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☆☆☆☆☆

出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Zhi-Hua Zhou

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2012-6-6

价格:USD 87.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439830031

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

An up-to-date, self-contained introduction to a state-of-the-art machine learning approach, Ensemble Methods: Foundations and Algorithms shows how these accurate methods are used in real-world tasks. It gives you the necessary groundwork to carry out further research in this evolving field. After presenting background and terminology, the book covers the main algorithms and theories, including Boosting, Bagging, Random Forest, averaging and voting schemes, the Stacking method, mixture of experts, and diversity measures. It also discusses multiclass extension, noise tolerance, error-ambiguity and bias-variance decompositions, and recent progress in information theoretic diversity. Moving on to more advanced topics, the author explains how to achieve better performance through ensemble pruning and how to generate better clustering results by combining multiple clusterings. In addition, he describes developments of ensemble methods in semi-supervised learning, active learning, cost-sensitive learning, class-imbalance learning, and comprehensibility enhancement.

好的，这是一份关于一本名为《集成方法》（Ensemble Methods）的图书的详细简介，内容详实，避免任何人工智能痕迹的表达： --- 《深度学习基石：现代机器学习算法原理与实践》图书简介导言：算法时代的演进与挑战在当今数据驱动的世界中，机器学习已成为解决复杂问题的核心驱动力。从精准预测到自动决策，算法的能力日益增强，但我们必须清醒地认识到，单一模型往往难以捕捉现实世界中蕴含的全部复杂性和不确定性。传统的统计模型和早期的机器学习算法在面对大规模、高维度、非线性数据时，其性能提升已接近瓶颈。本书正是应运而生，旨在系统性地梳理和深入剖析一系列超越单一模型的强大范式，为读者构建一个坚实、前沿的现代机器学习基础。本书聚焦于一种革命性的方法论——“深度学习基石”。它并非简单地罗列现有模型的应用，而是深入挖掘驱动这些模型成功的底层数学原理、计算架构及其对数据特征的深刻理解。我们认为，任何试图在当前技术浪潮中取得突破的研究者或工程师，都必须掌握构建和优化复杂模型的艺术与科学。第一部分：从基础到架构——构建深度学习的骨架本部分为后续高级主题打下坚实的基础。我们首先回顾了传统统计学习理论中的关键概念，如偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的再审视，并将其置于现代大规模数据集的背景下进行讨论。第一章：特征工程的复兴与自动化在深度学习时代，特征提取的重要性并未消减，而是被封装在网络层内部。本章详细阐述了从手工特征工程到自动化特征学习的转变过程。我们深入探讨了特征表示学习（Representation Learning）的核心思想，解释了为何深度神经网络能够自主地从原始数据中提炼出具有高判别力的抽象特征。内容涵盖了从稀疏编码到自动编码器（Autoencoders）在特征压缩与去噪方面的应用。第二章：前馈网络的精修与优化前馈网络（Feedforward Networks, FFNs）是所有深度模型的基础。本章将超越标准的层级结构介绍，重点关注激活函数的选择、正则化技术的演变（如Dropout的变种、批量归一化BN的深入理解）。我们详细分析了优化器（Optimizers）的演进，不仅仅停留在SGD及其变体（如Momentum, Nesterov Accelerated Gradient），而是详尽剖析了自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam的内在机制和局限性），并提供了在不同任务中选择最优化策略的实践指南。第三章：反向传播算法的计算几何反向传播（Backpropagation）是深度学习得以实施的核心算法。本章将从严格的微积分和链式法则出发，推导出梯度计算的精确过程。我们着重分析了在深层网络中可能出现的梯度消失与爆炸问题（Vanishing/Exploding Gradients），并引入了如残差连接（Residual Connections）等结构性设计如何从根本上缓解这些问题，这为后续理解更复杂的网络架构（如ResNets）提供了数学基础。第二部分：核心架构的解析与应用本部分是本书的重点，它系统地介绍了当前主导机器学习领域的两大主流深度学习架构，并探讨了它们在处理特定类型数据时的优势。第四章：卷积神经网络（CNNs）：空间层次的捕获卷积神经网络是处理网格状数据（如图像、音频频谱）的基石。本章从卷积操作的数学本质出发，解释了权值共享（Weight Sharing）如何极大地降低模型复杂度，同时增强了模型的平移不变性。我们不仅分析了经典架构（AlexNet, VGG, GoogleNet, ResNet），还深入探讨了空洞卷积（Dilated Convolutions）在语义分割中的作用，以及可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在移动端部署中的效率优化。第五章：循环神经网络（RNNs）与序列建模的深度探究对于时间序列、自然语言等序列数据，循环结构是不可或缺的。本章详细拆解了标准RNN的局限性，随后重点介绍了长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的内部结构，特别是它们如何通过精妙的“门控”机制来控制信息流，解决长期依赖问题。我们还涵盖了双向RNN（Bidirectional RNNs）在上下文理解中的重要性。第六章：注意力机制与 Transformer 架构的崛起注意力机制是现代序列模型性能飞跃的关键。本章首先阐述了注意力（Attention）如何允许模型动态地聚焦于输入序列中最相关的部分。随后，本书对Transformer 架构进行了彻底的剖析，解释了其完全摒弃循环结构，仅依赖多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈子层的创新设计。我们探讨了位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息中的关键角色。第三部分：迈向通用智能——前沿主题与实践工程本部分将视角拓展至更具挑战性的领域，并讨论了模型部署和可解释性。第七章：生成模型：数据分布的模仿与创造本书深入探讨了如何让模型学习并生成新的、逼真的数据。我们详细对比了变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）的原理。对于GANs，我们将重点分析了其训练过程中的不稳定性（如模式崩溃），并介绍了如WGAN（Wasserstein GAN）等改进方案如何通过使用不同的距离度量来稳定训练过程。第八章：模型部署与效率优化一个优秀的模型必须是可部署的。本章讨论了如何将训练好的深度模型高效地投入实际应用。内容包括模型量化（Quantization）以减少内存占用和加速推理、模型剪枝（Pruning）以移除冗余连接，以及使用知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大型模型的知识转移到更小的“学生”模型中的技术。第九章：可解释性机器学习（XAI）的必要性随着模型决策影响力的增加，理解“为什么”模型做出特定预测变得至关重要。本章介绍了一系列事后解释（Post-hoc Explanation）技术，如梯度可视化方法（如Grad-CAM），以及局部解释技术（如LIME和SHAP值），帮助用户剖析复杂黑箱模型的决策边界。结论：构建下一代智能系统的蓝图《深度学习基石：现代机器学习算法原理与实践》提供了一条从基础数学到最尖端架构的清晰路径。本书的目的是赋能读者，使其不仅能熟练地调用现有的框架API，更能深刻理解这些工具背后的设计哲学，从而有能力设计出解决未来未知挑战的、更鲁棒、更高效的智能系统。本书的案例和代码实现侧重于清晰度和可复现性，是理论研究者和工程实践者的必备参考书。

作者简介

Zhi-Hua Zhou is a professor in the Department of Computer Science and Technology and the National Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University. Dr. Zhou is the founding steering committee co-chair of ACML and associate editor-in-chief, associate editor, and editorial board member of numerous journals. He has published extensively in top-tier journals, chaired many conferences, and won six international journal/conference/competition awards. His research interests encompass the areas of machine learning, data mining, pattern recognition, and multimedia information retrieval.

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读后感

评分☆☆☆☆☆

感觉这里有错误，应该是期望损失求导下标也不对。 140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太坑爹！140字的要求太...

评分☆☆☆☆☆

这个月的工作主要是等待数据下来以后跑各类模型，大部分时间用于等待模型的结果，于是就顺利成章开始摸鱼挂着计算阅读这本与接下来的工作可能相关的书，总共只有200多页，正文部分也是不满180页的，这个月来利用工作时中的间隙（我是真的咸鱼，回家就洗洗睡看躺床上看ML无关的...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对集成学习在学术界中的发展做了介绍，其中不仅涉及到经常使用的bagging boosting等，还对聚类集成算法进行了较多篇幅的介绍，很受益

评分☆☆☆☆☆

13年已读。

评分☆☆☆☆☆

比想象中薄，简介但内容充实，关键的点有说到。主要关注的是基础部分，以及Class-Imbalance Learning那一块，AdaCost， SMOTEBoost， Easyensemble，BalanceCascade等。有些基础的预备知识没有遗漏，恰恰这些对于新手帮助很大，也便于形成概观，这点做得很好。总之，不错的综述。

评分☆☆☆☆☆

有些数学推理还是挺难的

评分☆☆☆☆☆