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页数:150

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出版时间:2009-1

价格:18.00元

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isbn号码:9787508462479

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《机器学习算法解析与实践》 本书旨在深入浅出地剖析机器学习的核心算法，并提供详实的实践指导。对于希望在数据科学、人工智能领域有所建树的读者，本书将成为不可或缺的参考。 内容概述： 全书共分为三个部分，循序渐进地引导读者掌握机器学习的理论精髓与实操技巧。 第一部分：机器学习基础理论与核心概念 本部分将为读者构建坚实的理论基础，理解机器学习的本质和发展脉络。 第一章：机器学习概览 机器学习的定义、发展历程与应用领域。 监督学习、无监督学习、强化学习三大范式的划分与特点。 常见机器学习任务：分类、回归、聚类、降维等。 评估模型性能的关键指标：准确率、召回率、F1分数、AUC、均方误差等。 训练集、验证集、测试集的划分策略及其重要性。 欠拟合与过拟合问题及其识别。 第二章：数据预处理与特征工程 数据清洗：缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理。 特征缩放：标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的原理与适用场景。 特征编码：独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等分类特征处理方法。 特征选择：过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）、嵌入法（Embedded Methods）的原理与优缺点。 特征提取：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术。 特征构建：组合特征、多项式特征的生成。 第三章：模型评估与选择 交叉验证（Cross-Validation）技术：K折交叉验证、留一法（Leave-One-Out）等。 偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的深入理解。 模型过拟合与欠拟合的诊断与调优策略。 集成学习（Ensemble Learning）的初步介绍。 第二部分：经典机器学习算法深度解析 本部分将对一系列在业界和学术界具有广泛影响力的经典机器学习算法进行详细阐述，包括其数学原理、算法流程、优缺点以及适用范围。 第四章：线性模型 线性回归（Linear Regression）： 原理、损失函数（最小二乘法）、梯度下降法求解。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression）： L1和L2正则化的作用、模型选择。 逻辑回归（Logistic Regression）： 分类问题中的应用、Sigmoid函数、损失函数（交叉熵）、模型训练。 第五章：树模型与集成算法 决策树（Decision Tree）： ID3、C4.5、CART算法的核心思想、剪枝技术。 随机森林（Random Forest）： Bagging原理、特征随机性、提升模型泛化能力。 梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT）： Boosting原理、损失函数、残差学习。 XGBoost： 性能优化、正则化、稀疏感知、并行计算。 LightGBM： 直方图算法、基于梯度的单边采样（GOSS）、互斥特征捆绑（EFB）。 第六章：支持向量机（Support Vector Machines, SVM） 最大间隔分类器（Maximal Margin Classifier）。 支持向量机（SVM）的原理：核函数（Kernel Trick）的应用、高斯核、多项式核。 软间隔SVM与惩罚因子（C）。 第七章：聚类算法 K-Means算法： 原理、迭代过程、K值的选择。 DBSCAN算法： 基于密度的聚类、核心点、边界点、噪声点。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 凝聚型（Agglomerative）与分裂型（Divisive）。 第八章：降维与降噪算法 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 数学原理、协方差矩阵、特征值分解。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）： 监督降维、最大化类间距、最小化类内距。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 可视化降维、高维空间点映射到低维空间。 第三部分：机器学习实践与进阶应用 本部分将引导读者将理论知识应用于实际问题，并介绍一些进阶主题和实用的编程技巧。 第九章：机器学习模型实现与调优 使用Scikit-learn库进行算法实现：数据加载、模型训练、预测、评估。 超参数优化：网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化。 模型部署与性能监控的基本概念。 第十章：实践案例分析 案例一：房价预测（回归问题）： 特征工程、线性模型与树模型在回归任务上的应用与比较。 案例二：垃圾邮件检测（二分类问题）： 文本特征提取、逻辑回归与SVM的应用。 案例三：客户细分（聚类问题）： K-Means与DBSCAN在用户画像构建中的应用。 第十一章：深度学习初步（选讲） 神经网络的基本结构：感知机、多层感知机（MLP）。 激活函数、损失函数、反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的简介。 TensorFlow与PyTorch等深度学习框架的简单介绍。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导，又有详细的代码示例。 算法讲解透彻： 深入剖析算法背后的原理，而非仅停留在调用API层面。 案例丰富： 通过贴近实际的案例，帮助读者理解算法的适用场景与解决思路。 编程友好： 结合Python语言和Scikit-learn等主流库，提供可执行的代码。 循序渐进： 从基础概念到高级算法，逐步引导读者深入掌握机器学习技术。 目标读者： 对数据科学、机器学习、人工智能感兴趣的学生和在职人员。 希望系统学习和掌握机器学习核心算法的开发者。 需要将机器学习技术应用于实际业务场景的工程师。 希望提升数据分析和建模能力的从业者。 通过本书的学习，读者将能够独立分析和解决各种机器学习问题，为在数字化浪潮中抓住机遇奠定坚实基础。

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从一个侧面来看，这本书的编辑质量是教科书级别的，它成功地平衡了技术深度和阅读流畅性。很多技术书籍常常陷入一个怪圈：要么写得太深奥，充斥着晦涩的数学推导，让人望而却步；要么为了追求通俗而牺牲了关键的工程细节，导致学到的知识“虚而不实”。而这本书巧妙地绕开了这些陷阱。它对理论的阐述总是紧密地围绕着实际应用场景展开，比如在讨论中断优先级管理时，会立即跳转到一个实际的场景——如何保证安全监控信号的最高响应优先级，而非孤立地讨论中断向量表。这种“理论服务于实践，实践反哺理论”的结构，让阅读过程充满了目的性，每一次阅读都像是在解决一个悬而未决的工程难题，读完后感觉自己的工程思维得到了显著的提升和淬炼。

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这本书在辅助学习资源的提供上，做得极其慷慨和细致，这一点常常被忽视，但却是决定一本技术书籍“好不好用”的关键。我发现书中所有的代码示例、实验步骤甚至是配套的仿真模型文件，都可以通过一个清晰的二维码或官方网站轻松获取。更难能可贵的是，它并没有简单地将代码丢给你，而是为每一个关键代码段都配上了行内注释，解释了作者选择特定算法或寄存器配置的理由。在我尝试复现书中某个复杂的实时控制案例时，发现配套的说明文档详细到了需要哪个版本的IDE和哪个库文件才能完美运行，这种对细节的把控，充分体现了作者对读者学习体验的尊重，极大地避免了读者在配置环境上浪费大量时间而产生挫败感。

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这本书的叙事风格简直像一位经验丰富的老工程师在跟你面对面交流，语气非常实在，没有那种教科书式的生硬和冗余。它不是那种只告诉你“是什么”的书，而是深入挖掘了“为什么会这样”和“实际工程中该如何处理”的实战指南。比如，在介绍数据采集模块时，作者没有停留在理论模型的阐述上，而是详细对比了不同类型传感器的抗干扰能力、成本效益分析以及在实际噪声环境下需要采取的滤波策略，甚至还附带了几个非常贴近实际项目需求的注意事项清单。这种处理方式极大地降低了知识的吸收门槛，让那些晦涩难懂的底层逻辑变得触手可及。读起来，你几乎能想象到作者在敲下这些文字时，脑海中闪过的是无数次调试失败后的经验总结，这种“血泪史”式的分享，比任何标准化的教程都来得更宝贵和有效。

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我必须说，这本书在内容的广度上着实令人印象深刻。它似乎有意避开了目前市场上很多同类书籍只聚焦于某一个特定型号微控制器的窠臼，而是采用了一种更宏观的视角来审视整个嵌入式系统的生态。从早期的8位架构到新兴的32位ARM系列，它都给出了清晰的演进脉络和关键技术差异的比较分析。特别是在涉及通信协议的部分，不仅涵盖了经典的串并口通信，还对当下流行的物联网相关协议如MQTT和CoAP的底层实现逻辑做了深入浅出的剖析，这种前瞻性和包容性，让这本书的“保质期”大大延长了。即使未来硬件平台发生了迭代，其所阐述的核心设计思想和解决问题的通用方法论依旧适用，这才是真正有价值的技术沉淀，而不是转瞬即逝的热点追逐。

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这本书的装帧设计真是一绝，封面那种磨砂质感拿在手里非常舒服，配色也很有工业设计的美感，而不是那种俗套的蓝白相间。内页纸张的厚度和光泽度控制得恰到好处，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳，这对于需要经常查阅技术资料的人来说简直是福音。排版上，作者显然花了不少心思，图文混排的处理非常流畅自然，关键概念的定义和公式推导部分都用了醒目的深色字体或独立的模块框起来，使得技术要点一目了然。我尤其欣赏的是它对复杂电路图的绘制精度，那些细小的引脚标注和信号流向箭头都清晰可辨，即便是初次接触硬件设计的人也能很快理清思路。而且，这本书的目录结构设计得非常逻辑化，从基础的硬件原理到高级的软件编程范式，层层递进，完全符合学习曲线的自然走向，让人感觉每一次翻阅都有新的收获和发现，而不是零散的知识点堆砌。

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