机器学习 周志华 9787302423287 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周志华 著

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店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302423287

商品编码：10984316341

包装：平装

出版时间：2016-01-01

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基本信息

书名:机器学习

定价：88.00元

作者:周志华

出版社：清华大学出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787302423287

字数：1

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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' 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。'

目录

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作者介绍

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周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。国家杰出青年科学基金获得者、长江学者特聘教授。先后担任多种SCI(E)期刊执行主编、副主编、副编辑、编委等。中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任，中国人工智能学会机器学习专业委员会主任，IEEE计算智能学会数据挖掘技术委员会副主席。

文摘

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序言

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《智能时代：探索AI的无限可能》 目录 引言：开启智能的新纪元 人工智能浪潮的席卷 本书的定位与目标 第一章：智能的基石——从感知到认知 1.1 数据的洪流：智能的燃料 大数据时代的挑战与机遇 数据采集、预处理与特征工程 1.2 模式的寻觅：机器学习的智慧 监督学习：指引方向的明灯 回归模型：预测未来价值 分类模型：划分世界的边界 无监督学习：揭示隐藏的结构 聚类分析：发现相似的群体 降维技术：洞察事物的本质 强化学习：在试错中学习成长 智能体的探索与决策 奖励机制的设计与优化 1.3 神经网络的崛起：模拟大脑的奥秘 感知器：最简单的神经元模型 多层感知器：构建复杂的功能 深度学习：层层递进的智能 卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器 循环神经网络（RNN）：序列数据处理的王者 Transformer模型：自然语言处理的新篇章 第二章：智能的应用——赋能千行百业 2.1 智慧出行：自动驾驶的未来 环境感知与决策规划 传感器融合与路径规划 面临的挑战与伦理考量 2.2 智能医疗：守护生命的卫士 疾病诊断与影像分析 药物研发与个性化治疗 数据隐私与伦理规范 2.3 智能金融：风险与机遇并存 信用评估与欺诈检测 量化交易与投资策略 算法偏见与市场稳定 2.4 智能制造：效率与创新的飞跃 预测性维护与质量控制 机器人协作与自动化生产 人机协同与就业转型 2.5 智能生活：便利与个性化的时代 智能推荐系统：懂你的所需 语音助手与人机交互 智能家居与物联网 第三章：智能的挑战——技术、伦理与社会 3.1 技术瓶颈：迈向通用人工智能的征途 可解释性与透明度 泛化能力与鲁棒性 对新任务的学习与适应 3.2 伦理困境：智能社会的道德准则 算法偏见与公平性 隐私保护与数据安全 责任归属与法律法规 3.3 社会影响：重塑人与工作的未来 就业结构的变化与再培训 数字鸿沟与社会公平 人类创造力与智能的协同 第四章：智能的展望——迈向更美好的未来 4.1 负责任的AI：以人为本的开发理念 构建公平、安全、可信赖的AI系统 跨学科合作与公众参与 4.2 AI的未来图景：无限的可能性 人机共生：智慧的伙伴 科学发现：加速创新的引擎 社会治理：提升效率与公平 4.3 我们的使命：拥抱智能，塑造未来 保持好奇与学习的心态 积极参与智能时代的变革 共同创造一个更智能、更美好的世界 引言：开启智能的新纪元 我们正身处一个前所未有的时代，人工智能（AI）的浪潮以前所未有的速度席卷全球，深刻地改变着我们的生活、工作乃至思考方式。从手机里的智能助手到工厂里的自动化生产线，从医疗影像的辅助诊断到金融市场的风险控制，AI的身影无处不在，展现出令人惊叹的潜力和无限的可能性。 这股智能化的浪潮并非一蹴而就，而是经过了漫长的孕育和发展。从早期对智能的哲学思考，到符号主义、连接主义等理论的探索，再到如今深度学习的爆发，人工智能经历了跌宕起伏，也终于迎来了其蓬勃发展的黄金时期。大数据、计算能力的飞跃以及算法的创新，共同推动着AI技术以前所未有的速度向前迈进。 本书《智能时代：探索AI的无限可能》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，去理解当前人工智能发展的现状、核心技术、广泛应用以及面临的挑战。我们不局限于某一特定领域或技术，而是力求勾勒出一幅人工智能如何渗透到社会各个角落，并为人类文明带来深刻变革的全景图。本书的目标是帮助读者建立对人工智能的清晰认知，理解其工作原理，洞察其应用前景，并能批判性地思考其可能带来的影响。无论您是对此领域充满好奇的学生、希望抓住技术变革机遇的从业者，还是关心未来社会发展的每一位公民，本书都将为您打开一扇通往智能时代的大门。 第一章：智能的基石——从感知到认知 智能的出现，离不开对外部世界的感知和对信息的理解。而这一切的起点，便是海量的数据。 1.1 数据的洪流：智能的燃料 我们生活在一个数据爆炸的时代。互联网、物联网、社交媒体、传感器等各种渠道源源不断地产生着海量数据。这些数据，如同智能的血液，为AI模型提供了学习和进化的养分。然而，原始数据的价值有限，如何有效地利用这些数据，是实现智能的关键。 大数据时代的挑战与机遇： 海量数据的处理对计算能力和存储能力提出了巨大挑战，但同时也孕育了前所未有的机遇。通过对数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏的规律，预测未来的趋势，并作出更明智的决策。 数据采集、预处理与特征工程： 数据的质量直接影响着AI模型的性能。因此，精准的数据采集、细致的数据清洗、以及能够有效表征数据特性的特征工程，是构建强大AI系统的第一步。这包括去除噪声、填充缺失值、数据标准化，以及提取出对任务最重要的数据维度。 1.2 模式的寻觅：机器学习的智慧 机器学习是人工智能的核心驱动力，它赋予机器从数据中学习规律并做出预测或决策的能力。根据学习方式的不同，机器学习可以分为几种主要的范式： 监督学习：指引方向的明灯 监督学习是最常见的一种学习方式，它通过带有“标签”的数据进行训练，即告诉模型输入与输出之间的对应关系。 回归模型：预测未来价值 回归模型用于预测连续的数值型输出，例如预测房屋价格、股票走势，或者气温变化。常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）等。通过拟合数据点，模型能够学习到输入特征与目标变量之间的函数关系。 分类模型：划分世界的边界 分类模型用于将数据划分到预定义的类别中，例如识别垃圾邮件、诊断疾病（良性/恶性肿瘤）、或者识别图像中的物体（猫/狗）。经典的分类算法有逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）以及朴素贝叶斯等。模型通过学习决策边界，将输入数据分配到最有可能的类别。 无监督学习：揭示隐藏的结构 与监督学习不同，无监督学习处理的是没有标签的数据，其目标是发现数据中隐藏的结构、模式和关系。 聚类分析：发现相似的群体 聚类算法旨在将相似的数据点分组，形成不同的簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点差异较大。K-means、层次聚类、DBSCAN是常用的聚类算法，它们在客户细分、图像分割、异常检测等领域有着广泛应用。 降维技术：洞察事物的本质 当数据具有很多特征时，可能存在冗余或不重要的信息。降维技术可以将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留原始数据的重要信息。这不仅可以减少计算量，还能帮助我们更好地可视化数据，并提高模型性能。主成分分析（PCA）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）是两种常用的降维方法。 强化学习：在试错中学习成长 强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的学习方式。智能体（Agent）通过执行动作（Action）来改变环境的状态（State），并根据环境的反馈（Reward）来调整自己的行为，以最大化累积奖励。 智能体的探索与决策： 强化学习的核心在于智能体如何在不确定环境中进行探索（Exploration）和利用（Exploitation）。通过不断尝试，智能体学会了在不同状态下采取何种动作能够获得更高的回报。 奖励机制的设计与优化： 合适的奖励机制是强化学习成功的关键。设计能够引导智能体学习到预期行为的奖励函数，是强化学习研究的重要课题。Q-learning、SARSA以及深度强化学习（如DQN、A3C）是该领域的重要进展。 1.3 神经网络的崛起：模拟大脑的奥秘 神经网络，尤其是深度学习，是近年来AI领域取得突破性进展的关键技术。它们模拟人脑神经元的连接方式，能够处理极其复杂的数据模式。 感知器：最简单的神经元模型 感知器是神经网络的最基本单元，它接收输入信号，通过加权求和，并经过激活函数产生输出。感知器是实现线性分类的基础。 多层感知器：构建复杂的功能 将多个感知器按照层级结构连接起来，就构成了多层感知器（MLP）。通过引入隐藏层，MLP能够学习到非线性的输入-输出映射，从而解决更复杂的问题。 深度学习：层层递进的智能 深度学习是指包含多个隐藏层的神经网络。这些深度网络能够自动从原始数据中学习到层次化的特征表示，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。 卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器 CNN特别擅长处理网格状数据，如图像。它通过卷积层、池化层等结构，能够有效地提取图像的空间特征，并在图像识别、目标检测等任务中表现出色。 循环神经网络（RNN）：序列数据处理的王者 RNN设计用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列。其循环连接的结构使其能够“记住”之前的信息，从而捕捉序列中的依赖关系。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的改进版本，解决了梯度消失问题。 Transformer模型：自然语言处理的新篇章 Transformer模型引入了“注意力机制”，能够直接捕捉序列中任意位置的依赖关系，而无需遵循固定的顺序。这使得Transformer在机器翻译、文本生成、问答系统等自然语言处理任务上取得了革命性的突破，也为其他领域带来了新的启发。 第二章：智能的应用——赋能千行百业 人工智能并非空中楼阁，其强大的能力正被广泛应用于各个行业，带来生产力的提升和效率的飞跃。 2.1 智慧出行：自动驾驶的未来 自动驾驶汽车是AI在交通领域最激动人心的应用之一。它旨在通过AI技术实现车辆的自主导航和控制，从而提高交通安全、缓解交通拥堵，并为人们提供更便捷的出行方式。 环境感知与决策规划： 自动驾驶系统需要通过传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）获取周围环境信息，并利用AI算法进行理解和分析。然后，基于这些信息，系统需要做出精确的决策，如路径规划、速度控制、避障等。 传感器融合与路径规划： 将来自不同传感器的信息进行有效融合，形成对周围环境更全面、更准确的认知，是自动驾驶的关键技术之一。高效的路径规划算法能够帮助车辆在复杂的道路环境中安全、顺畅地行驶。 面临的挑战与伦理考量： 尽管前景光明，自动驾驶技术仍面临诸多挑战，包括极端天气下的可靠性、复杂交通场景下的安全保障，以及在紧急情况下如何进行“电车难题”式的伦理决策。 2.2 智能医疗：守护生命的卫士 AI在医疗领域的应用，正在深刻地改变着疾病的诊断、治疗和药物研发的模式，为人类健康带来了新的希望。 疾病诊断与影像分析： AI算法能够辅助医生分析医学影像（如X光片、CT、MRI），识别早期病灶，提高诊断的准确性和效率。例如，AI在检测视网膜病变、皮肤癌以及肺炎等方面已展现出媲美甚至超越专家的能力。 药物研发与个性化治疗： AI可以加速新药的研发过程，通过分析海量生物医药数据，预测药物的有效性和潜在副作用。同时，AI还能帮助实现个性化治疗，根据患者的基因信息、病史等，制定最适合的治疗方案。 数据隐私与伦理规范： 医疗数据涉及个人隐私，AI在医疗领域的应用必须严格遵守数据保护法规，确保患者信息的安全。同时，AI辅助决策的责任归属，以及算法的公平性，也是需要认真考虑的伦理问题。 2.3 智能金融：风险与机遇并存 金融行业是数据密集型行业，AI技术的引入，正在重塑金融服务的方方面面，提升效率，降低风险，但也带来了新的挑战。 信用评估与欺诈检测： AI算法能够分析更广泛的数据维度，更精准地评估个人或企业的信用风险，从而改善信贷服务。同时，AI在识别和预防金融欺诈方面也发挥着越来越重要的作用。 量化交易与投资策略： 机器学习模型被广泛应用于量化交易，通过分析市场数据，预测股票价格走势，并自动执行交易。AI还可以帮助构建更智能的投资组合，优化资产配置。 算法偏见与市场稳定： AI算法的决策可能存在偏见，例如对某些群体产生歧视。此外，大规模的算法交易也可能加剧市场的波动性，引发系统性风险。因此，对算法的公平性和稳定性进行监管至关重要。 2.4 智能制造：效率与创新的飞跃 在制造业领域，AI正在引领一场新的工业革命，推动生产流程的智能化、自动化和柔性化。 预测性维护与质量控制： 通过对设备运行数据的实时监测和分析，AI可以预测设备可能发生的故障，从而实现预测性维护，减少非计划停机时间。AI还能用于缺陷检测，提升产品质量。 机器人协作与自动化生产： AI驱动的机器人正在从简单重复的劳动中解放出来，与人类协同工作，完成更复杂、更精密的生产任务。自动化生产线的智能化升级，极大地提高了生产效率和灵活性。 人机协同与就业转型： AI的引入改变了传统的工作模式，人与机器的协同将成为未来生产的主流。这要求劳动者不断提升技能，适应新的就业需求。 2.5 智能生活：便利与个性化的时代 AI技术已经悄然融入我们的日常生活，让生活变得更加便捷、高效和个性化。 智能推荐系统：懂你的所需 从电商平台的商品推荐，到音乐、视频APP的内容推送，智能推荐系统通过分析用户的偏好和行为，为用户提供个性化的内容和服务，极大地提升了用户体验。 语音助手与人机交互： 智能音箱、手机中的语音助手，使我们能够通过自然语言与设备进行交互，完成查询信息、控制家电、设置提醒等任务，让科技变得更加触手可及。 智能家居与物联网： AI技术与物联网设备的结合，催生了智能家居系统。通过学习用户的生活习惯，智能家居能够自动调节灯光、温度，保障家庭安全，为用户提供舒适便捷的生活环境。 第三章：智能的挑战——技术、伦理与社会 在AI飞速发展的背后，我们也必须正视其所带来的技术瓶颈、伦理困境以及深刻的社会影响。 3.1 技术瓶颈：迈向通用人工智能的征途 尽管当前AI在特定领域取得了巨大成功，但要实现像人类一样具备广泛认知能力和通用智能的“通用人工智能”（AGI），仍面临诸多挑战。 可解释性与透明度： 许多深度学习模型如同“黑箱”，其决策过程难以理解，这在医疗、金融等关键领域带来了信任和监管的难题。研究可解释AI（XAI）是当前重要的研究方向。 泛化能力与鲁棒性： 当前AI模型往往在特定数据集上表现优异，但对训练数据之外的、稍有变化的输入，其性能可能急剧下降。如何让AI具备更强的泛化能力和对噪声、对抗性攻击的鲁棒性，是提升AI可靠性的关键。 对新任务的学习与适应： 人类能够快速学习新技能并适应新环境，而目前的AI模型通常需要大量标注数据进行重新训练才能适应新任务，这在效率和灵活性上远不及人类。 3.2 伦理困境：智能社会的道德准则 AI的广泛应用，也引发了一系列复杂的伦理问题，需要我们审慎思考和规范。 算法偏见与公平性： 如果训练数据本身带有偏见，AI模型就可能习得并放大这些偏见，导致在招聘、信贷审批、刑事司法等领域产生歧视性结果。确保AI的公平性是构建公正社会的重要一环。 隐私保护与数据安全： AI系统需要大量数据进行训练和运行，如何保护个人隐私，防止数据泄露和滥用，是AI发展过程中绕不开的难题。差分隐私、联邦学习等技术正在探索解决之道。 责任归属与法律法规： 当AI系统出错导致损失或伤害时，责任应该如何界定？是开发者、使用者还是AI本身？建立健全的法律法规体系，明确AI的法律地位和责任，是社会治理的迫切需求。 3.3 社会影响：重塑人与工作的未来 AI的崛起，对社会结构、就业市场乃至人类自身的价值感，都将产生深远影响。 就业结构的变化与再培训： AI自动化将取代一部分重复性、流程化的工作岗位，但同时也会创造新的工作机会，尤其是在AI研发、维护、以及需要人类独特创造力和同理心的领域。因此，持续的技能再培训和教育转型至关重要。 数字鸿沟与社会公平： AI技术和应用的不均衡发展，可能加剧发达国家与发展中国家、以及社会群体之间的数字鸿沟，导致资源和机会分配的不公平。需要采取措施，确保AI技术普惠大众。 人类创造力与智能的协同： AI可以作为强大的工具，辅助人类进行创作，激发新的灵感。但我们也需要思考，在AI日益强大的时代，人类的独特价值和创造力体现在何处？如何实现人与AI的良性协同，而非简单的替代？ 第四章：智能的展望——迈向更美好的未来 面对AI带来的机遇与挑战，我们应该以何种姿态迎接，又如何引导其走向一个更有益于人类的方向？ 4.1 负责任的AI：以人为本的开发理念 构建一个对人类友好的AI未来，需要我们秉持“负责任的AI”理念。 构建公平、安全、可信赖的AI系统： 从设计之初就将公平性、安全性、隐私保护和可解释性纳入考量，建立完善的测试和评估机制，确保AI系统的可靠性和安全性。 跨学科合作与公众参与： AI的发展不是技术人员的专属领域，需要计算机科学家、伦理学家、社会学家、政策制定者以及公众的广泛参与和对话。跨学科的视角能够帮助我们更全面地理解AI的影响，并共同制定合适的规范。 4.2 AI的未来图景：无限的可能性 展望未来，AI的发展将呈现出更加多元化和深刻化的图景。 人机共生：智慧的伙伴： AI将不再仅仅是工具，而是成为人类的智慧伙伴，在工作、学习、生活等各个方面提供支持和协助，共同解决复杂问题。 科学发现：加速创新的引擎： AI在加速科学发现方面将扮演越来越重要的角色，例如在天文学、材料科学、生物学等领域，通过分析海量数据，发现新的规律，提出新的理论。 社会治理：提升效率与公平： AI可以被应用于优化城市管理、改善公共服务、提升资源利用效率，并在一定程度上帮助实现社会治理的更加公正和透明。 4.3 我们的使命：拥抱智能，塑造未来 人工智能的时代已经来临，我们每个人都身处其中，并有机会塑造其未来。 保持好奇与学习的心态： AI技术发展迅速，保持对新知识的好奇心和持续学习的态度，是适应这个时代的关键。 积极参与智能时代的变革： 无论是学习AI相关知识，还是在自己的领域中探索AI的应用，积极参与到这场变革中来，都能为个人和社会带来价值。 共同创造一个更智能、更美好的世界： 智能的最终目的是服务于人类，并提升全人类的福祉。让我们以审慎的态度、开放的思维和负责任的行动，共同塑造一个更加智能、更加公平、更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的启发是全方位的，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。我尤其欣赏作者在梳理知识体系时所展现出的深度和广度。他没有仅仅罗列算法，而是深入剖析了每种算法背后的数学原理、优缺点以及适用场景。这一点非常重要，因为只有理解了“为什么”和“何时”使用某个算法，才能真正掌握它，而不是生搬硬套。书中对统计学习理论的介绍，让我明白了机器学习的本质在于从数据中学习规律，并通过泛化能力来预测未知。同时，作者在讲述模型评估和模型选择时，也提供了很多实用的技巧和注意事项，比如如何避免过拟合和欠拟合，如何选择合适的评价指标等等。这些内容对于实际项目开发来说，具有极高的指导意义。读这本书的过程，就像是在进行一次思维的洗礼，我开始学会用更严谨、更系统的方式去思考和解决问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始接触这本书时，我有些担心自己能否理解其中的内容。毕竟，“机器学习”这个词本身就带着一丝神秘感。然而，阅读过程中，我的顾虑完全被打消了。作者的讲解方式极其人性化，他仿佛是站在读者的角度，预设了读者可能会遇到的困惑，并提前给出了解答。比如，在解释“梯度下降”时，他用一个“下山”的比喻，形象地描绘了寻找最优解的过程。这种贴近生活的比喻，让原本枯燥的数学推导变得生动有趣。而且，书中不仅讲解了算法的原理，还提供了一些伪代码，让我能够更直观地理解算法的实现过程。这对于想要动手实践的读者来说，是非常宝贵的资源。这本书让我觉得，原来机器学习并不是遥不可及的，而是可以被清晰地理解和掌握的。它点燃了我学习的热情，也让我对未来的研究方向充满信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对技术充满好奇的读者，我一直渴望能有一本能够系统性地引导我入门机器学习的读物，而这本书无疑满足了我的期待。作者的笔触细腻，在讲解核心概念时，总能抓住问题的关键，并将其化繁为简。我特别赞赏书中对于“特征工程”和“模型调优”的重视，这表明作者不仅关注理论，更着眼于实际应用。他详细介绍了如何从原始数据中提取有用的特征，以及如何通过调整模型参数来提高预测精度，这些都是在实际项目中必不可少的技术。而且，书中还涉及了集成学习、降维等一些高级话题，让我对机器学习的边界有了更清晰的认识，也为我后续的学习指明了方向。总而言之，这本书就像一座知识的宝库，每一次翻阅都能有所收获，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！虽然我之前对机器学习这个领域只有一些模糊的概念，但通过阅读，我仿佛打开了一扇新世界的大门。作者的讲解思路非常清晰，从最基础的感知机模型开始，一步步深入到各种复杂的算法。我特别喜欢作者在解释原理时，不仅给出了数学公式，还用非常生动形象的比喻来辅助理解，比如用“决策树”来模拟人类做决定的过程，又或者用“支持向量机”来寻找最佳的“分隔线”。这些比喻让那些抽象的数学概念变得触手可及，大大降低了学习门槛。而且，书中还会穿插一些经典的实际应用案例，让我看到这些算法是如何在现实世界中发挥作用的，比如人脸识别、垃圾邮件过滤等等。这让我对机器学习的兴趣更加浓厚，也激发了我进一步学习和探索的欲望。读完这本书，我感觉自己已经掌握了机器学习的基本框架和核心思想，为我后续深入学习更高级的算法打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我感到“惊艳”的书籍。我曾经尝试过阅读其他一些机器学习的入门材料，但总觉得要么过于晦涩难懂，要么过于浅显，难以建立起完整的知识体系。这本书恰恰填补了这一空白。作者的叙述风格非常流畅，行文如流水，却又不失严谨。他能够将复杂的概念用清晰的语言表达出来，而且逻辑性极强，层层递进，让人能够很容易地跟上他的思路。我印象深刻的是，书中在介绍一些算法时，还会对比不同算法之间的异同，这使得我对它们之间的关系有了更深刻的认识。例如，在讲解贝叶斯分类器和逻辑回归时，作者就指出了它们在模型假设和求解方式上的区别。这种对比分析，极大地加深了我对各种算法的理解，也让我能够根据实际需求做出更明智的选择。这本书不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它培养了我独立思考和分析问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，好好研究研究机器学习

评分☆☆☆☆☆

还不错吧，很经典的好书，书皮稍有脏

评分☆☆☆☆☆

还好?

评分☆☆☆☆☆

包装有点烂

评分☆☆☆☆☆

明明是卖的二手书，商品说明上不标示，还说全新，还说是书展退下来的，不断误导客户，价格接近全新书，给个差评避免更多人上当。

评分☆☆☆☆☆

能读

评分☆☆☆☆☆

正版 速度 不错

评分☆☆☆☆☆

能读

评分☆☆☆☆☆

速度不够快，收到的书封面还挺脏的，其他没什么问题