具体描述
Machine learning methods are now an important tool for scientists, researchers, engineers and students in a wide range of areas. This book is written for people who want to adopt and use the main tools of machine learning, but aren’t necessarily going to want to be machine learning researchers. Intended for students in final year undergraduate or first year graduate computer science programs in machine learning, this textbook is a machine learning toolkit. Applied Machine Learning covers many topics for people who want to use machine learning processes to get things done, with a strong emphasis on using existing tools and packages, rather than writing one’s own code.
A companion to the author's Probability and Statistics for Computer Science, this book picks up where the earlier book left off (but also supplies a summary of probability that the reader can use).
Emphasizing the usefulness of standard machinery from applied statistics, this textbook gives an overview of the major applied areas in learning, including coverage of:• classification using standard machinery (naive bayes; nearest neighbor; SVM)• clustering and vector quantization (largely as in PSCS)• PCA (largely as in PSCS)• variants of PCA (NIPALS; latent semantic analysis; canonical correlation analysis)• linear regression (largely as in PSCS)• generalized linear models including logistic regression• model selection with Lasso, elasticnet• robustness and m-estimators• Markov chains and HMM’s (largely as in PSCS)• EM in fairly gory detail; long experience teaching this suggests one detailed example is required, which students hate; but once they’ve been through that, the next one is easy• simple graphical models (in the variational inference section)• classification with neural networks, with a particular emphasis onimage classification• autoencoding with neural networks• structure learning
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用户评价
这本书的排版和结构设计，对我来说是一个不小的挑战。我习惯于那种逻辑清晰、章节之间环环相扣的叙事方式，最好是能用一个贯穿始终的项目来串联起不同的技术点。然而，这本书似乎采取了一种“百科全书”式的编排方式。第一章讲了基础的线性模型，第三章直接跳跃到了复杂的深度学习架构，中间穿插了一些关于信息论和复杂性理论的章节，使得整体的阅读体验非常碎片化。我常常需要频繁地在不同章节间来回翻阅，以期找到某个概念的上下文联系。例如，当我在学习集成学习（Ensemble Methods）时，书中突然引入了贝叶斯推断的一些概念，但我发现关于贝叶斯推断的系统性介绍却在非常靠后的章节，这让我感到非常困惑。如果作者能够设计一个从简单到复杂、层层递进的实际项目流程，将理论点缀在实践的框架内，而不是将理论点堆砌起来，读起来的体验感和知识的吸收效率一定会大大提高。目前的结构，更像是把不同领域的专家讲稿拼凑在了一起。
评分从语言风格上来看，这本书给我一种非常“精英化”的感觉，仿佛作者在向少数同行阐述一个心照不宣的真理。大量的技术术语被直接抛出，几乎没有停下来为它们做详细的背景介绍。这对于一个想通过自学进入这个领域的学习者来说，门槛实在太高了。我阅读过程中，经常需要对着一个术语暂停，然后去搜索引擎上查找它的确切含义和常见的上下文。例如，书中对“流形学习”（Manifold Learning）的介绍非常简略，只是提到了Isomap和LLE的名称，但对于它们各自的假设前提和适用场景的细微差别，却一带而过。我感觉作者默认读者已经对这些技术点非常熟悉，从而省略了解释的步骤。如果作者能用更具包容性的语言，比如在引入新概念时，先用一个简单的类比或直观的例子来勾勒出其轮廓，然后再深入到数学细节，那么这本书的受众面会更广，学习曲线也会更平滑。现在这样，它更像是一本写给同行评审的报告，而不是一本面向广大读者的知识普及读物。
评分这本关于机器学习的书，着实让我这个刚入门的新手感到有些手足无措。我本以为它会像某些入门读物那样，用非常直白易懂的语言，一步步地搭建起我对这个领域的整体认知框架。然而，打开书本才发现，它似乎更偏向于那些已经对Python、概率论和线性代数有一定了解的读者。书中对于一些核心算法的推导过程，例如支持向量机（SVM）的核函数选择，或者梯度下降法的数学原理阐述，虽然严谨，但对于我来说，缺乏足够的“脚手架”。我花了大量时间去查阅额外的资料，试图理解那些晦涩的公式背后的直观意义，这无疑拖慢了我的学习进度。坦率地说，如果这本书能增加更多的实际案例分析，哪怕是简单的房价预测或者鸢尾花分类，并且将代码实现的过程讲得更细致一些，而不是仅仅停留在理论层面，我想对我的帮助会大得多。目前来看，它更像是一本给已有一定基础的研究人员或工程师准备的参考手册，而不是一本面向“菜鸟”的实战指南。它的深度毋庸置疑，但广度上，尤其是应用层面的覆盖，略显不足，让我感觉像是在高空走钢丝，每一步都战战兢兢。
评分翻开这本书，我最先注意到的就是它那种近乎偏执的数学严谨性。我是一个注重“为什么会这样”甚于“如何使用”的人，所以最初我对这种风格是持欣赏态度的。作者似乎对任何一个模型或算法的引入，都要从其背后的优化目标函数和约束条件开始层层剖析，这确实能让人对机器学习的“本质”有一个深刻的理解。然而，这种深度在实际操作中反而成了障碍。举个例子，书中详尽地讨论了各种正则化项对模型偏差和方差的影响，从理论上解释了L1和L2范数的区别，但当你试图在Kaggle的实际竞赛中运用这些知识时，却发现书中对于如何选择合适的正则化强度（比如Grid Search的具体实现步骤），或者如何在实际数据集中处理特征共线性的具体技巧，几乎没有提及。书中的例子停留在教科书式的理想数据上，缺乏现实世界数据那种充斥着噪声、缺失值和异常值的“野性”。结果就是，我学到了一堆精美的理论武器，却不知道如何在真实的战场上瞄准和射击。它更像是一本高级数学理论的教科书，而不是一本实用的“工程”手册。
评分我花费了大量时间试图从这本书中找到关于“如何调试”机器学习模型的实用建议，但收获甚微。书中详细介绍了各种模型的理论优势和劣势，以及它们在渐进收敛性上的保证，但对于一个实际操作者来说，模型训练失败或者性能不佳时，我们更需要的是一套“故障排除手册”。比如，我的模型在训练集上过拟合严重，我应该首先检查学习率，还是首先考虑特征工程，还是尝试更换激活函数？这些实践中常见的问题，这本书几乎没有涉及。它假设了你已经知道如何让模型跑起来，并且假设你的数据是“干净”的。我期待看到一些关于模型诊断工具的介绍，比如如何有效地使用混淆矩阵分析不同类型的错误，或者如何利用残差图来判断模型是否遗漏了重要的非线性关系。这本书更像是给了我们一架设计精密的喷气式发动机的蓝图，却忘了告诉我们，当它在高空熄火时，应该如何手动重启。这种理论的饱和与实践指导的缺失，让这本书的实用价值大打折扣。
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