机器学习导论（原书第3版）自学增强人工智能AI工程师技术员算法软件基础开发应用代码计算机原理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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土埃塞姆 阿培丁Ethem Alpaydin 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111521945

商品编码：27607181428

包装：平装

出版时间：2016-01-01

图书基本信息
图书名称	机器学习导论(原书第3版)
作者	(土)埃塞姆 阿培丁(Ethem Alpaydin)
定价	79.00元
出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111521945
出版日期	2016-01-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、核机器、图方法、隐马尔可夫模型、贝叶斯估计、组合多学习器、增强学习以及机器学习实验的设计与分析等。

作者简介

目录

目录 Introduction to Machine Learning， 出版者的话 译者序 前言 符号说明 第章引言 1什么是机器学习 1机器学习的应用实例 1学习关联性 1分类 1回归 1非监督学习 1增强学习 1注释 1相关资源 1习题 1参考文献 第章监督学习 2由实例学习类 2维 2概率近似正确学习 2噪声 2学习多类 2回归 2模型选择与泛化 2监督机器学习算法的维 2注释 2习题 2参考文献 第章贝叶斯决策理论 3引言 3分类 3损失与风险 3判别式函数 3关联规则 3注释 3习题 3参考文献 第章参数方法 4引言 4大似然估计 4伯努利密度 4多项式密度 4高斯（正态）密度 4评价估计：偏倚和方差 4贝叶斯估计 4参数分类 4回归 4调整模型的复杂度：偏倚方差两难选择 4模型选择过程 4注释 4习题 4参考文献 第章多元方法 5多元数据 5参数估计 5缺失值估计 5多元正态分布 5多元分类 5调整复杂度 5离散特征 5多元回归 5注释 5习题 5参考文献 第章维度归约 6引言 6子集选择 6主成分分析 6特征嵌入 6因子分析 6奇异值分解与矩阵分解 6多维定标 6线性判别分析 6典范相关分析 6等距特征映射 6局部线性嵌入 6拉普拉斯特征映射 6注释 6习题 6参考文献 第章聚类 7引言 7混合密度 7均值聚类 7期望大化算法 7潜在变量混合模型 7聚类后的监督学习 7谱聚类 7层次聚类 7选择簇个数 7注释 7习题 7参考文献 第章非参数方法 8引言 8非参数密度估计 8直方图估计 8核估计 8近邻估计 8推广到多变元数据 8非参数分类 8精简的近邻 8基于距离的分类 8离群点检测 8非参数回归：光滑模型 8移动均值光滑 8核光滑 8移动线光滑 8如何选择光滑参数 8注释 8习题 8参考文献 第章决策树 9引言 9单变量树 9分类树 9回归树 9剪枝 9由决策树提取规则 9由数据学习规则 9多变量树 9注释 9习题 9参考文献 第章线性判别式 10引言 10推广线性模型 10线性判别式的几何意义 10两类问题 10多类问题 10逐对分离 10参数判别式的进一步讨论 10梯度下降 10逻辑斯谛判别式 10两类问题 10多类问题 10回归判别式 10学习排名 10注释 10习题 10参考文献 第章多层感知器 11引言 11理解人脑 11神经网络作为并行处理的典范 11感知器 11训练感知器 11学习布尔函数 11多层感知器 11作为普适近似的 11向后传播算法 11非线性回归 11两类判别式 11多类判别式

编辑推荐

目录 Introduction to Machine Learning， 出版者的话 译者序 前言 符号说明 第章引言 1什么是机器学习 1机器学习的应用实例 1学习关联性 1分类 1回归 1非监督学习 1增强学习 1注释 1相关资源 1习题 1参考文献 第章监督学习 2由实例学习类 2维 2概率近似正确学习 2噪声 2学习多类 2回归 2模型选择与泛化 2监督机器学习算法的维 2注释 2习题 2参考文献 第章贝叶斯决策理论 3引言 3分类 3损失与风险 3判别式函数 3关联规则 3注释 3习题 3参考文献 第章参数方法 4引言 4大似然估计 4伯努利密度 4多项式密度 4高斯（正态）密度 4评价估计：偏倚和方差 4贝叶斯估计 4参数分类 4回归 4调整模型的复杂度：偏倚方差两难选择 4模型选择过程 4注释 4习题 4参考文献 第章多元方法 5多元数据 5参数估计 5缺失值估计 5多元正态分布 5多元分类 5调整复杂度 5离散特征 5多元回归 5注释 5习题 5参考文献 第章维度归约 6引言 6子集选择 6主成分分析 6特征嵌入 6因子分析 6奇异值分解与矩阵分解 6多维定标 6线性判别分析 6典范相关分析 6等距特征映射 6局部线性嵌入 6拉普拉斯特征映射 6注释 6习题 6参考文献 第章聚类 7引言 7混合密度 7均值聚类 7期望大化算法 7潜在变量混合模型 7聚类后的监督学习 7谱聚类 7层次聚类 7选择簇个数 7注释 7习题 7参考文献 第章非参数方法 8引言 8非参数密度估计 8直方图估计 8核估计 8近邻估计 8推广到多变元数据 8非参数分类 8精简的近邻 8基于距离的分类 8离群点检测 8非参数回归：光滑模型 8移动均值光滑 8核光滑 8移动线光滑 8如何选择光滑参数 8注释 8习题 8参考文献 第章决策树 9引言 9单变量树 9分类树 9回归树 9剪枝 9由决策树提取规则 9由数据学习规则 9多变量树 9注释 9习题 9参考文献 第章线性判别式 10引言 10推广线性模型 10线性判别式的几何意义 10两类问题 10多类问题 10逐对分离 10参数判别式的进一步讨论 10梯度下降 10逻辑斯谛判别式 10两类问题 10多类问题 10回归判别式 10学习排名 10注释 10习题 10参考文献 第章多层感知器 11引言 11理解人脑 11神经网络作为并行处理的典范 11感知器 11训练感知器 11学习布尔函数 11多层感知器 11作为普适近似的 11向后传播算法 11非线性回归 11两类判别式 11多类判别式

文摘

序言

《智能系统构建：从原理到实践的算法工程师手册》 内容简介 本书旨在为有志于成为算法工程师、人工智能技术员、或在软件开发领域深入应用人工智能技术的专业人士提供一套系统、深入的学习路径。内容聚焦于构建智能系统的核心技术与实践方法，从基础的计算机科学原理出发，逐步深入到复杂的机器学习算法、深度学习模型以及实际应用中的工程化挑战。本书强调理论与实践的紧密结合，力求让读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，并具备“为何这样做”的深刻洞察。 第一部分：智能系统基石——计算科学与数学基础 在踏入人工智能的广阔天地之前，牢固的理论基础是必不可少的。本部分将从根本上梳理与智能系统构建密切相关的计算机科学与数学原理，为后续的学习打下坚实根基。 计算科学基础： 数据结构与算法的深度解析： 我们将深入探讨各种经典及现代数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表、堆等）的内部机制、效率分析（时间复杂度与空间复杂度）以及它们在实际问题中的应用场景。重点将放在如何根据具体问题选择最高效的数据结构，以及如何设计和优化算法，包括排序、搜索、图遍历、动态规划等核心算法。本书将超越简单的概念介绍，通过大量代码示例和算法推演，帮助读者掌握算法设计的思维方式。 计算理论与计算复杂性： 了解计算模型（如图灵机、有限自动机）的基本原理，理解可计算性与不可计算性的界限。在此基础上，我们将探讨计算复杂性理论，如P类、NP类问题，理解NP-hard和NP-complete问题的含义及其在算法设计中的重要性。这将有助于读者认识到某些问题的求解难度，并思考近似算法和启发式算法的必要性。 离散数学在AI中的应用： 集合论、逻辑学、图论、组合数学等离散数学分支是人工智能理论的语言。我们将重点讲解这些概念如何在逻辑推理、知识表示、搜索算法、以及图神经网络等AI模型中发挥作用，例如，使用命题逻辑和谓词逻辑进行知识表示和推理，利用图论理解神经网络的连接结构和数据关系。 数学理论支撑： 线性代数： 作为描述向量空间、矩阵运算和线性变换的数学工具，线性代数是理解大多数机器学习算法（尤其是深度学习）的关键。本书将详细讲解向量、矩阵、张量及其运算，特征值与特征向量，矩阵分解（如SVD、PCA），并阐述它们在数据降维、特征提取、模型参数表示等方面的应用。 概率论与数理统计： 机器学习本质上是处理不确定性和从数据中学习规律的过程。本书将系统介绍概率分布（如伯努利、二项、泊松、高斯分布）、条件概率、贝叶斯定理、随机变量、期望、方差、协方差等核心概念。统计推断（参数估计、假设检验）、最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）等统计方法将作为模型训练和评估的重要理论基础。 微积分与优化理论： 梯度下降及其变种是训练大多数机器学习模型的核心优化算法。本书将重点回顾单变量和多变量微积分，特别是导数、偏导数、方向导数和梯度。在此基础上，我们将深入讲解各种优化算法（如批量梯度下降、随机梯度下降、Adam、RMSprop等）的原理、收敛性分析，以及它们在模型参数更新中的作用。理解凸优化理论对于设计和分析优化算法至关重要。 第二部分：核心智能技术——机器学习算法与模型 本部分是本书的核心，将系统介绍各种主流的机器学习算法，从监督学习、无监督学习到强化学习，并深入剖析其工作原理、适用场景、优缺点及实际应用。 监督学习： 回归算法： 线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，以及它们在预测连续值问题上的应用。我们将探讨模型的假设、损失函数、正则化技术如何防止过拟合。 分类算法： 线性分类器： 逻辑回归、感知机、支持向量机（SVM）的核方法。深入理解决策边界的形成、软间隔与硬间隔、核技巧的作用。 非线性分类器： K近邻（KNN）、决策树（包括ID3、C4.5、CART）、随机森林、梯度提升树（GBDT、XGBoost、LightGBM）。重点讲解树模型的可解释性、集成学习的思想以及如何通过组合弱学习器构建强分类器。 概率分类器： 朴素贝叶斯分类器，理解其基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的工作原理。 无监督学习： 聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类。探讨如何发现数据中的隐藏结构，以及聚类评估指标。 降维与特征提取： 主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、t-SNE。重点讲解如何减少数据维度，保留重要信息，用于数据可视化和提升模型效率。 关联规则挖掘： Apriori算法，用于发现数据中的项集关联性，例如购物篮分析。 集成学习与模型融合： Bagging： 随机森林的原理，如何通过并行训练多个基模型并平均结果来降低方差。 Boosting： AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM的原理，如何串行训练基模型，并让后续模型关注前序模型的错误，以降低偏差。 Stacking： 如何训练一个元模型来组合多个基模型的预测结果。 深度学习基础与模型： 神经网络基础： 感知机、多层感知机（MLP），理解激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）、前向传播与反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层、池化层、全连接层的结构与功能。重点讲解CNN在图像识别、目标检测等领域的强大能力，以及其感受野、权值共享等核心思想。 循环神经网络（RNN）： LSTM、GRU等变体。理解RNN处理序列数据的能力，及其在自然语言处理、语音识别等领域的应用。 Transformer模型： 自注意力机制、多头注意力、编码器-解码器结构。详细解析Transformer如何突破RNN的局限，成为当前NLP领域的主流架构，并扩展到其他领域。 生成模型： 变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）。理解它们如何学习数据的分布，并生成新的、逼真的数据。 强化学习入门： 核心概念： 马尔可夫决策过程（MDP）、状态、动作、奖励、策略、价值函数。 经典算法： Q-Learning、SARSA、策略梯度方法（如REINFORCE）。探讨如何让智能体通过与环境交互来学习最优策略。 第三部分：智能系统工程化——从模型到应用 构建智能系统不仅仅是训练一个模型，更需要将其工程化，部署到实际生产环境中，并进行持续的优化和维护。本部分将聚焦于AI工程师在实际工作中面临的挑战和所需掌握的技能。 数据工程与预处理： 数据采集与存储： 数据库（SQL, NoSQL）、数据仓库、数据湖的概念与应用。 数据清洗与转换： 处理缺失值、异常值、重复值，数据类型转换，特征缩放（标准化、归一化），独热编码等。 特征工程： 手动特征构建、特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）、特征提取。理解好的特征工程对模型性能的巨大影响。 数据增强： 在图像、文本、音频等领域，通过变换现有数据来增加训练样本，提高模型的泛化能力。 模型评估与调优： 评估指标： 精确率、召回率、F1分数、AUC、准确率、均方误差（MSE）、R²分数等，理解不同任务下应选择何种指标。 交叉验证： k折交叉验证、留一法，用于更鲁棒的模型性能评估。 超参数调优： 网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法。 模型解释性： SHAP、LIME等工具，理解模型的决策过程，增强模型的透明度和可信度。 模型部署与生产化： 服务化部署： 将模型封装成API（如RESTful API），使用Flask、Django、FastAPI等框架。 容器化技术： Docker、Kubernetes，实现模型的快速部署、弹性伸缩和资源管理。 模型推理优化： TensorRT、ONNX Runtime等工具，加速模型在边缘设备或服务器上的推理速度。 边缘计算： 将AI模型部署到资源受限的边缘设备上，如移动端、IoT设备。 MLOps： 概念与实践： 强调机器学习开发的生命周期管理，包括数据管理、模型训练、版本控制、自动化部署、监控和反馈。 工具与平台： Git、MLflow、Kubeflow等。 实际应用场景深入探讨： 计算机视觉： 图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成。 自然语言处理： 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本摘要、对话系统。 推荐系统： 基于内容的推荐、协同过滤、深度学习推荐模型。 时间序列分析： 股票预测、用户行为预测、异常检测。 第四部分：前沿探索与职业发展 本部分将展望人工智能的未来发展方向，并为读者提供成为一名优秀AI工程师的职业发展建议。 人工智能前沿技术： 图神经网络（GNNs）、自监督学习、联邦学习、可解释AI（XAI）、AI伦理与安全。 软技能与职业素养： 解决问题的能力、沟通协作能力、持续学习能力，以及对AI伦理和社会责任的认知。 学习资源与社区： 推荐优秀的在线课程、书籍、论文、开源项目和技术社区，帮助读者持续精进。 本书力求以严谨的逻辑、清晰的结构、丰富的案例和实用的代码示例，引导读者系统性地掌握构建智能系统的知识体系。无论您是初学者，还是希望深化AI技能的开发者，都能从中获得宝贵的知识和实践经验，为在日新月异的人工智能领域开启成功的职业生涯奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计充满了现代感，那种深邃的蓝色调和简洁的线条，一下子就抓住了我的眼球。我翻开目录时，一种踏实的感觉油然而生。它不像市面上很多挂着“速成”口号的书籍那样肤浅，而是非常系统地从基础概念讲起，对每一个核心算法的推导都进行了详尽的阐述，每一个公式后面都有清晰的文字解释，避免了那种生硬的数学堆砌。尤其是关于支持向量机（SVM）的章节，作者用非常直观的几何视角来解释间隔最大化，让我这个之前总觉得概念抽象的人豁然开朗。很多时候，我看其他资料，讲到核函数变换时就直接跳过了，但这本书硬是把对偶问题和拉格朗日乘数法都掰开了揉碎了讲，确保读者能够真正理解“为什么”要这么做，而不是死记硬背。对于初学者而言，这种对基础的尊重是极其宝贵的。我感觉作者不仅仅是在传授知识，更是在培养我们深入思考问题的工程思维。光是这个扎实的基础部分，就值回票价了。

评分☆☆☆☆☆

我在寻找一本能够连接理论与工业实践的书籍，而这本书恰好填补了这个空白。它没有沉溺于纯粹的数学证明，而是巧妙地融入了大量的实际应用案例。例如，在讲解无监督学习中的聚类算法时，它不仅比较了K-Means和DBSCAN的优劣，还展示了如何利用这些技术对用户行为数据进行客户分群，并给出了判断聚类效果的实际指标。更值得称赞的是，对于模型评估和超参数调优这块，书中花了专门的章节进行深入讨论，讲解了交叉验证、网格搜索以及更高级的贝叶斯优化方法，并指出了在不同数据集规模下应如何选择策略。这不再是那种只停留在纸面上的理论，而是实实在在地告诉你，在真实世界中，数据科学家是如何做出决策的。这种注重“落地性”的编写风格，让我感觉自己学到的知识是立即可用的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的覆盖面广度让我印象深刻，它几乎囊括了机器学习领域所有关键的基石。从经典的线性模型、决策树到后来的集成学习（如随机森林和Gradient Boosting），再到降维技术（PCA/t-SNE）的应用场景，都写得面面俱到。我特别欣赏作者在引入概率图模型和隐马尔可夫模型（HMM）时的处理方式。这些内容在很多入门书籍中常被一带而过，但在这里却得到了充分的尊重，作者详细解释了前向-后向算法的逻辑，这对于理解自然语言处理中的序列标注任务至关重要。它提供了一个完整的知识地图，让你清楚地知道整个AI生态的结构，避免了只掌握零散知识点的局限性。它像一座稳固的桥梁，连接着基础的统计学和前沿的AI应用。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在代码与理论结合上的独特视角。它不仅仅是提供代码库的接口说明，而是深入到代码背后的算法实现逻辑。比如，在讲解反向传播（Backpropagation）时，作者不仅画出了计算图，还结合链式法则，一步步推导出损失函数相对于每个权重的梯度表达式，然后清晰地展示了这些梯度是如何在代码中被有效计算和更新的。这种深挖到底的讲解，培养了我们对“黑箱”内部运作的敬畏和理解。对于想成为算法工程师的人来说，仅仅会调用库函数是远远不够的，你必须了解计算的本质。这本书成功地架起了“数学符号”与“工程实现”之间的鸿沟，让我感觉自己不再是知识的搬运工，而是真正理解算法原理的构建者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和易读性简直是教科书级别的典范。我通常阅读技术书籍，最怕的就是图文混排混乱或者代码块格式不统一。然而，这本书在这方面做得极为出色。每一个算法的伪代码都用清晰的缩进和命名规范呈现出来，并且关键步骤都有注释，这对于我进行模型复现时的调试工作提供了巨大的便利。更让我惊喜的是，它在讲解深度学习部分时，没有一上来就扔一堆TensorFlow或PyTorch的代码，而是先用纯Python和NumPy从零开始搭建一个简单的神经网络层，让我们体会梯度下降的实际运作过程。这种由浅入深的教学方式，极大地降低了初学者对“黑箱”的恐惧感。每次我把书上的示例代码运行成功后，那种成就感是无与伦比的，它真正做到了让读者“动起来”，而不是光看不练。它就像一位耐心的导师，一步步引导你走出理论的迷雾。