Semi-Supervised Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
In the field of machine learning, semi-supervised learning (SSL) occupies the middle ground, between supervised learning (in which all training examples are labeled) and unsupervised learning (in which no label data are given). Interest in SSL has increased in recent years, particularly because of application domains in which unlabeled data are plentiful, such as images, text, and bioinformatics. This first comprehensive overview of SSL presents state-of-the-art algorithms, a taxonomy of the field, selected applications, benchmark experiments, and perspectives on ongoing and future research.Semi-Supervised Learning first presents the key assumptions and ideas underlying the field: smoothness, cluster or low-density separation, manifold structure, and transduction. The core of the book is the presentation of SSL methods, organized according to algorithmic strategies. After an examination of generative models, the book describes algorithms that implement the low-density separation assumption, graph-based methods, and algorithms that perform two-step learning. The book then discusses SSL applications and offers guidelines for SSL practitioners by analyzing the results of extensive benchmark experiments. Finally, the book looks at interesting directions for SSL research. The book closes with a discussion of the relationship between semi-supervised learning and transduction.Olivier Chapelle and Alexander Zien are Research Scientists and Bernhard Scholkopf is Professor and Director at the Max Planck Institute for Biological Cybernetics in Tubingen. Scholkopf is coauthor of Learning with Kernels (MIT Press, 2002) and is a coeditor of Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning (1998), Advances in Large-Margin Classifiers (2000), and Kernel Methods in Computational Biology (2004), all published by The MIT Press.
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用户评价
这本**《深度学习的炼金术》**简直是为那些在神经网络的复杂世界里迷失了方向的探索者们量身打造的！我之前尝试过好几本关于深度学习的书籍，它们要么过于理论化，充斥着晦涩难懂的数学公式，让我感觉像在啃一本高深的代数教科书；要么就是过于偏向实践，代码堆砌，却对背后的原理含糊其辞，让我无法真正理解“为什么”这样设计会更有效。这本书的厉害之处在于，它找到了一个完美的平衡点。作者的叙述风格非常亲切自然，仿佛是一位经验丰富的大师在炉火边与你娓娓道来，将那些原本高高在上的概念，比如张量操作的优雅性、反向传播的精妙之处，都用极其生动的比喻拆解开来。特别是它对“**特征表示学习**”的探讨，简直是点睛之笔。它没有停留在浅尝辄止的层面，而是深入剖析了如何通过巧妙的网络结构设计，让机器自己去发现数据中最本质、最具区分度的信息，而不是简单地依赖人工提取的那些“表皮特征”。读完关于卷积神经网络（CNN）如何像人眼一样进行多层次视觉抽象的那几章，我感觉醍醐灌顶，对图像识别的理解上升到了一个全新的维度。这本书的图示也非常出色，那些流程图和结构分解图，清晰地勾勒出了复杂算法的骨架，让初学者也能迅速抓住重点，避免陷入细节的泥潭。对于任何想要从“会写代码”跨越到“理解原理并创新设计”的深度学习工程师来说，这本书是**必不可少的内功心法**。
评分说实话，在翻阅**《大规模系统架构的基石：分布式计算的哲学与实践》**之前，我对“可扩展性”这个词的理解仅停留在“多加几台服务器”的层面。这本书的视角极其宏大，它不是聚焦于单个算法的精妙，而是将视野拓展到了构建支撑亿级用户的服务集群。作者对**一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）**这三大支柱的分析，极其深刻且富有洞察力。书中花了大量的篇幅去探讨CAP理论在真实世界中的权衡取舍，并辅以大量的真实案例——从亚马逊的电商后台到谷歌的搜索索引系统，展示了不同行业如何在不同的业务需求下，倾斜于CAP三者中的某一个甚至两个。最让我印象深刻的是关于“**时钟同步与事件排序**”那一章，它没有采用复杂的理论推导，而是通过一个生动的餐厅点餐场景，清晰地解释了逻辑时钟和向量时钟的工作原理，以及它们如何解决分布式环境下的因果性难题。这本书的语言简洁有力，充满了工程师的务实精神，但又不失对系统设计哲学层面的思考。它教会我的不是具体的配置参数，而是**一套在面对复杂分布式瓶颈时，如何进行系统化思考和决策的思维框架**。
评分我最近读的这本**《感知时代的认知科学：人机交互的未来图景》**，完全不在传统的计算机科学领域内，但它对任何致力于开发面向用户的智能系统的开发者来说，都具有极高的参考价值。这本书的重点完全放在了“人”的身上，探讨的是人类大脑如何接收、处理和解释信息。作者从神经科学和心理学的角度出发，详细剖析了人类的注意力机制、记忆的编码与提取过程，以及我们如何对不完整或模糊的信息进行“自动填充”。书中的一个核心观点是：**未来的优秀AI系统，必须模仿人类的认知捷径**，而不是试图在计算复杂度上压倒人类。例如，它深入分析了“锚定效应”在推荐系统中的应用，以及为什么一个精心设计的反馈回路比一个拥有十亿参数的模型更能赢得用户的信任。这本书的论证方式非常严谨，它通过大量的实验数据来支持其观点，让你不得不承认，我们构建的任何智能界面，最终都是为了适应我们这些“不完美”的生物大脑。对于那些只知道堆砌新奇技术的工程师而言，这本书就像一盆清醒剂，提醒我们，**技术再先进，如果不能与人类的自然交互模式相契合，也终究是空中楼阁**。
评分**《量子计算的迷雾与曙光：超越比特的计算范式》**这本书，带着一种近乎史诗般的宏大叙事感，引领读者探索了超越经典计算极限的前沿领域。作者的叙事风格充满了对未知领域的敬畏，他没有试图将量子力学的复杂性简化到不切实际的地步，而是坦诚地展示了“量子比特”的奇异特性——叠加态（Superposition）和纠缠（Entanglement）——是如何从根本上改变我们对信息处理的理解。书中对Shor算法和Grover算法的介绍，并非枯燥的数学推导，而是**对计算潜力边界的哲学探讨**。作者巧妙地使用了时间轴的对比，一边回顾图灵机如何定义了我们今天的计算能力，一边展望量子计算机将如何打破这些界限，尤其是在因子分解和无序数据库搜索方面的指数级加速。读完这本书，你不会觉得自己马上就能写出量子程序，但你会清晰地明白，为什么这项技术如此重要，以及它所蕴含的颠覆性力量。它更像是一份**为未来十年的科研方向指路的指南图**，充满了对科学突破的激情和对理论极限的挑战精神，文笔大气磅礴，令人读后心潮澎湃。
评分我必须得说，**《算法的诗篇：从离散到连续的数学美学》**这本书，彻底颠覆了我对“枯燥的计算机科学”的刻板印象。它完全不是一本标准的教科书，与其说它是技术书籍，不如说它是一部充满了哲学思辨和数学韵律的文学作品。作者的笔触极为细腻，他没有直接介绍任何具体的机器学习模型，而是将焦点放在了构建这些模型的底层数学逻辑上。书中对**信息熵和概率分布**的阐述，简直是诗一般的存在。他没有简单地给出公式 $H(X) = -sum p(x) log p(x)$，而是引导读者去思考“不确定性”本身在信息世界中的价值，如何通过量化这种不确定性，来实现信息的有效压缩和传递。我特别喜欢其中关于“梯度下降”的描述，作者将其比作攀登一座被浓雾笼罩的群山，每一步的决策都基于对脚下地形的局部感知，充满了一种**宿命论般的随机美感**。这种叙事方式，使得原本晦涩的优化理论变得可感、可触摸，甚至带着一种艺术的感染力。这本书的难度不在于代码实现，而在于思想深度的挖掘，它要求读者放慢脚步，去体会数字背后蕴含的逻辑之美。如果你已经厌倦了市面上那些只教你“如何调参”的书，这本书会带你回到算法设计的源头，去欣赏那些奠定现代计算基石的优雅概念。
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