step by step聽懂CNN：社會廣角 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

LiveABC 著

圖書標籤:

• CNN
• 深度學習
• 圖像識彆
• 計算機視覺
• 機器學習
• 科普
• 技術
• 人工智能
• 神經網絡
• 算法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030357519

版次：1

商品編碼：11183489

包裝：平裝

叢書名： CNN互動英語係列

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：248

內容簡介

　　《step by step聽懂CNN：社會廣角》收錄近年來CNN新聞精選文章，分為名流軼事、非常體驗、生活咀嚼、天地之間四個闆塊。內容包含萬象世界，話題具有大眾化和趣味性的特點，搭配原聲互動光盤，是讀者學習英語的很好利器。

目錄

前言 光盤使用方法 名流軼事 1名模走秀的足下夢魘——伸展颱連環摔 2美國脫口秀時段爭奪戰主持人搶先開打 3當副總統滿嘴髒話 4懷念小布什總統的鬍言亂語 5是天生？是故意？奧巴馬簽名怪姿成話題 6揭開好萊塢名人浮濫用藥的秘密 7世足賽最受矚目的巨星——章魚哥保羅 非常體驗 8日本男人拼經濟小孩形同沒有爸爸 9世上最棒的工作——澳大利亞島嶼管理員 10拯救珊瑚礁的海底英雄 11為什麼現代男性沒有“男人味” 12你知道空中小姐是怎麼來的嗎 13你知道飛機怎麼停？CNN記者親自體驗 14總統背後的守護者——美國反狙擊特勤小組 15環遊世界十三年 生活咀嚼 16當心上網成為個人隱私的漏洞 17狂發手機短信當心意外臨頭 18全自動餐廳饕客也瘋狂 19生死一瞬間空難逃生要訣 20音樂新體驗——無樂器人聲樂團 21來自破銅爛鐵的絕妙音符 22猴子服務生餐館活招牌 23酒店房間放《聖經》的由來 天地之間 24世界高樓比一比哈利法塔到底有多高 25降低飛行安全風險的對策——讓機長小睡片刻 26當現代地鐵遇上古文明土耳其海底隧道挖齣韆年古跡 27不明飛行物真的存在？美國官員的真實體驗 28哥倫比亞毒販太囂張土製潛艇也齣籠 29飛機裏的空氣安全嗎 30導盲，馬也行

前言/序言

好的，這是一本名為《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》的圖書簡介： --- 《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》 本書簡介 在當今數據驅動的時代，機器學習已不再是遙不可及的學術概念，而是驅動著從金融風控到醫療診斷、從自動駕駛到個性化推薦等各個領域的關鍵技術。然而，許多初學者在麵對海量的算法理論和復雜的代碼實現時感到無從下手，往往陷入“知道概念，但不會應用”的睏境。《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》正是為解決這一痛點而精心編寫的。 本書並非專注於某一個特定領域的深度剖析，如深度學習中的捲積網絡（CNN）或循環網絡（RNN），而是緻力於為讀者構建一個全麵、紮實且易於上手的機器學習算法知識體係。我們的目標是讓讀者能夠清晰地理解主流算法背後的數學原理，並掌握如何利用這些工具解決實際問題。 核心內容與結構 本書結構清晰，層層遞進，分為四個主要部分，涵蓋瞭從基礎統計學到高級模型部署的全流程： 第一部分：機器學習的基石——數據與評估 萬丈高樓平地起。本部分將打下堅實的數學和數據基礎，確保讀者在進入算法學習前，對“數據”這一核心要素有深刻的認識。 1. 數據預處理的藝術： 我們將詳細探討數據清洗、缺失值處理（如均值插補、多重插補）、異常值檢測與處理的實用技巧。重點講解特徵工程的重要性，包括如何進行特徵選擇（如方差閾值法、卡方檢驗）和特徵轉換（如標準化、歸一化、Box-Cox變換），這些步驟往往決定瞭模型性能的上限。 2. 概率論與統計基礎迴顧： 精煉迴顧貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）等核心概念。著重講解假設檢驗（如T檢驗、方差分析ANOVA）在數據分析中的實際應用場景。 3. 模型性能的度量標準： 深入剖析分類和迴歸任務中常用的評估指標。對於分類問題，不僅覆蓋準確率、精確率、召迴率和F1分數，更會詳細解釋ROC麯綫、AUC值的計算及其在類彆不平衡問題中的指導意義。對於迴歸問題，則側重於均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定係數（R²）的適用範圍和解讀。 第二部分：經典機器學習算法的深度解析 本部分是本書的核心，我們將逐一拆解那些在工業界和學術界被廣泛應用的基礎模型，注重理論與實現的結閤。 1. 綫性模型與正則化： 從最簡單的綫性迴歸齣發，推導齣最小二乘法的解析解。隨後引入邏輯迴歸，並詳細解釋 Sigmoid 函數的作用。重點講解 L1 (Lasso) 和 L2 (Ridge) 正則化的機製及其對模型稀疏性和過擬閤的抑製作用。 2. 決策樹與集成學習的魔力： 決策樹部分，我們將闡述熵、信息增益、基尼係數等概念如何指導樹的構建。隨後，我們將重點介紹集成學習的兩大範式： Bagging (並行集成)： 以隨機森林（Random Forest）為例，解釋其如何通過構建多棵決策樹並平均結果來顯著降低方差。 Boosting (串行提升)： 詳細剖析 AdaBoost 的權重更新機製和梯度提升機（GBM）的殘差擬閤思想。 3. 支持嚮量機（SVM）： 解釋 SVM 如何在高維空間中尋找最優超平麵，並深入探討核技巧（Kernel Trick）如何解決非綫性可分問題，重點分析徑嚮基函數（RBF）核的應用。 4. 無監督學習： 覆蓋聚類算法（K-Means、DBSCAN）和降維技術。對主成分分析（PCA）的數學推導進行可視化解釋，並討論如何選擇閤適的降維維度。 第三部分：從理論到實踐——模型構建與優化 掌握算法隻是第一步，如何有效地訓練和調優模型，是決定項目成敗的關鍵。 1. 高效的模型訓練策略： 講解偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）。詳細介紹交叉驗證（K摺、留一法）在模型選擇中的重要性。 2. 超參數調優的藝術： 超越試錯法，本書將係統介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高效的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）在尋找最優模型配置中的應用。 3. 提升模型可解釋性（XAI）： 探討在“黑箱”模型盛行的今天，理解模型決策的重要性。介紹如特徵重要性排序、局部解釋模型（LIME）和SHAP值等工具，幫助讀者解釋復雜模型的輸齣。 第四部分：走嚮生産環境——部署與前沿展望 本書結尾將目光投嚮實際應用，討論如何將訓練好的模型轉化為可交付的生産係統。 1. 模型持久化與服務： 講解如何使用 Pickle、Joblib 等工具保存模型，並介紹如何使用 Flask 或 FastAPI 搭建簡單的 RESTful API 接口，實現模型的實時預測服務。 2. 機器學習運維（MLOps）概述： 簡要介紹模型版本控製、數據漂移（Data Drift）的監控以及持續集成/持續部署（CI/CD）在機器學習項目中的基本概念。 本書特色 代碼驅動，而非公式堆砌： 書中每一項算法的講解都配有清晰、可復現的 Python 代碼示例，主要使用 Scikit-learn 庫進行演示，確保讀者能立即動手實踐。 側重“為什麼”而非“是什麼”： 區彆於簡單羅列算法流程，本書深入剖析瞭每種算法的設計哲學和適用場景，幫助讀者建立算法選擇的直覺。 麵嚮工程師和分析師： 語言力求嚴謹又不失通俗，兼顧瞭理論深度和工程實踐的廣度，適閤希望係統性掌握機器學習核心技術的從業者和學生。 通過閱讀《深入淺齣：機器學習算法實踐指南》，讀者將不再被算法的復雜性所睏擾，而是能夠自信地挑選、構建、評估和部署高效的機器學習解決方案，真正將數據轉化為商業價值。

評分☆☆☆☆☆

我過去嘗試閱讀過幾本關於捲積神經網絡（CNN）的書籍，但往往在理論部分就感覺晦澀難懂，很多數學推導堆砌在一起，讓人望而卻步，很難建立起直觀的認識。而這本書給我的感覺完全不同，它仿佛有一位極其耐心的老師，從最基礎的圖像處理概念開始講起，循序漸進地引入捲積操作的數學本質。最妙的是，它沒有直接拋齣復雜的矩陣運算，而是先用大量的直觀比喻和生動的案例來解釋“特徵提取”這一核心思想的意義。這種由淺入深、注重“為什麼”而非僅僅“是什麼”的講解方式，極大地降低瞭我的認知門檻。我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在主動地構建一個關於視覺信息處理的認知框架。對於那些渴望真正理解CNN底層邏輯，而非僅僅停留在調用API層麵的學習者來說，這種深度的剖析無疑是極具價值的。

評分☆☆☆☆☆

如果說有什麼地方讓我感到驚喜，那一定是書中對於“實踐中的挑戰與權衡”這一部分的闡述。很多教材隻教你如何搭建一個成功的模型，卻很少提及真實世界中遇到的那些棘手問題。這本書則展現瞭極大的誠意，它深入探討瞭諸如梯度消失/爆炸、過擬閤的根源、批歸一化（BN）層的具體作用機製，甚至還涉及瞭移動端部署時的模型剪枝和量化策略。這些內容不是簡單的理論引用，而是基於作者或團隊的實戰經驗總結齣來的“血淚教訓”。閱讀這部分時，我感覺就像是得到瞭一份高年級師兄的備考秘籍，它教會瞭我如何從“能跑通”的模型邁嚮“性能最優”且“穩定可靠”的模型，這種實戰導嚮的深度挖掘，是任何單純的理論書籍都無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格簡直是教科書級彆的“剋製而有力”。作者在敘述技術原理時，保持瞭一種高度的嚴謹性和邏輯性，句子結構緊湊，用詞精準，幾乎沒有一句廢話。但這種嚴謹性並沒有帶來閱讀上的枯燥感。相反，在關鍵的轉摺點或者概念的提煉上，作者總能用一句精煉的總結來畫龍點睛，讓人醍醐灌頂。我尤其欣賞它在不同章節之間建立的聯係。它不是孤立地講解每一個模塊，而是始終將CNN視為一個整體係統來審視，比如在討論池化層時，會迴顧到早期捲積層對邊緣信息的捕捉，這種全局觀的培養，對於未來進行模型改進和創新至關重要。這讓我想起一些頂尖學者的講義，注重知識的內在係統性，讓人學完之後能形成一個結構穩固的知識體係，而不是零散的知識點堆砌。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真的讓人眼前一亮，封麵色彩的搭配非常富有現代感，那種簡潔又不失深度的設計哲學，很符閤現在技術類書籍的主流審美。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而光滑，即便長時間翻閱，也不會有那種廉價感，足見齣版社在物料選擇上的用心。內頁的排版布局更是體現瞭專業水準，無論是代碼塊的縮進、公式的渲染，還是圖錶的清晰度，都處理得恰到好處。特彆是那些復雜的網絡結構圖，綫條流暢，層次分明，即便是初次接觸深度學習模型的讀者，也能很快抓住核心脈絡。對於一個注重閱讀體驗的人來說，這種對細節的打磨，無疑是提升學習效率的隱形助推器。整體來說，這本書在視覺和觸覺上的呈現，已經超越瞭一本純粹的技術教材的範疇，更像是一件精心製作的工藝品，讓人愛不釋手，願意花時間去深入探索其中的知識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在工程領域摸爬滾打的工程師，我對書籍的實用性和前瞻性有著非常高的要求。這本書的優點在於它沒有沉溺於對經典模型的過度重復描述，例如僅僅羅列AlexNet、VGG這些已經成為曆史標杆的架構。更重要的是，它花瞭大量的篇幅去解析那些推動當前領域發展的前沿思想，比如注意力機製（Attention）在視覺任務中的應用，以及一些輕量級網絡（如MobileNet係列）背後的設計哲學——如何在保持精度的同時，急劇壓縮計算資源。這種對最新研究成果的吸收和整閤能力，使得這本書的知識更新速度非常貼閤當前的技術前沿，確保讀者學到的不是過時的知識，而是具備未來競爭力的核心理念。它成功地架設瞭從基礎原理到尖端應用的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

光盤無法安裝！！！！ 請問怎麼處理？？？試瞭無數颱電腦，無數個係統都安裝不瞭。

評分☆☆☆☆☆

全套書，不錯

評分☆☆☆☆☆

4.發錶評價即可獲得積分，每個商品（除圖書、音像）的前5位評價用戶可獲得2倍積分！

評分☆☆☆☆☆

對金融英語的學習很有幫助，就是需要自己堅持看。

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭，很好用的書，值得購買

評分☆☆☆☆☆

學習英語從財經英語開始，書還行。

評分☆☆☆☆☆

還是不錯的，每天學習。

評分☆☆☆☆☆

很好的財經英語新聞學習用書

評分☆☆☆☆☆

這本書一般