看过的任何一本计算机科学教材都要清晰得多。看完关于排序和查找算法的部分，我仿佛能“看”到数据在内存中是如何被高效组织和移动的，对于优化代码效率的理解达到了一个新的高度。这本书的价值在于，它不仅告诉你“是什么”，更深入地解释了“为什么是这样”，并且让你在实践中感受到算法的优雅。

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