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☆☆☆☆☆

项亮 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115281586

商品编码：1027662370

出版时间：2012-06-01

  详情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 书号:9780226689876

Author 作者:Cheney Cowles Memorial Museum

出版社:University of Chicago Press

Publication Date 出版日期:1976-06-01

Product Dimensions 商品尺寸:85x55.3x1.8cm

Shipping Weight 商品重量:0.01kg

Shipping Weight Language 语种:English

pages 页数:27

探索智能世界的奥秘：一部关于知识、算法与创造的非虚构之旅 目录 第一章：信息的洪流与认知的挑战 1.1 海量数据的诞生：从纸张到比特的革命 1.2 信息的过载：过多的选择与信息的迷失 1.3 人类认知的局限：选择疲劳与注意力稀缺 1.4 需求驱动的演进：寻找有价值的“少” 第二章：智慧的萌芽：从规则到学习 2.1 早期的人工智能探索：逻辑与规则的时代 2.2 统计学在信息处理中的地位：概率与数据的力量 2.3 机器学习的兴起：从被动接收到主动适应 2.4 深度学习的突破：模拟大脑，感知复杂世界 第三章：算法的语言：解码决策的逻辑 3.1 算法的本质：步骤、指令与效率 3.2 经典算法的魅力：搜索、排序与优化 3.3 数据结构的基础：组织信息，加速处理 3.4 算法的权衡：时间复杂度与空间复杂度 第四章：数据的灵魂：洞察与洞悉 4.1 数据采集的艺术：从传感器到用户行为 4.2 数据清洗与预处理：去噪、缺失与规范化 4.3 特征工程的智慧：挖掘数据的内在价值 4.4 数据可视化：让抽象数字跃然纸上 第五章：智能的构建：模型的炼金术 5.1 模型训练的流程：从数据到预测 5.2 监督学习的奥秘：分类与回归的艺术 5.3 无监督学习的探索：聚类与降维的洞察 5.4 半监督与强化学习：解锁更广阔的应用场景 第六章：理解的边界：自然语言的处理 6.1 语言的复杂性：词汇、语法与语义的挑战 6.2 自然语言处理的关键技术：分词、词性标注与命名实体识别 6.3 文本分析与情感挖掘：理解文本背后的情绪 6.4 机器翻译的进展：跨越语言的鸿沟 第七章：视觉的盛宴：计算机的“眼睛” 7.1 图像的构成：像素、色彩与空间信息 7.2 图像识别的基石：特征提取与模式匹配 7.3 卷积神经网络的革命：感知层层递进的特征 7.4 目标检测与图像分割：精确定位与理解场景 第八章：推理的轨迹：逻辑与概率的交织 8.1 演绎推理：从普遍到特殊 8.2 归纳推理：从特殊到普遍 8.3 贝叶斯定理的应用：更新信念，修正判断 8.4 因果推理的探索：揭示事物之间的根本联系 第九章：系统的构建：从理论到实践 9.1 系统设计的考量：目标、约束与可扩展性 9.2 模块化与接口设计：搭建稳定灵活的框架 9.3 性能优化与资源管理：高效运转的秘诀 9.4 部署与监控：让智能系统稳定运行 第十章：伦理的考量：智能时代的责任 10.1 算法的偏见：数据与公平的博弈 10.2 隐私的保护：数据使用的边界 10.3 决策的透明度：理解智能的“黑箱” 10.4 人类与智能的共存：合作与未来的展望 --- 第一章：信息的洪流与认知的挑战 我们正身处一个前所未有的信息爆炸的时代。从古籍的羊皮卷到如今互联网上海量的数字内容，信息的载体和数量都发生了翻天覆地的变化。曾经，知识的获取是稀缺且珍贵的，而现在，我们被淹没在信息的洪流之中。社交媒体上的海量动态、搜索引擎中无穷无尽的网页、各种在线平台提供的海量视频和音频，这一切都构成了我们日常生活中无处不在的信息网络。 然而，信息的数量并非等同于认知的深度。信息的过载，反而可能导致我们陷入“选择疲劳”。面对琳琅满目的商品、无穷无尽的娱乐内容、以及浩如烟海的知识信息，我们常常感到无从下手，精力被分散，反而难以找到真正对自己有价值的内容。人类有限的注意力，在海量信息面前显得尤为脆弱。我们渴望被精准地连接到所需的信息，而不是在无尽的选项中迷失方向。这种需求，催生了对更智能、更个性化的信息处理和传递方式的渴求。我们不再满足于被动地接收信息，而是希望信息能够主动地、智慧地呈现，从而满足我们不断演进的需求。 第二章：智慧的萌芽：从规则到学习 人类探索智能的历程，可以追溯到古代哲学家对逻辑和推理的思考。早期的人工智能研究，在很大程度上依赖于“规则”和“逻辑”的构建。专家系统便是其中的代表，它试图将人类专家的知识和判断逻辑编码成一系列 if-then 规则，让计算机按照预设的规则进行推理和决策。这种方法在特定领域内取得了显著的成就，但也面临着知识获取的瓶颈和规则维护的复杂性。 随着计算能力的提升和数据量的激增，统计学在信息处理领域展现出强大的生命力。概率论和统计模型成为理解和预测数据规律的重要工具。例如，通过分析历史销售数据，我们可以预测未来的销量趋势；通过分析用户行为，我们可以了解用户偏好。 而真正意义上的“智慧”萌芽，则来自于机器学习的兴起。机器学习的核心思想是让计算机从数据中“学习”，而不是被动地接受预设的规则。它能够通过分析大量的样本数据，自动地发现数据中的模式和规律，并利用这些规律来做出预测或决策。从简单的线性回归到复杂的决策树，机器学习的算法不断发展，为解决复杂问题提供了新的途径。 近年来，深度学习的突破更是将智能推向了新的高度。深度学习模仿了人脑神经网络的结构，通过构建多层次的神经网络，能够自动地从原始数据中提取出更抽象、更复杂的特征。这使得计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了前所未有的成功，极大地拓展了智能应用的边界。 第三章：算法的语言：解码决策的逻辑 算法，是智能系统决策的基石，是解决问题的“语言”。一个好的算法，能够高效、准确地完成预设的任务。从简单的计算到复杂的预测，算法无处不在。 经典算法如搜索算法（例如二分查找、广度优先搜索）和排序算法（例如快速排序、归并排序）是我们处理和组织数据的基本工具。优化算法则帮助我们找到最优的解决方案，例如在资源分配、路径规划等问题中。 理解算法的效率至关重要。我们常常用“时间复杂度”来衡量一个算法执行所需的时间，以及“空间复杂度”来衡量算法所需的内存空间。在设计和选择算法时，需要在时间和空间之间做出权衡，以达到最佳的性能表现。例如，在处理海量数据时，一个时间复杂度较低的算法，即使需要更多的内存，也可能比一个空间复杂度较低但执行缓慢的算法更具优势。算法的设计，是一门追求效率与精度的艺术，它决定了智能系统能够以多快的速度、多高的准确度来解决问题。 第四章：数据的灵魂：洞察与洞悉 数据是智能系统的“燃料”，而对数据的深入理解，则是挖掘智能潜力的关键。数据的价值，并非直接呈现，而是需要通过一系列精细化的处理和分析才能被揭示。 数据的采集，是智能系统生命周期的起点。它可以是来自传感器收集的环境数据、用户在平台上的行为数据、文本信息、图像、音频等等。数据的来源多种多样，采集方式也各有不同。 采集到的原始数据，往往是杂乱无章的，包含着噪声、缺失值、异常值等问题。因此，数据清洗与预处理是至关重要的一步。这包括去除噪声，填补缺失值，将数据规范化到统一的格式和尺度，以便后续的分析和模型训练。 特征工程，则是将原始数据转化为对模型更有意义的“特征”的过程。这需要对业务场景有深刻的理解，通过各种技术手段，从数据中挖掘出能够代表事物本质属性的量化指标。一个好的特征，能够极大地提升模型的性能。 数据可视化，则是将抽象的数字和关系，通过图表、图形等直观的方式呈现出来，帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和内在规律。它不仅是数据分析的辅助工具，更是洞察数据灵魂的重要途径。 第五章：智能的构建：模型的炼金术 模型，是智能系统实现决策和预测的核心。构建一个优秀的模型，如同炼金术一般，将原始数据转化为具有预测能力的“黄金”。 模型的训练，是一个从数据中学习的过程。我们选择合适的模型结构，并利用预处理好的数据来“喂养”模型。模型通过不断调整内部参数，以最小化预测误差，从而学习到数据中的隐藏模式。 监督学习，是目前应用最广泛的模型构建方式。它需要有标签的数据集，即已知输入和对应的输出。通过学习输入与输出之间的映射关系，模型可以对新的、未知的输入进行预测。例如，根据房屋的面积、位置等特征，预测房屋的价格（回归问题），或者根据邮件的内容判断是否为垃圾邮件（分类问题）。 无监督学习，则适用于没有标签的数据。它试图发现数据本身的结构和内在联系。聚类算法可以将相似的数据点归为一类，例如将用户分成不同的兴趣群体；降维算法则可以减少数据的维度，同时保留重要的信息，以便于可视化或加速模型训练。 半监督学习和强化学习，则是在特定场景下展现出强大能力的学习范式。半监督学习结合了少量有标签数据和大量无标签数据，以提高模型性能；强化学习则通过与环境的交互，从试错中学习最优的策略，例如在游戏、机器人控制等领域有着广泛应用。 第六章：理解的边界：自然语言的处理 语言，是人类交流和思维的载体，也是智能系统理解世界的重要窗口。然而，人类语言的复杂性，使得自然语言处理（NLP）成为人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。词汇的多义性、语法的多样性、以及上下文的依赖性，都给计算机理解语言带来了巨大的难题。 自然语言处理的关键技术，包括分词（将连续的文本切分成有意义的词语）、词性标注（识别词语的语法功能）、命名实体识别（识别出人名、地名、组织名等专有名词）等。这些技术为进一步的文本分析奠定了基础。 文本分析，能够从海量的文本数据中提取出有用的信息。例如，关键词提取可以找到文章的核心内容，主题模型可以发现文本集中的潜在主题。情感挖掘，则进一步分析文本中所表达的情感倾向，例如正面、负面或中立，从而了解人们对某个话题或产品的态度。 随着深度学习的引入，机器翻译取得了突破性的进展。现代的机器翻译系统，能够生成更流畅、更自然的翻译结果，有效地跨越了语言的鸿沟，促进了全球范围内的信息交流。 第七章：视觉的盛宴：计算机的“眼睛” 图像，是人类感知世界的重要方式。让计算机拥有“看”的能力，即计算机视觉，是人工智能领域的一个重要分支。图像的构成，可以分解为无数个像素点，每个像素点携带了颜色和亮度信息，这些信息构成了我们看到的画面。 图像识别的基石，在于如何从像素数据中提取出有意义的特征，并进行模式匹配。早期的图像识别方法依赖于手工设计的特征提取器，例如边缘检测、角点检测等。 而卷积神经网络（CNN）的出现，彻底改变了图像识别领域。CNN通过模拟生物视觉系统的层层处理机制，能够自动地从图像中学习到不同层级的特征。浅层网络识别边缘、纹理等基本特征，深层网络则能够识别出物体的形状、结构，乃至最终的物体类别。 目标检测，是计算机视觉的另一个重要任务，它不仅要识别出图像中的物体，还要在图像中精确地框出物体的位置。图像分割，则进一步要求将图像中的每个像素点分配到所属的物体类别，从而实现对场景更精细的理解。 第八章：推理的轨迹：逻辑与概率的交织 智能的核心在于“推理”，即基于已知信息推导出未知结论的能力。推理的方式多种多样，其中逻辑推理和概率推理是两个重要的分支。 演绎推理，是从普遍的原理出发，推导出特殊的结论。例如，“所有人都终将一死，苏格拉底是人，所以苏格拉底终将一死。”这种推理方式保证了结论的确定性。 归纳推理，则是从特殊的观察出发，推导出普遍的规律。例如，“我看到的几只乌鸦都是黑色的，所以所有乌鸦都是黑色的。”归纳推理的结论具有概率性，但却是科学发现的重要驱动力。 贝叶斯定理，是概率推理的核心工具。它提供了一种更新信念（概率）的方法，当获得新的证据时，可以根据证据的可靠性来修正已有的判断。这使得智能系统能够更加灵活和准确地处理不确定性信息。 因果推理，则更进一步，试图揭示事物之间的根本联系，即“原因”与“结果”的关系。理解因果关系，能够帮助我们更好地预测干预措施的效果，并做出更明智的决策。 第九章：系统的构建：从理论到实践 将算法、模型和数据融为一体，构建一个能够解决实际问题的智能系统，是人工智能的最终目标。系统设计的考量，需要兼顾功能的实现、性能的优化以及系统的可扩展性。 模块化设计，是将复杂系统分解为相互独立的模块，每个模块负责特定的功能。模块之间通过清晰定义的接口进行交互，这不仅提高了系统的可维护性，也方便了功能的复用和升级。 性能优化，是确保智能系统能够高效运转的关键。这包括优化算法的执行效率、合理分配计算资源、以及设计高效的数据存储和访问机制。 系统的部署与监控，是智能系统投入使用后的重要环节。将训练好的模型部署到生产环境中，并建立有效的监控机制，及时发现和解决运行过程中出现的问题，保证系统的稳定性和可靠性。 第十章：伦理的考量：智能时代的责任 随着智能技术的飞速发展，我们不得不面对其带来的伦理挑战。算法的偏见，可能源于训练数据中存在的社会不公，导致智能系统做出歧视性的决策。保护用户隐私，是数据使用的基本原则，我们需要在数据利用和个人隐私之间找到平衡点。 决策的透明度，是建立信任的基础。当智能系统做出重要决策时，我们希望能够理解其背后的逻辑，而不是将其视为一个神秘的“黑箱”。 最终，人类与智能的未来，并非零和博弈，而是走向合作共赢。理解智能的边界，发挥人类的创造力和情感优势，与智能系统协同工作，将是开启未来无限可能性的关键。这部图书，旨在为你揭开智能世界的神秘面纱，带你踏上一场关于知识、算法与创造的非虚构之旅，让你更深刻地理解智能的原理、应用的广度以及其背后蕴含的无限潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本《推荐系统实践》读起来真的像是在和一位经验丰富的技术前辈进行一场深入的对谈。它没有那些花里胡哨的理论包装，而是直击核心，用一种近乎“手把手”的方式，将推荐系统背后的技术细节和工程考量娓娓道来。我尤其喜欢它对各种算法的讲解，不是那种生硬的数学推导，而是通过生动的例子和清晰的逻辑，将协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等核心思想阐释得淋漓尽致。更难得的是，书中对实际应用中的难点，比如数据稀疏性、冷启动问题、离线评估与在线A/B测试的衔接，都有非常务实的解决方案和深度探讨。读完后，我感觉自己对推荐系统的理解从“知道有这么个东西”跃升到了“能够动手构建和优化一个推荐系统”的层面，这不仅仅是知识的积累，更是一种思维方式的转变。它让我明白，一个好的推荐系统，不仅仅是算法的堆砌，更是对用户行为的深刻洞察，以及对工程效率和系统稳定性的不懈追求。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的震撼在于它所展现出的“全局观”。它不是孤立地讨论某一个推荐算法，而是将其置于整个推荐系统架构的大背景下去审视。从数据采集、特征工程，到模型训练、离线评估，再到在线部署、实时更新和效果监控，作者都进行了详尽的描绘。我印象最深刻的是关于特征工程的部分，它详细介绍了如何从海量的用户行为数据中提取出有价值的特征，以及不同类型特征的处理方法，这对于提升推荐效果至关重要。此外，书中对评估指标的选择和解释也相当到位，它清楚地说明了为什么不同的场景需要不同的评估指标，以及如何通过多维度评估来全面衡量推荐系统的性能。读这本书，感觉就像是在搭建一个复杂的机械装置，每一个零件的配合都至关重要，而作者就是那个能让你理解整体设计思路的工程师。它让我意识到，要想构建一个真正有效的推荐系统，必须要有强大的工程能力和对细节的极致关注。

评分☆☆☆☆☆

《推荐系统实践》这本书的魅力在于它的“接地气”。它没有回避实际工程中遇到的种种挑战，反而以一种“过来人”的口吻，将那些曾经让我们头疼的难题一一剖析，并给出可行的解决方案。比如，在处理大规模数据时，如何进行有效的模型训练和部署？如何平衡计算资源和推荐精度？书中都给出了非常实用的建议，而且这些建议都基于真实的工业界经验。我特别欣赏它对“工程化”的强调，它不只是停留在算法层面，而是深入到如何将算法转化为可运行、可维护、可扩展的系统。从API设计到系统架构，从用户隐私保护到技术债的管理，书中都涉及到了。这本书让我明白，一个成功的推荐系统，是技术、工程和产品理念的完美结合。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何将技术落地、如何解决实际问题的“宝典”。

评分☆☆☆☆☆

对于想要快速掌握推荐系统核心技术并投入实践的读者来说，这本书无疑是宝藏。它以一种高度结构化的方式，系统地介绍了推荐系统的各个方面，从基础概念到进阶技巧，再到实际应用中的各种坑。我特别喜欢书中对不同推荐算法的比较分析，它不仅仅是列举优缺点，而是深入分析了它们各自适用的场景，以及在实际应用中可能遇到的局限性。读完后，我对各种算法的理解更加清晰，也更能根据具体需求选择最合适的算法。此外，书中对数据挖掘和机器学习技术的结合也进行了很好的阐述，它让我看到了如何利用这些技术来构建更智能、更个性化的推荐服务。这本书最大的价值在于，它不仅教授了“怎么做”，更重要的是启发了“为什么这么做”，让你在理解原理的基础上，能够举一反三，触类旁通。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是关于推荐系统本身，更是一种关于如何“思考”推荐系统的指导。它强调了对用户需求和业务目标的理解，以及如何将这些理解转化为技术方案。书中对“探索与利用”的权衡、对用户体验的细致打磨，以及对结果反馈的持续优化，都让我受益匪浅。它让我明白，一个优秀的推荐系统，绝不仅仅是算法的堆砌，而是对用户心理、行为模式的深刻洞察，以及对产品生命周期的全面把控。书中对一些“非主流”但却至关重要的方面，比如冷启动问题的巧妙解决、用户反馈机制的设计等，都进行了深入的探讨，这些内容往往是其他书籍所忽略的。阅读这本书，就像是在学习一种全新的解决问题的哲学，它让我更加关注细节，更加注重实效，也更加理解了技术在解决实际问题中的真正价值。

评分☆☆☆☆☆

做内容推荐的一定要读的书

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帮别人买的。

评分☆☆☆☆☆

这本书不错吧，入门挺好的，挺薄的一本，我挺喜欢的

评分☆☆☆☆☆

给家里爱学习的某人买的，好

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很好的书，毕设靠他了

评分☆☆☆☆☆

给朋友买的，没有看到问题，就给个满分

评分☆☆☆☆☆

一本好书