Introduction to Java Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Liang, Y. Daniel

出品人:

页数:1301

译者:

出版时间:

价格:109

装帧:Pap

isbn号码:9780132221580

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深入理解机器学习的基石：从理论到实践的全面指南 书名： 机器学习的数学原理与实践 作者： [此处留空，或填写虚构的专家名字] 出版社： [此处留空，或填写虚构的专业出版社名称] --- 内容提要： 在数据爆炸的时代，机器学习（Machine Learning, ML）已成为驱动技术革新和社会进步的核心引擎。然而，要真正驾驭这股力量，仅仅停留在调用现有库的层面是远远不够的。本书旨在为读者提供一个坚实、全面且深入的知识体系，彻底剥离那些仅关注特定编程语言语法的表面知识，转而聚焦于机器学习模型的核心数学原理、算法的底层逻辑以及在真实世界中部署和优化的工程实践。 本书是一本为那些渴望从“使用者”蜕变为“设计者”和“优化者”的专业人士、高级学生和研究人员量身定制的深度参考书。我们不探讨任何特定面向对象语言的语法细节，而是将重点放在驱动所有现代AI系统的数学基础和算法构造上。 第一部分：数学基石——理解学习的本质 (约 400 字) 机器学习并非魔法，而是建立在严谨的数学框架之上。本部分将系统性地重构读者对支撑ML算法的核心数学分支的理解，确保读者能够准确把握模型决策背后的驱动力。 1. 线性代数在数据表示中的作用： 我们将深入探讨向量空间、特征值分解（Eigendecomposition）与奇异值分解（SVD）的几何意义，它们如何帮助我们理解高维数据的结构、进行降维（如PCA的真正含义），并揭示矩阵运算在神经网络前向/反向传播中的核心地位。重点将放在如何将数据操作转化为高效的矩阵运算，而非仅仅是数据的存储。 2. 概率论与数理统计的深度融合： 贝叶斯理论是理解不确定性和学习机制的钥匙。本章详述了最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的推导过程，比较了它们在正则化（L1/L2）中的体现。此外，对随机过程和信息论（如交叉熵、KL散度）的深入解析，将为理解生成模型和强化学习中的奖励机制打下坚实基础。 3. 优化理论：学习的动力学： 算法的“学习”过程本质上是一个优化过程。本书详细分析了凸优化与非凸优化的区别与挑战。梯度下降法及其变体（SGD、Adam、RMSProp）的收敛速度、步长选择的理论依据，以及鞍点（Saddle Points）的识别与逃逸策略，都将从一阶和二阶导数的视角进行剖析，帮助读者理解为何某些优化器在特定问题上表现更优。 第二部分：核心算法的理论深度解析 (约 600 字) 本部分将回归到算法本身，不以API调用为导向，而是深入挖掘每种主流模型从零开始构建所需的内在逻辑。 1. 经典判别模型与生成模型： 逻辑回归（Logistic Regression）与支撑向量机（SVM）： 重点剖析核技巧（Kernel Trick）如何在高维空间中隐式地构建决策边界，以及软间隔（Soft Margin）的拉格朗日对偶形式的推导。 朴素贝叶斯与混合模型： 探讨高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法的迭代步骤，以及其在聚类分析中的优势与局限。 2. 决策树与集成学习的内在机制： 信息增益与基尼指数： 详细对比决策树在不同指标下的分裂准则，并从信息论的角度解释其选择的合理性。 梯度提升（Gradient Boosting）： 区别于随机森林（Bagging），本书将重点分析梯度提升如何通过拟合残差（而非原始目标）来实现强大的预测能力，并探讨其对偏差-方差权衡的精妙控制。 3. 深度学习架构的数学建模： 多层感知机（MLP）的拓扑结构： 深入讲解激活函数（如ReLU、Sigmoid）的导数特性如何影响梯度流动，以及梯度消失/爆炸问题的根源分析。 卷积神经网络（CNN）： 聚焦于卷积操作、池化操作在特征提取中的几何不变性原理，并解释感受野（Receptive Field）的设计哲学。 循环神经网络（RNN）与注意力机制： 探讨序列数据建模的挑战，并详细推导Transformer模型中自注意力（Self-Attention）机制的矩阵运算，揭示其并行化能力背后的数学结构。 第三部分：实践工程与模型生命周期管理 (约 500 字) 理论的价值必须通过实践来检验和固化。本部分将专注于超越训练循环本身，探讨模型投入使用的全过程。 1. 数据处理的高级工程视角： 特征工程的深度视角： 如何利用领域知识，结合SVD等降维技术，构造出更具解释性和泛化能力的特征表示，而非简单的数据清洗。 数据不平衡问题的处理： 探讨过采样（SMOTE变体）和欠采样的理论局限，并重点介绍基于成本敏感学习（Cost-Sensitive Learning）的优化器调整方法。 2. 模型评估与可信赖AI： 鲁棒性与对抗性攻击： 不仅展示如何生成对抗样本，更重要的是分析这些攻击如何利用模型决策边界的线性特性，并探讨梯度掩码、输入变换等防御策略的有效性。 模型可解释性（XAI）： 深入讲解LIME、SHAP等方法的数学原理，解释它们如何通过局部代理模型或 Shapley 值来量化单个特征对最终预测的贡献，实现决策的透明化。 3. 部署与系统优化： 模型量化与剪枝： 讨论如何将浮点数运算转换为低精度整数运算（如INT8）以加速推理，并分析由此带来的精度损失的量化误差边界。 分布式训练策略： 介绍数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的同步梯度更新机制，以及异步梯度下降的收敛特性分析。 总结： 《机器学习的数学原理与实践》致力于成为一本“不讲如何敲代码，但讲如何设计代码背后的思想”的工具书。它要求读者具备扎实的数学基础，并承诺将这些基础知识无缝衔接到现代机器学习的最前沿。读者读完此书后，将不仅能使用现有的工具箱，更能理解并有能力设计出针对特定复杂问题的全新算法架构。

评分☆☆☆☆☆

里面讲的一些地方还是比较的出彩，像素数的求法那一部分，介绍的比较详细，循序渐进，我是看到这部分决定看的这本书，当然里面与算法讲解相结合也是值得看的地方。这一版讲解的主要是新版本的java，技术也都是最新的技术，这点还不错。不习惯的地方就是介绍了许多的swing等用户...  

评分☆☆☆☆☆

在入门的阶段，实用性远胜thinking in java。中国写的书，显浅的语法，但并不代表没有深度。每一句都复杂句搬得语法，你吃得消吗？奉劝各位读者，还是读英文版吧，通俗易懂，中文学java只会让你越来越脱离java思想。那么到时候，你就是think in chinese java， not java！书中...

评分☆☆☆☆☆

这是学校Java双语课的教材。难得有识货的老师，使用了这样一本好教材。一直都是用C语言编程，很担心Java会不会很复杂。通过这本书通俗易懂的讲解，很快的就掌握了Java、面向对象的基础知识。推荐作为Java入门读物～  

评分☆☆☆☆☆

里面讲的一些地方还是比较的出彩，像素数的求法那一部分，介绍的比较详细，循序渐进，我是看到这部分决定看的这本书，当然里面与算法讲解相结合也是值得看的地方。这一版讲解的主要是新版本的java，技术也都是最新的技术，这点还不错。不习惯的地方就是介绍了许多的swing等用户...  

评分☆☆☆☆☆

在入门的阶段，实用性远胜thinking in java。中国写的书，显浅的语法，但并不代表没有深度。每一句都复杂句搬得语法，你吃得消吗？奉劝各位读者，还是读英文版吧，通俗易懂，中文学java只会让你越来越脱离java思想。那么到时候，你就是think in chinese java， not java！书中...

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的图形，就是简洁的黑白文字配上那种略带磨砂质感的纸张，拿到手里感觉挺沉甸甸的，一看就知道内容量很足。我本来是想找一本能快速入门的“速成指南”，但翻开目录才发现，这本书的结构是极其严谨和深入的。它不是那种只教你几个基本语法然后就让你自己摸索的教材。相反，作者似乎非常注重底层逻辑的构建，从最基础的变量类型和运算符开始，就用了大段的篇幅来解释它们在内存中是如何运作的，这一点对于我这种追求“知其然，更知其所以然”的学习者来说，简直是如获至宝。特别是关于面向对象编程（OOP）那一章，讲解得极其透彻，什么封装、继承、多态，不是简单地给出一个代码示例就草草了事，而是用了很多生活中的类比和精心设计的图表来辅助理解，即便是像“接口与抽象类的区别”这种老生常谈但又容易混淆的概念，也被梳理得井井有条，让人读完后立刻有种豁然开朗的感觉，不再是死记硬背的概念堆砌。这本书的排版也很有意思，它似乎更偏向于学术著作的风格，字号适中，行间距留得比较舒服，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛太累。唯一的缺点可能就是，对于那些只想应付考试、追求“最短路径”的读者来说，这本书的深度可能会显得有些“超纲”了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格在技术深度和可读性之间找到了一种微妙的平衡。虽然内容是面向专业读者的，但作者在解释复杂概念时，总能找到一个恰到好处的切入点，避免了纯粹的术语堆砌。比如，在讨论多线程并发编程时，作者引入了“咖啡馆服务员”和“银行柜员”的比喻来解释线程安全和锁机制，这些生动的比喻极大地降低了初学者理解并发复杂性的门槛。而且，这本书的排版在细节处理上体现了极高的专业素养，每一个代码块都有清晰的行号，并且注释信息标注得非常到位，当你遇到一个复杂的逻辑分支时，可以快速定位到代码的执行路径。在我阅读有关 Java 8 新特性（如 Lambda 表达式和 Stream API）的那几章时，作者的写作笔触变得尤其流畅和现代，他没有将这些新特性视为孤立的功能点，而是将其融入到如何写出更简洁、更具函数式风格的 Java 代码的讨论中去。整本书读完，我感觉自己获得的不仅仅是一门编程语言的知识，更重要的是，形成了一种用现代 Java 范式思考问题的思维习惯，这比记住多少 API 要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和练习题设计得非常“硬核”。我买的是纸质版，但书中多次提及一个在线的代码沙箱和自测平台，鼓励读者同步进行实践。这些练习题的难度梯度设置非常合理，从最基础的语法练习到要求设计小型类的综合性任务，逐步递进。最让我感到“头疼”又“兴奋”的是那些“重构挑战”。作者会给出一个功能已经实现但代码结构混乱的示例，然后要求读者利用刚刚学到的知识（比如设计模式或新的面向对象特性）来优化它。这迫使我必须跳出单纯的编码执行层面，去思考代码的可读性、可维护性和扩展性。这不仅仅是学习 Java 语法，更像是在进行一次实战项目的前期设计演练。这本书的缺点在于，它几乎没有提供现成的“解决方案”。你不能指望翻到最后看到详细的答案。它更倾向于让你在思考中挣扎，直到自己找到最优解，这种“放养式”的教学方法对自驱力要求极高，但一旦攻克难关，那种成就感是其他轻松读物无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的厚度着实让人有些望而生畏，但我一旦真正沉浸进去，那种对知识点密集填充带来的充实感是无与伦比的。让我印象最深刻的是它对数据结构和算法基础的讲解。通常，Java 编程的书籍会把这部分内容一带而过，认为那是计算机科学的范畴，但这本书却将其与 Java 的具体实现紧密结合起来。例如，在讲解 `HashMap` 的时候，作者没有简单地给出 `put` 和 `get` 方法的调用示例，而是深入剖析了哈希冲突的解决策略、红黑树的引入背景以及在不同 Java 版本中 `HashMap` 实现的演进过程。这种追根溯源的做法，让我对 Java 集合框架的理解上升到了一个新的高度——不再是API的调用者，而是能理解其内部运作机制的设计者。书中对于泛型（Generics）的讲解也极其精妙，它用通俗易懂的语言解释了“类型擦除”的原理，并且展示了如何利用泛型来编写既安全又灵活的代码。这种深度剖析特定技术栈底层实现的习惯，贯穿全书，使得这本书的知识密度非常高，每读一页都需要花费比预期更多的时间来消化吸收。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格简直就像一位经验老到的工程师在跟你进行一对一的知识传授，语调非常沉稳，几乎没有使用任何夸张的修辞手法来吸引眼球，全靠内容的硬实力说话。我记得我在阅读关于异常处理的部分时，深有感触。很多教材只教你如何使用 `try-catch-finally` 结构，然后就结束了，但这本书却花了整整两个小节来讨论“自定义异常的场景选择”和“异常链的维护”，甚至还探讨了在分布式系统中如何设计合理的异常上报机制。这种对工程实践的关注度，远超出了我一本入门级教材的预期。而且，书中的代码示例设计得非常巧妙，它们不是那种孤立存在的、为了演示某个语法点而写的“玩具代码”。相反，每一个代码块都像是一个微型项目的一部分，它们之间存在着逻辑上的连续性，让你在学习新知识的同时，也在潜移默化地建立起大型程序结构的宏观概念。我尤其欣赏作者在每个章节末尾设置的“陷阱与误区”小结，这些往往是初学者最容易犯错的地方，作者用一种过来人的口吻把这些坑一一指明，避免了我自己走很多弯路。这本书更像是一份需要反复研读和实践的“工具手册”，而不是可以快速翻阅的“速读本”。

评分☆☆☆☆☆

大四的时候读过这本书，难得的入门级好书

评分☆☆☆☆☆

非常好的java入门，建议直接上英文版

评分☆☆☆☆☆

在入门的阶段，实用性远胜thinking in java。中国写的书，显浅的语法，但并不带没有深度。每一句都复杂句搬得语法，你吃得消吗？

评分☆☆☆☆☆

宝典

评分☆☆☆☆☆

冗长。超级厚！导致我从来不带书上课…… 程设课的老师翻译了中文版，很多人买了 ???? 可我懒啊！ 对于OO部分的讲解还不错，要是习题答案印在书上就更好了。求下周程设满分 ????