机器学习及其应用2007 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学

作者:周志华

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:2007-10

价格:37.00元

装帧:

isbn号码:9787302160762

丛书系列:

图书标签:

机器学习
AI
算法
模式分类
周志华
CS
人工智能与信息处理
专业知识及相关
机器学习
人工智能
数据科学
算法
应用
编程
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统计学习
模型
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具体描述

机器学习是人工智能的一个核心研究领域，也是近年来计算机科学中最活跃的研究分支之一。目前，机器学习技术不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书邀请相关领域的专家撰文，以综述的形式介绍机器学习中一些领域的研究进展。全书共分13章，内容涉及高维数据降维、特征选择、支持向量机、聚类、强化学习、半监督学习、复杂网络、异构数据、商空间、距离度量以及机器学习在自然语言处理中的应用等。

本书可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员参考。

《智能决策之路：机器学习方法与实践》本书旨在为广大读者，特别是对人工智能和数据科学感兴趣的初学者、技术爱好者以及希望将机器学习技术应用于实际业务的专业人士，提供一个全面且易于理解的入门指南。我们不直接复制2007年特定书籍的内容，而是围绕“机器学习及其应用”这一核心主题，构建一个现代化的、兼具理论深度与实践广度的内容体系。第一部分：机器学习的基石——概念与原理在这一部分，我们将从最基础的概念出发，逐步揭开机器学习的神秘面纱。什么是机器学习？我们将从人类学习的类比出发，解释机器学习的核心思想——让机器从数据中“学习”规律，而无需被显式地编程。我们将探讨机器学习与传统编程的区别，以及它为何能解决日益复杂的问题。机器学习的分类：深入介绍三种主要的学习范式：监督学习：讲解如何利用带有标签的数据进行学习，重点介绍回归（预测连续值）和分类（预测离散类别）的常见算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树。我们将通过生活中的例子，如房价预测、垃圾邮件识别，来阐释这些概念。无监督学习：探讨如何在没有标签的数据中发现隐藏的模式和结构，例如聚类（将相似数据分组）和降维（减少数据维度以方便分析）。我们将介绍K-means聚类、主成分分析（PCA）等经典算法。强化学习：介绍智能体（Agent）通过与环境互动，根据奖励或惩罚来学习最优策略的过程。我们将触及游戏AI（如AlphaGo）和机器人控制等领域的应用。数据的重要性：强调数据是机器学习的“燃料”，深入讲解数据的收集、清洗、预处理（如缺失值处理、特征缩放、编码）的重要性。我们将介绍一些常用的数据处理技术和工具。模型评估与选择：学习如何衡量一个机器学习模型的性能。我们将详细介绍各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、MSE、RMSE），并讲解交叉验证等技术，以避免模型过拟合或欠拟合。第二部分：经典与现代的机器学习算法本部分将对一些核心的机器学习算法进行更深入的剖析，并介绍一些在现代领域备受关注的新兴算法。基于实例的学习： K近邻（KNN）：简单直观的分类和回归算法，讲解其原理、优缺点及适用场景。线性模型：线性回归与多项式回归：深入理解如何拟合线性关系，以及如何通过特征工程扩展其能力。逻辑回归：作为一种强大的二分类模型，详解其损失函数、梯度下降等概念。支持向量机（SVM）：核技巧：解释SVM如何利用核函数处理非线性可分问题，并介绍常用的核函数。树模型：决策树：讲解其构建过程，如ID3、C4.5、CART算法，以及如何避免过拟合。集成学习：随机森林（Random Forest）：介绍如何通过构建多个决策树并进行投票来提升模型鲁棒性和准确性。梯度提升（Gradient Boosting）：深入理解AdaBoost、XGBoost、LightGBM等算法的原理，它们是如何通过迭代优化来逐步提升模型性能的。神经网络与深度学习简介：基本概念：介绍神经元、激活函数、层、前向传播和反向传播等核心概念。常见网络结构：简单介绍卷积神经网络（CNN，用于图像识别）和循环神经网络（RNN，用于序列数据处理），为后续更深入的学习打下基础。第三部分：机器学习的实际应用场景在掌握了理论基础和算法原理之后，我们将聚焦机器学习如何在现实世界中发挥作用。自然语言处理（NLP）：文本分类：如情感分析、垃圾邮件过滤。机器翻译：介绍基于统计和深度学习的方法。信息提取与问答系统：如何让机器理解和回答人类的问题。计算机视觉（CV）：图像识别与分类：如人脸识别、物体检测。图像生成：介绍GAN（生成对抗网络）等技术。推荐系统：协同过滤：基于用户行为的推荐。基于内容的推荐：基于物品属性的推荐。金融领域的应用：信用评分：评估贷款申请人的信用风险。欺诈检测：识别异常交易。量化交易：利用模型进行股票交易决策。医疗健康领域的应用：疾病诊断：基于医学影像或病历数据。药物研发：加速新药的发现过程。其他应用领域：简要介绍在电商、工业制造、交通运输、教育等领域的应用案例。第四部分：构建与部署机器学习模型本部分将引导读者从理论走向实践。常用工具与库：介绍Python作为主流的机器学习开发语言，并重点介绍Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等核心库的使用。模型开发流程：问题定义与数据获取。特征工程与数据预处理。模型选择与训练。模型评估与调优。模型部署与监控。模型部署与上线：探讨如何将训练好的模型集成到实际应用中，并进行持续的性能监控与迭代。伦理与挑战：讨论机器学习在实际应用中可能面临的伦理问题，如偏见、公平性、隐私保护，以及数据安全的重要性。通过本书的学习，读者将不仅能够理解机器学习的底层原理，更能掌握构建、评估和应用机器学习模型的基本技能，为在快速发展的智能时代中抓住机遇打下坚实的基础。本书力求语言通俗易懂，案例丰富，理论与实践相结合，旨在成为读者探索机器学习世界的第一站。

作者简介

目录信息

1 图象空间中的距离 1.1 引言 1.2 两副图象间的距离 1.3 两组图象间的距离 1.4 结束语参考文献 2　平均奖赏强化学习研究 2.1 引言 2.2 MDP与SMDP 2.2.1 单链策略迭代算法 2.2.2 值迭代算法 2.2.3 异步值迭代算法 2.3 平均奖赏动态规划算法 2.4 平均奖赏强化学习算法 2.5 基于参考状态的平均奖赏强化学习法 2.6 仿真实验 2.7 结束语 3　离阶异构数据挖掘 3.1 引言 3.2 同构数据挖掘 3.2.1 谱聚类算法 3.2.2 Page Rank算法 3.3 两类异构对象的数据挖掘 3.3.1 二部图的谱分解 3.3.2 基于信息论的协同聚类 3.4 高阶异构数据挖掘 3.4.1 高阶异构对象的建模 3.4.2 基于统一关系矩阵的方法 3.4.3 基于张量的方法 3.4.4 基于相容二部图的方法 3.5 结束语参考文献4 求解SVM的几何方法研究 4.1 引言 4.2 求解SVM几何方法的理论基础 4.2.1 线性可分SVM与最近点问题 4.2.2 L2范数SVM及其几何解释 4.2.3 软凸包与V—SVM的几何解释 4.3 求解线性可分SVM问题的几何算法 4.3.1 Gilbert算法与最小范数问题 4.3.2 可分情形下的SK算法 4.3.3 可分情形下的MDM算法 4.4　求解L1范数SVM问题的几何算法 4.4.1 软SK算法 4.4.2 软MDM算法 4.5 软SK算法和软MDM算法的一些实验结果 4.5.1 实验方法、实验环境与数据库 4.5.2 软SK算法实验 4.5.3 软MDM算法实验 4.6 SVM的最小球覆盖解释与近似最小球覆盖算法求解 4.7 SMO与几何算法之间的联系 4.8 结束语参考文献5　典型相关分析研究进展 5.1 引言 5.2 问题的数学刻画 5.2.1 CCA数学描述 5.2.2 相关性与互信息之间的关系 5.2.3 CCA其他多元分析方法之间的关系 5.2.4 核CCA 5.3 CCA研究进展 5.3.1 CCA的应用 5.3.2 CCA计算方法的改进 5.3.3 基于CCA的扩展模型 5.4 结束语参考文献6 Rashomon特征选择 6.1 引言 6.1.1 Rashomon 6.1.2 模型多样性问题 6.1.3 最简单的Rashomon问题——特征选择 6.2 特征选择 6.2.1 经典特征选择的类型 6.2.2 Filter类型特征选择 6.2.3 Relief算法 6.3 基于Reduct的特征选择 6.3.1 BNA(D)与误差 6.3.2 Reduct作为特征选择的解答 6.4R ashomon特征选择 6.4.1 基于全序的Reduct算法 6.4.2 Rashomon特征选择 6.5 次属性原理 6.5.1 次属性 6.5.2 次属性原理 6.6 Rashomon特征选择的计算 6.6.1 优化规则 6.6.2 算法 6.7 总结与问题参考文献7 复杂网络上的学习 7.1 引言 7.2 分类器网络及Boosting学习 7.2.1 NetWork Boosting算法 7.2.2 算法收敛性 7.2.3 UCI数据集上的实验结果 7.3 网络拓扑结构对于NetWork Boosting算法性能的影响 7.3.1 Bias－Variance－Covariance 7.3.2 连接度数变化对于样本权重分布之间相关性的影响 7.3.3 不同连接概率的随机图上的对比实验结果 7.4 分布式环境中的分类器网络 7.4.1 分布式NetworkBoosting算法 7.4.2 分布式环境中监督学习实验结果 7.4.3 总结参考文献8 聚类分析的新进展——谱聚类综述 8.1 谱聚类算法的由来 8.2 无向图的拉普拉斯矩阵性质 8.3 基于图划分的谱聚类算法 8.4 谱聚类算法诱导的异质聚类 8.5 谱聚类算法的进一步讨论参考文献9 机器学习与自然语言处理 9.1 引言 9.2 自然语言处理的主攻方向 9.3 文学语言对机器学习提出的挑战 9.3.1 隐喻和影射 9.3.2 引用典故 9.3.3 遣词造句的形象化 9.3.4 夸张 9.3.5 双关 9.3.6 拟人化 9.4 服务于机器学习的语言资源建设 9.5 机器学习方法的实践 9.5.1 词义消歧研究 9.5.2 情感倾向分析 9.5.3 隐喻识别 9.5.4 小结 9.6 结束语参考文献10 监督流形学习 10.1 引言 10.2 基础 10.2.1 流形 10.2.2 嵌入 10.3 流形学习简介及LLE算法 lO.3.1 流形学习的目的和基本思路 10.3.2 算法有效性分析 10.3.3 LLE算法介绍 10.4 监督流形学习 10.4.1 相关研究介绍 10.4.2 监督流形学习中面临的问题 10.5 基于Gabor基的监督流形学习 10.5.1 Gabor特征表示 10.5.2 ULLELDA算法 10.5.3 基于Gabor基的监督流形学习实验 10.5.4 En—ULLELDA算法 10.5.5 基于集成流形学习的实验 10.6 MUSNACAL算法和En—MUSNACAL算法 10.6.1 覆盖算法 10.6.2 双向RBF映射模型 10.6.3 分类 10.6.4 En—MUSNACAL算法 10.6.5 基于MUSNAcAL算法和En—MUSNACAL算法的实验 10.6.6 小结 10.7 讨论与总结参考文献11 超完备拓扑独立分量分析 11.1 引言 11.2 超完备表示模型与算法 11.3 超完备表示实验仿真 11.4 结束语参考文献12 商空间框架下的机器学习方法 12.1 人类智能的主要特征 12.1.1 人类全局分析问题的能力 12.1.2 人类局部分析问题的能力 12.2 智能的数学模型 12.2.1 全局分析能力的数学模型——粒度分析(计算)的商空间模型 12.2.2 局部分析能力的数学模型——构造性学习方法(覆盖算法) 12.2.3 两者的综合 12.3 商空间粒度计算 12.3.1 粒度与模糊关系 12.4 商空间粒度分析的方法 12.4.1 对论域取粒度 12.4.2 对属性取粒度 12.4.3 对结构取粒度 12.4.4 商空间粒度计算的基本原理 12.5 构造性机器学习方法 12.5.1 覆盖算法 12.5.2 具有粒度结构知识的获取 12.5.3 基于商空间的覆盖算法 12.6 小结参考文献13 半监督学习中的协同训练风范 13.1 引言 13.2 半监督学习 13.3 协同训练算法 13.4 协同训练理论分析 13.5 协同训练的应用 13.6 结束语参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

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对于我这样的技术爱好者而言，2007年能读到这样一本关于机器学习的著作，真是一件令人兴奋的事情。当时，关于人工智能的讨论还远不如现在这样普及，许多概念都显得颇为前沿和神秘。这本书在当时就非常系统地介绍了机器学习的几个核心分支，包括监督学习、无监督学习以及强化学习。它不是那种只停留在概念介绍的书籍，而是深入到了一些经典算法的原理和实现细节。我印象最深刻的是关于神经网络的那部分，虽然在当时看来，深度学习的概念还未成型，但书中对多层感知机（MLP）的讲解，为我理解后续更复杂的深度学习模型打下了坚实的基础。书中对各种算法的优劣势分析也相当到位，让我能够根据不同的应用场景做出更明智的选择。而且，作者在叙述过程中，并没有一味地堆砌公式，而是通过生动的例子，将抽象的理论变得具体可感。例如，在讲解聚类算法时，作者会用一些生活化的场景来类比，让我能很快抓住核心思想。总的来说，这是一本既有理论深度，又不失实践指导意义的书籍，对于想入门机器学习，或者想系统梳理相关知识的读者来说，是不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器学习及其应用2007》的出现，无疑为那个时代对人工智能和数据挖掘充满好奇的读者打开了一扇窗。我记得当时接触到这本书时，正是对“智能”这个概念感到既着迷又困惑的年纪。翻开书页，仿佛进入了一个全新的世界，那些曾经只在科幻小说里出现的场景，似乎有了理论的支撑。书中的许多概念，例如支持向量机（SVM）和决策树，对于初学者来说，虽然初见时略显晦涩，但作者用相对直观的比喻和清晰的逻辑，将它们一层层剥开。我尤其欣赏书中在讲解算法时，并没有回避数学的严谨性，而是巧妙地将必要的数学原理融入到通俗易懂的解释中。这让我觉得，学习机器学习并非遥不可及，而是可以通过一步步的探索，逐步掌握的。它不仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，引导我去思考如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，如何让机器模拟人类的学习过程。书中提到的“应用”部分，更是让我看到了理论的实际价值，那些曾经觉得是“魔法”的程序，原来是建立在扎实的算法基础之上。这本书，就像一位循循善诱的老师，在我对未知领域感到迷茫时，给了我方向和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于当时刚刚接触机器学习领域的我来说，简直是雪中送炭。当时市面上关于机器学习的中文书籍并不多，而且很多要么过于理论化，要么就停留在一些非常初浅的介绍。《机器学习及其应用2007》在内容的选择上非常具有前瞻性，它涵盖了当时最为活跃和实用的几个机器学习方向。我尤其赞赏作者在介绍模型评估和选择时所提出的观点，比如偏差-方差权衡，这对于避免过拟合和欠拟合至关重要。书中对各种算法的推导过程也讲解得相当详细，让我能够理解其背后的数学原理，而不是仅仅停留在“黑箱”操作层面。同时，书中也列举了许多实际应用案例，让我看到了机器学习在解决现实问题中的强大能力，比如图像识别、自然语言处理等。这些案例的介绍，极大地激发了我学习的兴趣，让我觉得这些理论并非纸上谈兵，而是能够实实在在地改变世界。这本书的价值在于，它不仅提供了知识，更点燃了探索的热情，让我愿意花更多的时间和精力去深入研究这个领域。

评分☆☆☆☆☆

作为一名曾经的学生，我在阅读《机器学习及其应用2007》时，最大的感受就是其内容的实用性和启发性。作者在编写这本书时，显然是站在读者的角度，力求将复杂的理论以最清晰、最易于理解的方式呈现出来。我印象深刻的是书中关于模型训练和优化的章节，它详细介绍了各种优化算法，并对它们进行了比较和分析，让我能够理解不同算法在实际应用中的效率和效果。而且，书中并未回避模型的可解释性问题，而是探讨了如何去理解和解释机器学习模型的决策过程，这对于构建用户信任和进行错误排查都至关重要。书中列举的许多应用场景，也为我提供了大量的实践灵感，让我能够将学到的知识与实际问题相结合，思考如何利用机器学习来解决那些曾经棘手的问题。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我学习的道路上，给予了我方向、信心和启发，让我对这个领域充满了探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我对机器学习这个学科产生了浓厚兴趣的启蒙之作。我记得当时我还是一个对数据和算法知之甚少的学生，但这本书的语言风格非常吸引人，没有那种枯燥乏味的学术腔调。它以一种循序渐进的方式，将那些看似复杂难懂的机器学习概念一一呈现。我特别喜欢书中对不同算法的类比和可视化讲解，比如在介绍贝叶斯分类器时，作者用一个生动的例子说明了如何通过先验概率和后验概率来做出预测，这让我一下子就明白了概率在机器学习中的作用。书中对特征工程的讨论也让我受益匪浅，它让我意识到，数据的好坏直接影响到模型的性能，而不仅仅是算法本身。此外，书中也触及了一些当时比较前沿的研究方向，虽然可能在今天看来已经有了新的发展，但在当时，它已经为我打开了视野，让我看到了机器学习无限的可能性。读完这本书，我感觉自己好像获得了一把钥匙，能够去解锁更多关于数据智能的奥秘。

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读不懂所以说希望有些启发。

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