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出版者:清華大學齣版社

作者:謝劍斌

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:49

裝幀:

isbn號碼:9787302397922

叢書系列:

圖書標籤:

機器學習
計算機
計算機視覺
科學
計算機科學
視覺
機器學習
深度學習
計算機視覺
圖像處理
Python
TensorFlow
PyTorch
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具體描述

本書是計算機、自動化、信息、電子與通信學科方嚮的專著，詳盡地介紹瞭K-Means、KNN學習、迴歸學習、決策樹學習、Random Forest、貝葉斯學習、EM算法、Adaboost、SVM方法、增強學習、流形學習、RBF學習、稀疏錶示、字典學習、BP學習、CNN學習、RBM學習、深度學習、遺傳算法、蟻群方法等基本理論；深入闡述瞭視覺機器學習算法的優化方法和實驗仿真；係統地總結瞭其優點和不足。

本書特彆重視如何將視覺機器學習算法的理論和實踐有機地結閤，解決視覺機器學習領域中的諸多基礎問題，可應用於醫學圖像分析、工業自動化、機器人、無人車、人臉檢測與識彆、車輛信息識彆、行為檢測與識彆、智能視頻監控等。本書特彆重視算法的典型性和可實現性，既包含本領域的經典算法，也包含本領域的最新研究成果。

本書不僅可作為高年級本科生與研究生教材，而且也是從事視覺機器學習領域研發極為有用的參考資料。

這本書“視覺機器學習20講”旨在為讀者提供一套係統且全麵的理論與實踐指南，聚焦於現代圖像和視頻數據處理中的核心機器學習技術。內容涵蓋從基礎概念到高級算法的各個層麵，深入淺齣地介紹如何利用視覺計算的最新進展來解決實際問題。書中係統講解瞭捲積神經網絡（CNN）的原理、結構與運作機製，幫助讀者理解其在圖像識彆、分類和特徵提取中的應用場景。此外，還對深度學習模型的訓練方法、數據增強技術以及多任務學習進行瞭詳細分析，使讀者能夠掌握從數據預處理到模型優化的全流程。書中特彆強調瞭如何將機器學習與圖像處理緊密結閤，探討在實際項目中的應用案例，幫助讀者瞭解最新的技術趨勢和最佳實踐。內容還注重理論與實踐的平衡，通過大量示例與實驗，引導讀者深入理解復雜概念，並通過動手操作提升技能。此外，書中對算法效率、模型優化以及計算資源利用的討論，為讀者提供瞭實用的指導，使他們能夠在實際開發中更高效地運用所學知識。針對學習目標，這本書不僅幫助讀者掌握視覺機器學習中的核心思想，還為他們打開瞭一扇深入探索數據科學與人工智能交叉領域的大門。通過係統性的內容安排，讀者將逐步建立起對該領域的全麵認知，並積纍齣豐富的實踐經驗。這本書適閤希望在技術深耕中提升自身水平的工程師、研究人員以及相關領域從業者，旨在通過科學嚴謹的思考和深入的學習，使他們在快速發展的機器學習環境中保持競爭優勢。總體而言，這本書以清晰簡潔的語言與詳實的內容設計，全麵解析瞭視覺機器學習的最新動態，使讀者能夠從理論入手、循序漸進地掌握相關技術，為後續研究或應用打下堅實基礎。通過豐富的案例分析和實戰演示，這本書為每一位讀者提供瞭寶貴的知識儲備和發展方嚮，確保他們能夠在未來的項目中靈活運用先進的視覺計算方法。

作者簡介

目錄資訊

緒論 1 第1講 K-means 11 1.1 基本原理 11 1.2 算法改進 13 1.3 仿真實驗 16 1.4 算法特點 18 第 2 講 KNN學習 20 2.1 基本原理 20 2.2 算法改進 23 2.3 仿真實驗 24 2.4 算法特點 26 第 3 講迴歸學習 28 3.1 基本原理 28 3.1.1 參數迴歸 29 3.1.2 非參數迴歸 30 3.1.3 半參數迴歸 30 3.2 算法改進 30 3.2.1 綫性迴歸模型 30 3.2.2 多項式迴歸模型 31 3.2.3 主成分迴歸模型 32 3.2.4 自迴歸模型 33 3.2.5 核迴歸模型 33 3.3 仿真實驗 37 3.3.1 迴歸學習流程 37 3.3.2 基於迴歸學習的直綫邊緣提取 37 3.3.3 基於迴歸學習的圖像插值 39 3.4 算法特點 41 第 4 講決策樹學習 42 4.1 基本原理 42 4.1.1 分類與聚類 42 4.1.2 決策樹 43 4.1.3 信息增益的度量標準 43 4.1.4 信息增益度量期望的熵降低 44 4.1.5 悲觀錯誤剪枝PEP 46 4.1.6 基本決策樹算法 47 4.2 算法改進 47 4.2.1 ID3算法 47 4.2.2 C4.5算法 48 4.2.3 SLIQ算法 49 4.2.4 SPRINT算法 49 4.3 仿真實驗 50 4.3.1 用於學習布爾函數的ID3算法僞代碼 50 4.3.2 C4.5算法構造決策樹的僞代碼 51 4.4 算法特點 53 第 5 講 Random Forest學習 54 5.1 基本原理 54 5.1.1 決策樹 55 5.1.2 Bagging集成學習 55 5.1.3 Random Forest方法 56 5.2 算法改進 57 5.3 仿真實驗 58 5.3.1 Random Forest分類與迴歸流程 58 5.3.2 Forest-RI和Forest-RC 59 5.3.3 基於Random Forest的頭部姿態估計 59 5.4 算法特點 60 第 6 講貝葉斯學習 62 6.1 基本原理 62 6.2 算法改進 63 6.2.1 樸素貝葉斯模型 63 6.2.2 層級貝葉斯模型 65 6.2.3 增廣貝葉斯學習模型 66 6.2.4 基於Boosting技術的樸素貝葉斯模型 66 6.2.5 貝葉斯神經網絡模型 66 6.3 仿真實驗 66 6.3.1 Learn_Bayse(X,V) 67 6.3.2 Classify_Bayse(X) 67 6.4 算法特點 68 第 7 講 EM算法 70 7.1 基本原理 70 7.2 算法改進 71 7.2.1 EM算法的快速計算 71 7.2.2 未知分布函數的選取 74 7.2.3 EM算法收斂性的改進 75 7.3 仿真實驗 77 7.3.1 EM算法流程 77 7.3.2 EM算法的僞代碼 77 7.3.3 EM算法應用——高斯混閤模型 77 7.4 算法特點 79 第 8 講 Adaboost 81 8.1 基本原理 81 8.1.1 Boosting方法 81 8.1.2 Adaboost方法 82 8.2 算法改進 83 8.2.1 權值更新方法的改進 83 8.2.2 Adaboost並行算法 83 8.3 仿真實驗 83 8.3.1 Adaboost算法實現流程 83 8.3.2 Adaboost算法示例 84 8.4 算法特點 86 8.4.1 Adaboost算法的優點 86 8.4.2 Adaboost算法的缺點 87 第 9 講 SVM方法 88 9.1 基本原理 88 9.2 算法改進 90 9.3 仿真實驗 94 9.4 算法特點 100 第 10 講增強學習 102 10.1 基本原理 102 10.2 算法改進 105 10.2.1 部分感知模型 105 10.2.2 增強學習中的函數估計 105 10.2.3 分層增強學習 106 10.2.4 多Agent增強學習 107 10.3 仿真實驗 107 10.4 算法特點 109 第 11 講流形學習 111 11.1 算法原理 111 11.1.1 ISOMAP 112 11.1.2 LLE 113 11.1.3 LE 113 11.1.4 HE 115 11.2 算法改進 115 11.2.1 LPP 116 11.2.2 MFA 117 11.3 算法仿真 119 11.4 算法特點 123 第 12 講 RBF學習 126 12.1 基本原理 126 12.1.1 基於RBF函數的內插方法 126 12.1.2 RBF神經網絡 129 12.1.3 數據中心的計算方法 130 12.2 算法改進 132 12.2.1 針對完全內插問題的改進方法 132 12.2.2 針對不適定問題的改進方法 133 12.2.3 廣義RBF神經網絡 134 12.3 仿真實驗 134 12.3.1 基於高斯函數的RBF學習 134 12.3.2 RBF學習算法流程 135 12.4 算法特點 136 第 13 講稀疏錶示 138 13.1 基本原理 138 13.1.1 信號稀疏錶示 138 13.1.2 貪婪求解算法 140 13.1.3 凸優化求解算法 141 13.2 算法改進 142 13.2.1 組閤Lasso（Group Lasso） 142 13.2.2 混閤Lasso（Fused Lasso） 143 13.2.3 彈性網絡（Elastic net） 143 13.3 仿真實驗 143 13.3.1 OMP算法 143 13.3.2 APG算法 144 13.3.3 基於稀疏錶示的人臉識彆 145 13.4 算法特點 147 13.4.1 算法優點 147 13.4.2 算法缺點 147 第 14 講字典學習 149 14.1 基本原理 149 14.2 算法改進 151 14.2.1 最優方嚮法（MOD） 151 14.2.2 K-SVD法 151 14.2.3 在綫字典學習法 151 14.3 仿真實驗 152 14.3 基於字典學習的視頻圖像降噪方法 153 14.4 算法特點 154 14.4.1 算法優點 154 14.4.2 算法缺點 155 第 15 講 BP學習 156 15.1 基本原理 156 15.1.1 人工神經網絡 156 15.1.2 BP學習原理 157 15.2 算法改進 162 15.2.1 改進學習速率 163 15.2.2 改進訓練樣本 164 15.2.3 改進損失函數 164 15.2.4 改進連接方式 165 15.3 仿真實驗 165 15.4 算法特點 167 第 16 講 CNN學習 170 16.1 基本原理 170 16.1.1 神經認知機模型 170 16.1.2 CNN算法思想 171 16.1.3 CNN網絡結構 171 16.1.4 CNN網絡學習 174 16.2 算法改進 178 16.2.1 設計新的捲積神經網絡訓練策略 178 16.2.2 使用GPU加速捲積運算過程 178 16.2.3 使用並行計算提高網絡訓練和測試速度 179 16.2.4 采用分布式計算提高網絡訓練和測試速度 179 16.2.5 硬件化捲積神經網絡 179 16.3 仿真實驗 179 16.3.1 捲積神經網絡訓練算法仿真 179 16.3.2 捲積神經網絡實際應用實例 181 16.4 算法特點 183 16.4.1 算法優點 183 16.4.2 算法缺點 183 第 17 講 RBM學習 185 17.1 基本原理 185 17.1.1 RBM學習思想 185 17.1.2 RBM模型基礎 186 17.1.3 RBM模型學習 189 17.2 算法改進 195 17.2.1 方差RBM 195 17.2.2 均值方差RBM 196 17.2.3 稀疏RBM 196 17.2.4 稀疏組RBM 197 17.2.5 分類RBM 197 17.3 仿真實驗 198 17.4 算法特點 199 17.4.1 算法優點 199 17.4.2 算法缺點 200 第 18 講深度學習 203 18.1 基本原理 203 18.2 算法改進 212 18.3 仿真實驗 214 18.4 算法特點 215 第 19 講遺傳算法 218 19.1 算法原理 218 19.2 算法改進 220 19.2.1 適應度函數設計 220 19.2.2 初始群體的選取 221 19.3 算法仿真 221 19.3.1 圖像預處理 222 19.3.2 車牌特徵選取 222 19.3.3 基於遺傳算法的車牌定位 223 19.4 算法特點 225 19.4.1 遺傳算法的優點 226 19.4.2 遺傳算法的不足 226 第 20 講蟻群方法 228 20.1 基本原理 228 20.1.1 群智能 228 20.1.2 螞蟻尋找食物源方法 229 20.1.3 蟻群算法的規則 230 20.1.4 蟻群算法的實現 231 20.2 算法改進 232 20.2.1 基於遺傳學的改進蟻群算法 232 20.2.2 蟻群係統 232 20.2.3 精英蟻群係統 233 20.2.4 最大最小蟻群係統 233 20.2.5 排序蟻群係統 234 20.2.6 最優-最差螞蟻係統 235 20.3 仿真實驗 235 20.3.1 蟻群算法實例 235 20.3.2 蟻群算法實現流程 236 20.3.3 蟻群算法僞代碼 237 20.4 算法特點 238
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

再次打击购买国内参考书的积极性，这是个啥玩意嘛，不知道这些作者是出于什么心态，还都是博士，无语得很。我估计他们自己都不会用这个书实在无法说

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量也值得稱贊，厚實的紙張和清晰的字體，保證瞭長時間閱讀的舒適度，這對於一本需要反復查閱的技術書籍來說至關重要。內容方麵，作者在處理一些前沿的研究課題時，錶現齣瞭極大的審慎和批判性思維。他沒有盲目追捧最新的“網紅”算法，而是對每種技術進行瞭深入的原理剖析和性能評估，並清晰地指齣瞭它們各自的適用範圍和局限性。這種求真務實的態度，在充斥著浮躁宣傳的科技圈中顯得尤為珍貴。我特彆喜歡書中那些關於“為什麼這個方法有效”的深入探討，它揭示瞭模型背後的數學本質和統計學基礎，這使得讀者不僅停留在會用API的層麵，更能理解算法的“靈魂”。書中附帶的那些經過精心設計的練習題和思考題，雖然具有一定的挑戰性，但無疑是檢驗學習成果的絕佳方式，迫使讀者主動去構建自己的理解體係，而非僅僅被動接受知識灌輸。這本書的價值正在於它引導讀者進行主動思考，而非被動接受。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，可以說達到瞭教科書級彆的嚴謹與流暢的完美結閤。從基礎概念的奠定，到核心算法的深入解析，再到復雜係統的集成應用，整個知識體係的構建如同搭建摩天大樓般層層遞進，邏輯鏈條密不透風。我尤其欣賞作者在引入新概念時所做的鋪墊工作，他總能確保讀者已經完全掌握瞭前置知識，纔進入下一個更深層次的探討。這種對讀者學習路徑的精心規劃，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。例如，在討論強化學習的章節中，作者對馬爾可夫決策過程的闡述極為細緻，並通過一個精心設計的遊戲案例，將理論與實踐緊密結閤起來，讓讀者能夠直觀地體會到狀態、動作和奬勵之間的互動關係。這本書的書寫質量非常高，文字精煉，沒有一句廢話，每一個段落都承載著重要的信息量。對於想要係統化、結構化學習這方麵知識的專業人士而言，這本書無疑是一份極具收藏價值的參考資料，其深度和廣度都足以支撐起一個完整的知識框架的建立。

评分☆☆☆☆☆

翻閱全書，我能強烈感受到作者對知識的駕馭能力和對讀者的那份責任心。這本書的語言風格非常獨特，它不像某些技術書籍那樣冷冰冰，而是帶有一種溫和的引導性，仿佛作者是一位經驗豐富的老者，耐心地嚮你展示這個復雜領域的奧秘。在關於模型泛化能力的討論部分，作者引用瞭大量的經典論文觀點，並用自己的語言進行重構和提煉，使得這些高深莫測的理論變得平易近人。他非常擅長在關鍵轉摺點設置“知識點總結”或“誤區警示”的小框，這些細節設計極大地提升瞭閱讀的效率和吸收率。特彆是書中對不同優化器之間細微差彆的比較分析，細緻到瞭梯度更新步長的微小變化如何影響最終收斂的路徑，這種層次感讓人驚嘆。這本書的整體閱讀體驗是極其流暢和令人愉悅的，它不僅僅是一本工具書，更像是一部充滿智慧的探索之旅的記錄，推薦給所有希望在這個領域深耕細作的同仁們。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計初看之下，散發著一種沉穩而又不失現代感的魅力，那種深邃的藍色調與跳躍的橙色綫條交織在一起，仿佛預示著技術深度的探索。我特彆欣賞作者在排版上的匠心獨運，每一個章節的標題都清晰有力，讓人在翻閱時有一種強烈的求知欲被激發齣來的感覺。內容上，它並沒有僅僅停留在理論的闡述，而是深入到許多實際應用場景的剖析，特彆是關於數據預處理和模型優化的章節，提供瞭許多業界領先的實踐經驗，這對於我這樣希望將理論知識轉化為實際生産力的讀者來說，無疑是寶貴的財富。比如，書中對特定捲積神經網絡結構的演變曆程進行瞭詳盡的梳理，從早期的經典網絡到最新的輕量化模型，每一步的創新點都闡述得淋灕盡緻，讓人能深刻理解“為什麼”會産生這樣的改進，而不僅僅是“如何”使用。此外，作者對一些常見的算法陷阱和調試技巧的分享，更是體現瞭作者深厚的實戰功底，讀起來感覺就像是有一位經驗豐富的導師在身邊耳提麵命，避免瞭許多初學者容易陷入的彎路。這種對細節的關注和對實踐的尊重，使得這本書的價值遠超一般的教材範疇，更像是一本實戰手冊。

评分☆☆☆☆☆

初讀這本書，我最直觀的感受是作者的敘事節奏掌控得極好，它巧妙地平衡瞭學術的嚴謹性與大眾的可讀性。在講解復雜的數學原理時，作者並沒有采用那種枯燥的公式堆砌方式，而是大量使用生動的比喻和流程圖來輔助說明，使得原本晦澀難懂的概念變得清晰易懂。這種教學方法對於非科班齣身，但對該領域抱有濃厚興趣的讀者來說，簡直是福音。我記得有一個章節專門討論瞭高維數據可視化中的挑戰，作者不僅列舉瞭主流的可視化方法，還詳細對比瞭它們在處理大規模數據集時的性能瓶頸和適用場景，這種對比分析非常有洞察力。更讓我印象深刻的是，作者在行文間不經意間流露齣的對技術趨勢的深刻洞察力，對未來幾年可能爆發的技術點進行瞭前瞻性的討論，這使得這本書的時效性大大提高。它不僅僅是迴顧過去的技術，更是在指引讀者看嚮未來，讓人在閱讀時充滿對這個快速發展領域的敬畏和興奮。整體而言，這本書的語言風格是那種沉穩中帶著睿智的風格，讀起來讓人心情舒暢，收獲滿滿。

评分☆☆☆☆☆

寫得太爛，毫無誠意

评分☆☆☆☆☆

？？？

评分☆☆☆☆☆

寫得太爛，毫無誠意

评分☆☆☆☆☆

有那麼幾篇寫得還行

评分☆☆☆☆☆

有那麼幾篇寫得還行