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前言
第1章引言
1.1教计算机区分猫和狗
1.2预测学习问题
1.2.1回归
1.2.2分类
1.3特征设计
1.4数值优化
1.5小结
第一部分基本工具及概念
第2章数值优化基础
2.1微积分定义的最优性
2.1.1泰勒级数逼近
2.1.2最优性的一阶条件
2.1.3凸性的便利
2.2优化数值方法
2.2.1概览
2.2.2停止条件
2.2.3梯度下降
2.2.4牛顿法
2.3小结
2.4习题
第3章回归
3.1线性回归基础
3.1.1符号和建模
3.1.2用于线性回归的最小二乘代价函数
3.1.3最小二乘代价函数的最小化
3.1.4所学模型的效力
3.1.5预测新输入数据的值
3.2知识驱动的回归特征设计
3.3非线性回归和l2正则化
3.3.1逻辑回归
3.3.2非凸代价函数和l2正则化
3.4小结
3.5习题
第4章分类
4.1感知机代价函数
4.1.1基本感知机模型
4.1.2softmax代价函数
4.1.3间隔感知机
4.1.4间隔感知机的可微近似
4.1.5所学分类器的精度
4.1.6预测新输入数据的标签
4.1.7哪个代价函数会产生最好的结果
4.1.8感知机和计数代价的关联
4.2逻辑回归视角下的softmax代价
4.2.1阶梯函数和分类
4.2.2凸逻辑回归
4.3支持向量机视角下的间隔感知机
4.3.1寻找最大间隔超平面
4.3.2硬间隔支持向量机问题
4.3.3软间隔支持向量机问题
4.3.4支持向量机和逻辑回归
4.4多分类
4.4.1一对多的多分类
4.4.2多分类softmax分类
4.4.3所学多分类器的精度
4.4.4哪种多分类方法表现最好
4.5面向分类的知识驱动特征设计
4.6面向真实数据类型的直方图特征
4.6.1文本数据的直方图特征
4.6.2图像数据的直方图特征
4.6.3音频数据的直方图特征
4.7小结
4.8习题
第二部分完全数据驱动的机器学习工具
第5章回归的自动特征设计
5.1理想回归场景中的自动特征设计
5.1.1向量逼近
5.1.2从向量到连续函数
5.1.3连续函数逼近
5.1.4连续函数逼近的常见基
5.1.5获取权重
5.1.6神经网络的图表示
5.2真实回归场景中的自动特征设计
5.2.1离散化的连续函数逼近
5.2.2真实回归场景
5.3回归交叉验证
5.3.1诊断过拟合与欠拟合问题
5.3.2留出交叉验证
5.3.3留出交叉验证的计算
5.3.4k折交叉验证
5.4哪个基最好
5.4.1理解数据背后的现象
5.4.2实践方面的考虑
5.4.3什么时候可任意选择基
5.5小结
5.6习题
5.7关于连续函数逼近的注释
第6章分类中的自动特征设计
6.1理想分类场景中的自动特征设计
6.1.1分段连续函数逼近
6.1.2指示函数的形式化定义
6.1.3指示函数逼近
6.1.4获取权重
6.2真实分类场景中的自动特征设计
6.2.1离散化的指示函数逼近
6.2.2真实的分类场景
6.2.3分类器精度和边界定义
6.3多分类
6.3.1一对多的多分类
6.3.2多分类softmax分类
6.4分类交叉验证
6.4.1留出交叉验证
6.4.2留出交叉验证的计算
6.4.3k折交叉验证
6.4.4一对多多分类的k折交叉验证
6.5哪个基最好
6.6小结
6.7习题
第7章核、反向传播和正则化交叉验证
7.1固定特征核
7.1.1线性代数基本定理
7.1.2核化代价函数
7.1.3核化的价值
7.1.4核的例子
7.1.5核作为相似矩阵
7.2反向传播算法
7.2.1计算两层网络代价函数的梯度
7.2.2计算三层神经网络的梯度
7.2.3动量梯度下降
7.3l2正则化交叉验证
7.3.1l2正则化和交叉验证
7.3.2回归的k折正则化交叉验证
7.3.3分类的正则化交叉验证
7.4小结
7.5更多的核计算
7.5.1核化不同的代价函数
7.5.2傅里叶核——标量输入
7.5.3傅里叶核——向量输入
第三部分大规模数据机器学习方法
第8章高级梯度算法
8.1梯度下降法的固定步长规则
8.1.1梯度下降法和简单的二次代理
8.1.2有界曲率函数和最优保守步长规则
8.1.3如何使用保守固定步长规则
8.2梯度下降的自适应步长规则
8.2.1回溯线性搜索的自适应步长规则
8.2.2如何使用自适应步长规则
8.3随机梯度下降
8.3.1梯度分解
8.3.2随机梯度下降迭代
8.3.3随机梯度下降的价值
8.3.4随机梯度下降的步长规则
8.3.5在实践中如何使用随机梯度下降法
8.4梯度下降方案的收敛性证明
8.4.1利普希茨常数固定步长梯度下降的收敛性
8.4.2回溯线性搜索梯度下降的收敛性
8.4.3随机梯度法的收敛性
8.4.4面向凸函数的固定步长梯度下降的收敛速度
8.5计算利普希茨常数
8.6小结
8.7习题
第9章降维技术
9.1数据的降维技术
9.1.1随机子采样
9.1.2K均值聚类
9.1.3K均值问题的优化
9.2主成分分析
9.3推荐系统
9.3.1矩阵填充模型
9.3.2矩阵填充模型的优化
9.4小结
9.5习题
第四部分附录
附录A基本的向量和矩阵运算
附录B向量微积分基础
附录C基本的矩阵分解及伪逆
附录D凸几何
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我是一个资深的软件工程师，更偏向于工程实践，对于那些过度学术化的书籍总是敬而远之。本来对《机器学习精讲》这个名字有点抗拒，担心内容过于晦涩。但实际阅读体验却出乎意料地顺畅。这本书的组织结构非常巧妙，它没有一开始就抛出复杂的公式，而是用一系列非常贴近实际业务场景的例子来引入概念。比如，在讲解神经网络的反向传播时，它不是直接上链式法则，而是模拟了一个简单的决策树如何通过微调权重来逼近最优解的过程，这种“搭积木”式的讲解方式极大地降低了初学者的学习门槛。更让我欣赏的是，书中不仅讲了标准算法，还花了相当大的篇幅讨论了模型的可解释性（XAI）和实际部署中的效率问题，这些都是工程界非常关心的痛点。它成功地在“理论深度”和“工程实用性”之间找到了一个黄金平衡点，让我觉得学到的知识是真正能落地到生产环境中的。
评分我对这本书的评价是：这是一部为有志于深入研究、而非仅仅应用现成框架的人准备的参考书。它的排版和印刷质量一流，有助于长时间阅读，这一点值得称赞。但内容上，它极其注重基础的统一性。书中反复强调，无论是神经网络、决策树还是聚类算法，其核心目标都是在某种“损失函数”下进行优化，并以此为锚点串联起所有的机器学习范式。这种全局性的视角非常高明，它打破了不同算法之间的壁垒，让我看到了它们背后共同的数学灵魂。对于那些已经掌握了基本概念，但总觉得知识点零散的读者来说，这本书提供了极佳的结构化梳理。唯一的“缺点”可能就是，它的内容密度实在太高了，建议初学者配备笔记本电脑，同步敲代码验证理论，否则很容易在阅读过程中感到“知识过载”。总而言之，这是一本值得反复翻阅，且每次都能带来新收获的深度之作。
评分这本《机器学习精讲》绝对是我今年读过的最硬核的技术书籍之一。我之前接触过一些入门级的机器学习书籍，但总感觉那些内容停留在概念和应用层面，缺乏对底层原理的深入剖析。这本书完全不同，它从数学基础开始，详细推导了梯度下降、支持向量机（SVM）等核心算法的数学原理。尤其是关于高斯过程回归的部分，作者用一种非常清晰的逻辑将复杂的概率论知识融入到模型构建中，让我这个对概率有一定基础的读者都感到茅塞顿开。书中大量使用了伪代码和清晰的图示来辅助理解，避免了纯理论带来的枯燥感。读完后，我感觉自己对“为什么”这个算法会这样工作有了更深刻的理解，而不是仅仅停留在“如何调用库函数”的层面。如果你是想从“调包侠”向真正的算法工程师迈进，这本书绝对是你的案头必备。它不是那种读完就能立刻上手做项目的书，而是需要你静下心来，边读边跟着推导，但这种投入带来的知识沉淀是无可替代的。
评分这本书最让我感到惊喜的一点是它对“不确定性”的处理方式。在很多流行的ML书籍中，模型的结果往往被呈现为一种确定的预测值，仿佛世界是完全可预测的。但《机器学习精讲》却花了大量笔墨讨论贝叶斯视角下的不确定性量化。它不仅详细解释了为什么我们需要置信区间，还展示了如何在复杂的集成学习框架中有效地融合不同模型对不确定性的估计。我尤其欣赏它对MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的介绍，虽然这部分内容略显抽象，但作者通过一个非常直观的“靶心射击”的比喻，生动地解释了MCMC采样如何在高维空间中逼近后验分布，避免了纯粹的概率积分带来的困扰。这本书让我开始真正用概率的思维去审视模型的局限性，而不是盲目地相信某个点预测值，这对于从事前沿研究的我来说，价值巨大。
评分说实话，这本书的阅读体验有点像是在攀登一座技术高峰。从山脚到山顶的每一段路程都设计得非常考究，但难度梯度变化确实很剧烈。前半部分关于线性模型和决策树的内容，我几乎是一目十行地读过去了，感觉很轻松，甚至有点怀疑它是否真的如宣传的那样“精讲”。然而，当我进入到图模型和隐马尔可夫模型（HMM）的部分时，我不得不放慢速度，甚至需要借助外部资源来辅助理解。作者在处理时间序列和序列标注问题时，引入了大量的动态规划思想，这部分内容对于没有扎实离散数学背景的读者来说，可能需要反复研读好几遍。不过，一旦你攻克了这部分难关，你会发现对于理解自然语言处理中的许多基础模型都有了质的飞跃。这本书不是那种一蹴而就的“速成秘籍”，它更像是一位严谨的导师，要求你一步一个脚印地夯实基础，不容许有任何知识上的偷懒。
评分言简意赅，理论讲的清楚明白，而且对数学基础要求并不高，众多的几何配图使读者能够更直观的理解这些代数公式的含义，例题合理的穿插在正文中，设计得很用心，读起来显浅易懂，五星推荐。
评分很一般，真不用每个单词都翻译，有些翻译看起来怪怪的。
评分言简意赅，理论讲的清楚明白，而且对数学基础要求并不高，众多的几何配图使读者能够更直观的理解这些代数公式的含义，例题合理的穿插在正文中，设计得很用心，读起来显浅易懂，五星推荐。
评分很一般，真不用每个单词都翻译，有些翻译看起来怪怪的。
评分言简意赅，理论讲的清楚明白，而且对数学基础要求并不高，众多的几何配图使读者能够更直观的理解这些代数公式的含义，例题合理的穿插在正文中，设计得很用心，读起来显浅易懂，五星推荐。
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