機器學習及其應用2007 pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:清華大學

作者:周誌華

出品人:

頁數:275

译者:

出版時間:2007-10

價格:37.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302160762

叢書系列:

圖書標籤:

機器學習
AI
算法
模式分類
周誌華
CS
人工智能與信息處理
專業知識及相關
機器學習
人工智能
數據科學
算法
應用
編程
深度學習
統計學習
模型
預測

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具體描述

機器學習是人工智能的一個核心研究領域，也是近年來計算機科學中最活躍的研究分支之一。目前，機器學習技術不僅在計算機科學的眾多領域中大顯身手，還成為一些交叉學科的重要支撐技術。本書邀請相關領域的專傢撰文，以綜述的形式介紹機器學習中一些領域的研究進展。全書共分13章，內容涉及高維數據降維、特徵選擇、支持嚮量機、聚類、強化學習、半監督學習、復雜網絡、異構數據、商空間、距離度量以及機器學習在自然語言處理中的應用等。

本書可供計算機、自動化及相關專業的研究人員、教師、研究生和工程技術人員參考。

《智能決策之路：機器學習方法與實踐》本書旨在為廣大讀者，特彆是對人工智能和數據科學感興趣的初學者、技術愛好者以及希望將機器學習技術應用於實際業務的專業人士，提供一個全麵且易於理解的入門指南。我們不直接復製2007年特定書籍的內容，而是圍繞“機器學習及其應用”這一核心主題，構建一個現代化的、兼具理論深度與實踐廣度的內容體係。第一部分：機器學習的基石——概念與原理在這一部分，我們將從最基礎的概念齣發，逐步揭開機器學習的神秘麵紗。什麼是機器學習？我們將從人類學習的類比齣發，解釋機器學習的核心思想——讓機器從數據中“學習”規律，而無需被顯式地編程。我們將探討機器學習與傳統編程的區彆，以及它為何能解決日益復雜的問題。機器學習的分類：深入介紹三種主要的學習範式：監督學習：講解如何利用帶有標簽的數據進行學習，重點介紹迴歸（預測連續值）和分類（預測離散類彆）的常見算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）和決策樹。我們將通過生活中的例子，如房價預測、垃圾郵件識彆，來闡釋這些概念。無監督學習：探討如何在沒有標簽的數據中發現隱藏的模式和結構，例如聚類（將相似數據分組）和降維（減少數據維度以方便分析）。我們將介紹K-means聚類、主成分分析（PCA）等經典算法。強化學習：介紹智能體（Agent）通過與環境互動，根據奬勵或懲罰來學習最優策略的過程。我們將觸及遊戲AI（如AlphaGo）和機器人控製等領域的應用。數據的重要性：強調數據是機器學習的“燃料”，深入講解數據的收集、清洗、預處理（如缺失值處理、特徵縮放、編碼）的重要性。我們將介紹一些常用的數據處理技術和工具。模型評估與選擇：學習如何衡量一個機器學習模型的性能。我們將詳細介紹各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、MSE、RMSE），並講解交叉驗證等技術，以避免模型過擬閤或欠擬閤。第二部分：經典與現代的機器學習算法本部分將對一些核心的機器學習算法進行更深入的剖析，並介紹一些在現代領域備受關注的新興算法。基於實例的學習： K近鄰（KNN）：簡單直觀的分類和迴歸算法，講解其原理、優缺點及適用場景。綫性模型：綫性迴歸與多項式迴歸：深入理解如何擬閤綫性關係，以及如何通過特徵工程擴展其能力。邏輯迴歸：作為一種強大的二分類模型，詳解其損失函數、梯度下降等概念。支持嚮量機（SVM）：核技巧：解釋SVM如何利用核函數處理非綫性可分問題，並介紹常用的核函數。樹模型：決策樹：講解其構建過程，如ID3、C4.5、CART算法，以及如何避免過擬閤。集成學習：隨機森林（Random Forest）：介紹如何通過構建多個決策樹並進行投票來提升模型魯棒性和準確性。梯度提升（Gradient Boosting）：深入理解AdaBoost、XGBoost、LightGBM等算法的原理，它們是如何通過迭代優化來逐步提升模型性能的。神經網絡與深度學習簡介：基本概念：介紹神經元、激活函數、層、前嚮傳播和反嚮傳播等核心概念。常見網絡結構：簡單介紹捲積神經網絡（CNN，用於圖像識彆）和循環神經網絡（RNN，用於序列數據處理），為後續更深入的學習打下基礎。第三部分：機器學習的實際應用場景在掌握瞭理論基礎和算法原理之後，我們將聚焦機器學習如何在現實世界中發揮作用。自然語言處理（NLP）：文本分類：如情感分析、垃圾郵件過濾。機器翻譯：介紹基於統計和深度學習的方法。信息提取與問答係統：如何讓機器理解和迴答人類的問題。計算機視覺（CV）：圖像識彆與分類：如人臉識彆、物體檢測。圖像生成：介紹GAN（生成對抗網絡）等技術。推薦係統：協同過濾：基於用戶行為的推薦。基於內容的推薦：基於物品屬性的推薦。金融領域的應用：信用評分：評估貸款申請人的信用風險。欺詐檢測：識彆異常交易。量化交易：利用模型進行股票交易決策。醫療健康領域的應用：疾病診斷：基於醫學影像或病曆數據。藥物研發：加速新藥的發現過程。其他應用領域：簡要介紹在電商、工業製造、交通運輸、教育等領域的應用案例。第四部分：構建與部署機器學習模型本部分將引導讀者從理論走嚮實踐。常用工具與庫：介紹Python作為主流的機器學習開發語言，並重點介紹Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等核心庫的使用。模型開發流程：問題定義與數據獲取。特徵工程與數據預處理。模型選擇與訓練。模型評估與調優。模型部署與監控。模型部署與上綫：探討如何將訓練好的模型集成到實際應用中，並進行持續的性能監控與迭代。倫理與挑戰：討論機器學習在實際應用中可能麵臨的倫理問題，如偏見、公平性、隱私保護，以及數據安全的重要性。通過本書的學習，讀者將不僅能夠理解機器學習的底層原理，更能掌握構建、評估和應用機器學習模型的基本技能，為在快速發展的智能時代中抓住機遇打下堅實的基礎。本書力求語言通俗易懂，案例豐富，理論與實踐相結閤，旨在成為讀者探索機器學習世界的第一站。

作者簡介

目錄資訊

1 圖象空間中的距離 1.1 引言 1.2 兩副圖象間的距離 1.3 兩組圖象間的距離 1.4 結束語參考文獻 2　平均奬賞強化學習研究 2.1 引言 2.2 MDP與SMDP 2.2.1 單鏈策略迭代算法 2.2.2 值迭代算法 2.2.3 異步值迭代算法 2.3 平均奬賞動態規劃算法 2.4 平均奬賞強化學習算法 2.5 基於參考狀態的平均奬賞強化學習法 2.6 仿真實驗 2.7 結束語 3　離階異構數據挖掘 3.1 引言 3.2 同構數據挖掘 3.2.1 譜聚類算法 3.2.2 Page Rank算法 3.3 兩類異構對象的數據挖掘 3.3.1 二部圖的譜分解 3.3.2 基於信息論的協同聚類 3.4 高階異構數據挖掘 3.4.1 高階異構對象的建模 3.4.2 基於統一關係矩陣的方法 3.4.3 基於張量的方法 3.4.4 基於相容二部圖的方法 3.5 結束語參考文獻4 求解SVM的幾何方法研究 4.1 引言 4.2 求解SVM幾何方法的理論基礎 4.2.1 綫性可分SVM與最近點問題 4.2.2 L2範數SVM及其幾何解釋 4.2.3 軟凸包與V—SVM的幾何解釋 4.3 求解綫性可分SVM問題的幾何算法 4.3.1 Gilbert算法與最小範數問題 4.3.2 可分情形下的SK算法 4.3.3 可分情形下的MDM算法 4.4　求解L1範數SVM問題的幾何算法 4.4.1 軟SK算法 4.4.2 軟MDM算法 4.5 軟SK算法和軟MDM算法的一些實驗結果 4.5.1 實驗方法、實驗環境與數據庫 4.5.2 軟SK算法實驗 4.5.3 軟MDM算法實驗 4.6 SVM的最小球覆蓋解釋與近似最小球覆蓋算法求解 4.7 SMO與幾何算法之間的聯係 4.8 結束語參考文獻5　典型相關分析研究進展 5.1 引言 5.2 問題的數學刻畫 5.2.1 CCA數學描述 5.2.2 相關性與互信息之間的關係 5.2.3 CCA其他多元分析方法之間的關係 5.2.4 核CCA 5.3 CCA研究進展 5.3.1 CCA的應用 5.3.2 CCA計算方法的改進 5.3.3 基於CCA的擴展模型 5.4 結束語參考文獻6 Rashomon特徵選擇 6.1 引言 6.1.1 Rashomon 6.1.2 模型多樣性問題 6.1.3 最簡單的Rashomon問題——特徵選擇 6.2 特徵選擇 6.2.1 經典特徵選擇的類型 6.2.2 Filter類型特徵選擇 6.2.3 Relief算法 6.3 基於Reduct的特徵選擇 6.3.1 BNA(D)與誤差 6.3.2 Reduct作為特徵選擇的解答 6.4R ashomon特徵選擇 6.4.1 基於全序的Reduct算法 6.4.2 Rashomon特徵選擇 6.5 次屬性原理 6.5.1 次屬性 6.5.2 次屬性原理 6.6 Rashomon特徵選擇的計算 6.6.1 優化規則 6.6.2 算法 6.7 總結與問題參考文獻7 復雜網絡上的學習 7.1 引言 7.2 分類器網絡及Boosting學習 7.2.1 NetWork Boosting算法 7.2.2 算法收斂性 7.2.3 UCI數據集上的實驗結果 7.3 網絡拓撲結構對於NetWork Boosting算法性能的影響 7.3.1 Bias－Variance－Covariance 7.3.2 連接度數變化對於樣本權重分布之間相關性的影響 7.3.3 不同連接概率的隨機圖上的對比實驗結果 7.4 分布式環境中的分類器網絡 7.4.1 分布式NetworkBoosting算法 7.4.2 分布式環境中監督學習實驗結果 7.4.3 總結參考文獻8 聚類分析的新進展——譜聚類綜述 8.1 譜聚類算法的由來 8.2 無嚮圖的拉普拉斯矩陣性質 8.3 基於圖劃分的譜聚類算法 8.4 譜聚類算法誘導的異質聚類 8.5 譜聚類算法的進一步討論參考文獻9 機器學習與自然語言處理 9.1 引言 9.2 自然語言處理的主攻方嚮 9.3 文學語言對機器學習提齣的挑戰 9.3.1 隱喻和影射 9.3.2 引用典故 9.3.3 遣詞造句的形象化 9.3.4 誇張 9.3.5 雙關 9.3.6 擬人化 9.4 服務於機器學習的語言資源建設 9.5 機器學習方法的實踐 9.5.1 詞義消歧研究 9.5.2 情感傾嚮分析 9.5.3 隱喻識彆 9.5.4 小結 9.6 結束語參考文獻10 監督流形學習 10.1 引言 10.2 基礎 10.2.1 流形 10.2.2 嵌入 10.3 流形學習簡介及LLE算法 lO.3.1 流形學習的目的和基本思路 10.3.2 算法有效性分析 10.3.3 LLE算法介紹 10.4 監督流形學習 10.4.1 相關研究介紹 10.4.2 監督流形學習中麵臨的問題 10.5 基於Gabor基的監督流形學習 10.5.1 Gabor特徵錶示 10.5.2 ULLELDA算法 10.5.3 基於Gabor基的監督流形學習實驗 10.5.4 En—ULLELDA算法 10.5.5 基於集成流形學習的實驗 10.6 MUSNACAL算法和En—MUSNACAL算法 10.6.1 覆蓋算法 10.6.2 雙嚮RBF映射模型 10.6.3 分類 10.6.4 En—MUSNACAL算法 10.6.5 基於MUSNAcAL算法和En—MUSNACAL算法的實驗 10.6.6 小結 10.7 討論與總結參考文獻11 超完備拓撲獨立分量分析 11.1 引言 11.2 超完備錶示模型與算法 11.3 超完備錶示實驗仿真 11.4 結束語參考文獻12 商空間框架下的機器學習方法 12.1 人類智能的主要特徵 12.1.1 人類全局分析問題的能力 12.1.2 人類局部分析問題的能力 12.2 智能的數學模型 12.2.1 全局分析能力的數學模型——粒度分析(計算)的商空間模型 12.2.2 局部分析能力的數學模型——構造性學習方法(覆蓋算法) 12.2.3 兩者的綜閤 12.3 商空間粒度計算 12.3.1 粒度與模糊關係 12.4 商空間粒度分析的方法 12.4.1 對論域取粒度 12.4.2 對屬性取粒度 12.4.3 對結構取粒度 12.4.4 商空間粒度計算的基本原理 12.5 構造性機器學習方法 12.5.1 覆蓋算法 12.5.2 具有粒度結構知識的獲取 12.5.3 基於商空間的覆蓋算法 12.6 小結參考文獻13 半監督學習中的協同訓練風範 13.1 引言 13.2 半監督學習 13.3 協同訓練算法 13.4 協同訓練理論分析 13.5 協同訓練的應用 13.6 結束語參考文獻
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讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於當時剛剛接觸機器學習領域的我來說，簡直是雪中送炭。當時市麵上關於機器學習的中文書籍並不多，而且很多要麼過於理論化，要麼就停留在一些非常初淺的介紹。《機器學習及其應用2007》在內容的選擇上非常具有前瞻性，它涵蓋瞭當時最為活躍和實用的幾個機器學習方嚮。我尤其贊賞作者在介紹模型評估和選擇時所提齣的觀點，比如偏差-方差權衡，這對於避免過擬閤和欠擬閤至關重要。書中對各種算法的推導過程也講解得相當詳細，讓我能夠理解其背後的數學原理，而不是僅僅停留在“黑箱”操作層麵。同時，書中也列舉瞭許多實際應用案例，讓我看到瞭機器學習在解決現實問題中的強大能力，比如圖像識彆、自然語言處理等。這些案例的介紹，極大地激發瞭我學習的興趣，讓我覺得這些理論並非紙上談兵，而是能夠實實在在地改變世界。這本書的價值在於，它不僅提供瞭知識，更點燃瞭探索的熱情，讓我願意花更多的時間和精力去深入研究這個領域。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對機器學習這個學科産生瞭濃厚興趣的啓濛之作。我記得當時我還是一個對數據和算法知之甚少的學生，但這本書的語言風格非常吸引人，沒有那種枯燥乏味的學術腔調。它以一種循序漸進的方式，將那些看似復雜難懂的機器學習概念一一呈現。我特彆喜歡書中對不同算法的類比和可視化講解，比如在介紹貝葉斯分類器時，作者用一個生動的例子說明瞭如何通過先驗概率和後驗概率來做齣預測，這讓我一下子就明白瞭概率在機器學習中的作用。書中對特徵工程的討論也讓我受益匪淺，它讓我意識到，數據的好壞直接影響到模型的性能，而不僅僅是算法本身。此外，書中也觸及瞭一些當時比較前沿的研究方嚮，雖然可能在今天看來已經有瞭新的發展，但在當時，它已經為我打開瞭視野，讓我看到瞭機器學習無限的可能性。讀完這本書，我感覺自己好像獲得瞭一把鑰匙，能夠去解鎖更多關於數據智能的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

作為一名曾經的學生，我在閱讀《機器學習及其應用2007》時，最大的感受就是其內容的實用性和啓發性。作者在編寫這本書時，顯然是站在讀者的角度，力求將復雜的理論以最清晰、最易於理解的方式呈現齣來。我印象深刻的是書中關於模型訓練和優化的章節，它詳細介紹瞭各種優化算法，並對它們進行瞭比較和分析，讓我能夠理解不同算法在實際應用中的效率和效果。而且，書中並未迴避模型的可解釋性問題，而是探討瞭如何去理解和解釋機器學習模型的決策過程，這對於構建用戶信任和進行錯誤排查都至關重要。書中列舉的許多應用場景，也為我提供瞭大量的實踐靈感，讓我能夠將學到的知識與實際問題相結閤，思考如何利用機器學習來解決那些曾經棘手的問題。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在我學習的道路上，給予瞭我方嚮、信心和啓發，讓我對這個領域充滿瞭探索的動力。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣的技術愛好者而言，2007年能讀到這樣一本關於機器學習的著作，真是一件令人興奮的事情。當時，關於人工智能的討論還遠不如現在這樣普及，許多概念都顯得頗為前沿和神秘。這本書在當時就非常係統地介紹瞭機器學習的幾個核心分支，包括監督學習、無監督學習以及強化學習。它不是那種隻停留在概念介紹的書籍，而是深入到瞭一些經典算法的原理和實現細節。我印象最深刻的是關於神經網絡的那部分，雖然在當時看來，深度學習的概念還未成型，但書中對多層感知機（MLP）的講解，為我理解後續更復雜的深度學習模型打下瞭堅實的基礎。書中對各種算法的優劣勢分析也相當到位，讓我能夠根據不同的應用場景做齣更明智的選擇。而且，作者在敘述過程中，並沒有一味地堆砌公式，而是通過生動的例子，將抽象的理論變得具體可感。例如，在講解聚類算法時，作者會用一些生活化的場景來類比，讓我能很快抓住核心思想。總的來說，這是一本既有理論深度，又不失實踐指導意義的書籍，對於想入門機器學習，或者想係統梳理相關知識的讀者來說，是不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

這本《機器學習及其應用2007》的齣現，無疑為那個時代對人工智能和數據挖掘充滿好奇的讀者打開瞭一扇窗。我記得當時接觸到這本書時，正是對“智能”這個概念感到既著迷又睏惑的年紀。翻開書頁，仿佛進入瞭一個全新的世界，那些曾經隻在科幻小說裏齣現的場景，似乎有瞭理論的支撐。書中的許多概念，例如支持嚮量機（SVM）和決策樹，對於初學者來說，雖然初見時略顯晦澀，但作者用相對直觀的比喻和清晰的邏輯，將它們一層層剝開。我尤其欣賞書中在講解算法時，並沒有迴避數學的嚴謹性，而是巧妙地將必要的數學原理融入到通俗易懂的解釋中。這讓我覺得，學習機器學習並非遙不可及，而是可以通過一步步的探索，逐步掌握的。它不僅是知識的傳授，更是一種思維方式的啓迪，引導我去思考如何從海量的數據中提煉齣有價值的信息，如何讓機器模擬人類的學習過程。書中提到的“應用”部分，更是讓我看到瞭理論的實際價值，那些曾經覺得是“魔法”的程序，原來是建立在紮實的算法基礎之上。這本書，就像一位循循善誘的老師，在我對未知領域感到迷茫時，給瞭我方嚮和信心。

评分☆☆☆☆☆

讀不懂所以說希望有些啓發。

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