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出版者:Springer-Verlag New York Inc.

作者:Sammut, Claude; Webb, Geoffrey I.;

出品人:

页数:1000

译者:

出版时间:2007.11

价格:$ 620.37

装帧:

isbn号码:9780387307688

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 机器学习
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《人工智能的黎明：从逻辑推理到神经网络的演进》 这是一部探索人工智能（AI）从其诞生之初到如今蓬勃发展的历史画卷。本书并非一本技术手册，而是聚焦于驱动这场变革的关键思想、里程碑式的发现以及塑造我们对智能本质理解的先驱人物。我们将在书中追溯那些早期试图赋予机器生命和思考能力的哲学思考，以及早期计算理论如何为人工智能的萌芽奠定基石。 读者将跟随我们一同回顾那些充满智慧与挑战的年代。我们将深入探讨符号主义AI的核心理念，了解逻辑推理、专家系统和知识表示如何在早期人工智能的研究中扮演至关重要的角色。这本书将细致地描绘出科学家们如何尝试将人类的知识和解决问题的能力编码到机器中，以及他们在实现这一宏伟目标的过程中所面临的困难和取得的突破。 随后，我们将目光转向神经网络的崛起。本书将以通俗易懂的方式，揭示人工神经网络如何受到生物大脑结构的启发，以及感知器、多层感知器和反向传播算法等关键技术如何开启了连接主义AI的新纪元。我们将一同见证，这些能够从数据中学习的系统如何逐渐超越了早期基于规则的AI，并在模式识别、图像处理等领域展现出惊人的潜力。 《人工智能的黎明》还不会回避那些曾让AI研究一度陷入低谷的“AI寒冬”。我们将分析导致这些挫折的原因，例如计算能力的限制、数据稀缺以及早期方法的局限性。然而，本书更着重于展现科学家们如何在逆境中坚持不懈，不断探索新的方法和理论，为后来的复兴积蓄力量。 本书的另一大亮点在于对计算范式转变的深刻洞察。我们将探讨随着计算机硬件的飞速发展，尤其是GPU的出现，如何为大规模神经网络的训练提供了可能，从而将深度学习推向了前所未有的高度。机器学习的各种算法，如支持向量机、决策树、贝叶斯方法等，将在此被置于一个更广阔的历史和理论框架下进行审视，探讨它们各自的优势、局限以及在人工智能发展不同阶段的作用。 此外，我们还将关注人工智能在现实世界中的早期应用和影响。从早期的机器翻译项目到自动驾驶汽车的雏形，本书将展示人工智能如何逐步渗透到我们的生活中，以及这些早期应用为后续的广泛普及奠定了怎样的基础。我们也会提及伦理和社会层面的讨论，这些讨论随着人工智能能力的增强而变得越来越重要。 《人工智能的黎明》并非仅仅是对历史的回顾，更是对未来发展的启示。通过理解人工智能的演进历程，我们可以更深刻地认识到这项技术的内在逻辑和发展规律，以及它所蕴含的无限可能性和潜在挑战。本书旨在为那些对人工智能的起源、发展及其对人类社会未来影响感兴趣的读者提供一个全面而引人入胜的视角，帮助他们理解这场正在重塑我们世界的智能革命是如何一步步走到今天的。它将激发你对人工智能更深层次的思考，以及对未来智能世界的好奇与憧憬。

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对于渴望深入理解机器学习“底层逻辑”的读者而言，《 Encyclopedia of Machine Learning 》无疑是一本不容错过的宝藏。它不仅仅是技术的堆砌，更是一次对机器学习思想的深度探索。书中对“概率”和“统计”在机器学习中核心地位的强调，以及它们如何贯穿于模型的构建、训练和评估过程，让我受益匪浅。 我印象深刻的是，它在讲解各种模型的原理时，都极其重视对“假设”的阐述。例如，线性模型对特征的线性关系假设，朴素贝叶斯对特征条件独立性的假设，这些假设往往是模型性能的关键，也是理解模型局限性的重要依据。书中对这些假设的细致分析，以及如何通过模型选择、特征工程等方式来应对这些假设的不足，为我提供了一个更加深刻的理解视角。

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作为一名对人工智能的实际应用充满热情的研究者，我一直在寻找能够提供丰富案例研究和实操指导的资源。《 Encyclopedia of Machine Learning 》在这方面给我留下了深刻的印象。它并没有局限于理论的探讨，而是花了大量的篇幅来介绍机器学习在各个领域的应用，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统、金融风控、医疗诊断等。 书中的案例研究非常详实，它不仅会介绍某个领域的挑战，还会详细阐述是如何运用特定的机器学习技术来解决这些挑战的。例如，在讲解推荐系统时，它不仅介绍了协同过滤（基于用户的和基于物品的），还深入探讨了矩阵分解、深度学习模型（如Wide & Deep、DeepFM）在提升推荐精度和多样性方面的优势，以及A/B测试在评估推荐算法效果中的重要性。这些案例的分析既有深度又不失广度，让我能够清晰地看到理论知识如何在现实世界中落地生根，并产生巨大的价值。

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对于许多初学者来说，机器学习的数学背景往往是一个巨大的障碍。《 Encyclopedia of Machine Learning 》在这一点上做得非常出色，它以一种循序渐进的方式，巧妙地融入了必要的数学知识，使得读者在不知不觉中掌握了核心的数学工具。例如，在讲解神经网络时，它并没有直接抛出链式法则和反向传播算法，而是先从简单的函数求导开始，逐步过渡到多变量函数的偏导数和链式法则的推广，最终清晰地阐述了反向传播的原理。 令我赞叹的是，书中对于“正则化”的讲解。它不仅介绍了L1和L2正则化如何通过增加惩罚项来限制模型复杂度，防止过拟合，还深入探讨了Dropout、Batch Normalization等更现代的正则化技术，并解释了它们在深度学习模型中的作用和效果。这种对基础概念的扎实讲解，以及对现代技术发展的及时跟进，使得这本书对于不同水平的读者都具有极高的价值。

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我一直认为，理解机器学习的“为什么”比“怎么做”更为重要。《 Encyclopedia of Machine Learning 》恰恰满足了这一点。它在介绍算法时，总会追溯到其背后的思想和哲学。例如，在讨论集成学习时，它不仅仅是讲解Bagging和Boosting的实现细节，而是深入探讨了“偏差-方差权衡”这一核心概念，以及集成方法如何通过组合多个弱学习器来降低整体的方差或偏差，从而获得更好的泛化能力。 让我印象深刻的是，书中对“无监督学习”的阐述。它不仅讲解了聚类算法（如K-Means、DBSCAN）和降维技术（如PCA、t-SNE）的基本原理，还深入探讨了这些技术在数据探索、特征提取、异常检测等方面的应用，以及它们在“数据准备”阶段的关键作用。这本书让我意识到，很多时候，数据的预处理和特征工程本身就蕴含着深刻的机器学习思想，而并非只是简单的技术操作。

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作为一名对机器学习伦理和公平性问题日益关注的研究者，我一直在寻找能够提供系统性讨论的资源。《 Encyclopedia of Machine Learning 》在这方面给了我很大的启发。它不仅关注算法的性能，还花了不少篇幅来探讨机器学习在社会应用中可能带来的伦理问题和潜在的偏差。 书中对“机器学习的公平性”的讨论非常深入，它不仅介绍了不同类型的公平性度量（如统计均等、机会均等），还探讨了如何识别和缓解模型中的偏差，例如通过数据预处理、算法修改或后处理技术。这些内容让我意识到，在追求模型性能的同时，我们必须时刻关注其社会影响，确保机器学习技术的应用是负责任和公平的。

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当我翻开《 Encyclopedia of Machine Learning 》时，我并没有预设它仅仅是一本算法的“菜谱”，而是希望它能引领我进入机器学习的“哲学殿堂”。这本书的伟大之处在于，它成功地做到了这一点。它将机器学习从一项纯粹的技术实践，升华为一门对数据、模式和决策的深刻探索。 书中对于“信息论”在机器学习中的应用的阐述，尤其让我着迷。例如，它如何将信息增益、熵等概念引入到决策树的构建中，以及这些概念如何帮助我们理解模型选择的依据。此外，书中对“近似推理”和“优化理论”的讨论，也让我看到了机器学习与数学、计算机科学的深度融合，这些内容为我打开了新的研究思路，也让我对未来机器学习的发展方向有了更清晰的认识。

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我一直对机器学习模型的“可解释性”问题非常关注，因为在许多关键领域，如医疗、金融，仅仅追求高准确率是不够的，我们还需要理解模型做出决策的依据。《 Encyclopedia of Machine Learning 》在这方面提供了非常全面的视角。它不仅介绍了像决策树、线性模型这样本身就具有较好可解释性的算法，还对如何解释复杂的黑箱模型，如深度神经网络，提出了多种方法。 我尤其对书中关于“模型解释方法”的章节印象深刻。它详细介绍了LIME（局部可解释模型无关解释）、SHAP（Shapley Additive exPlanations）等先进技术，并解释了它们如何通过局部近似或博弈论的思想，来揭示输入特征对模型预测结果的影响。这些方法的讲解不仅仅是停留在理论层面，还包含了如何使用这些工具来分析模型的行为，从而增强我们对模型预测的信心，并发现潜在的偏差或错误。

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作为一名在机器学习领域摸爬滚打多年的从业者，我一直希望能有一本真正意义上的“百科全书”能够帮助我系统地梳理和深化对各个分支的理解。而《 Encyclopedia of Machine Learning 》的出现，可以说填补了我长久以来的一个重要需求。这本书的编排方式极其精妙，它并没有简单地将各种算法罗列出来，而是以一种更加宏观的视角，将机器学习的发展脉络、核心理论、关键技术以及前沿应用娓娓道来。从最基础的统计学习理论，到深度学习的最新进展，再到强化学习在自动驾驶、游戏AI等领域的突破性应用，几乎所有我能够想到的、或者甚至是我还没意识到的重要概念，都能在这本书中找到详尽的解释。 更让我印象深刻的是，它对于每一个主题的阐述都力求全面而深入。比如，在介绍决策树时，它不仅讲解了ID3、C4.5、CART等经典算法的原理和优缺点，还深入探讨了剪枝技术、集成学习（如随机森林、梯度提升树）如何克服单棵决策树的过拟合问题，以及这些模型在处理分类和回归任务时的实际应用场景和注意事项。这种由浅入深、由点及面的讲解方式，使得即使是对某个算法已经有所了解的读者，也能从中获得新的洞见。而且，书中穿插的图表和伪代码，更是极大地降低了理解的门槛，让抽象的数学概念变得直观易懂。

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在实际项目开发中，模型的性能优化和部署往往是决定成败的关键。《 Encyclopedia of Machine Learning 》在这一点上也提供了非常宝贵的指导。它不仅讲解了各种模型算法的原理，还深入探讨了如何从数据层面、模型层面以及工程层面来提升机器学习系统的整体表现。 我特别喜欢书中关于“模型调优”和“超参数优化”的章节。它详细介绍了网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等常用的超参数优化技术，并解释了它们各自的优缺点以及适用场景。此外，书中还提到了诸如早停法、模型压缩、量化等模型部署优化技术，这对于将训练好的模型成功落地到实际应用中至关重要，尤其是在资源受限的环境下。

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我一直对机器学习的理论基础感到着迷，但苦于找不到一本能够系统性地将统计学、概率论、线性代数等数学工具与机器学习算法紧密结合的教材。《 Encyclopedia of Machine Learning 》在这方面做得尤为出色。它在讲解诸如线性回归、逻辑回归、支持向量机等经典模型时，都非常详细地回顾了其背后的数学原理，包括损失函数的设计、优化算法的选择（如梯度下降及其变种）、正则化技术的应用，以及模型评估的常用指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等）。 让我印象深刻的是，它不仅仅是列出公式，而是会解释这些公式的由来以及它们在实际问题中扮演的角色。例如，在讨论支持向量机（SVM）时，它不仅解释了最大间隔的概念，还深入探讨了核函数的使用如何将数据映射到高维空间以解决非线性可分问题，以及拉格朗日乘子法在求解最优超平面中的作用。此外，书中对概率图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场）的讲解，也让我对建模不确定性和推理有了更深的理解，这对于构建复杂的预测系统至关重要。

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