机器学习:局部和整体的学习(英文版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:黄开竹

出品人:

页数:169 页

译者:

出版时间:2008年4月1日

价格:70.00

装帧:精装

isbn号码:9783540794516

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• Machine Learning
• Pattern Recognition
• Statistical Learning
• Artificial Intelligence
• Data Mining
• Algorithms
• Computational Intelligence
• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Reinforcement Learning

《机器学习：从局部洞察到全局理解》 在这本引人入胜的书籍中，我们将一同踏上一场探索机器学习本质的旅程，深入挖掘其核心原理，并洞悉其在现实世界中构建智能系统的力量。本书并非仅仅罗列算法和模型，而是致力于揭示机器学习的“为什么”与“如何”，带领读者从微观的局部学习机制，逐步构建起对宏观全局学习范式的深刻理解。 第一部分：奠定基石——理解局部学习的微观世界 在进入机器学习的广阔天地之前，我们首先需要扎实地掌握其最基础的构建模块。本部分将带领读者深入剖析“局部学习”的精髓，理解模型是如何在数据的局部区域进行学习和决策的。 数据之源：从特征工程到数据预处理 理解数据是学习的起点： 我们将从最原始的数据出发，探讨如何提取有意义的特征。这不仅仅是技术的堆砌，更是对问题域深刻理解的体现。我们将学习各种数据类型（数值型、类别型、文本型、图像型）的特点，以及如何将其转化为机器学习模型能够理解和处理的形式。 清洗与塑造： 真实世界的数据往往充斥着噪声、缺失值和不一致性。本部分将详细介绍数据清洗技术，包括如何检测和处理异常值、填充缺失数据，以及进行数据标准化和归一化，确保数据的质量和一致性，为后续的学习奠定坚实基础。 特征的艺术： 特征工程是机器学习中最具创造性的环节之一。我们将探讨如何从原始数据中创造出更具表达力的特征，例如多项式特征、交互特征、文本嵌入（如TF-IDF、Word2Vec）以及图像特征提取（如SIFT、HOG）等。理解特征与模型性能之间的关系，是实现局部学习优化的关键。 决策的种子：感知机与线性模型 最简单的学习器： 我们将从最基础的感知机模型开始，理解其作为二分类器的原理。通过感知机的学习过程，读者将直观地感受到模型是如何通过迭代调整权重来拟合数据的。 线性模型的优雅： 线性回归和逻辑回归是机器学习中最基本也最重要的模型。我们将深入剖析它们的目标函数、优化过程（如梯度下降）以及在不同场景下的应用。理解线性模型的局限性（如对非线性关系的捕捉能力不足），将为我们探索更复杂的模型铺平道路。 正则化的力量： 为了避免模型在训练数据上过度拟合，我们引入正则化技术。L1和L2正则化的原理、作用以及对模型权重的约束将得到详细阐述，帮助读者理解如何平衡模型的复杂度和泛化能力，从而在局部数据上获得更鲁棒的学习。 分类的边界：支持向量机（SVM）的探索 最大化间隔的哲学： SVM以其在处理高维数据和非线性分类方面的卓越表现而闻名。我们将详细解析SVM的核心思想——寻找最优超平面以最大化类别间的间隔。 核函数的魔力： 为了处理线性不可分的数据，核函数扮演了至关重要的角色。我们将深入理解各种核函数（如多项式核、径向基函数核）的原理，以及它们如何将数据映射到更高维的空间，从而实现线性可分。 SVM的变种与应用： 除了经典的硬间隔和软间隔SVM，我们还将 briefly 介绍其在回归任务（SVR）中的应用，以及理解其在文本分类、图像识别等领域的实际效果。 决策的树：树模型与集成方法 递归的决策： 决策树是一种直观且易于理解的模型。我们将深入分析决策树的构建过程，包括分裂准则（如信息增益、基尼指数）的选择，以及如何避免过拟合（如剪枝）。 随机森林的智慧： 随机森林作为一种强大的集成学习方法，通过构建多个决策树并进行投票，显著提升了模型的鲁棒性和准确性。我们将解析其“随机性”（样本扰动和特征扰动）如何降低方差，以及它在实际问题中的广泛应用。 梯度提升的演进： Gradient Boosting（如XGBoost, LightGBM）是近年来备受瞩目的集成学习算法。我们将深入理解其“逐次迭代、错误修正”的学习机制，以及它在各项比赛和实际应用中取得的优异成绩，揭示其强大的预测能力。 第二部分：构建宏图——理解全局学习的协同力量 当局部学习的基石搭建完毕，我们将目光投向更宏大的视野，探索如何将多个局部学习器协同起来，构建出能够处理复杂问题、具备深度理解能力的全局学习系统。 神经网络的崛起：从感知机到深度学习 多层感知机（MLP）： 我们将 MLP 视为连接单层感知机和深度神经网络的桥梁。理解 MLP 如何通过隐藏层实现非线性映射，以及反向传播算法如何在多层网络中有效地进行权重更新。 卷积神经网络（CNN）： CNN 在图像处理领域取得了革命性的突破。我们将详细解析卷积层、池化层、全连接层的作用，以及它们如何有效地捕捉图像的空间层次结构信息。从入门级的 LeNet 到更复杂的 AlexNet、VGG、ResNet，我们将逐步理解其设计理念和性能演进。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆（LSTM）： 对于序列数据（如文本、时间序列），RNN 和 LSTM 展现出强大的建模能力。我们将深入理解 RNN 的“记忆”机制，以及 LSTM 如何通过门控单元（输入门、遗忘门、输出门）有效地解决长期依赖问题。 注意力机制（Attention Mechanism）： 注意力机制的引入是深度学习的又一次飞跃。我们将解析注意力机制如何让模型在处理序列时“聚焦”于重要的部分，从而显著提升翻译、问答等任务的性能。Transformer 模型将作为注意力机制的典范进行深入分析。 无监督学习的探索：从数据中发现规律 聚类的奥秘： K-Means、DBSCAN 等聚类算法将帮助我们识别数据中的自然分组。我们将理解不同聚类算法的原理、优缺点以及在用户画像、市场细分等场景下的应用。 降维的智慧： PCA、t-SNE 等降维技术能够有效地减少数据的维度，同时保留重要信息。我们将解析它们如何捕捉数据的主要变异方向，以及在数据可视化、特征提取等方面的作用。 生成模型的魅力： GANs（生成对抗网络）和 VAEs（变分自编码器）是强大的生成模型。我们将深入理解它们如何通过“生成-判别”或“编码-解码”的框架来学习数据的分布，并生成逼真的新数据，在图像生成、风格迁移等领域展现出惊人的能力。 强化学习的实践：通过交互学习最优策略 智能体的博弈： 强化学习是让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的范式。我们将从马尔可夫决策过程（MDP）入手，理解状态、动作、奖励、策略等核心概念。 Q-Learning 与深度Q网络（DQN）： Q-Learning 是经典的强化学习算法，而 DQN 将深度学习与 Q-Learning 相结合，实现了在复杂环境下的决策能力。我们将详细解析它们的原理和实现。 策略梯度方法： 除了基于价值的方法，策略梯度方法直接学习最优策略。我们将介绍 REINFORCE、Actor-Critic 等算法，以及它们在机器人控制、游戏AI等领域的应用。 模型评估与选择：确保学习的有效性 度量的艺术： 准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等是评估分类模型性能的关键指标。我们将深入理解它们的含义，以及在不同业务场景下的适用性。 交叉验证的智慧： 为了获得更可靠的模型评估结果，交叉验证技术必不可少。我们将解析 k 折交叉验证等方法，以及如何避免模型在训练集上表现良好而在测试集上表现糟糕。 超参数调优： 模型性能的优劣往往与超参数的选择息息相关。我们将介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优技术，帮助读者找到最优的模型配置。 第三部分：理论联系实际——机器学习的部署与未来 掌握了机器学习的理论基础和核心模型，本书的最后部分将引导读者将所学知识应用于实际，并展望机器学习的未来发展方向。 模型部署与工程实践： 从训练到上线： 我们将探讨模型部署的整个流程，包括模型序列化、API接口设计、容器化部署（Docker）以及云平台上的部署方案。 模型监控与迭代： 部署后的模型需要持续监控其性能，并根据数据变化进行迭代更新。我们将讨论模型漂移、实时训练等概念。 伦理、偏见与可解释性： 负责任的AI： 随着机器学习应用的深入，其伦理问题日益凸显。我们将讨论数据偏见、算法歧视、隐私保护等问题，并探讨如何构建更公平、更负责任的AI系统。 理解模型的决策： 模型的“黑箱”特性限制了我们对决策过程的理解。我们将介绍 SHAP, LIME 等可解释性工具，帮助我们理解模型为何做出某种预测。 前沿探索与未来展望： AutoML 的便捷： 自动化机器学习（AutoML）旨在简化模型选择和超参数调优过程，让更多人能够利用机器学习。 联邦学习的隐私保护： 联邦学习允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练模型，为隐私保护提供了新的解决方案。 大模型时代的机遇与挑战： GPT 系列、BERT 等大模型的出现，预示着机器学习进入了一个新的时代。我们将探讨大模型的潜力，以及由此带来的计算、伦理等方面的挑战。 通过本书的学习，读者不仅能掌握各种机器学习算法和模型，更能建立起从局部学习机制到全局智能系统的完整认知框架。我们将鼓励读者将理论知识与实际问题相结合，通过动手实践，真正成为一名能够驾驭机器学习强大力量的实践者。

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坦率地说，这本书的理论深度是令人敬佩的，但更让我惊喜的是它对“实践落地”的重视程度。很多理论书籍在推导完公式后就戛然而止，留下读者独自面对代码实现时的困惑。然而，这本书在这方面做得极为出色。对于每一个核心算法，书中都附带有非常详尽的伪代码描述，这些描述不仅仅是简单的步骤罗列，而是融入了对计算复杂度和内存管理的初步考量。更难能可贵的是，作者似乎深谙当前工业界的应用痛点，他没有停留在纸面上的完美假设，而是时常插入关于“现实世界数据噪声”、“模型过拟合的调参经验”等方面的讨论。读到关于正则化技术在处理大规模稀疏数据时的实际应用案例时，我感觉自己仿佛在听一位资深工程师分享项目经验，而不是在阅读一本纯理论著作。这种将严谨的数学推导与务实的工程经验相结合的写作风格，极大地提升了这本书的实用价值，让理论学习不再是空中楼阁，而是可以立刻投入到实际项目中去的工具箱。

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这本书最让我感受到价值的地方，在于它对于不同学习理论之间“思想碰撞”的深入挖掘。它不是将每一种学习方法视为孤立的单元进行介绍，而是引导读者去思考不同方法论背后的哲学差异。比如，对基于概率的生成模型和基于判别的判别模型的讨论，作者并没有简单地列出它们的优缺点，而是从信息论的角度，深入探讨了它们在信息捕获上的本质区别，以及这种区别如何影响它们在面对未知数据时的鲁棒性。这种深度的思辨性，迫使读者跳出“代码实现”的层面，上升到“理论建模”的层面进行思考。读完相关章节后，我发现自己看待新出现的研究方向时，思维框架都变得更加开阔了，不再局限于某一种特定的技术路径。这种培养批判性思维和全局视野的能力，是任何一本优秀教材最核心的贡献，这本书无疑做到了这一点，它提供给读者的不仅仅是知识，更是一套分析和解决问题的思维武器。

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这本书的叙事逻辑简直是一场精心编排的智力探险。它没有采用传统的、按部就班的教科书式展开，而是巧妙地将“局部”的微观细节与“整体”的宏观视角无缝衔接起来。我感受最深的是作者对于不同学习范式之间内在联系的深刻洞察。例如，在介绍完一种专注于捕捉局部特征的精细化模型后，作者立刻会将其与一个强调全局优化的框架进行对比分析，而不是等到全书后半部分才进行总结。这种穿插对比的手法，让读者在学习新知识点的同时，脑海中已经在构建一个庞大的知识网络，有效避免了知识点孤立化的问题。特别是对于那些跨领域学习者来说，这种结构设计是极其友好的。它不是简单地罗列算法，而是探讨了“为什么”要用这种方法，以及这种方法在“什么情况下”表现更优，这种深度思考的引导，远比单纯的知识堆砌更有价值。我甚至发现，作者在引用文献时也颇具匠心，引用的都是那些奠基性的经典论文，这不仅保证了理论的可靠性，也为有志于深究的读者指明了进一步探索的方向，体现了作者深厚的学术底蕴和对领域历史的尊重。

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这本书的语言风格呈现出一种罕见的、介于古典学术严谨和现代对话友好之间的平衡感。作者的用词精准，没有丝毫的冗余，每一个句子都仿佛经过千锤百炼，但与此同时，它又避免了那种高高在上、令人望而生畏的学院腔调。在我阅读过程中，我发现作者非常擅长使用富有画面感的比喻来解释抽象的概念。例如，在解释梯度下降过程中“鞍点”问题时，作者将其比喻成在浓雾中寻找山谷底部的登山者，描述了那种既非局部最小值也非最大值的微妙困境，一下子就让那个晦涩的数学术语变得立体而鲜活起来。这种清晰而富有启发性的文字表达能力，使得即便是第一次接触这些复杂概念的读者，也能迅速抓住其精髓。我个人特别欣赏这种“把复杂的事情说清楚”的能力，这才是真正衡量一部优秀技术著作的标准。它不炫技，只求传达，这份匠心在当今快节奏的学术写作中实属难得。

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这本书的封面设计简洁有力，黑白灰的配色方案立刻给人一种专业、严谨的学术气息。内页的排版也相当出色，字体选择清晰易读，行间距和页边距都把握得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。初次翻阅时，我尤其欣赏作者在章节开篇设置的“导读”部分，它不像是那种冷冰冰的理论介绍，反而更像是一位经验丰富的导师在为你铺设知识的阶梯，用深入浅出的语言勾勒出本章的核心脉络和学习目标。这种循序渐进的结构，极大地降低了初学者面对复杂概念时的畏惧感。比如，在讨论到某些高维空间映射时，作者并非直接抛出复杂的数学公式，而是先用一个非常贴近实际生活场景的类比来帮助理解其背 البع的直觉，然后再逐步引入必要的数学工具，这种教学方式对于我这种偏向应用实践的读者来说，简直是如沐春风。而且，书中对算法的推导过程详略得当，关键步骤都配有详细的图示或伪代码解释，保证了读者可以轻松跟上思路，而不会在繁复的数学推导中迷失方向。整体而言，这本书在视觉体验和阅读舒适度上，完全达到了专业教材的水准，让人愿意沉下心来，细细品味其中的智慧。

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