Computer Systems That Learn pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This book is a practical guide to classification learning systems and their applications. These computer programs learn from sample data and make predictions for new cases, sometimes exceeding the performance of humans.
Practical learning systems from statistical pattern recognition, neural networks, and machine learning are presented. The authors examine prominent methods from each area, using an engineering approach and taking the practitioner's viewpoint. Intuitive explanations with a minimum of mathematics make the material accessible to anyone--regardless of experience or special interests.
The underlying concepts of the learning methods are discussed with fully worked-out examples: their strengths and weaknesses, and the estimation of their future performance on specific applications. Throughout, the authors offer their own recommendations for selecting and applying learning methods such as linear discriminants, back-propagation neural networks, or decision trees. Learning systems are then contrasted with their rule-based counterparts from expert systems.
作者简介
Sholom M. Weiss is a professor of computer science at Rutgers University and the author of dozens of research papers on data mining and knowledge-based systems. He is a fellow of the American Association for Artificial Intelligence, serves on numerous editorial boards of scientific journals, and has consulted widely on the commercial application of advanced data mining techniques. He is the author, with Casimir Kulikowski, of Computer Systems That Learn: Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Nets, Machine Learning, and Expert Systems, which is also available from Morgan Kaufmann Publishers.
目录信息
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用户评价
这本书的叙事节奏把握得非常精妙，它不像某些技术书籍那样冷峻刻板，反而充满了对技术演进历史的温情回顾与批判性审视。我最喜欢的部分是作者如何巧妙地将那些改变了计算面貌的关键人物和他们的思想融入到对复杂系统的讲解之中。例如，在讨论操作系统内核设计时，穿插讲述了早期分时系统的哲学争论，这使得枯燥的机制描述瞬间变得有血有肉，充满了人性的光辉与智慧的碰撞。这种讲故事的能力，让原本可能让人望而却步的底层细节变得引人入胜。它引导我思考，技术决策并非总是纯粹的工程最优解，往往承载着设计者对效率、公平和安全的不同价值取向。行文间那种对“为什么是这样，而不是那样”的深入挖掘，极大地提升了阅读体验，让我不仅仅是在“学习知识点”，更是在参与一场关于系统设计的历史对话。这绝非一本普通的教科书，它更像是一部系统科学的编年史，充满了人文关怀。
评分从装帧和排版的角度来看，这本书的制作水准也值得称赞。厚实的纸张、清晰易读的字体，以及最重要的——那些复杂图表的完美呈现，都体现了出版方对读者的尊重。在阅读涉及系统架构图和数据流分析的章节时，如果图表模糊不清或层次混乱，极易导致理解偏差。但这本书在这方面做得无可挑剔，复杂的模块划分、数据流向箭头，都处理得干净利落，极大地降低了阅读疲劳感。此外，书后的索引制作得非常详尽，对于需要快速回查特定术语或概念的读者来说，无疑是一大福音。一本好书，不仅内容要充实，其载体本身也应当服务于内容的有效传递。这本书在这方面无疑是教科书级别的范例，每一个细节都体现了对知识的珍视和对读者体验的重视，让我非常愿意将其作为案头工具书长期保留和参考。
评分这本书最大的优点在于其前瞻性和跨学科视野的融合。它并没有仅仅停留在传统的计算机科学领域，而是大胆地将神经科学中对信息处理的理解，以及信息论中的熵增和压缩原理，巧妙地融入到对现代数据处理架构的解读之中。这种将不同学科的理论融会贯通的能力，使得书中对“智能系统”的探讨不再是空泛的口号，而是建立在可量化的信息处理模型之上的。例如，书中对高维特征向量空间的处理，就清晰地映射到了人脑皮层的信息编码方式，这让我看到了不同领域间思维模型的共通之处。它不仅仅是在描述“现在能做什么”，更是在引导读者思考“未来应该如何构建更高效的信息处理单元”。这种超越学科壁垒的综合性视角，让我深刻体会到，真正的系统创新往往发生在知识的交界地带。这本书为我打开了一扇通往交叉学科研究的大门，其启发性远超我对一本专注于计算系统的书籍的预期。
评分坦率地说，这本书的数学推导和形式化描述部分极具挑战性。它毫不避讳地采用了严格的理论工具来论证其观点，这对于那些期望快速掌握“如何做”的读者来说，可能会是一个小小的门槛。然而，一旦你愿意投入时间去啃下这些硬骨头，你会发现其回报是巨大的。作者在证明复杂算法效率或系统一致性时所展现出的严谨性，是建立在深厚理论基础之上的，这确保了书中所述的每一个结论都站得住脚。特别是关于分布式一致性协议的部分，作者用非常清晰的图示和定理，拆解了Paxos和Raft的内部机制，这比我以往在网上看到的任何教程都要透彻得多。我不得不承认，我花了比预期多一倍的时间来消化这些章节，但正是这种“慢阅读”的过程，让我真正理解了那些看似玄妙的保证是如何在机器的混沌中被精心构造出来的。它教会了我，真正的工程智慧，必须有坚实的数学逻辑来支撑。
评分这本书的深度和广度都让我感到惊叹。作者在构建现代计算系统基础架构的叙事时，展现出了无与伦比的洞察力。它不仅仅是对现有技术的简单罗列，更像是一次对未来计算范式的预见性探索。我特别欣赏其中对于硬件层面的精细剖析，从冯·诺依曼瓶颈到量子计算的初步设想，每一个章节都像是为初学者搭建了一个坚实的知识阶梯，但同时又不失对资深工程师的挑战性。阅读过程中，我多次停下来，回溯前文，试图完全消化其中关于并行处理和内存层次结构的复杂交互。书中对能效比的关注，尤其是在数据中心规模下的讨论，非常贴合当前科技界的核心议题，它没有回避技术实现中的权衡取舍，而是坦诚地展示了不同设计哲学之间的张力。这本书的论述结构清晰，逻辑链条严密，它成功地将抽象的理论概念转化为读者可以直观理解的系统图景，这在技术专著中是难能可贵的品质。读完合上书本时，我感觉自己对“计算”这个看似熟悉的概念，有了焕然一新的、更加本质性的理解。
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