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出版者:Morgan Kaufmann Publishers

作者:Nils J. Nilsson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1986-06

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780934613101

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
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• 机器学习
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• 规划

《机器学习的奥秘》 本书深入探讨了机器学习的核心原理和实际应用，为读者提供一个全面且实用的学习平台。我们从最基础的概念入手，逐步构建起对机器学习强大功能的理解。 第一部分：机器学习的基石 在本书的第一部分，我们首先会为你揭开机器学习的神秘面纱，阐述其定义、发展历程以及在现代科技和社会中的重要地位。你将了解到机器学习与传统编程的根本区别，以及它如何赋能计算机从数据中学习和进化。 什么是机器学习？ 我们将清晰地定义机器学习，解释其核心思想——通过算法从数据中识别模式、做出预测或决策，而无需明确的编程指令。 机器学习的分类： 你将掌握监督学习、无监督学习和强化学习这三大主要学习范式。我们会详细介绍每种范式的原理、典型算法（如线性回归、逻辑回归、K-Means聚类、决策树、支持向量机、神经网络等）以及它们各自适用的场景。 数据的重要性： 理解数据在机器学习中的关键作用。本书将涵盖数据预处理、特征工程、数据清洗、数据可视化等内容，帮助你学会如何准备高质量的数据集，为模型训练打下坚实基础。 第二部分：核心算法详解 本书的第二部分将带领你深入探索那些驱动机器学习前沿的经典与现代算法。我们不仅会介绍算法的数学原理，更会着重讲解它们的直观理解和在实际问题中的应用。 线性模型与非线性模型： 从最简单的线性回归和逻辑回归开始，逐步过渡到更复杂的非线性模型，如多项式回归和核方法。 决策树与集成学习： 学习决策树的工作原理，以及如何通过集成学习技术（如随机森林、梯度提升）来提升模型的准确性和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： 探索SVM如何通过寻找最优超平面来解决分类和回归问题，并理解核技巧在处理非线性可分数据中的作用。 聚类算法： 掌握K-Means、DBSCAN等无监督学习算法，了解它们如何发现数据中的隐藏结构和分组。 神经网络与深度学习入门： 介绍神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机。更进一步，我们将为你展示深度学习的魅力，讲解卷积神经网络（CNN）在图像识别和循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的强大能力。 第三部分：模型评估与优化 训练出模型只是第一步，如何评估其性能并进行优化同样至关重要。《机器学习的奥秘》将为你提供一套系统的方法论。 模型评估指标： 学习如何使用精确率、召回率、F1分数、准确率、AUC等指标来客观地衡量模型的表现。 过拟合与欠拟合： 理解这两种常见问题的成因，并学习通过正则化（L1, L2）、交叉验证、提前停止等技术来避免。 超参数调优： 掌握网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，找到最优的模型配置。 第四部分：实际应用与前沿展望 本书的最后部分将目光投向机器学习的广阔应用领域，并展望未来的发展趋势。 经典应用场景： 深入剖析机器学习在图像识别、自然语言处理（如文本分类、情感分析、机器翻译）、推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域的实际应用案例。 实践指导： 提供使用主流机器学习库（如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）进行模型开发和部署的实践建议。 伦理与未来： 探讨机器学习发展带来的伦理挑战，如偏见、隐私等问题，并对未来AI的发展方向进行展望，包括可解释AI、联邦学习、生成式AI等。 《机器学习的奥秘》不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。通过理论讲解、算法剖析和案例分析，我们希望帮助读者不仅理解机器学习的“是什么”，更能掌握“怎么做”，并激发探索更深层奥秘的兴趣。无论你是初学者还是希望深化理解的专业人士，本书都将是你机器学习之旅的得力伙伴。

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作为一名对AI充满好奇但又非专业背景的读者，《人工智能原理》这本书给我带来了前所未有的清晰度和深刻理解。它不是那种堆砌最新研究成果的“速食”读物，而是回归到了AI的基石，用一种非常有条理的方式，揭示了智能体如何感知世界、理解信息、并做出反应。作者在阐述感知和表示的章节中，详细讲解了符号主义和连接主义的异同，以及它们在不同任务中的适用性，这让我明白了为何有些AI系统擅长逻辑推理，而有些则更适合处理图像和声音。特别是关于神经网络的介绍，他并没有仅仅停留在“层层叠加”的表面，而是深入到激活函数、反向传播等核心机制，让我真正理解了“学习”是如何在这些网络中发生的。这本书的价值在于，它能够帮助读者构建一个完整的AI认知框架，而不是零散地获取一些信息。读完之后，我感觉自己对AI的本质有了更宏观的把握，也能够更理性地看待AI的潜力和局限性。

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说实话，在翻开《人工智能原理》这本书之前，我对AI的印象还停留在科幻电影里的那些概念，总觉得它离我们很遥远，或者就是一些高深莫测的算法。但这本书却以一种相当接地气的方式，将AI的“大脑”一点点地呈现在我面前。它没有回避那些复杂的概念，比如搜索算法、规划、自然语言处理的早期理论，而是通过大量的类比和实例，让这些曾经令人生畏的术语变得易于理解。我尤其喜欢其中关于搜索策略的部分，作者通过解决迷宫、下棋这些简单的例子，清晰地展示了广度优先、深度优先等搜索方法的核心思想，以及它们在解决不同问题时的优劣。更重要的是，这本书并没有止步于此，而是循序渐进地引入了更复杂的概念，比如启发式搜索，以及如何将这些搜索技术应用到更广泛的领域。读到这里，我才真正意识到，原来很多我们今天看到的AI应用，其底层逻辑都可以追溯到这些经典的“原理”之中。它让我明白，理解AI的“原理”比仅仅了解几个“应用”更有意义。

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我一直对那些能够“学习”并“适应”的系统感到着迷，而《人工智能原理》这本书，恰恰满足了我这种探索欲。它并非简单罗列AI的最新技术，而是回归到最本质的几个问题：什么是学习？机器如何通过数据找到规律？它怎么做出决策？作者在探讨机器学习的各个分支时，并没有局限于算法的细节，而是更侧重于解释这些算法背后的哲学思想和数学基础。比如，他在讲解支持向量机（SVM）时，不只是讲核函数和间隔，而是深入剖析了它如何用几何的方式理解数据，以及为何在高维空间中寻找最优超平面能够如此有效。读到关于强化学习的部分，我更是觉得醍醐灌顶，理解了为什么玩游戏、控制机器人这样的任务，可以通过“试错”和“奖励”来逐步提升性能。这本书给我最深的感受是，AI并不是一个凭空出现的魔法，而是建立在一系列严谨的数学模型和统计学原理之上。作者的行文风格也很有意思，他善于运用历史的视角来展现AI的发展脉络，让我们看到不同学派之间的争鸣和演变，这让整个学习过程不再枯燥，反而充满了一种追溯真理的乐趣。

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这本《人工智能原理》（Principles of Artificial Intelligence）算是我近期读过最能引发我思考的书籍之一了。它不像市面上很多通俗读物那样，只是浮光掠影地介绍AI的各种应用，而是深入骨髓地探讨了“为什么AI能做到这些，以及它背后的根本逻辑是什么”。作者在引言部分就抛出了一个非常有趣的问题：我们如何才能让一台机器真正地“思考”？这一下子就抓住了我的好奇心。接下来的篇章，我感觉像是跟随作者一起在解剖一个复杂的生物体，从最初的符号主义，到连接主义的兴起，再到后来机器学习的爆炸式发展，每一步都解释得既严谨又富有启发性。特别是关于知识表示和推理的部分，作者用了很多经典的例子，比如专家系统、逻辑推理，让我对AI如何模拟人类的认知过程有了更深的理解。我之前对AI的理解更多停留在“用起来怎么样”，但这本书让我开始关注“它是怎么想的”。虽然有些地方的数学公式和理论推导确实需要反复琢磨，但这恰恰是它价值所在，它没有回避AI的深度，而是鼓励读者去探索。读完这本书，我对“智能”这个概念本身也产生了新的看法，不只是局限于机器，也包括我们人类自身的认知机制。

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《人工智能原理》这本书，真的像一个经验丰富的向导，带领我深入探索了人工智能的神秘领域。它最让我赞赏的一点是，并没有将AI描述成一个固化的理论集合，而是展现了它不断演进和发展的过程。作者在回顾早期AI研究时，对逻辑和符号推理的详细阐述，让我看到了AI最初是如何试图模仿人类的理性思维的。接着，他笔锋一转，引入了统计学和概率论在AI中的重要作用，特别是机器学习的兴起，让我看到了AI如何从“被动接受指令”转向“主动从数据中发现规律”。我特别受启发的是关于“不确定性”的处理，作者用生动的例子解释了贝叶斯方法、概率图模型等如何帮助AI在信息不完整的情况下做出合理的判断。这本书的独特之处在于，它既有理论的深度，又有实践的指导意义，它让我明白，理解AI的“原理”比追逐最新的“应用”更为重要，因为原理是永恒的，而应用总是瞬息万变。它让我对“智能”的理解，从单一的计算能力，扩展到了数据驱动、概率推理、以及对未知世界的适应能力。

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