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出版者:Prentice Hall

作者:Michael Miller

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2009-01-15

价格:USD 72.33

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9780132457477

丛书系列:

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好的，以下是为您撰写的一份关于《深入理解机器学习：从理论基石到前沿实践》的详细图书简介。 --- 图书简介：《深入理解机器学习：从理论基石到前沿实践》 一、本书概述与定位 《深入理解机器学习：从理论基石到前沿实践》 是一本面向具有一定数学和编程基础的读者，旨在系统、深入地剖析现代机器学习理论框架、核心算法及其在复杂应用场景中的落地实践的权威著作。本书不满足于停留在模型调参的层面，而是致力于揭示算法背后的数学原理、统计学假设以及计算复杂性，帮助读者建立起扎实的理论功底和解决实际问题的能力。 本书结构严谨，内容深度适中，横跨经典统计学习方法、深度学习的底层逻辑、强化学习的决策框架，并对当前机器学习领域的热点研究方向如因果推断、可解释性AI（XAI）进行了详尽的论述。我们相信，真正的工程实践建立在深刻的理论理解之上。 --- 二、内容结构与核心章节详解 本书共分为五大部分，涵盖了从基础概念到尖端研究的完整学习路径： 第一部分：机器学习的统计学与优化基础（奠定理论基石） 本部分是全书的理论基石，着重讲解支撑所有现代算法的数学工具。 第1章：概率论与信息论回顾 深入探讨贝叶斯定理的深层含义，随机变量的矩和分布的特性，重点解析熵、互信息和KL散度在线性可分性与信息瓶颈理论中的应用。我们不会仅仅罗列公式，而是聚焦于它们如何指导模型选择与正则化策略。 第2章：凸优化与梯度方法 详细解析凸集的定义、凸函数的性质。重点讲解梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）的收敛性分析和一阶导数的几何意义。探讨如何利用拉格朗日对偶原理解决约束优化问题，如支持向量机（SVM）的求解过程。 第3章：模型评估、偏差与方差 系统阐述模型泛化能力的关键——偏差-方差权衡。详细讨论交叉验证的各种形式（留一法、k折、分层采样），介绍统计显著性检验在模型对比中的作用，并深入剖析过拟合和欠拟合的根源性机制。 第二部分：经典监督与非监督学习范式（核心算法剖析） 本部分回归到最具代表性和实用性的经典算法，强调其假设和适用边界。 第4章：线性模型与正则化 全面解析线性回归和逻辑回归的最小二乘与最大似然估计。重点分析L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化对模型复杂度的控制机制及其对特征选择的影响。讨论广义线性模型（GLM）的框架。 第5章：基于树的学习模型 深入解析决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度的计算。重点阐述集成学习的威力：Bagging（如随机森林）如何通过降低方差来提升性能；Boosting（如AdaBoost, GBDT, XGBoost）如何通过迭代修正残差来降低偏差，并详述XGBoost的正则化和近似算法设计。 第6章：支持向量机（SVM）与核方法 从最大间隔分类器的几何意义出发，推导软间隔的对偶问题。详尽讲解核函数（Polynomial, RBF, Sigmoid）的构造原理和希尔伯特空间映射的理论基础，解释核技巧如何在不显式计算高维特征的情况下完成非线性分类。 第7章：降维与聚类 非监督学习章节聚焦于数据结构的发现。详述主成分分析（PCA）的几何意义（最大方差方向）与SVD分解的关系。对比$k$-Means的Lloyd迭代与谱聚类（Spectral Clustering）的图论基础，讨论不同聚类算法对数据分布的敏感性。 第三部分：深度学习的基石与前向传播网络（神经网络深入） 本部分是理解现代AI系统的核心，侧重于网络结构、激活函数和训练机制。 第8章：人工神经网络基础 讲解神经元模型、前馈网络（FNN）的基本架构。深入剖析Sigmoid、ReLU及其变体的优缺点，特别关注ReLU在解决梯度消失问题上的作用。 第9章：反向传播与优化 本书最关键的算法解析章节。详细推导链式法则在网络中如何高效计算梯度。对比SGD、Momentum和Adam等优化器在实际训练深层网络时的收敛特性差异。探讨学习率调度策略（如Cosine Annealing）。 第10章：卷积神经网络（CNN） 系统介绍卷积层、池化层、全连接层的数学操作。重点分析感受野、参数共享如何使得CNN在处理图像数据时具备平移不变性。剖析经典架构（LeNet, VGG, ResNet）的设计哲学，特别是残差连接（Residual Connections）如何允许模型堆叠更深。 第11章：循环神经网络（RNN）与序列模型 介绍RNN处理时序数据的内在机制，并分析标准RNN在长序列上的梯度消失/爆炸问题。深入讲解LSTM和GRU的门控机制，解释它们如何通过“记忆单元”来捕获长期依赖关系。 第四部分：高级主题与前沿实践（面向工业界和研究） 本部分拓展到更复杂的学习范式和当前的难点解决思路。 第12章：无监督与自监督学习 探讨深度自编码器（Autoencoders）的结构与用途（降噪、稀疏表示）。重点解析对比学习（Contrastive Learning）的最新进展，例如如何通过构建正负样本对来学习强大的特征表示，而无需人工标注。 第13章：强化学习导论 从马尔可夫决策过程（MDP）的数学定义出发，解释贝尔曼方程。详细介绍基于价值（如Q-Learning, DQN）和基于策略（如REINFORCE, Policy Gradients）的方法。探讨探索与利用（Exploration vs. Exploitation）的平衡艺术。 第14章：模型可解释性（XAI） 在黑箱模型普及的背景下，本章讲解理解模型决策过程的重要性。系统介绍局部解释方法（LIME, SHAP值）的数学原理和局限性，以及全局解释技术（如特征重要性排序）。 第五部分：工程实践与模型部署考量 第15章：模型鲁棒性与对抗性攻击 探讨模型对输入微小扰动的敏感性，解析生成对抗样本的原理。讨论防御机制，如对抗性训练，以提高模型的泛化安全边界。 第16章：大规模模型训练策略 讨论在有限计算资源下训练大型模型的技术，包括数据并行与模型并行策略、梯度累积、混合精度训练（FP16/BF16）的原理与实现。 --- 三、本书特色与读者收益 1. 数学推导的严谨性： 每项核心算法都配有详细的数学推导过程，确保读者理解“为什么有效”，而非仅仅知道“如何使用”。 2. 代码实现的高质量链接： 本书附带GitHub资源库，提供与理论紧密对应的、使用现代框架（如PyTorch/TensorFlow）实现的参考代码，帮助读者将理论快速转化为可运行的实验。 3. 批判性思维的培养： 书中不回避任何一种算法的局限性。例如，在讨论Transformer架构时，会同步讨论其二次复杂度对长序列处理带来的瓶颈，引导读者思考何时应回归传统方法。 4. 跨学科视野： 融合了统计学、优化理论和计算复杂性理论，使读者不仅是应用者，更是算法的设计者和改进者。 目标读者： 计算机科学、数据科学、电子工程等相关专业的高年级本科生和研究生。 希望从“调参工程师”转型为“算法研究员”或“资深机器学习工程师”的从业人员。 资深数据分析师，希望深入理解预测模型的内在工作原理。 通过研读本书，读者将能够自信地阅读顶会论文，并能针对复杂的业务问题，从第一性原理出发设计和实现定制化的机器学习解决方案。

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我期待《Introduction to Google Apps》能够深入挖掘Google Chat的协作力量。这本书是否会将其描绘成一个超越传统即时通讯工具的平台，成为团队高效沟通和信息共享的枢纽？我设想它会详细介绍Chat的各种功能，比如创建不同的聊天室（Spaces），方便团队成员就特定项目或话题进行讨论，以及如何利用直接消息进行一对一的沟通。书中关于文件共享、任务管理（与Tasks的集成）、以及与Google Drive、Docs、Sheets等应用的联动，是否会被详细阐述，从而帮助我们实现无缝的跨应用协作？我更期待它能提供一些关于如何建立健康的沟通文化、如何有效管理信息过载、以及如何利用Chat来加速项目进展的实战经验。它是否会指导我们如何利用Chat来建立知识库、分享最佳实践，甚至是进行快速的团队决策？这本书的存在，应该能让我看到Chat在提升团队凝聚力和工作效率方面的深远影响。

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我迫不及待地想看看《Introduction to Google Apps》如何深入解析Google Sites的构建能力。这本书是否会打破人们对网站制作的刻板印象，将其描绘成一个人人都能轻松上手的平台，用于创建功能强大且美观的在线存在？我设想它会从最基础的页面布局、内容添加讲起，然后逐步引导读者掌握如何利用各种内置组件，如文本框、图片、嵌入式视频、甚至是Google Docs、Sheets、Forms的嵌入，来构建丰富多样的网站内容。书中关于主题选择、字体搭配、颜色运用等设计原则的讲解，是否会帮助我们设计出既专业又具有吸引力的网站？我更期待它能详细介绍Sites在不同应用场景下的实践，比如如何为小型企业创建官方网站，如何为个人项目构建作品集，甚至是如何为团队创建内部知识库或项目页面。它是否会指导我们如何优化网站的SEO，如何使其更易于被搜索引擎发现？这本书的存在，应该能让我相信，拥有一个个性化的网站并非遥不可及。

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对于《Introduction to Google Apps》，我抱着极大的兴趣去探索Google Calendar的可能性。这本书是否会超越简单的日程安排，而是教会我们如何将其打造成一个高效的时间管理和项目协调中心？我设想它会详细介绍如何有效地利用日历视图，区分个人日程、工作会议和重要截止日期，并学会如何设置重复性事件、提醒和邀请。书中关于时间块（time blocking）的概念，是否会指导我们如何将整块时间分配给特定的任务，从而提高专注度和工作效率？我更期待它能深入讲解Google Calendar在团队协作中的应用，例如如何创建共享日历，如何方便地查看同事的可用时间，以及如何协调多人会议。此外，这本书是否会触及Calendar与Gmail、Meet等其他Google应用的联动，例如如何直接从邮件中创建事件，如何轻松地安排视频会议？我也会关注书中关于如何利用Calendar来管理个人目标、习惯养成，甚至是规划假期等方面的实用建议，让它成为我们生活中的得力助手。

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我希望《Introduction to Google Apps》能够为我们揭示Google Slides的无限可能，而不仅仅是制作一个简单的演示文稿。这本书是否会引导我们跳出思维定式，理解Slides如何成为我们讲述故事、传递信息、甚至进行头脑风暴的视觉化平台？我设想它会深入讲解Slides的模板设计原则，如何利用精美的预设模板，或是从零开始设计出令人印象深刻的幻灯片。书中关于动画和过渡效果的应用，是否会指导我们如何恰当地运用它们来增强演示的流畅性和吸引力，而不是滥用导致观众分心？我更期待它能详细阐述Slides在团队协作中的优势，比如多位用户实时编辑、评论和建议，以及如何利用共享功能进行演示稿的协同创作。此外，这本书是否会介绍Slides与其他Google应用（如Sheets、Drive）的联动，例如如何直接在Slides中插入动态图表，如何从Drive中快速添加图片和视频？我也会关注书中关于Slides在不同场景下的应用，比如用于商业提案、教学课程、甚至是创意项目的演示。

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对于《Introduction to Google Apps》这本书，我最大的期待之一是它能帮助我理解Google Workspace如何构建一个强大而 cohesive 的生态系统。这本书是否会不仅仅是将各个应用分开介绍，而是深入阐述它们之间如何相互连接、协同工作，从而实现1+1>2的效果？我设想它会以一个宏观的视角，描绘Google Docs、Sheets、Slides、Drive、Calendar、Meet、Chat等核心应用如何在一个统一的平台下，为用户提供无缝的工作流体验。书中是否会通过大量的跨应用集成案例，展示如何从一个应用的任务轻松跳转到另一个应用，例如如何从Calendar的会议邀请直接创建Meet会议，如何在Docs中嵌入Sheets的图表，或者是在Chat中分享Drive的文档？我更期待它能揭示Google Workspace在提升团队生产力、简化协作流程、以及增强信息安全性方面的整体优势。这本书的出现，应该能让我真正理解Google Workspace的战略价值，并将其运用到我的日常工作中，实现更高效、更智能的工作模式。

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在我看来，一本优秀的《Introduction to Google Apps》应该会详细阐述Google Keep的价值，而不仅仅是将它定位为一个简单的笔记应用。这本书是否会指导我们如何将Keep打造成一个高效的信息组织和灵感捕捉工具？我设想它会深入讲解Keep的各项功能，比如创建文本笔记、清单、语音备忘录、图片笔记，以及如何利用标签和颜色来对笔记进行分类和区分。书中关于如何将Keep与Google Docs、Calendar等应用联动，例如将Keep中的想法转化为Docs文档，或是将Keep中的待办事项转化为Calendar事件，这些实用技巧是否会被详细介绍？我更期待它能提供一些关于如何利用Keep来管理个人生活、学习计划、甚至是工作项目的方法论，比如如何用它来规划旅行行程、准备购物清单、整理会议要点，甚至是记录创意灵感。这本书的出现，应该能让我看到Keep在提升个人效率和创造力方面的巨大潜力。

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这本书《Introduction to Google Apps》能否真正点亮Google Meet的沟通潜力，是我非常关注的。我期望它不仅仅是一个简单的视频会议工具的介绍，而是能深入挖掘Meet在现代工作和学习环境中的核心价值。书中是否会详细阐述Meet的各项功能，例如屏幕共享、聊天窗口、分组讨论、录制功能，以及如何高效地利用它们来提升沟通效率和参与度？我非常好奇它会提供哪些关于如何组织和主持一场高质量在线会议的技巧，比如如何设置议程、引导讨论、管理参会者，以及如何应对可能出现的突发状况。更重要的是，我希望这本书能展示Meet如何与其他Google Workspace应用（如Calendar、Gmail）无缝集成，从而实现会议的快速安排、链接的便捷分享，以及会后信息的有效同步。它是否会介绍Meet在远程团队协作、在线教育、甚至是客户服务等不同场景下的创新应用？我期待这本书能让我把Meet从一个工具，变成一个高效、便捷、具有连接性的沟通桥梁。

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这本《Introduction to Google Apps》确实是一本充满潜力的书，我迫不及待地想深入探讨它可能涵盖的方方面面。首先，我设想这本书会以一种极其易懂的方式，将Google Workspace生态系统中那些日常又强大的工具逐一呈现。想象一下，当你打开第一章，迎接你的不是枯燥的技术术语，而是对Google Docs如何成为我们协作写作、文档创建新常态的细致描绘。我会期待书中详细阐述Docs不仅仅是Word的替代品，它在实时协作、版本控制、嵌入式媒体以及与Sheets、Slides等其他应用无缝集成的能力上，究竟能带来怎样的革命性变化。它会告诉我，如何利用Docs的模板库快速生成专业报告，如何通过评论和建议功能进行高效的团队反馈，甚至是如何通过Docs的API接口实现更高级的自动化流程。我还会特别关注书中关于Google Sheets的部分，它是否会深入讲解数据透视表、VLOOKUP等高级函数的使用技巧，从而帮助我们处理更复杂的数据集？它是否会介绍如何利用Sheets来管理项目进度、分析销售数据，甚至是构建简单的数据库？我想象中的这本书，会通过大量实际案例，展示Sheets在数据可视化方面的强大力量，比如如何创建动态图表，如何利用Conditional Formatting突出关键信息，从而让数据说话，帮助读者做出更明智的决策。

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我期待《Introduction to Google Apps》能够成为我们探索Google Forms潜力的得力助手。这本书是否会从最基础的创建表单步骤讲起，然后逐步深入到表单设计的美学和用户体验优化？我设想它会详细介绍各种问题类型的应用场景，比如选择题、多项选择题、文本题，甚至是评分量规的使用，以及如何根据不同的目的设计出最适合的表单。更重要的是，我希望这本书能揭示Forms如何与Google Sheets无缝集成，从而实现数据的高效收集和初步分析。它是否会指导我们如何利用Sheets中的数据透视表和图表功能，来直观地展示问卷调查的结果，识别趋势，并从中得出有价值的结论？我还会特别关注书中关于表单自动化和高级设置的部分，例如如何设置逻辑跳转，如何限制回复次数，如何设置截止日期，以及如何利用附加组件（add-ons）来扩展Forms的功能，实现更复杂的数据收集和管理任务。这本书的出现，应该能让我把Forms从一个简单的调查工具，提升为一个强大的数据采集和反馈平台。

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我期望《Introduction to Google Apps》能够为我们打开Google Drive的全新视角。这本书或许不会仅仅停留在“上传、下载、分享”这样基础的操作层面，而是会深入挖掘Drive作为个人和团队数字文件管理中心的真正潜力。我会非常好奇它会如何阐述Drive的组织结构，比如如何有效地使用文件夹、标签和星标来管理海量文件，让查找变得轻而易举。书中是否会提供一套行之有效的“Drive收纳术”，帮助我们告别混乱，实现高效的文件检索？我更期待它会详细介绍Drive的权限设置，这对于团队协作至关重要。如何精确控制谁可以查看、编辑或评论文件，如何设置临时分享链接，以及如何管理共享驱动器，这些都是我迫切想了解的内容。同时，我也希望这本书能触及Drive在自动化工作流中的应用，例如如何与Forms、Sheets等应用联动，实现文件自动生成、归档和分发。它是否会展示如何利用Drive来构建云端文档库，如何实现版本历史的追踪和恢复，甚至是如何利用Drive的搜索功能挖掘隐藏在文件深处的信息？这本书的存在，应该能让我对Drive的理解提升到一个新的维度。

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