Extreme Learning Machine pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Huang, Guang-Bin

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2013-5

价格:$ 179.67

装帧:

isbn号码:9783540888178

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• ELM
• 极端学习机
• 机器学习
• 神经网络
• 深度学习
• 分类算法
• 回归算法
• 数据科学
• 人工智能
• 模式识别
• 学习机

深入浅出：现代机器学习算法与实践 图书信息： 现代机器学习算法与实践 作者： [此处填写作者信息，例如：张伟，李芳] 出版社： [此处填写出版社信息，例如：科技动力出版社] 出版日期： [此处填写出版日期，例如：2023年10月] --- 内容简介：构建坚实基础，驾驭前沿技术 本书旨在为广大对机器学习（Machine Learning, ML）感兴趣的读者提供一个全面、深入且实用的学习指南。我们聚焦于当前工业界和学术界广泛应用的主流算法、核心理论框架以及实际工程部署中的关键技术，旨在帮助读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为何如此做”。 本书结构清晰，内容涵盖了从基础的数学原理到复杂的深度学习架构，并特别强调了算法的可解释性、鲁棒性与工程化。我们避免了过于晦涩的纯理论推导，转而采用直观的数学解释和大量的代码示例（主要基于Python及主流库如Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch），确保读者能够快速上手并解决实际问题。 第一部分：机器学习的基石与核心范式 (The Foundations) 本部分奠定了理解现代ML系统的必要理论基础，为后续深入学习复杂模型做好准备。 第一章：机器学习概述与基础数学回顾 ML的生态系统与发展历程： 区分监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习的适用场景。 概率论与统计基础： 深入讲解贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP），这些是理解几乎所有现代模型的基石。 线性代数在ML中的角色： 向量空间、矩阵分解（如SVD）在特征提取和降维中的作用。 优化算法入门： 梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）及其变种（Momentum, AdaGrad, Adam）的工作原理和收敛性分析。 第二章：经典监督学习模型精讲 线性模型深化： 逻辑回归（Logistic Regression）的概率解释、正则化（L1/L2）如何影响模型稀疏性和泛化能力。 支持向量机（SVM）： 核方法的魔力——如何将低维数据映射到高维空间进行线性可分，以及SMO算法的直观理解。 决策树与集成学习（Ensemble Methods）： 决策树的构建原理（熵、信息增益），Bagging（如随机森林）与Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的差异与优势。 第三章：模型评估、选择与特征工程 评估指标的艺术： 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC的深度解读。理解指标选择如何受业务目标驱动。 交叉验证与偏差-方差权衡： 诊断模型过拟合（High Variance）和欠拟合（High Bias）的系统方法。 特征工程的实践： 处理缺失值、异常值，特征缩放（Normalization vs. Standardization），高阶特征组合，以及基于树模型的特征重要性分析。 第二部分：迈向深度学习的核心架构 (Deep Learning Core Architectures) 本部分系统性地介绍了当前推动人工智能革命的深度神经网络技术。 第四章：人工神经网络（ANN）与反向传播 神经网络的结构与激活函数： Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体的选择与影响。 反向传播算法（Backpropagation）： 详细剖析其链式法则的计算过程，确保读者对梯度计算有清晰的认知。 现代优化技术： 深入讲解Adam优化器在实际训练中的优势，批标准化（Batch Normalization）如何稳定训练过程并加速收敛。 第五章：卷积神经网络（CNN）——视觉的引擎 核心构建模块： 卷积层、池化层、全连接层的机制与参数共享的效率。 经典网络结构剖析： LeNet, AlexNet, VGG, ResNet（残差连接的创新点）的演进逻辑。 迁移学习与模型微调： 如何利用预训练模型（Pre-trained Models）高效解决特定领域的视觉任务。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列处理 序列数据的建模挑战： 长期依赖问题（Vanishing/Exploding Gradient）。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解析遗忘门、输入门、输出门的工作机制，它们如何精确控制信息流。 序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制（Attention）： 注意力机制如何提升长序列翻译和摘要任务的性能，为Transformer奠定基础。 第三部分：无监督学习、降维与前沿应用 (Unsupervised Learning & Advanced Topics) 本部分关注数据内在结构的发现、高效的数据表征学习以及ML在特定复杂场景下的应用。 第七章：无监督学习与数据表征 聚类算法： K-Means的几何意义，DBSCAN对任意形状簇的识别能力，层次聚类。 降维技术： 主成分分析（PCA）的数学推导与应用限制。t-SNE与UMAP在数据可视化中的优势。 生成模型初步： 变分自编码器（VAE）的基本思想——学习数据的概率分布，而非仅仅是标签。 第八章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 黑箱模型的剖析： LIME和SHAP值如何提供局部和全局的特征贡献度解释。 模型安全与对抗攻击： 了解模型对输入微小扰动的敏感性，以及防御对抗样本的基本策略，这对于部署到关键系统的模型至关重要。 第九章：机器学习工程化部署（MLOps Lite） 模型持久化与版本控制： 如何安全地保存、加载和追踪不同版本的训练模型。 模型推理服务： 简单介绍RESTful API部署的基本流程，将训练好的模型转化为可调用的服务。 性能监控与漂移检测： 在实际生产环境中，数据分布变化（Data Drift）对模型性能的影响及应对措施。 --- 本书特色 1. 实践驱动： 每章均配有经过验证的Jupyter Notebook代码示例，读者可同步运行和修改。 2. 理论与实践的平衡： 在讲解复杂算法时，我们优先建立直观理解，辅以必要的数学严谨性，确保读者既能调包，也能理解底层逻辑。 3. 聚焦主流： 严格挑选当前业界最常用、最可靠的算法进行深度讲解，避免陷入过时或过于边缘化的技术细节。 4. 面向未来： 包含了对可解释性和模型鲁棒性的基础介绍，帮助读者构建适应未来严格监管环境的ML系统。 本书适合具有一定编程基础（Python熟练度中等偏上）和微积分、线性代数基础的工程师、数据分析师、高年级本科生及研究生，是通往专业机器学习工程师的坚实桥梁。

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这本书的封面设计简直让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配合着简洁有力的字体排版，一下子就抓住了我的眼球。它给人的感觉非常专业，同时也带着一种对未来技术探索的神秘感。我拿到书的时候，首先仔细研究了一下目录，发现作者的章节划分逻辑性极强，从基础理论的引入到高阶应用的深入探讨，循序渐进，让人感觉作者对整个领域的掌控力非常到位。特别是看到一些高级算法名称时，我都能想象到接下来的阅读过程会是一场思维上的盛宴，虽然我还没完全深入内容，但仅仅是这种结构和呈现方式，就已经让我对接下来的学习充满了期待。这本书的装帧质量也相当不错，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里很有分量，这对于一本需要经常翻阅参考的专业书籍来说，无疑是一个巨大的加分项。我甚至有点迫不及待地想找个周末的下午，泡上一杯咖啡，彻底沉浸在这些精妙的理论之中，去探究那些深藏在复杂公式背后的优雅思想。这种对书籍本身的物理感受，往往是开启一场深度学习之旅的良好开端，让人觉得物超所值。

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我花了相当长的时间去比较市面上关于这个方向的几本主流教材，最终选择这本《Extreme Learning Machine》是基于一些圈内朋友的强烈推荐，他们反复强调了其在算法解释上的独到之处。据他们说，很多其他书籍在阐述核心机制时总是绕来绕去，让人如坠云雾，而这本则能用一种出乎意料的清晰度，将那些原本看来晦涩难懂的概念，掰开了揉碎了呈现给我们。我个人对这种追求“直击本质”的叙事风格非常欣赏，毕竟在快速迭代的AI领域，效率是王道，如果能用最短的路径理解最核心的原理，就能节省大量无效的试错时间。我尤其关注它在处理特定非线性问题时的那一套解决方案，理论上听起来非常激进和高效，这无疑是对传统训练范式的有力挑战。这种勇于突破常规的学术态度，在我看来，比单纯的知识罗列更有价值，它代表了一种积极探索和创新的精神，这是我期望从一本顶尖教材中学到的东西。

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这本书的写作风格，用一个词来形容，那就是“务实且不失优雅”。作者的文字驾驭能力非常高超，它既没有那种过度学术化、高高在上拒人于千里之外的腔调，也没有为了迎合大众而流于肤浅的弊病。它始终保持着一种成熟的学者姿态，用精确的语言描述复杂的世界，但同时又巧妙地穿插了一些对领域历史背景的简短回顾，让你明白这项技术是在怎样的学术碰撞中孕育而生的。这种叙事节奏的掌控，使得阅读过程保持了一种持续的张力。我感觉自己仿佛是在一位经验丰富的导师的带领下，进行一次由浅入深的知识探险，而不是被动地接收信息。这种与作者思想的“共振”，是我衡量一本技术书籍价值的重要标准，它让我感觉自己不仅仅是在学习知识点，更是在培养一种解决问题的“思维模式”。

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这本书的配图和图表质量，是我翻阅过程中印象最深刻的部分之一。它们绝非那种为了填充篇幅而随意添加的装饰品，每一张图、每一个流程示意图都经过了精心的设计，它们有效地充当了“视觉拐杖”，帮助读者跨越理解的鸿沟。我注意到，作者在引入新的数学概念时，总是会立刻配上一个直观的几何解释或者仿真模拟的示意图，这极大地降低了抽象思维的门槛。对于我这种更偏向于实践操作，但又需要扎实理论基础的研究者来说，这种图文并茂的解释方式简直是福音。我甚至打印出了其中几张关键的对比图，准备贴在我的工作台旁边，时刻提醒自己这些核心关系的微妙之处。这种对细节的极致打磨，体现了作者对读者学习体验的深度关怀，也让这本书在众多枯燥的教科书之间脱颖而出，成为一本真正“好读”的著作。

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从排版布局来看，这本书的细节处理体现了出版方的专业水准。页边距的处理恰到好处，留出了足够的空间供读者在批注时使用，这对于需要深度阅读和标记重点的专业书籍来说，是极为重要的人性化设计。更值得称赞的是，每章末尾设置的“拓展阅读与思考题”部分，设计得非常巧妙。这些问题不是简单的知识点回忆，而是引导性的、需要批判性思考的开放性题目，它们迫使读者在合上书本后，仍然需要将所学知识应用到新的场景中去权衡利弊。这无疑是提升实践能力的关键一步，它有效地将“知道”转化为了“会用”。这种设计理念，清晰地表明了这本书的目标用户群——那些不满足于表面理解，而是追求真正掌握技术精髓的进阶学习者。这种对用户需求的精准把握，使得这本书的实用价值得到了极大的提升。

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