Introduction to Machine Learning, Second Edition (Adaptive Computation and Machine Learning) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The goal of machine learning is to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. Many successful applications of machine learning exist already, including systems that analyze past sales data to predict customer behavior, optimize robot behavior so that a task can be completed using minimum resources, and extract knowledge from bioinformatics data. The second edition of Introduction to Machine Learning is a comprehensive textbook on the subject, covering a broad array of topics not usually included in introductory machine learning texts. In order to present a unified treatment of machine learning problems and solutions, it discusses many methods from different fields, including statistics, pattern recognition, neural networks, artificial intelligence, signal processing, control, and data mining. All learning algorithms are explained so that the student can easily move from the equations in the book to a computer program. The text covers such topics as supervised learning, Bayesian decision theory, parametric methods, multivariate methods, multilayer perceptrons, local models, hidden Markov models, assessing and comparing classification algorithms, and reinforcement learning. New to the second edition are chapters on kernel machines, graphical models, and Bayesian estimation; expanded coverage of statistical tests in a chapter on design and analysis of machine learning experiments; case studies available on the Web (with downloadable results for instructors); and many additional exercises. All chapters have been revised and updated. Introduction to Machine Learning can be used by advanced undergraduates and graduate students who have completed courses in computer programming, probability, calculus, and linear algebra. It will also be of interest to engineers in the field who are concerned with the application of machine learning methods.
作者简介
目录信息
读后感
最近一直在看Duda 英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能出书的时间比较晚，提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。 确实...
评分为了对机器学习能有系统性的知识，买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例，所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的，特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。
评分最近一直在看Duda 英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能出书的时间比较晚，提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。 确实...
评分 评分为了对机器学习能有系统性的知识，买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例，所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的，特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。
用户评价
这本书的行文风格非常独特，它既有学术著作的沉稳和逻辑性，又时常流露出一种近乎于智者般的洞察力。作者在阐述概念时，很少使用那种僵硬的、公式化的语言，取而代之的是一种引导性的、充满启发性的叙述方式。比如，当讨论偏差-方差的权衡时，作者会用一个生动的类比，将复杂的统计概念转化为日常生活中可以想象的场景，这种“翻译”能力是相当高超的。更让我印象深刻的是，作者在讨论一些前沿研究的局限性时，那种谦逊而又批判性的态度。他不会把任何一个模型神化，而是坦诚地指出其适用边界和潜在的失败模式。这种不偏不倚、注重辩证思考的表达方式，培养了读者一种健康的怀疑精神，而不是盲目地追随某一种“时髦”的技术范式。可以说，阅读这本书，不仅是在学习技术，更是在学习一种严谨且富有批判性的思维习惯。
评分从目录结构和知识点的组织来看，这本书的作者显然对机器学习领域的发展脉络有着宏观的把握。它并非仅仅是简单地罗列各个算法，而是构建了一个清晰的知识地图。从最基础的监督学习范式开始，稳步推进到更复杂的非监督和强化学习的交汇点。这种循序渐进的安排，使得初学者在没有导师指导的情况下，也能构建起一个稳固的知识框架。特别是它对“模型可解释性”这块新兴且至关重要领域的处理，占据了相当大的篇幅，并且给出了多种不同粒度的解释方法，这体现了作者紧跟时代前沿的敏锐度。我曾尝试用其他几本“新版”教材来对比，它们往往在深度上有所欠缺，或者在结构上显得零散。而这本书就像是一张精心编织的挂毯，每一个线头（知识点）都与其他部分紧密相连，形成了一个有机的整体。这种结构上的完整性和系统性，是确保读者能够构建起扎实、持久的知识体系的关键所在。
评分我一直对统计学习的理论基础抱持着一种敬畏之心，很多入门书籍往往为了追求速度和易懂性，而在数学严谨性上打了折扣，导致读者在遇到更深层次的理论推导时会感到力不从心。然而，这本书在这方面展现出了令人赞叹的平衡感。它没有那种令人望而生畏的纯粹理论堆砌，但每一次引入新的算法或模型时，其背后的概率论和线性代数基础都会被巧妙地融入讲解之中，绝非简单的“信不信由你”式的陈述。我记得有一次我正在思考某个正则化项对模型复杂度的影响，翻到书中的某一页，作者通过一个巧妙的几何解释，瞬间点亮了我对这个概念的理解。这种“由浅入深，层层递进”的叙事结构，极大地增强了知识的内化过程。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是深刻地解释了“为什么能这么做”，这种对底层逻辑的坚持，是区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。
评分这本书的装帧和设计实在让人眼前一亮。从封面那种低调而又充满质感的纹理，到内页纸张的厚实度和光洁度，都能感受到出版方在细节上下的功夫。每一次翻阅，都像是在进行一场沉浸式的阅读体验，完全不会有那种廉价印刷品带来的视觉疲劳。尤其是那些复杂的数学公式和图表的排版，处理得异常清晰，即便是那些需要仔细辨认的希腊字母和符号，也显得井井有条，让人在理解复杂概念时，视觉负担大大减轻。相较于一些充斥着模糊不清的扫描件或者拥挤不堪的版面，这本书简直是教科书印刷质量的一个标杆。我特别喜欢它在章节分隔处的留白设计，既起到了视觉休息的作用，又使得整本书的阅读节奏感非常流畅。我感觉作者和编辑团队对“阅读体验”这个维度有着深刻的理解，这远不止是一本技术手册，它更像是一件精心制作的工艺品，让人愿意一直捧在手里，爱不释手地去探索其中的知识宝藏。这种对物理形态的重视，在如今这个电子书盛行的时代，显得尤为珍贵和难得。
评分这本书的案例选择和实战指导部分，简直是为那些渴望从理论走向实践的工程师们量身定制的。我尤其欣赏作者没有局限于那些已经被“嚼烂”的经典数据集，而是引入了许多更贴近现代工业场景的复杂问题。比如，书中关于高维稀疏数据处理的章节，它不仅仅停留在讲解Lasso或Ridge回归，而是深入剖析了在大规模推荐系统中如何利用这些方法来应对数据稀疏性带来的挑战。而且，作者在描述算法实现时，那种务实到近乎偏执的程度，让人感到非常踏实。它会细致地指出在实际编程过程中，不同优化器在收敛速度和内存占用上的权衡，甚至会提及在GPU加速环境下需要注意的一些陷阱。这种经验之谈，是任何纯粹的学术论文或基础教程中都难以获得的“内幕消息”，极大地缩短了理论知识到生产代码之间的鸿沟，让读者能真正感受到自己正在与一位经验丰富的实战派大师对话。
评分理论推导十分详尽
评分比Tom Mitchell那本好多了。內容很新組織也很清????。排得也不錯 @2011-12-25 10:31:48
评分比Tom Mitchell那本好多了。內容很新組織也很清????。排得也不錯
评分真的只是入门
评分比Tom Mitchell那本好多了。內容很新組織也很清????。排得也不錯
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