具体描述
本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中，经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等，新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系，各章内容相对独立，物理推理、数学建模和算法实现精准且细致，并辅以应用实例和习题。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。
作者简介
作者简介
Sergios Theodoridis 希腊雅典大学信息系教授。主要研究方向是自适应信号处理、通信与模式识别。他是欧洲并行结构及语言协会（PARLE-95）的主席和欧洲信号处理协会（EUSIPCO-98）的常务主席、《信号处理》杂志编委。
Konstantinos Koutroumbas 1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年起任职于希腊雅典国家天文台空间应用研究院，是国际知名的专家。
目录信息
Preface.iv
Acknowledgments.vv
Notation.vfivi
CHAPTER 1 Introduction .1
1.1 What Machine Learning is About1
1.1.1 Classification.2
1.1.2 Regression3
1.2 Structure and a Road Map of the Book5
References8
CHAPTER 2 Probability and Stochastic Processes 9
2.1 Introduction.10
2.2 Probability and Random Variables.10
2.2.1Probability11
2.2.2Discrete Random Variables12
2.2.3Continuous Random Variables14
2.2.4Meanand Variance15
2.2.5Transformation of Random Variables.17
2.3 Examples of Distributions18
2.3.1Discrete Variables18
2.3.2Continuous Variables20
2.4 Stochastic Processes29
2.4.1First and Second Order Statistics.30
2.4.2Stationarity and Ergodicity30
2.4.3PowerSpectral Density33
2.4.4Autoregressive Models38
2.5 InformationTheory.41
2.5.1Discrete Random Variables42
2.5.2Continuous Random Variables45
2.6 Stochastic Convergence48
Problems49
References51
CHAPTER 3 Learning in Parametric Modeling: Basic Concepts and Directions 53
3.1 Introduction.53
3.2 Parameter Estimation: The Deterministic Point of View.54
3.3 Linear Regression.57
3.4 Classification60
3.5 Biased Versus Unbiased Estimation.64
3.5.1 Biased or Unbiased Estimation?65
3.6 The Cramér-Rao Lower Bound67
3.7 Suf?cient Statistic.70
3.8 Regularization.72
3.9 The Bias-Variance Dilemma.77
3.9.1 Mean-Square Error Estimation77
3.9.2 Bias-Variance Tradeoff78
3.10 MaximumLikelihoodMethod.82
3.10.1 Linear Regression: The Nonwhite Gaussian Noise Case84
3.11 Bayesian Inference84
3.11.1 The Maximum a Posteriori Probability Estimation Method.88
3.12 Curse of Dimensionality89
3.13 Validation.91
3.14 Expected and Empirical Loss Functions.93
3.15 Nonparametric Modeling and Estimation.95
Problems.97
References102
CHAPTER4 Mean-quare Error Linear Estimation105
4.1Introduction.105
4.2Mean-Square Error Linear Estimation: The Normal Equations106
4.2.1The Cost Function Surface107
4.3A Geometric Viewpoint: Orthogonality Condition109
4.4Extensionto Complex-Valued Variables111
4.4.1Widely Linear Complex-Valued Estimation113
4.4.2Optimizing with Respect to Complex-Valued Variables: Wirtinger Calculus116
4.5Linear Filtering.118
4.6MSE Linear Filtering: A Frequency Domain Point of View120
4.7Some Typical Applications.124
4.7.1Interference Cancellation124
4.7.2System Identification125
4.7.3Deconvolution: Channel Equalization126
4.8Algorithmic Aspects: The Levinson and the Lattice-Ladder Algorithms132
4.8.1The Lattice-Ladder Scheme.137
4.9Mean-Square Error Estimation of Linear Models.140
4.9.1The Gauss-Markov Theorem143
4.9.2Constrained Linear Estimation:The Beamforming Case145
4.10Time-Varying Statistics: Kalman Filtering148
Problems.154
References158
CHAPTER 5 Stochastic Gradient Descent: The LMS Algorithm and its Family .161
5.1 Introduction.162
5.2 The Steepest Descent Method163
5.3 Application to the Mean-Square Error Cost Function167
5.3.1 The Complex-Valued Case175
5.4 Stochastic Approximation177
5.5 The Least-Mean-Squares Adaptive Algorithm179
5.5.1 Convergence and Steady-State Performanceof the LMS in Stationary Environments.181
5.5.2 Cumulative Loss Bounds186
5.6 The Affine Projection Algorithm.188
5.6.1 The Normalized LMS.193
5.7 The Complex-Valued Case.194
5.8 Relatives of the LMS.196
5.9 Simulation Examples.199
5.10 Adaptive Decision Feedback Equalization202
5.11 The Linearly Constrained LMS204
5.12 Tracking Performance of the LMS in Nonstationary Environments.206
5.13 Distributed Learning:The Distributed LMS208
5.13.1Cooperation Strategies.209
5.13.2The Diffusion LMS211
5.13.3 Convergence and Steady-State Performance: Some Highlights218
5.13.4 Consensus-Based Distributed Schemes.220
5.14 A Case Study:Target Localization222
5.15 Some Concluding Remarks: Consensus Matrix.223
Problems.224
References227
CHAPTER 6 The Least-Squares Family 233
6.1 Introduction.234
6.2 Least-Squares Linear Regression: A Geometric Perspective.234
6.3 Statistical Properties of the LS Estimator236
6.4
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
《**巴洛克音乐中的情感密码**》是一场听觉与智力的盛宴。这本书的独特之处在于，它完全避开了传统的音乐分析术语，而是从社会文化背景、作曲家个体心境以及听众的接受心理等多个维度，去“解码”巴赫、亨德尔等大师作品中那些强烈的情感表达。作者对“对位法”的解释尤其精彩，她将其视为一种严谨的理性结构如何承载无限的宗教狂喜与世俗悲悯，这种张力是巴洛克艺术的核心。书中对不同调式所代表的特定情绪（如小调的哀伤、大调的庄严）的细致辨析，极大地丰富了我对古典音乐的鉴赏层次。读完后，再去聆听《哥德堡变奏曲》，那种感觉完全不同了，仿佛能直接听见作曲家在音符间精心布局的情感脉络。
翻开《**量子纠缠的奥秘**》，我立刻被作者那种近乎诗意的叙事风格所吸引。这本书并非旨在教授复杂的量子力学公式，而是致力于将那些反直觉的量子现象，用生动、贴切的比喻展现在普通读者面前。书中对“非定域性”的阐述，简直是教科书级别的精彩——它没有直接抛出贝尔不等式，而是通过一系列巧妙的思维实验，让我们真切地体会到，爱因斯坦所说的“鬼魅般的超距作用”是如何颠覆我们对现实的直觉认知的。我花了数小时沉浸在关于薛定谔的猫的讨论中，作者对多世界诠释和哥本哈根诠释的对比分析，充满了细腻的哲学思辨，让人在合上书本后，依然久久不能平静，持续思考着“观察”这个行为本身对世界的影响。这无疑是一本能拓宽思维边界的佳作。
我很少读到像《**中世纪欧洲的农业革命**》这样，将枯燥的历史资料梳理得如此引人入胜的学术著作。作者的功力体现在她对细节的掌控，以及她如何将看似微不足道的农具改进（比如重犁的推广、三圃制的普及）与整个欧洲社会结构乃至人口增长的宏大叙事完美地联系起来。书中详细描绘了农奴的生活状态、庄园的经济运作模式，以及技术变革如何逐步瓦解了僵化的封建制度，这一过程被刻画得细致入微，仿佛能闻到泥土的气息和牲畜的味道。与许多侧重于政治或军事史的传统历史书不同，这本书深入到了社会肌理的最底层，揭示了“吃饱肚子”这一最基本的需求是如何驱动历史前进的，读来让人对历史的复杂性和多维度有了全新的认识。
对于习惯了快节奏叙事的现代读者而言，《**古罗马水道工程的辉煌与衰落**》或许会显得有些“慢热”，但一旦沉浸其中，其专业性和严谨性便会展现出强大的吸引力。作者并未将焦点仅仅放在宏伟的建筑奇观上，而是深入探讨了水力学原理、罗马工程师的选材标准，以及水务管理在帝国维持稳定中的关键作用。书中对“引水渠”系统中重力、坡度控制的描述，严谨到令人叹服，每一个数据、每一个结构细节都佐证了罗马人对实用技术的执着追求。更令人深思的是，作者在后半部分对帝国晚期维护体系的崩溃的分析，将工程学问题与政治腐败、经济衰退巧妙地结合起来，阐述了一个强大的技术基础是如何在社会结构松动时土崩瓦解的，提供了关于文明兴衰的有力见证。
这本《**人工智能的黎明**》无疑是一部令人振聋发聩的杰作。作者以极其流畅且富有洞察力的笔触，带领我们深入探索了早期人工智能研究的曲折历程。书中详尽地梳理了从图灵测试的提出到感知机（Perceptron）兴衰的每一个关键节点，仿佛能让人亲身感受到那些先驱者们在面对计算极限时的兴奋与挫败。我尤其欣赏作者在描述“符号主义”与“联结主义”两大阵营论战时的平衡感，他没有简单地将一方描绘为胜利者，而是深刻揭示了这场思想碰撞如何塑造了我们今天对智能的理解。对于任何对计算机科学哲学抱有好奇心的人来说，这本书提供了一个绝佳的视角，去审视“机器能否思考”这个永恒的命题，其深度远超一般科普读物，但又避免了陷入晦涩的数学推导，使得即便是对底层理论不甚精通的读者也能领略到思想的火花。
放弃了，就装作读完了吧。
目前读了贝叶斯相关章节，迄今为止一切都很不错，贝叶斯部分可以作为C站PGM, Advanced ML Bayesian Learning，以及贝叶斯统计的配套教材，推荐～
放弃了，就装作读完了吧。
放弃了，就装作读完了吧。
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