具体描述
《机器学习方法》比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。全书共分为13章，分别介绍了机器学习的基本概念、最近邻规则、贝叶斯学习、决策树、基于事例推理的学习、关联规则学习、神经网络、支持向量机、遗传算法、集成学习、纠错输出编码、聚类分析、强化学习。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发性，易于理解。
《机器学习方法》可作为高等院校计算机、自动化、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材和参考书。《机器学习方法》内容对从事人工智能、机器学习、数据挖掘、模式识别等相关领域研究的科技人员具有较好的参考价值。
作者简介
目录信息
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读后感
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用户评价
这部书的深度与广度真是令人咋舌，它不像是那种只停留在表面概念介绍的入门读物，更像是一本为已经有一定基础的读者量身打造的武功秘籍。作者在讲解那些复杂的算法模型时，并没有像许多教材那样一笔带过关键的数学推导，反而花费了大量的篇幅去剖析其背后的逻辑脉络和理论根基。我记得尤其清晰的是关于贝叶斯网络的章节，它没有直接给出教科书式的定义，而是通过几个巧妙的、与实际应用场景紧密结合的例子，将条件概率的复杂关系层层剥开，让我对这种概率图模型的直观理解瞬间提升了一个台阶。书中对模型假设的讨论也极其到位，比如在线性模型中对误差分布的假设，以及当这些假设被违反时，模型性能会如何急剧下降，以及如何通过更鲁棒的方法来规避这些风险。这种深挖到“为什么”和“怎么办”的叙事方式，使得阅读过程充满了探索的乐趣，让人感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在学习如何像一个真正的研究者那样去思考问题。这种对细节的执着和对理论深度的追求，使得这本书在众多同类书籍中显得尤为珍贵，它为我后续进行更复杂的模型构建和优化工作打下了坚实的基础，不是那种快速消费型的书籍，而是需要反复研读、时常翻阅的工具书。
评分这本书的排版和配图质量，即便作为一个技术书籍的读者，也让我感到惊喜。那些原本抽象难懂的拓扑结构和张量运算，通过作者精心设计的可视化图表得到了极大的简化。例如，在介绍卷积神经网络（CNN）的感受野和参数共享机制时，书中没有使用传统的、静态的流程图，而是采用了一种动态的、分层叠加的示意图，清晰地展示了信息是如何从原始像素逐层抽象到高级特征的过程。这种对视觉传达效率的极致追求，极大地减轻了我在理解复杂网络架构时的认知负担。更不用说，书中的每一个关键公式旁边，都有一个简短但精确的自然语言解释，它充当了一个完美的“桥梁”，连接了冷冰冰的数学符号和它们在数据世界中实际代表的意义。我常常发现，当我被某个复杂的公式卡住时，回头看看旁边的文字注释，瞬间就能领悟其精髓。这种对阅读体验的细致打磨，体现了作者和出版社对读者群体的充分尊重，使得这部厚重的著作，在阅读过程中反而显得轻松流畅，效率极高。
评分我必须得说，这本书在涉及模型评估与可解释性（XAI）的部分的处理上，展现出了一种难得的老练和审慎。在当前许多鼓吹“深度学习万能论”的浪潮中，这本书却花了相当大的篇幅去探讨模型的局限性、偏差的来源以及公平性问题。作者并没有简单地介绍LIME或SHAP值，而是深入剖析了这些解释工具背后的基本假设和它们可能产生的误导。例如，书中详细对比了不同归因方法在处理模型决策边界非线性时的表现差异，并警告读者，过度依赖单一的解释工具可能会导致对模型真正行为的错误认知。我尤其喜欢其中关于“对抗样本”的章节，它不仅展示了如何构造这些样本，更重要的是，它从理论上探讨了为什么当前的神经网络模型会对这些微小的扰动如此敏感，从而引导我们去思考更深层次的鲁棒性问题，而非仅仅停留在如何防御攻击的层面。这种对技术伦理和模型安全性的前瞻性关注，使得这本书超越了纯粹的技术手册范畴，更像是一本面向未来负责任的AI从业者的指导纲领。
评分这本书的阅读体验，说实话，前半部分略显陡峭，但一旦跨过那个门槛，后半部分的豁然开朗感简直让人欲罢不能。尤其是在处理强化学习那一块的章节编排，简直是大师级的结构设计。作者没有急于抛出复杂的公式，而是用了一系列精心设计的环境模拟案例——比如一个动态定价策略的博弈，或者一个机器人手臂的运动控制——来逐步引导读者理解“价值函数”和“策略梯度”是如何从最基础的马尔可夫决策过程（MDP）中演化出来的。这种“从实践中提炼理论，再用理论指导实践”的闭环教学法，是很多强调数学严谨性的书籍所欠缺的。我欣赏它对“探索与利用”这一核心困境的持续性探讨，从早期的$epsilon$-贪婪策略到后来的上置信区间（UCB）算法，再到更先进的基于概率模型的探索机制，每一步的演进都阐述得清晰有力，让读者能真切感受到算法的进步并非空中楼阁，而是对前人局限性的系统性修正。这种层层递进的叙述，让我在阅读时有一种强烈的代入感，仿佛自己就在和作者一起，缓慢而坚定地攻克每一个技术难关。
评分我花了整整一个周末的时间，沉浸在这本书对于非监督学习范畴的论述之中，最大的感受就是作者对“结构发现”这一核心思想的深刻洞察和极具创意的呈现方式。它不像许多教材那样把聚类和降维当作两个独立的、互不关联的技术点来介绍，而是将它们置于一个更宏大的“数据内在结构探索”的框架下进行统一阐述。特别是在介绍高维数据可视化时，作者引入了一种全新的视角，它不仅仅是展示了t-SNE或PCA的结果图，而是详细对比了不同流形学习算法在捕捉局部结构和全局一致性之间的内在矛盾与权衡。书中有一个章节专门探讨了“信息瓶颈原理”在特征选择中的应用，这个角度非常新颖，它将特征选择从一个单纯的优化问题提升到了一个信息论的层面，要求我们在保留数据足够信息量的同时，最大程度地压缩冗余。这种跨学科的视野，让原本感觉有些枯燥的算法学习过程变得异常生动和富有启发性。读完这部分，我立刻被激发了去尝试用信息论的视角重新审视我手头上的一个聚类项目，结果发现先前的一些困惑迎刃而解，这本书带来的不仅仅是知识点的增补，更是一种思维方式的颠覆和升级。
评分作者蒋艳凤还负责过Btrees等优化（可惜网上没找到相关） 值得推荐的书，属于理论型书籍/非实践指导类 几大类算法列举大类下相关优缺点比较 决策树跟贝叶斯算法很详细描述 可惜缺乏各个大类算法之间比较，麻雀虽小，五脏俱全，书太薄了；而且很少详细讲损失函数相关
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