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周志华 编

图书标签:

• 机器学习
• 深度学习
• 人工智能
• Python
• 算法
• 数据科学
• 模式识别
• 神经网络
• TensorFlow
• PyTorch

店铺： 土星图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302423287

商品编码：26742435460

出版时间：2016-01-01

基本信息

• 商品名称：机器学习+深度学习
• 作者：周志华
• 定价：256
• 出版社：清华大学
• ISBN号：9787302423287

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-01-01
• 印刷时间：
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：其他
• 页数：

内容提要

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作者简介

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目录

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探寻知识的边界：一本关于跨领域思维与创新的指南 在信息爆炸的时代，知识的孤岛正在被逐渐打破，跨领域的融合与碰撞孕育着前所未有的创新机遇。本书并非专注于某一门具体学科的深入探索，而是致力于构建一座连接不同知识领域的桥梁，引导读者如何培养跨领域思维，激发创新灵感，并在复杂多变的现实世界中找到属于自己的解决方案。 我们身处一个高度专业化的社会，每个人在各自的领域内深耕细作，取得卓越成就。然而，当面临跨学科的问题时，我们往往会发现单一学科的视角显得捉襟见肘。例如，环境保护问题可能需要环境科学、经济学、社会学，甚至心理学的共同参与；医疗健康的发展不仅依赖于生物医学，也离不开信息技术、材料科学以及公共卫生政策的协同。本书正是看到了这种跨领域协作的巨大价值，希望能够为读者提供一套系统性的方法论，帮助他们跳出学科的围墙，以更广阔的视野审视问题。 第一部分：破除藩篱——认知与思维的重塑 本书的开篇，我们将从认知层面入手，探讨如何打破思维定势，培养开放接纳的心态。许多时候，我们被固有的思维模式所束缚，对未知领域充满排斥。我们会深入分析： 知识的边界与连接点： 探索不同学科之间看似遥远，实则存在的隐形联系。例如，物理学中的熵增定律是否能在组织管理中找到启示？生物学中的进化论是否能为产品迭代提供思路？我们将通过大量的案例分析，展示这些跨学科的“触类旁通”的可能性。 同构性思维的训练： 学习识别不同系统、不同现象背后的相似结构和运行规律。本书将提供一系列思维实验和练习，帮助读者训练识别“同构性”的能力，从而将一个领域的解决方案迁移到另一个领域。例如，理解网络流的算法，可能有助于分析交通拥堵的治理。 好奇心的激发与引导： 培养持续的好奇心是跨领域探索的动力源泉。我们将讨论如何保持对世界万物的好奇，如何将看似无关紧斯的现象联系起来，并提供激发好奇心的实践方法，如“提问的力量”、“打破常规的观察”等。 隐喻与类比的智慧： 隐喻和类比是跨领域思考的强大工具。我们将深入研究如何有效地运用隐喻和类比来理解复杂概念，如何避免类比的误导，并举例说明其在科学发现、艺术创作和商业策略中的应用。 第二部分：实践之路——跨领域探索的工具箱 理论的积累需要落地的实践。在这一部分，本书将为读者提供一系列实用的工具和方法，帮助他们开启跨领域探索的旅程： 系统性思考的建立： 复杂问题往往是相互关联的系统。本书将介绍系统动力学、反馈回路等概念，帮助读者理解事物之间的相互作用，从而更全面地分析问题。我们将通过可视化工具和案例，展示如何绘制系统图，识别关键节点和影响因素。 跨学科的资料搜集与筛选： 如何高效地获取不同领域的信息，并从中筛选出最有价值的洞见？本书将提供文献检索技巧、专家访谈指南，以及如何利用开放数据资源等建议。我们还将探讨如何评估信息的可信度，避免被误导。 概念融合与概念创新： 跨领域创新往往源于不同概念的碰撞与融合。我们将介绍“概念混合”、“类比映射”等技术，指导读者如何将不同领域的概念进行组合，产生全新的想法。例如，将“设计思维”与“绿色建筑”结合，催生出更具人文关怀和可持续性的建筑方案。 原型设计与快速验证： 好的想法需要快速地转化为可行的方案。本书将介绍敏捷开发、精益创业等理念中的原型设计和快速验证方法，帮助读者在早期阶段就对跨领域方案的可行性进行检验，及时调整方向。 跨团队协作的艺术： 许多跨领域项目需要不同背景的人共同努力。本书将探讨如何建立有效的跨团队沟通机制，如何化解不同学科间的语言障碍和文化差异，以及如何激发团队的创造力。我们将分享一些成功的跨学科合作案例，并总结其经验教训。 第三部分：创新应用——在现实世界中播撒智慧的种子 将跨领域思维应用于实际问题，是本书的核心目标。在这一部分，我们将结合具体行业和应用场景，展示跨领域思维的强大力量： 科学研究的范式转移： 历史上许多重大的科学突破都得益于跨学科的视角。我们将回顾经典案例，如“基因工程”的诞生（结合了生物学、化学、工程学），“计算科学”的发展（数学、物理学、计算机科学的融合），以及“神经科学”与“人工智能”的相互促进。 商业模式的革新： 面对快速变化的市场，企业需要打破传统的行业界限，探索新的增长点。本书将分析“互联网+”、“人工智能+”等模式如何通过跨领域融合创造新的商业机会，如“金融科技”（金融与技术的结合）、“智慧医疗”（医疗与信息技术的结合）。 社会问题的解决之道： 许多复杂的社会问题，如气候变化、贫困、教育不公等，都需要跨领域的智慧来应对。我们将探讨如何运用社会学、心理学、经济学、城市规划等多学科知识，共同设计更有效的社会干预措施。 个人成长与职业发展： 在这个时代，单一技能的价值正在被逐渐稀释。拥有跨领域知识和能力的个人，将更具竞争力。本书将为读者提供关于如何规划个人知识体系、培养跨领域软技能的建议，帮助他们在职业生涯中脱颖而出。 艺术与设计的边界拓展： 艺术与设计不再局限于传统的媒材和形式。本书将展示科技如何赋能艺术创作，如交互艺术、数字雕塑；以及设计如何渗透到各个领域，如服务设计、用户体验设计。 超越“是什么”，探寻“为什么”和“如何做” 本书并非一本浅尝辄止的科普读物，它更像是一次思维的启蒙，一次实践的引导。我们不满足于仅仅列举跨领域成功的例子，而是深入剖析其背后的思维逻辑和方法论。我们希望读者在阅读完本书后，能够： 建立一套属于自己的跨领域思考框架： 能够主动地在不同知识领域之间建立联系，发现新的可能性。 掌握一套有效的跨领域探索工具： 能够自信地面对未知，并从中学习和成长。 将跨领域思维内化为一种习惯： 在工作和生活中，始终保持开放、好奇和创新的态度。 在这个日新月异的世界里，知识的疆界正在不断被拓宽。本书的目的，是赋予读者在这些不断延展的疆界中自由穿梭的能力，去发现、去创造、去解决那些曾经被认为是“不可能”的问题。它是一份邀请，邀请您一同踏上这场充满惊喜和启发的跨领域探索之旅，用更广阔的视野，点亮未来。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对前沿科技领域充满热情的爱好者，看到这本书的书名《机器学习+深度学习》，我立刻被吸引住了。我希望这本书能够为我提供一个通俗易懂的入口，让我能够快速理解这两个强大的技术。我期待书中能够从最基础的概念出发，比如什么是人工智能，机器学习和深度学习在其中扮演的角色。我希望能够理解机器学习的基本原理，比如它如何从数据中学习模式，以及常见的学习算法有哪些，例如分类、回归、聚类等。在深度学习方面，我希望能了解到神经网络是如何工作的，比如它们是如何模仿人脑来处理信息的，以及像图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突破是如何实现的。我希望书中能够避免过多的数学公式，更多地侧重于概念的解释和实际应用的展示，通过一些生动形象的比喻或者案例来帮助我理解复杂的概念。如果书中能够介绍一些已经被广泛应用的AI产品或服务，并分析其背后的技术原理，那将更加有趣。我特别希望这本书能够激起我对这个领域进一步探索的兴趣，并为我提供一些继续深入学习的方向和资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“机器学习+深度学习”非常直接，吸引了我这个对人工智能技术充满好奇心的软件开发者。我一直想深入了解这两个技术领域，并希望通过这本书能够建立起一个坚实的理论和实践基础。我期待书中能够从机器学习的基本概念讲起，例如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的区别与联系。然后，深入探讨一些经典的机器学习算法，比如线性回归、逻辑斯蒂回归、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等，并且能够解释它们的数学原理和适用场景。对于深度学习部分，我期望能够详细介绍神经网络的构建，包括激活函数、损失函数、优化器等核心组件，以及不同类型的神经网络结构，比如全连接网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。同时，我希望书中能够包含一些如何使用Python及其流行的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）来实现这些模型的示例代码，并提供一些关于模型训练、调参、评估和部署的实践建议。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书的名字，我作为一名正在准备转行进入AI领域的职场人士，感到非常兴奋。我希望这本书能为我提供一个清晰的学习路径，帮助我快速掌握机器学习和深度学习的核心知识。我关注的重点在于如何将这些理论知识转化为实际工作中的应用。因此，我期待书中能够讲解各种模型是如何在真实世界的问题中应用的，例如推荐系统、风险评估、自然语言理解、计算机视觉等。对于机器学习，我希望了解其在数据预处理、特征工程、模型选择和评估等方面的最佳实践。而对于深度学习，我更关心如何设计和训练有效的神经网络，如何解决过拟合、欠拟合等问题，以及如何利用迁移学习等技术来加速开发过程。书中如果能提供一些关于模型性能优化、计算资源利用以及如何处理大规模数据集的技巧，那将非常有价值。我非常希望能够看到书中穿插一些实际的商业案例分析，通过这些案例来理解机器学习和深度学习如何为企业带来价值，以及在实际应用中可能会遇到的挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目让我眼前一亮，尤其是“机器学习+深度学习”这样的组合，预示着它可能涵盖了从基础到前沿的广阔知识。我是一位对数据科学充满好奇的学生，一直想系统地了解这两个核心技术。我期待书中能够详细阐述机器学习中的经典算法，比如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等等，并解释它们背后的数学原理和优缺点。同时，对于深度学习部分，我希望能够了解各种神经网络架构的演进，例如从最早的简单多层感知机，到能够处理图像的CNN，再到擅长处理序列数据的RNN及其变种（LSTM、GRU）。更重要的是，我希望这本书能够解答我的一些疑惑：如何选择合适的算法来解决特定问题？在训练模型时，如何进行超参数调优？如何评估模型的性能？是否存在一些常见的陷阱和解决策略？我特别希望能看到书中提供一些代码示例，最好是使用Python及其主流的机器学习库（如Scikit-learn）和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），这样我就可以跟着书中的例子动手实践，加深理解。如果书中还能包含一些关于模型部署、特征工程、数据预处理等实践性内容的介绍，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名非常吸引人，点出了当下最热门的两个技术领域——机器学习和深度学习。我一直对这两个领域抱有浓厚的兴趣，所以毫不犹豫地入手了。拿到书后，我迫不及待地翻阅起来，希望这本书能为我打开通往这两个神秘世界的大门。我期待的内容是能从最基础的概念讲起，比如什么是机器学习，它有哪些不同的学习范式（监督学习、无监督学习、强化学习），以及这些范式各自的应用场景。对于深度学习，我希望能够深入了解神经网络的基本结构，比如感知机、多层感知机，以及更复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是如何工作的，它们在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展是如何实现的。此外，书中如果能包含一些实际的案例分析，哪怕是简单的例子，让我能看到理论是如何应用于实践的，那将是极大的加分项。例如，如何用机器学习算法解决一个分类问题，或者如何用深度学习模型进行图像风格迁移。我还在思考，对于初学者来说，可能需要一些数学基础知识的铺垫，比如线性代数、概率论和微积分，如果书中能有相关的回顾或者推荐，那就更贴心了。总而言之，我期望这本书能提供一个全面而深入的视角，帮助我建立起扎实的理论基础，并为我后续更深入的学习打下坚实的基础。