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页数:240

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出版时间:2010-5

价格:28.50元

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isbn号码:9787501975617

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人工智能与机器学习导论 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解人工智能（AI）和机器学习（ML）的核心概念、理论基础、关键算法以及在现代技术中的实际应用。本书不仅涵盖了传统的机器学习方法，更着重探讨了当前热度极高的深度学习技术，并提供了丰富的案例分析和实践指导。 第一部分：人工智能与机器学习的基础 第一章：人工智能的演进与核心概念 本章首先追溯了人工智能从早期哲学思辨到现代计算科学的演进历程。我们将探讨人工智能的定义、目标及其在不同历史阶段的哲学基础，如符号主义与连接主义的争论。随后，我们将深入剖析人工智能的几个关键领域，包括但不限于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、知识表示与推理，以及机器人学。重点在于建立一个清晰的框架，区分强人工智能与弱人工智能，并讨论实现通用人工智能（AGI）所面临的理论与技术挑战。此外，本章还将简要介绍AI伦理和治理的初步议题，为后续的深入探讨打下基础。 第二章：机器学习的数学基石 机器学习的强大能力建立在坚实的数学基础之上。本章将复习和巩固读者在统计学、线性代数和微积分方面的必要知识。具体内容包括概率论中的贝叶斯定理、随机变量及其分布（如高斯分布、泊松分布），以及信息论中的熵和交叉熵概念。在线性代数部分，我们将重点讲解向量空间、矩阵分解（如特征值分解、奇异值分解SVD）在数据降维（如主成分分析PCA）中的作用。微积分部分则着重于梯度、偏导数和多元函数的优化，为理解反向传播算法做好铺垫。本章旨在确保读者能够理解算法背后的数学原理，而非仅仅停留在公式的应用层面。 第二章：数据预处理与特征工程 数据是机器学习的“燃料”。本章详细阐述了高质量数据的重要性以及如何有效地处理原始数据。我们将讨论数据清洗的各个方面，包括缺失值处理（插补方法）、异常值检测与平滑技术。特征工程，作为连接原始数据与模型性能的关键步骤，将被详尽剖析。内容涵盖了特征选择（如过滤法、包裹法、嵌入法）、特征构造（如多项式特征、交互特征）以及特征转换（如标准化、归一化、对数转换）。本章还将介绍维度灾难问题，以及如何利用PCA、t-SNE等技术进行有效的降维，为模型训练优化数据表示。 第二部分：核心机器学习算法 第三章：经典监督学习算法 监督学习是机器学习中最成熟且应用最广泛的分支之一。本章系统地介绍了多种经典的监督学习模型。首先是线性模型，包括线性回归和逻辑回归，重点分析它们的损失函数、正则化（L1/L2）在防止过拟合中的作用，以及如何通过梯度下降法进行参数优化。接着，我们将深入探讨决策树及其集成学习方法。决策树的构建原理（如ID3、C4.5、CART算法）、信息增益与基尼不纯度的计算将被详细解析。在此基础上，我们将介绍强大的集成学习技术：Bagging（以随机森林为代表）和Boosting（以AdaBoost、梯度提升机GBM为核心）。最后，我们将覆盖支持向量机（SVM），包括线性可分与不可分情况下的处理，以及核函数的魔力——如何将低维数据映射到高维空间以实现线性可分。 第四章：无监督学习与聚类分析 无监督学习旨在从无标签数据中发现隐藏的结构和模式。本章重点介绍聚类分析。我们将从最基础的K-均值（K-Means）算法入手，探讨其初始化敏感性、如何选择最佳簇数量（如肘部法则、轮廓系数法）。随后，我们将转向基于密度的聚类方法，如DBSCAN，它在处理任意形状簇方面的优势。对于更复杂的结构分析，我们将介绍层次聚类（凝聚式和分裂式），以及如何通过树状图（Dendrogram）来解释结果。此外，本章还会涵盖关联规则学习，特别是Apriori算法在购物篮分析中的应用。 第五章：模型评估、选择与验证 构建模型后，如何科学地评估其性能至关重要。本章专注于模型评估的科学方法。对于分类问题，我们将详细解释混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数，以及ROC曲线和AUC指标的含义与计算。对于回归问题，我们将分析均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。模型选择部分，我们将深入探讨交叉验证（K折、留一法）的必要性，以及如何利用偏差-方差权衡的理论指导模型复杂度选择。本章还将介绍模型选择中的重要工具，如学习曲线的绘制与分析，以及如何使用超参数优化技术（如网格搜索、随机搜索）来精调模型。 第三部分：深度学习的革命 第六章：人工神经网络与反向传播 深度学习是当前AI领域的核心驱动力。本章从最基础的人工神经元（感知器）模型讲起，阐述了激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用与选择。接着，我们构建多层前馈网络（MLP），并详细推导和解释反向传播（Backpropagation）算法，这是训练深层网络的基石。本章还会讨论优化器的演变，从基本的随机梯度下降（SGD）到更高效的动量法、AdaGrad、RMSProp，以及Adam优化器的工作机制。 第七章：卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络是计算机视觉领域的标准模型。本章将全面解析CNN的结构和功能。核心组件包括卷积层（卷积核、填充、步幅）、池化层（最大池化、平均池化）以及全连接层。我们将分析经典CNN架构的演进，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的引入）和Inception网络，理解它们如何解决深度网络中的梯度消失问题。此外，本章还会涉及CNN在图像分类、目标检测（如YOLO和Faster R-CNN的概述）和语义分割中的应用原理。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列模型 处理时间序列和文本数据需要专门的模型结构，即循环神经网络（RNN）。本章首先介绍RNN的基本结构及其处理序列数据的能力。然而，标准的RNN在处理长序列时存在长期依赖问题。为解决此问题，本章将重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），以及它们如何通过门控机制精确控制信息的流动。最后，我们将简要介绍序列到序列（Seq2Seq）模型的架构，以及注意力机制（Attention Mechanism）如何显著提升机器翻译等任务的性能，为Transformer模型的出现奠定基础。 第四部分：前沿与应用 第九章：自然语言处理（NLP）进阶 本章聚焦于NLP的现代技术。我们将回顾词嵌入（Word Embeddings）的概念，如Word2Vec（CBOW与Skip-gram）和GloVe，它们如何将词汇转化为有效的向量表示。随后，我们将深入研究Transformer架构，这是当前NLP领域的主导力量。重点解析Transformer中的自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制。最后，本章将介绍预训练语言模型（PLM）的范式，如BERT和GPT系列的基本原理和微调策略，展示它们在文本分类、问答系统和文本生成中的突破性表现。 第十章：生成模型与强化学习概述 生成模型是AI领域的前沿热点。本章将介绍变分自编码器（VAE）的基本原理，如何学习数据的潜在空间分布并进行有效的样本生成。随后，我们将探讨生成对抗网络（GAN）的框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，以及DCGAN、WGAN等改进模型。 在强化学习（RL）部分，本章提供一个入门级的概述。我们将定义RL的基本要素：智能体（Agent）、环境、状态、动作和奖励。主要介绍基于价值的方法（如Q学习、SARSA）和基于策略的方法（如策略梯度REINFORCE）。RL在游戏AI、机器人控制和资源调度中的应用潜力将被讨论。 第十一章：AI的工程化部署与伦理考量 构建出高性能的模型只是第一步，将其高效、可靠地部署到实际生产环境同样重要。本章将讨论模型部署的挑战，包括模型压缩（量化、剪枝）和推理优化。我们将介绍使用ONNX、TensorRT等框架加速模型推理的实践。在伦理方面，本章将探讨模型可解释性（XAI）的重要性，如LIME和SHAP方法，以及如何识别和减轻模型中的偏见（Bias），确保AI技术的公平性和透明度。 本书的最终目标是培养读者不仅能熟练应用现有AI工具，更能理解其底层机制，并有能力在复杂多变的技术浪潮中持续学习和创新。

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