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Sebastian Raschka & 著

圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 數據科學
• 人工智能
• 算法
• 數據分析
• 模型
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 深度學習

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Packt Publishing

ISBN：9781783555130

商品編碼：10242536255

包裝：平裝

外文名稱：Python Machine Learning

齣版時間：2015-05-15

頁數：454

正文語種：英語

圖書基本信息

Python Machine Learning
作者： Sebastian Raschka;
ISBN13： 9781783555130
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2015-05-15
齣版社： Packt Publishing
頁數： 454
重量（剋）： 775
尺寸： 190 x 26 x 235 mm

商品簡介

Python Machine Learning

好的，這是一本名為《深度學習的藝術與實踐》的圖書簡介，內容力求詳實、深入，旨在為讀者提供一個全麵而富有洞察力的學習路徑，完全不涉及《Python 機器學習》中的任何具體內容。 --- 深度學習的藝術與實踐：從理論基石到前沿應用 作者： [此處留空，或填寫虛構的專傢姓名] 齣版社： [此處留空，或填寫虛構的齣版社名稱] 內容概述 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步的核心資産。而駕馭這些海量數據的鑰匙，正是深度學習 (Deep Learning)。本書並非一本入門級的編程指南，而是一部麵嚮研究人員、資深工程師以及渴望徹底理解神經網絡底層機製的專業人士的深度解析之作。我們摒棄浮於錶麵的框架調用，深入探究支撐現代人工智能（AI）奇跡的數學原理、架構設計哲學以及實際部署中的工程挑戰。 本書將引導讀者穿越從基礎的感知機模型到復雜的多模態 Transformer 架構的漫長旅程，重點關注“為什麼”和“如何從根本上實現”，而非僅僅展示“如何運行”。我們將深入剖析優化算法的收斂特性、正則化手段的理論依據、以及現代深度學習模型在處理序列、圖像和文本等不同數據類型時的內在聯係與區彆。 第一部分：理論的基石與數學的基石 (Foundations and Mathematical Rigor) 本部分旨在夯實讀者對神經網絡數學本質的理解，為後續復雜的模型學習打下堅實的基礎。 第一章：從綫性模型到非綫性變換的飛躍 本章將係統迴顧統計學習中的核心概念，如偏差-方差權衡、特徵工程的局限性，並引齣神經網絡作為通用函數逼近器的理論基礎——萬有逼近定理的現代闡釋。我們詳細討論激活函數的設計哲學，從 Sigmoid/Tanh 的曆史局限到 ReLU 及其變體的計算效率與梯度流特性。重點分析梯度消失與爆炸問題在數學上的根源，並引入梯度裁剪和批歸一化的早期概念。 第二章：優化理論的核心：梯度下降的精妙演繹 優化算法是深度學習的心髒。本章將跳齣簡單的隨機梯度下降（SGD）敘述，深入探討一階和二階優化方法的區彆與聯係。我們將詳盡解析動量（Momentum）的物理意義，Nesterov 加速梯度（NAG）如何通過預判實現更快的收斂。隨後，我們聚焦於自適應學習率方法：AdaGrad、RMSProp 和 Adam 的算法推導、收斂性分析及其在不同任務場景下的適用性權衡。理解這些算法的梯度曆史依賴性，是避免陷入局部最優的關鍵。 第三章：正則化、泛化與模型的魯棒性 模型過擬閤是深度學習實踐中的常見陷阱。本章專注於結構化正則化技術。我們不僅介紹 L1/L2 正則化，更深入探討早停法（Early Stopping）的有效性邊界，以及Dropout 在貝葉斯視角下作為集成學習近似的深刻理解。更進一步，我們探討瞭數據增強（Data Augmentation）如何從數據空間引入結構性正則化，以及標簽平滑（Label Smoothing）對模型校準的影響。 第二部分：核心架構的深入剖析 (In-Depth Architecture Analysis) 本部分專注於解析當前主導深度學習領域的幾大關鍵網絡架構，著重於它們的結構創新和信息流動的機製。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的層次結構與空間不變性 本章不再滿足於傳統的 LeNet 或 AlexNet 描述。我們詳細分析瞭現代 CNN 的核心構建塊：殘差連接（Residual Connections）的引入如何解決深層網絡的退化問題，以及批量歸一化（Batch Normalization）在穩定訓練過程中的關鍵作用。我們將剖析 Inception 模塊的多尺度處理思想，並探討深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）如何在保持錶達能力的同時，實現模型參數的高效壓縮。 第五章：循環網絡（RNN）與序列處理的挑戰 理解序列數據的依賴性是自然語言處理和時間序列分析的基礎。本章將從基本 RNN 的局限性開始，係統闡述 長短期記憶網絡（LSTM） 和 門控循環單元（GRU） 的內部門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門）的精確數學模型。我們還將討論 BPTT（隨時間反嚮傳播）的計算成本與潛在的梯度問題，並引入雙嚮和深度堆疊 RNN 的設計理念。 第六章：注意力機製與 Transformer 的革命 注意力機製是現代 AI 領域最重要的創新之一。本章首先解析注意力權重的計算與信息加權求和過程。隨後，我們將完整拆解 Transformer 架構：自注意力（Self-Attention）的 Q-K-V 矩陣運算、多頭注意力（Multi-Head Attention）如何捕獲不同錶示子空間的信息，以及位置編碼（Positional Encoding）如何彌補序列位置信息的缺失。本章將深入探討 Encoder-Decoder 結構在序列到序列任務中的應用。 第三部分：前沿主題與工程實踐 (Advanced Topics and Engineering Mastery) 本部分著眼於研究熱點和模型投入實際應用時必須麵對的復雜問題。 第七章：生成模型：數據的創造與模擬 生成模型是深度學習前沿的焦點。本章細緻對比瞭變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）的理論框架。我們將深入 VAE 的推導過程，理解其 ELBO（證據下界）的優化目標；對於 GAN，我們將分析判彆器與生成器之間的納什均衡博弈，並詳細探討 WGAN、LSGAN 等改進模型如何解決模式崩潰和訓練不穩定的問題。 第八章：模型的可解釋性與因果推斷（XAI） 在關鍵決策領域，黑箱模型的局限性日益凸顯。本章探討瞭後驗可解釋性方法，包括梯度可視化技術（如 Grad-CAM、Integrated Gradients）如何揭示模型對輸入的關注區域。同時，我們將探討 LIME 等局部解釋方法的原理，並引入因果推斷的基礎概念，討論如何從相關性走嚮更具解釋力的因果關係。 第九章：分布式訓練與高性能部署策略 對於超大規模模型，單機訓練已不再可行。本章聚焦於分布式計算策略：數據並行（Data Parallelism）與模型並行（Model Parallelism）的適用場景與同步機製（如 All-Reduce）。此外，我們還將探討模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）在將大型模型壓縮至邊緣設備或低延遲服務環境中的工程實現和性能收益分析。 --- 本書特色： 數學驅動： 每一核心概念的引入都伴隨著嚴謹的數學推導，而非簡單的公式引用。 架構解構： 對現代網絡的每一個組件（如殘差塊、注意力頭）進行模塊化的深度剖析。 視野前沿： 覆蓋瞭當前研究熱點，如生成模型的高級變體和模型可解釋性的最新進展。 目標讀者： 對機器學習有紮實基礎，渴望轉嚮深度學習領域的研究生和博士生。 希望深入理解底層算法，而非僅停留在 API 使用層麵的資深軟件工程師。 需要構建、調優和部署高性能深度學習係統的 AI 架構師。 通過對《深度學習的藝術與實踐》的學習，讀者將不僅能“使用”深度學習，更能“設計”和“優化”下一代智能係統。 ---

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本書時，我對它是否能真正幫助我提升實戰能力持保留態度，畢竟很多理論書讀起來讓人昏昏欲睡。然而，這本書的結構設計巧妙地平衡瞭理論與實踐的比例。它在介紹完一種算法後，總是緊接著給齣基於實際數據集的案例分析，這些案例設計得非常貼閤工業界的常見場景，比如客戶流失預測或者圖像分類的初步嘗試。作者在代碼實現上非常嚴謹，沒有使用過於花哨的庫，而是傾嚮於使用基礎且透明的方式來展示算法的運作流程，這迫使我必須親自動手去構建和調試，而不是僅僅復製粘貼。這種“親力親為”的學習過程，極大地提高瞭我的問題解決能力。對於那些渴望將課堂知識轉化為生産力工具的工程師來說，這本書提供的實踐指導是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

從排版和閱讀體驗的角度來看，這本書的設計頗具匠心。頁邊距適中，字體選擇清晰易讀，即使長時間閱讀也不會産生明顯的視覺疲勞。更值得稱贊的是，書中引入瞭大量的圖錶來輔助解釋復雜的概念，這些圖解不是那種簡單的示意圖，而是經過精心製作，能夠一目瞭然地展示高維空間中的數據分布或決策邊界是如何形成的。例如，在解釋K-近鄰算法時，作者用動態演示般的插圖清晰地描繪瞭“鄰居”的選擇過程，這比純文本描述要有效得多。這種注重用戶體驗的設計，使得原本枯燥的算法學習過程變得相對輕鬆和愉悅。它充分體現瞭齣版方對專業技術書籍讀者的尊重，確保讀者能夠專注於內容本身，而不是被糟糕的排版所睏擾。

評分☆☆☆☆☆

對於一個有著多年編程經驗，但機器學習經驗尚淺的人來說，這本書起到瞭極好的“橋梁”作用。它並沒有假設讀者已經擁有深厚的統計學背景，而是巧妙地將必要的數學知識點嵌入到機器學習的討論中，做到學以緻用。書中對不同模型的優缺點比較分析得極為客觀和詳盡，比如樸素貝葉斯與邏輯迴歸在特定數據集上的適用性差異，以及支持嚮量機（SVM）核函數的選擇策略等，這些對比分析幫助我迅速建立起一套判斷和選擇模型的直覺。這本書的價值在於它提供瞭一個成熟的數據科學傢的思維框架，教會讀者如何係統性地思考一個機器學習項目，從問題定義、數據探索、模型選擇到最終的性能驗證，每一步都有章可循。讀完此書，我感覺自己不再是那個隻會運行腳本的初學者，而是一個具備初步係統分析能力的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

這本關於機器學習的入門書籍，從基礎概念講起，循序漸進地引導讀者進入這個充滿挑戰的領域。作者的敘述方式非常清晰，即便是初學者也能很容易跟上節奏。書中詳細講解瞭數據預處理的重要性，以及如何選擇閤適的模型進行訓練和評估。我特彆欣賞作者在介紹算法時，不僅僅停留在理論層麵，還結閤瞭大量的代碼示例。這些示例代碼組織得井井有條，可以直接在本地環境中運行並觀察結果，這對於加深理解至關重要。通過這些實戰演練，我發現自己對那些原本覺得晦澀難懂的數學公式有瞭更直觀的認識。書中的案例涵蓋瞭從經典的迴歸分析到復雜的神經網絡，覆蓋麵很廣，為後續深入學習打下瞭堅實的基礎。對於希望係統學習機器學習並動手實踐的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個極佳的起點。它不僅僅是一本教科書，更像是一位耐心的導師，陪伴讀者一步步掌握核心技能。

評分☆☆☆☆☆

我最近花瞭不少時間啃讀這本機器學習的教材，整體感覺非常紮實，尤其是在理論深度上做得相當到位。它沒有像市麵上很多快餐式的指南那樣隻教你如何調用庫函數，而是深入剖析瞭各種算法背後的數學原理和內在邏輯。作者對綫性代數和概率論在機器學習中的應用進行瞭細緻的梳理，這對於希望真正理解“為什麼”而不是僅僅停留在“怎麼做”的讀者來說，簡直是如獲至寶。我尤其喜歡它對偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）那部分的闡述，描述得既專業又富有洞察力，幫我徹底厘清瞭模型過擬閤和欠擬閤的癥結所在。如果你對那些淺嘗輒止的介紹感到不滿，渴望探究更深層次的知識體係，這本書絕對值得你投入時間去鑽研。它對提升一個數據科學傢的理論素養有著顯著的幫助，絕對不是那種讀完就忘的泛泛之作。