神经网络与机器学习 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:(加)海金

出品人:

页数:906

译者:

出版时间:2009-3

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787111265283

丛书系列:经典原版书库

图书标签:

神经网络
机器学习
人工智能
模式识别
AI
数据挖掘
计算机
智能
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
算法
数据科学
模型
训练
特征
预测

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强，作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析，通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》）。在《神经网络与机器学习(英文版第3版)》中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面。系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨，而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。

本版在前一版的基础上进行了广泛修订，提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。

深度学习：从原理到实践内容简介本书系统而深入地探讨了当代人工智能领域最核心的技术之一——深度学习（Deep Learning）。我们旨在为读者构建一个从理论基石到前沿应用的完整知识体系，无论读者是希望深入研究学术理论的学者，还是致力于将尖端技术应用于实际场景的工程师，都能从中获益。全书结构严谨，内容详实，不仅覆盖了深度学习的数学基础和核心算法，更包含了大量现代深度学习架构的解析与实战指导。第一部分：基础回顾与数学基石在深入探讨复杂的神经网络结构之前，本书首先为读者打下了坚实的数学和统计学基础。我们认为，理解深度学习的“为什么”与“如何做”，必须建立在对底层原理透彻掌握的基础上。第一章：数据驱动范式与现代计算本章首先概述了从传统机器学习到深度学习的演进历程，强调了大数据、高算力对该领域发展的驱动作用。我们详细讨论了现代高性能计算环境（如GPU并行计算）对模型训练效率的决定性影响，并介绍了高效的数据预处理、特征工程在新范式下的重构。第二章：线性代数与概率论的重温针对深度学习中的向量化运算、张量操作，本章复习了矩阵分解、特征值分解等核心概念，并将其应用于理解神经网络中的数据流。在概率论部分，我们重点解析了贝叶斯定理、概率密度函数、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在线性回归和分类任务中的实际应用，为后续的损失函数设计奠定基础。第三章：优化算法的理论深度优化是深度学习训练的灵魂。本章深入剖析了凸优化与非凸优化的区别与挑战。详细推导了梯度下降法的基本原理，随后转向更先进的算法：动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）。我们不仅展示了这些算法的公式，更通过图形化对比，解释了它们在处理病态曲面和鞍点时的优劣。第二部分：神经网络的核心构建块本部分聚焦于神经网络的结构单元和基本组件，这是构建任何复杂模型的蓝图。第四章：人工神经网络（ANN）的拓扑结构本章详细阐述了神经元模型的演变，从感知机到标准的Sigmoid、ReLU族激活函数。重点解析了前向传播和反向传播算法的数学推导，这是理解模型如何学习的关键。我们通过一个小型手写数字识别案例，清晰展示了梯度如何通过网络层层回溯。第五章：正则化与训练稳定技术过拟合是深度学习模型的顽疾。本章全面介绍了对抗过拟合的策略。除了经典的L1/L2权重衰减，我们详细探讨了Dropout机制的工作原理、批标准化（Batch Normalization, BN）在加速收敛和提高模型泛化能力上的作用，以及层归一化（Layer Normalization）在特定架构（如RNN）中的应用。第六章：多层感知机（MLP）的局限与展望在介绍完基础组件后，本章讨论了标准MLP在处理高维、具有空间或时间结构的数据时的内在局限性，为后续引入卷积网络和循环网络做了必要的铺垫。第三部分：深度学习的支柱架构本部分深入讲解了两个驱动当前AI革命的两大核心架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。第七章：卷积神经网络（CNN）：空间特征的提取者本章是关于计算机视觉的基石。我们从二维卷积操作的数学定义出发，详细解释了卷积层、池化层（Pooling）的工作机制。随后，我们对经典CNN架构进行了深度剖析，包括LeNet、AlexNet、VGG网络的设计哲学，以及ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接（Skip Connection）解决了深度网络中的梯度消失问题。此外，还探讨了Inception结构在效率与精度上的权衡。第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模针对文本、语音等序列数据，本章介绍了RNN的基础结构。重点分析了标准RNN在处理长期依赖问题时的内在缺陷。随后，我们用详尽的步骤讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，包括输入门、遗忘门、输出门等如何协同工作，实现对序列信息的有效编码和记忆。第九章：现代序列模型：Transformer架构的革命本章聚焦于目前自然语言处理领域的主导架构——Transformer。我们彻底解析了其核心创新点：自注意力机制（Self-Attention）。通过多头注意力机制（Multi-Head Attention）的分解，读者将理解模型如何同时关注序列中不同位置的信息。此外，本章还阐述了位置编码（Positional Encoding）以及Transformer的Encoder-Decoder堆叠结构。第四部分：高级主题与应用前沿本书的最后部分将视野拓展到深度学习的前沿研究领域，包括生成模型和强化学习的初步概念。第十章：生成模型导论本章介绍了深度学习在数据生成领域的突破。重点阐述了变分自编码器（VAE）的潜在空间学习机制，以及生成对抗网络（GAN）的零和博弈思想。我们分析了DCGAN、WGAN等变体的改进，及其在图像合成和数据增强中的强大能力。第十一章：迁移学习与模型部署在实际工程中，从零开始训练大型模型是不切实际的。本章详细介绍了迁移学习（Transfer Learning）的策略，包括特征提取和微调（Fine-tuning）方法的选择与实施。同时，我们也涵盖了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型压缩技术，为将训练好的模型部署到资源受限的环境（如移动端设备）提供了实践指导。第十二章：深度强化学习（DRL）的概述本书的最后部分简要介绍了决策制定领域的前沿技术。我们定义了马尔可夫决策过程（MDPs），并对比了基于价值的方法（如Q-Learning的深度版本DQN）和基于策略的方法（如Policy Gradients）。 --- 本书的特色在于其严谨的逻辑结构和对数学推导的坚持，力求在理论深度和工程实践之间找到完美的平衡点。通过结合清晰的理论阐述、详细的公式推导以及对经典/前沿架构的透彻剖析，读者将能够不仅会“使用”深度学习框架，更能“理解”和“创新”于深度学习模型之中。

作者简介

Simon Haykin，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，目前为加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他是国际电子电气工程界的著名学者，曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士、IEEE会士，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多部标准教材。

目录信息

Preface vAcknowledgements xivAbbreviations and Symbols xviGLOSSARY xxiIntroduction 11. What is a Neural Network？ 12. The Human Brain 63. Models of a Neuron 104. Neural Networks Viewed As Directed Graphs 155. Feedback 186. Network Architectures 217. Knowledge Representation 248. Learning Processes 349. Learning Tasks 3810. Concluding Remarks 45 Notes and References 46Chapter 1 Rosenblatt'sPerceptron 471.1 Introduction 471.2 Perceptron 481.3 The Perceptron Convergence Theorem 501.4 Relation Between the Perceptron and Bayes Classifier for a Gaussian Environment 551.5 Computer Experiment: Pattern Classification 601.6 The Batch Perceptron Algorithm 621.7 Summary and Discussion 65 Notes and References 66 Problems 66Chapter 2 Model Building through Regression 682.1 Introduction 682.2 Linear Regression Model: Preliminary Considerations 692.3 Maximum a Posteriori Estimation of the Parameter Vector 712.4 Relationship .Between Regularized Least-Squares Estimation and MAP Estimation 762.5 Computer Experiment: Pattern Classification 772.6 The Minimum-Description-Length Principle 792.7 Finite Sample-Size Considerations 822.8 The Instrumental-Variables Method 862.9 Summary and Discussion 88 Notes and References 89 Problems 89Chapter 3 The Least-Mean-Square Algorithm 913.1 Introduction 913.2 Filtering Structure of the LMS Algorithm 923.3 Unconstrained Optimization:a Review 943.4 The Wiener Filter 1003.5 The Least-Mean-Square Algorithm 1023.6 Markov Model Portraying the Deviation of the LMS Algorithm from the Wiener Filter 1043.7 The Langevin Equation: Characterization of Brownian Motion 1063.8 Kushner's Direct-Averaging Method 1073.9 Statistical LMS LearningTheory for Small Learning-Rate Parameter 1083.10 Computer Experiment I:Linear Prediction 1103.11 Computer Experiment II:Pattern Classification 1123.12 Virtues and Limitations of the LMSAlgorithm 1133.13 Learning-Rate Annealing Schedules 1153.14 Summary and Discussion 117 Notes and References 118 Problems 119Chapter 4 Multilayer Perceptrons 1224.1 Introduction 1234.2 Some Preliminaries 1244.3 Batch Learning and On-Line Learning 1264.4 The Back-Propagation Algorithm 1294.5 XOR Problem 1414.6 Heuristics for Making the Back-Propagation Algorithm Perform Better 1444.7 Computer Experiment: Pattern Classification 1504.8 Back Propagation and Differentiation 1534.9 The Hessian and Its Role in On-Line Learning 1554.10 Optimal Annealing and Adaptive Control of the Learning Rate 1574.11 Generalization 1644.12 Approximations of Functions 1664.13 Cross-Validation 1714.14 Complexity Regularization and Network Pruning 1754.15 Virtues and Limitations of Back-Propagation Learning 1804.16 Supervised Learning Viewed as an Optimization Problem 1864.17 ConvolutionalNetworks 2014.18 Nonlinear Filtering 2034.19 Small-Scale Versus Large-Scale Learning Problems 2094.20 Summary and Discussion 217 Notes and References 219 Problems 221Chapter 5 Kernel Methods and Radial-Basis Function Networks 2305.1 Introduction 2305.2 Cover's Theorem on the Separability of Patterns 2315.3 The Interpolation Problem 2365.4 Radial-Basis-Function Networks 2395.5 K-Means Clustering 2425.6 Reeursive Least-Squares Estimation of the Weight Vector 2455.7 Hybrid Learning Procedure for RBF Networks 2495.8 Computer Experiment: Pattern Classification 2505.9 Interpretations of the Gaussian Hidden Units 2525.10 Kernel Regression and Its Relation to RBF Networks 2555.11 Summary and Discussion 259 Notes and References 261 Problems 263Chapter 6 Support Vector Machines 2686.1 Introduction 2686.2 Optimal Hyperplane for Linearly Separable Patterns 2696.3 Optimal Hyperplane for Nonseparable Patterns 2766.4 The Support Vector Machine Viewed as a Kernel Machine 2816.5 Design of Support Vector Machines 2846.6 XOR Problem 2866.7 Computer Experiment: Pattern Classification 2896.8 Regression: Robustness Considerations 2896.9 Optimal Solution of the Linear Regression Problem 2936.10 The Representer Theorem and Related Issues 2966.11 Summary and Discussion 302 Notes and References 304 Problems 307Chapter 7 RegularizationTheory 3137.1 Introduction 3137.2 Hadamard's Conditions for Well-Posedness 3147.3 Tikhonov's Regularization Theory 3157.4 Regularization Networks 3267.5 Generalized Radial-Basis-Function Networks 3277.6 The Regularized Least-Squares Estimator: Revisited 3317.7 Additional Notes of Interest on Regularization 3357.8 Estimation of the Regularization Parameter 3367.9 Semisupervised Learning 3427.10 Manifold Regularization: Preliminary Considerations 3437.11 Differentiable Manifolds 3457.12 Generalized RegularizationTheory 3487.13 Spectral Graph Theory 3507.14 Generalized Representer Theorem 3527.15 LaplacianRegularizedLeast-SquaresAlgorithm 3547.16 Experiments on Pattern Classification Using Semisupervised Learning 3567.17 Summary and Discussion 359 Notes and References 361 Problems 363Chapter 8 Principal-ComponentsAnalysis 3678.1 Introduction 3678.2 Principles of Self-Organization 3688.3 Self-Organized Feature Analysis 3728.4 Principal-Components Analysis: Perturbation Theory 3738.5 Hebbian-Based Maximum Eigenfilter 3838.6 Hebbian-Based Principal-Components Analysis 3928.7 Case Study: Image Coding 3988.8 Kernel Principal-Components Analysis 4018.9 Basic Issues Involved in the Coding of Natural Images 4068.10 Kernel Hebbian Algorithm 4078.11 Summary and Discussion 412 Notes and References 415 Problems 418Chapter 9 Self-OrganizingMaps 4259.1 Introduction 4259.2 Two Basic Feature-Mapping Models 4269.3 Self-Organizing Map 4289.4 Properties of the Feature Map 4379.5 Computer Experiments I: Disentangling Lattice Dynamics Using SOM 4459.6 Contextual Maps 4479.7 Hierarchical Vector Quantization 4509.8 Kernel Self-Organizing Map 4549.9 Computer Experiment II: Disentangling Lattice Dynamics Using Kernel SOM 4629.10 Relationship Between Kernel SOM and Kullback-Leibler Divergence 4649.11 Summary and Discussion 466 Notes and References 468 Problems 470Chapter 10 Information-Theoretic Learning Models 47510.1 Introduction 47610.2 Entropy 47710.3 Maximum-Entropy Principle 48110.4 Mutual Information 48410.5 Kullback-Leibler Divergence 48610.6 Copulas 48910.7 Mutual Information as an Objective Function to be Optimized 49310.8 Maximum Mutual Information Principle 49410.9 Infomax and Redundancy Reduction 49910.10 Spatially Coherent Features 50110.11 Spatially Incoherent Features 50410.12 Independent-Components Analysis 50810.13 Sparse Coding of Natural lmages and Comparison with lCA Coding 51410.14 Natural-Gradient Learning for lndependent-Components Analysis 51610.15 Maximum-Likelihood Estimation for lndependent-Components Analysis 52610.16 Maximum-Entropy Learning for Blind Source Separation 52910.17 Maximization of Negentropy for Independent-Components Analysis 53410.18 Coherent lndependent-Components Analysis 54110.19 Rate Distortion Theory and lnformation Bottleneck 54910.20 Optimal Manifold Representation of Data 55310.21 Computer Experiment: Pattern Classification 56010.22 Summary and Discussion 561 Notes and References 564 Problems 572Chapter 11 Stochastic Methods Rooted in Statistical Mechanics 57911.1 Introduction 58011.2 Statistical Mechanics 58011.3 Markov Chains 58211.4 Metropolis Algorithm 59111.5 Simulated Annealing 59411.6 Gibbs Sampling 59611.7 Boltzmann Machine 59811.8 Logistic Belief Nets 60411.9 Deep Belief Nets 60611.10 Deterministic Annealing 61011.11 Analogy of Deterministic Annealing with Expectation-Maximization Algorithm 61611.12 Summary and Discussion 617 Notes and References 619 Problems 621Chapter 12 Dynamic Programming 62712.1 Introduction 62712.2 Markov Decision Process 62912.3 Bellman's Optimality Criterion 63112.4 Policy Iteration 63512.5 Value Iteration 63712.6 Approximate Dynamic Programming: Direct Methods 64212.7 Temporal-Difference Learning 64312.8 Q-Learning 64812.9 Approximate Dynamic Programming: Indirect Methods 65212.10 Least-Squares Policy Evaluation 65512.11 Approximate Policy Iteration 66012.12 Summary and Discussion 663 Notes and References 665 Problems 668Chapter 13 Neurodynamics 67213.1 Introduction 67213.2 Dynamic Systems 67413.3 Stability of Equilibrium States 67813.4 Attractors 68413.5 Neurodynamic Models 68613.6 Manipulation of Attractors as a Recurrent Network Paradigm 68913.7 Hopfield Model 69013.8 The Cohen-Grossberg Theorem 70313.9 Brain-State-In-A-Box Model 70513.10 Strange Attractors and Chaos 71113.11 Dynamic Reconstruction of a Chaotic Process 71613.12 Summary and Discussion 722 Notes and References 724 Problems 727Chapter 14 Bayseian Filtering for State Estimation of Dynamic Systems 73114.1 Introduction 73114.2 State-Space Models 73214.3 Kalman Filters 73614.4 The Divergence-Phenomenon and Square-Root Filtering 74414.5 The Extended Kalman Filter 75014.6 The Bayesia.n Filter 75514.7 Cubature Kalman Filter: Building on the Kalman Filter 75914.8 Particle Filters 76514.9 Computer Experiment: Comparative Evaluation of Extended Kalman and Particle Filters 77514.10 Kalman Filtering in Modeling of Brain Functions 77714.11 Summary and Discussion 780 Notes and References 782 Problems 784Chapter 15 Dynamically Driven Recurrent Networks 79015.1 Introduction 79015.2 Recurrent Network Architectures 79115.3 Universal Approximation Theorem 79715.4 Controllability and Observability 79915.5 Computational Power of Recurrent Networks 80415.6 Learning Algorithms 80615.7 Back Propagation Through Time 80815.8 Real-Vane Recurrent Learning 81215.9 Vanishing Gradients in Recurrent Networks 81815.10 Supervised Training Framework for Recurrent Networks Using Nonlinear Sequential State Estimators 82215.11 Computer Experiment: Dynamic Reconstruction of Mackay-Glass Attractor 82915.12 Adaptivity Considerations 83115.13 Case Study: Model Reference Applied to Neurocontrol 83315.14 Summary and Discussion 835 Notes and References 839 Problems 842Bibliography 845Index 889
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书还算有点名气，有不少的AI书籍的参考文献都提及了它。书名虽然是foundation，但却是偏重于数学的。对于ANN的几乎所有原理都没有给出可以在直觉上理解的原因，比如，为什么对于w的初始化要随机且尽可能小；冲向量的直观解释是什么；对于分布不均匀的结果类别应该如何对w正...

评分☆☆☆☆☆

模仿生物的神经系统，人类开始设计制造人工神经网络。人工神经网络具有很多类似人脑的功能，其中就包括学习功能，也就是机器学习。小脑在运动的控制和协调中起到了非常重要的作用，通常进行得非常平稳并且几乎毫不费力。在文献中，已经提到小脑扮演着动态估计的控制者或者神经...

评分☆☆☆☆☆

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以...

评分☆☆☆☆☆

这次是第一次通读了整本书，里面的很多数学公司推导、部分原理没看明白，我想大部分第一次读的人应该也和我差不多吧。如果作为学习神经网络的入门书，我想这本可能不太适合，因为它太多太细，初学者很容易陷入细节受到挫败感。但并不是说这本书不好，相反，这本书绝对是经典...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

自从接触了《神经网络与机器学习》，我感觉自己打开了一个全新的世界。这本书的结构非常合理，从基础概念到高级算法，层层递进，让我能够系统地学习。我尤其对书中关于数据预处理的详尽介绍印象深刻，作者强调了数据清洗、特征选择和特征工程在模型构建中的关键作用，这让我认识到，即使是最先进的算法，也需要高质量的数据作为基础。我特别喜欢书中关于集成学习的章节，作者详细介绍了Bagging、Boosting和Stacking等方法，并解释了它们如何通过组合多个模型来提高预测精度和鲁棒性，这为我解决复杂的机器学习问题提供了有效的思路。我感觉这本书不仅仅是一本技术手册，更是一位经验丰富的导师，它引导我思考问题，解决问题，并不断追求更好的解决方案。通过学习这本书，我不仅掌握了机器学习的理论知识，更培养了独立思考和解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统性地介绍神经网络和机器学习知识的书籍，而《神经网络与机器学习》这本书，则完全满足了我的期待。它涵盖了从基础的线性回归、逻辑回归，到复杂的深度学习模型，如CNN、RNN、Transformer等，内容非常全面。我尤其对书中关于模型正则化的讨论印象深刻，作者详细介绍了L1、L2正则化、Dropout等技术，并阐述了它们在防止过拟合、提高模型泛化能力方面的作用，这让我能够在构建模型时更加得心应手。我最欣赏的是，这本书的写作风格非常流畅，它能够将复杂的概念用简单易懂的语言表达出来，让我能够轻松地学习和理解。通过学习这本书，我不仅掌握了机器学习的理论知识，更能够自信地将这些技术应用于实际项目中，解决各种复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在求职的计算机科学专业学生，一本能够真正武装我技能的书籍对我来说至关重要，《神经网络与机器学习》恰恰满足了我的需求。它不仅涵盖了机器学习的核心理论，更将这些理论与实际应用紧密结合。书中关于支持向量机（SVM）的章节，我至今记忆犹新，作者清晰地解释了核技巧的魔力，以及它如何将线性不可分的问题转化为线性可分，这极大地拓展了我对分类边界的理解。我特别喜欢书中关于模型评估的讨论，精准率、召回率、F1分数等指标的讲解，以及ROC曲线和AUC值的意义，这些都是面试中经常被问到的内容，现在我能自信地回答这些问题了。而且，作者还分享了许多关于特征工程的实用技巧，比如如何处理缺失值、如何进行特征缩放，这些细节往往是决定模型成败的关键。书中提供的代码示例也非常实用，我可以直接复制粘贴并加以修改，这为我快速上手实践提供了极大的便利。我感觉这本书就像一本“秘籍”，让我能够更从容地面对机器学习领域的挑战，也为我未来的职业发展奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在金融领域工作多年的分析师，我一直在寻找能够帮助我更有效地利用数据来指导投资决策的工具。《神经网络与机器学习》这本书，为我打开了一扇新的大门。它让我认识到，机器学习技术在金融风控、量化交易、市场预测等领域有着巨大的应用潜力。我尤其对书中关于时间序列分析的章节印象深刻，作者详细介绍了ARIMA、GARCH等经典模型，并探讨了如何将深度学习技术应用于时间序列预测，这对于我分析股票价格、预测市场趋势非常有帮助。我最欣赏的是，这本书的语言风格非常专业且具有指导性，它让我能够清晰地理解复杂的概念，并将其应用于实际工作场景。通过学习这本书，我不仅提升了自己的技术能力，更看到了将前沿技术应用于传统行业的巨大前景。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让计算机“学习”感到着迷，而《神经网络与机器学习》这本书，则把我从旁观者变成了参与者。这本书的叙述风格非常独特，它不像某些教科书那样枯燥乏味，而是充满了作者的热情和洞察力。我尤其喜欢它对深度学习模型（如循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM）的介绍，作者用生动的故事和贴切的比喻，解释了它们在处理序列数据时的优势，例如，将RNN比作一个有记忆的“大脑”，能够回顾过去的信息来理解现在，这让我对自然语言处理和时间序列分析有了全新的认识。书中关于迁移学习的章节也让我眼前一亮，它教会了我如何利用预训练模型来加速学习和提高性能，这在许多实际项目中都是非常高效的策略。我最欣赏的是，作者并没有回避机器学习中的一些复杂性，而是迎难而上，用清晰的逻辑和直观的解释，将这些复杂的概念一一化解，让我能够真正地理解它们。读这本书，我感到自己不仅仅是在学习知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学充满热情的研究生，我一直致力于寻找能够帮助我更深入理解机器学习模型内部运作的书籍。《神经网络与机器学习》这本书，无疑给了我极大的满足。它非常注重理论与实践的结合，在讲解算法的同时，还提供了相应的代码示例，让我能够亲手实现和验证这些算法。我尤其对书中关于交叉验证和模型评估的讨论印象深刻，作者详细介绍了K折交叉验证、留一交叉验证等方法，并阐述了它们在评估模型泛化能力方面的作用，这让我能够更科学地选择和优化模型。我最欣赏的是，作者在讲解时，始终保持着严谨的学术态度，但又不失通俗易懂，让我在享受学习乐趣的同时，能够真正地掌握知识。这本书不仅为我提供了宝贵的理论知识，更让我能够将这些知识应用于实际研究项目中，取得了显著的成果。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《神经网络与机器学习》这本书的深度和广度让我叹为观止。虽然我此前对机器学习有所涉猎，但很多概念始终停留在“知道是什么”的层面，而这本书则深入浅出地揭示了“为什么是这样”以及“如何做到更好”。例如，在讨论卷积神经网络（CNN）时，作者不仅详细阐述了卷积层、池化层的作用，还通过图示生动地展示了特征提取的过程，从边缘、纹理到更复杂的形状，层层递进，逻辑严密。我尤其被书中关于反向传播算法的详尽讲解所折服，作者将链式法则在多层网络中的应用解释得淋漓尽致，每一个数学推导都伴随着清晰的解释，让我彻底理解了误差是如何逐层传递并用于更新权重的。此外，书中对不同优化器（如SGD、Adam）的对比分析也非常到位，它不仅解释了它们的数学原理，还讨论了它们在收敛速度和鲁棒性方面的优劣，这对于我选择合适的训练策略提供了宝贵的参考。对于那些希望深入理解模型内部工作机制的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它让我意识到，机器学习并非玄学，而是建立在坚实的数学基础和精妙的算法设计之上的科学。

评分☆☆☆☆☆

最近我正在研究如何利用人工智能来优化我的项目管理流程，而《神经网络与机器学习》这本书，无疑给了我巨大的启发。它让我认识到，传统的统计学方法在处理海量、高维度数据时往往力不从心，而机器学习，尤其是深度学习，却能够挖掘出隐藏在数据背后的深刻模式。书中关于无监督学习的章节，例如聚类和降维（PCA），让我看到了在没有标签的数据中发现结构和规律的可能，这对于我分析用户行为和市场趋势非常有帮助。我特别喜欢书中关于贝叶斯定理的讨论，它不仅解释了概率推理的强大能力，还展示了如何将其应用于机器学习模型中，这让我对模型的解释性和可信度有了更深的理解。作者还强调了实验设计的重要性，以及如何科学地评估模型的性能，避免了许多可能出现的“ overfitting”陷阱。我感觉这本书就像一个“指南针”，为我在人工智能的浩瀚海洋中指明了方向，让我能够更自信地探索和应用这些前沿技术。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个技术爱好者，尤其对那些能够改变世界的技术充满热情。《神经网络与机器学习》这本书，成功地满足了我对智能技术的好奇心，并让我能够更深入地理解其背后的原理。书中关于强化学习的章节，让我看到了机器如何通过“试错”来学习最优策略，这让我联想到了人类的学习过程，也让我对自动驾驶、机器人控制等领域的未来发展充满了期待。我尤其欣赏作者在解释算法时，并没有局限于数学公式，而是通过大量的实例和图示，将抽象的概念具象化。例如，在讲解决策树时，作者通过一个简单的“是否下雨”的例子，清晰地展示了节点划分的依据和剪枝的重要性，这让我能够快速掌握算法的核心思想。此外，书中关于模型可解释性的讨论，也引起了我的深思，如何理解“黑箱”模型做出决策的原因，这对于建立信任和避免偏见至关重要。这本书不仅拓宽了我的知识视野，更激发了我对人工智能领域深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《神经网络与机器学习》实在让我大开眼界！作为一个长期在传统数据分析领域摸爬滚打的老兵，我一直对那些“黑盒子”式的算法感到既好奇又有些畏惧。然而，这本书以一种极其平易近人的方式，把我一步步地引入了神经网络和机器学习的奇妙世界。我尤其欣赏作者在讲解抽象概念时的细腻笔触，比如在介绍激活函数时，作者没有仅仅给出数学公式，而是通过生动的类比，将它们比作神经元是否“兴奋”起来的阈值，这种形象化的解释让我瞬间茅塞顿开。更让我惊喜的是，书中对于模型训练过程的描述，清晰地展现了梯度下降的“寻宝”之旅，从最初的迷茫到一点点逼近最优解，每一步都充满了探索的乐趣。作者还特别强调了过拟合和欠拟合的防范，这对于实际应用来说至关重要，避免了许多新手可能遇到的陷阱。我喜欢它那种循序渐进的教学方式，仿佛一位经验丰富的老师，耐心地解答我脑海中可能出现的每一个疑问。读完关于前馈神经网络的部分，我已经跃跃欲试，想要亲手搭建一个简单的模型来解决实际问题了。这本书不仅仅是理论的堆砌，更充满了实践的指导意义，让我看到了将这些强大工具应用于我工作领域的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

总体说来还行把

评分☆☆☆☆☆

给四星吧，数学功底还是要有的，慢慢读能读进去，原著比较有逻辑性，翻译emmm不多说，总之也帮我省了不少事

评分☆☆☆☆☆

作者不仅讲概念讲定义讲数学，还会用浅显易懂的语言讲述概念背后的内涵，真的很难得！

评分☆☆☆☆☆

全面，系统，重要。

评分☆☆☆☆☆

给四星吧，数学功底还是要有的，慢慢读能读进去，原著比较有逻辑性，翻译emmm不多说，总之也帮我省了不少事