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出版者:Global Text Project

作者:Dr. Matthew A North

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2012-8-18

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780615684376

丛书系列:

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• Data_Mining
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深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用 本书旨在为对深度学习和神经网络领域抱有浓厚兴趣的读者提供一本全面、深入且实用的指南。我们避开了过于宽泛的综述，而是聚焦于当前驱动人工智能领域飞速发展的核心技术、数学原理以及实际操作的技巧。全书结构精心设计，旨在引导读者从基础概念的建立，逐步深入到复杂模型的构建、训练与优化，最终掌握将这些技术应用于解决现实世界复杂问题的能力。 第一部分：奠定基础——从神经元到多层感知器 本部分是构建后续复杂知识体系的坚实地基。我们将从生物学神经元的基本结构和工作原理出发，逐步抽象出人工神经元的数学模型。重点解析激活函数的多样性及其在引入非线性决策边界中的关键作用，包括 Sigmoid、Tanh 以及在现代网络中占据主导地位的 ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU）。 紧接着，我们将详细剖析多层感知器（MLP）的架构。这不仅仅是简单地堆叠层级，更关键的是深入理解前向传播（Forward Propagation）的计算流程——如何逐层计算输入到输出的映射关系。理解了前向传播，我们才能有效地引入反向传播（Backpropagation）算法。反向传播是训练神经网络的基石，本书将以清晰的链式法则推导，结合矩阵运算的视角，详细阐述梯度是如何高效地从输出层回传至输入层，从而指导网络权重的更新。我们将详细讨论损失函数（Loss Functions）的选择，如均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），以及它们如何量化模型的预测误差。 第二部分：优化与正则化——提升模型性能的艺术 一个理论上完美的模型架构，若缺乏有效的训练策略，其性能将大打折扣。本部分聚焦于如何高效地优化模型参数，并避免模型在训练数据上过度拟合。 我们将深入探讨优化器（Optimizers）的演进。从基础的随机梯度下降（SGD）及其带来的震荡问题入手，系统介绍如何通过引入动量（Momentum）来加速收敛过程。随后，重点解析自适应学习率方法，包括 Adagrad、RMSprop，以及目前工业界应用最广泛的 Adam 优化器。对于每种优化器，我们不仅会给出其更新公式，还会结合实际案例分析其收敛特性和适用场景。 参数的梯度下降过程极易导致模型对训练样本的噪声产生过拟合。因此，正则化技术至关重要。本书将详尽介绍 L1 和 L2 正则化，解释它们如何通过约束权重大小来平滑决策边界。特别地，Dropout 技术将被作为一个核心章节来深入研究，分析其随机性如何模拟“集成学习”的效果，以及如何在训练和测试阶段正确地应用它。此外，还将讨论批标准化（Batch Normalization, BN）的原理和实践，阐明它如何解决内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题，并显著加速训练过程。 第三部分：卷积神经网络（CNN）的深度探索 卷积神经网络是图像处理和计算机视觉领域的革命性力量。本部分将全面解析 CNN 的核心组件及其构建逻辑。 首先，详细阐述卷积层（Convolutional Layer）的工作机制，包括卷积核（Filter）的滑动、填充（Padding）的选择（如 Valid 和 Same），以及步幅（Stride）对特征图尺寸的影响。随后，分析池化层（Pooling Layer）（如 Max Pooling 和 Average Pooling）在特征降维和提升平移不变性方面的作用。 在此基础上，我们将系统梳理经典的 CNN 架构演进史。这包括里程碑式的 LeNet-5，AlexNet 如何利用 GPU 推动深度学习复兴，VGGNet 对小尺寸卷积核堆叠的坚持，GoogLeNet/Inception 模块中的多尺度特征提取策略，以及 ResNet（残差网络）如何通过残差连接（Residual Connections）解决了深层网络中的梯度消失问题，使得训练数百层网络成为可能。对于每种架构，我们将分析其创新点、优势以及在特定任务中的应用案例。 第四部分：序列建模与循环网络（RNN/LSTM/GRU） 处理时间序列数据、自然语言和可变长度输入，需要专门的网络结构——循环神经网络。本部分专注于理解序列依赖性的建模。 我们将从最基础的循环神经网络（RNN）入手，阐明其“记忆”单元的工作方式。然而，标准的 RNN 在处理长距离依赖时会面临梯度爆炸与消失的严峻挑战。为解决此问题，本书将深入剖析 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 的内部机制。我们将逐一拆解 LSTM 中的 输入门、遗忘门和输出门 的作用，以及它们如何精确控制信息流的进入、保留和遗忘，从而有效地捕获长期依赖关系。GRU 作为 LSTM 的简化版本，其高效性也将被进行对比分析。 此外，本部分还将简要介绍序列到序列（Seq2Seq）模型，这在机器翻译和文本摘要等任务中至关重要，为后续探讨 Transformer 架构打下铺垫。 第五部分：前沿架构与应用实践——Transformer 与注意力机制 近年来，以 Transformer 架构为代表的非循环模型在序列处理领域占据了统治地位。本部分将集中火力研究这一革命性的进展。 我们将详细解释 注意力机制（Attention Mechanism） 的核心思想——让模型在处理序列时能够动态地关注输入中最相关的信息片段。随后，深入解析 Transformer 架构 的完整构成，重点分析 自注意力（Self-Attention） 的计算过程，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同的表示子空间中学习信息。我们将拆解 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 的结构，理解它们如何协同工作，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补 Transformer 缺乏序列顺序信息的缺陷。 最后，本书将以迁移学习（Transfer Learning）的概念收尾。我们将讨论如何利用预训练的大型模型（如 BERT, GPT 系列的基础概念）进行微调（Fine-tuning），以高效地解决特定领域的下游任务，体现理论与工程实践的完美结合。 总结而言，本书不仅是理论知识的汇编，更是一份实践指导手册。它要求读者具备一定的线性代数和微积分基础，并鼓励读者通过动手实践，真正掌握深度学习的构建哲学。

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《Data Mining for the Masses》这个书名，极具吸引力，它承诺了一件看似艰巨但又无比诱人的事情：让数据挖掘不再是少数精英的专利。作为一名对数据领域充满兴趣，但缺乏专业背景的普通读者，我一直以来都希望能够找到一本真正能够“普及”数据挖掘知识的书籍。我期待这本书能够以一种轻松、易懂、并且引人入胜的方式，引导我进入数据挖掘的殿堂。它是否会用生动的比喻和贴切的例子，来解释那些听起来很专业的概念？比如，在讲解降维技术时，是否会用“压缩照片”来类比？我更关心的是，它能否教会我如何“动手”去挖掘数据，而不是仅仅停留在理论层面。书中是否会提供一些可以直接下载和使用的示例数据集，并且一步步地指导我完成数据清洗、特征选择、模型训练以及结果解读的全过程？我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据信息的迷宫，发现其中隐藏的宝藏。它是否会介绍一些常用的、易于上手的工具，并演示如何利用这些工具来解决现实世界中的问题？例如，它是否会教我如何用这些工具来分析我的个人消费习惯，或者如何从朋友的社交数据中发现一些有趣的模式？

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《Data Mining for the Masses》这本书的书名，在我阅读之前就给我留下了深刻的印象，它传递出一种“人人皆可数据挖掘”的信号，这对于我这样对数据科学充满好奇但又畏惧其复杂性的普通读者来说，无疑是一剂强心针。我渴望的不是一本教我如何编写复杂的算法代码的书，而是希望它能成为一座桥梁，连接我与数据世界。它是否能够用最简单、最直接的方式，剖析数据挖掘的核心思想？例如，在讲解关联规则时，是否会以“购买尿布的顾客往往也会购买啤酒”这样的经典案例来解释其原理？我期待它能帮助我理解，为什么从看似杂乱无章的数据中，能够提取出如此有意义的洞察。更重要的是，我希望这本书能教会我“怎么做”，而不是仅仅“是什么”。它是否会提供一些循序渐进的练习，让我能够亲手操作，体验数据挖掘的乐趣？例如，它是否会引导我下载一些公开的数据集，然后一步步地进行探索和分析？我希望这本书的语言风格是亲切的，就像和一位经验丰富的朋友交流一样，能够解答我心中的各种疑问，并且激发我继续探索数据世界的兴趣。如果它还能在数据预处理、特征工程这些关键步骤提供一些实用的技巧，那将是锦上添花。

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这本书的标题《Data Mining for the Masses》在我第一次看到的时候就引起了我的强烈兴趣。它没有使用那些听起来遥不可及、技术性过强的术语，而是直接表明了一个清晰的目标：让数据挖掘变得触手可及，让更多的人能够理解和运用它。作为一名非技术背景的读者，我对数据分析领域一直充满好奇，但常常被各种算法、模型和复杂的数学公式吓退。这本书的出现，仿佛是在高不可攀的山峰上开辟了一条平坦的小径，让人看到了通往数据洞察的希望。我期待它能够用通俗易懂的语言，深入浅出地讲解数据挖掘的核心概念，避免冗余的理论堆砌，而是聚焦于实际应用和解决问题的能力。例如，它是否能提供清晰的案例，展示如何在日常生活中，或者在我的职业领域，通过数据挖掘来发现隐藏的模式、预测未来的趋势，甚至做出更明智的决策？我希望这本书能够像一位耐心的老师，引导我一步步地走进数据挖掘的世界，而不是让我感到更加迷茫。如果它能包含一些关于如何选择合适的数据挖掘工具、如何处理不完整或嘈杂的数据、以及如何有效地解释和呈现数据分析结果的指导，那就更完美了。毕竟，理论知识固然重要，但能够将其转化为实际行动的能力才是关键。我希望这本书能够真正实现其“for the Masses”的承诺，让数据挖掘不再是少数专家的专利，而是成为人人都可以掌握的强大工具。

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在我看到《Data Mining for the Masses》这个书名的时候，我就知道我找到了我一直在寻找的那本书。它没有用那些让人望而生畏的专业术语，而是直接点明了它的目标——让数据挖掘变得大众化。我一直对从海量数据中挖掘出有价值的信息感到好奇，但以往接触到的书籍要么过于学术化，要么过于偏重技术细节，让我难以入门。我期待这本书能够用一种非常“接地气”的方式，来讲解数据挖掘的核心概念。比如，在解释“关联规则”时，是否会用超市购物篮分析的经典案例？我更希望这本书能教会我“怎么做”，而不是仅仅“是什么”。书中是否会提供大量的实用案例，展示数据挖掘如何在实际生活中发挥作用？例如，它是否会分析社交媒体上的用户行为，或者预测股票市场的短期波动？我希望这本书能够提供一套简单易懂的步骤，让我能够亲手尝试数据挖掘，即使没有深厚的技术背景，也能有所收获。它是否会介绍一些易于上手的工具，并指导我如何使用它们来分析我自己的数据？

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当我第一次读到《Data Mining for the Masses》这本书名时，我就被它所吸引。它并没有使用那些晦涩难懂的专业术语，而是直接表明了其目标——让数据挖掘变得触手可及，让普通大众也能掌握这项强大的技能。作为一名对数据充满好奇，但又对技术细节感到畏惧的读者，我渴望找到一本能够填补这方面知识空白的书籍。我期待这本书能够用最简单、最直观的方式，解释数据挖掘的核心概念，比如“分类”、“聚类”、“关联规则”等。我希望它能够提供大量的实际应用案例，让我看到数据挖掘如何在日常生活中、在我的工作领域发挥作用，比如如何分析客户的购买习惯，预测市场趋势，或者优化资源配置。更重要的是，我希望这本书能够提供一套循序渐进的操作指南，让我能够亲自动手去实践。它是否会介绍一些易于上手的工具，并且一步步地指导我完成数据分析的全过程？我希望这本书能成为我进入数据科学领域的第一本启蒙读物，让我能够自信地开始我的数据探索之旅。

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《Data Mining for the Masses》这个书名，简洁明了，却蕴含着巨大的能量。它传递出一种“让每个人都能掌握数据洞察力”的愿景，这对于我这种对数据充满好奇，但又担心技术门槛过高的读者来说，无疑是一份极大的鼓舞。我希望这本书能够成为我探索数据世界的“向导”，用最平实的语言，最贴切的例子，来解读那些看似高深莫测的数据挖掘概念。例如，在讲解“异常检测”时，它是否会用“在一个班级里找出那个成绩异常高的学生”这样的例子？我尤其期待书中能提供大量的实际应用场景，让我看到数据挖掘是如何被应用于改善我们的生活，提升我们的决策质量的。它是否会分析社交媒体上的信息传播规律，或者预测流感传播的趋势？更重要的是，我希望这本书能够提供一套“上手”的指导。它是否会介绍一些适合初学者的、易于操作的数据挖掘工具，并且一步步地演示如何利用这些工具来解决实际问题？例如，它是否会教我如何分析我自己的电子账单，发现不必要的开支，或者如何根据我的兴趣爱好，推荐我可能喜欢的电影和书籍？

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当我看到《Data Mining for the Masses》这本书名时，便立刻感受到了它的使命感和包容性。它仿佛在向我发出邀请，告诉我数据挖掘的精彩世界并非遥不可及。我渴望的不是一本充斥着复杂数学公式和晦涩编程语言的书籍，而是一本能够用清晰、直观的方式，揭示数据背后规律的书。这本书是否能用最浅显易懂的语言，解释诸如“关联分析”、“分类”、“聚类”、“预测”等核心概念？我特别希望它能提供丰富的实际案例，让我看到数据挖掘如何在各行各业中创造价值。例如，它是否会展示如何利用数据来优化产品设计，提升客户满意度，或者预测市场趋势？我更希望这本书能提供一套切实可行的操作指南，让我能够亲手尝试数据挖掘的过程。它是否会介绍一些易于上手的开源工具，并指导我如何利用这些工具进行数据探索和分析？例如，它是否会教我如何分析一篇新闻文章的情感倾向，或者如何根据用户行为预测他们可能感兴趣的产品？我希望这本书能成为我踏入数据科学领域的第一块敲门砖，让我能够自信地开始我的数据探索之旅。

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当我看到《Data Mining for the Masses》这本书名时，脑海中立刻浮现出这样一个画面：一个普通人，面对着庞大的数据集，不再感到束手无策，而是能够自信地从中挖掘出宝贵的洞察。这正是这本书最吸引我的地方——它的普适性和易得性。我一直认为，数据挖掘不应该仅仅是数据科学家们的专属技能，它的力量应该被更广泛地应用到各个领域，服务于更多的人。因此，我非常期待这本书能够提供一种全新的视角，用一种非技术性的语言来解读数据挖掘的奥秘。它是否会深入浅出地解释各种数据挖掘方法的原理，比如决策树是如何工作的，或者支持向量机背后的逻辑是什么？更重要的是，我希望它能够聚焦于“如何应用”而非“如何构建”。书中是否会包含大量的实际案例，展示数据挖掘如何在商业、市场营销、科学研究，甚至在个人生活中发挥作用？例如，它是否会分析客户流失的原因，预测股票市场的短期走势，或者揭示社交网络中的隐藏联系？我希望这本书能够提供一套清晰的思路和方法论，让我能够将所学知识融会贯通，并应用于我自己的工作和生活中，真正做到“从大众中来，到大众中去”。

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《Data Mining for the Masses》这本书的书名，在众多技术书籍中显得格外亲切和包容。它传递的信息非常明确：数据挖掘不再是少数人的专属技能，而是可以被大众掌握的工具。这对于我这样对数据分析充满好奇，但又担心技术门槛的读者来说，无疑是一剂强心剂。我非常期待这本书能够用最通俗易懂的语言，最生动的比喻，来讲解数据挖掘的核心原理。例如，在介绍“特征选择”时，是否会用“在一个复杂的描述中找出最关键的几个词语”来打比方？我更关心的是，这本书能否提供切实可行的操作指导，让我能够亲手实践数据挖掘。它是否会包含大量的真实案例，展示数据挖掘是如何在商业、市场营销、科学研究等领域创造价值的？例如，它是否会分析如何通过用户行为来预测产品销量，或者如何从大量的文本数据中提取出用户的情感倾向？我希望这本书能为我打开一扇通往数据世界的大门，让我能够自信地迈出第一步，并开始探索数据中蕴藏的无限可能。

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我拿到《Data Mining for the Masses》这本书，首先被其直观的封面设计所吸引。它没有采用那种充斥着代码和图表的硬核风格，而是以一种更具亲和力的方式展现了数据探索的魅力。我一直对从海量数据中提炼有价值信息的过程感到着迷，但以往接触到的相关书籍要么过于理论化，要么过于偏重特定领域的应用，让初学者望而却步。《Data Mining for the Masses》这个名字，恰好触及了我内心深处的渴望：找到一本能够真正普及数据挖掘知识的书籍。我希望它能够突破技术壁垒，用生动的比喻和贴切的例子，解释那些看似晦涩难懂的数据挖掘原理。比如，在介绍聚类分析时，它是否会用一个大家都能理解的场景，比如将超市的顾客按照购物习惯分组？或者在讲解分类模型时，是否会展示如何用数据来判断一封邮件是否是垃圾邮件？我更关心的是，这本书能否提供一些实操性的指导，让我即使没有深厚的技术背景，也能尝试着去分析自己的数据，或者参与到数据驱动的决策过程中。它是否会介绍一些易于上手的开源工具，以及如何利用这些工具来解决实际问题？我想象着，通过这本书，我能够更好地理解那些社交媒体上的用户行为分析，或者电商平台上精准的商品推荐是如何实现的，并且能够初步掌握一些分析的方法，来洞察我身边数据的价值。

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如果真的用rapidminer的话，那还行。对于想转data science的人来说有点太简单了。不过和rapidminer的简单还是比较相辅相成的。

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如果真的用rapidminer的话，那还行。对于想转data science的人来说有点太简单了。不过和rapidminer的简单还是比较相辅相成的。

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如果真的用rapidminer的话，那还行。对于想转data science的人来说有点太简单了。不过和rapidminer的简单还是比较相辅相成的。

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这本书算是一个超级简单的入门吧，结合了RapidMiner这个工具，一边介绍用法，一边介绍算法，然后用详细的例子和直观的结果让人容易理解。算法的话，仅仅就是浮在表面介绍下，重点在于怎么用工具进行工作。没事可以翻翻，至少锻炼了我看英语的能力。

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如果真的用rapidminer的话，那还行。对于想转data science的人来说有点太简单了。不过和rapidminer的简单还是比较相辅相成的。