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[印度] 巴拉格·库尔卡尼（Parag Kulkarni） 著，李宁，吴健，刘凯 等 译

图书标签:

• 强化学习
• 机器学习
• 决策分析
• 系统性方法
• 算法
• 人工智能
• 数据科学
• 优化
• 模型
• 预测

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111502418

版次：1

商品编码：11731962

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国际电气工程先进技术译丛

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：232

编辑推荐

《决策用强化与系统性机器学习》包括强化的不同方面，通过机器学习来建立知识库。本书有助于计划通过智能学习和实验做出智能机器的人并尝试新的方式，打开一种相同的新范例。本书第1章主要介绍系统概念，如机器学习、强化学习、系统学习、系统性机器学习等；第2章主要介绍系统性和多视角的机器学习；第3~9章主要介绍本书的主要内容——决策用强化与系统性学习的各个方面内容，有强化学习、系统性机器学习、推理和信息集成、自适应学习、全局系统性学习、增量学习及表示和知识增长。第10章列举了一些例子来说明如何构建一个学习系统。

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内容简介

《决策用强化与系统性机器学习》以Protel的新版本AltiumDesigner13AltiumDesigner14为平台，介绍了电路设计的方法和技巧，主要包括AltiumDesigner13AltiumDesigner14概述、原理图设计基础、原理图的绘制、原理图的后续处理、层次结构原理图的设计、原理图编辑中的高级操作、PCB设计基础知识、PCB的布局设计、印制电路板的布线、电路板的后期制作、创建元件库及元件封装、电路仿真系统、信号完整性分析、自激多谐振荡器电路设计实例和游戏机电路设计实例。本书的介绍由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联。在介绍的过程中，编者根据自己多年的经验及教学心得，及时给出总结和相关提示，以帮助读者快捷地掌握相关知识。全书内容讲解详实，图文并茂，思路清晰。随书赠送的多媒体教学光盘包含全书实例操作过程的视频讲解文件和实例源文件，读者可以通过光盘方便、直观地学习本书内容。本书可以作为初学者的入门教材，也可以作为电路设计及相关行业工程技术人员及各院校相关专业师生的学习参考。

作者简介

Parag Kulkarni博士是普纳埃拉特研究所（EKLaT Research,Pune）的CEO和首席科学家。他在知识管理、电子商务、智能系统和机器学习咨询、研究和产品建设等领域有超过20年的经验。印度理工学院和加尔各答印度管理研究院的校友，Kulkarni博士是IIM的兼职教授、捷克马萨里克大学访问研究员和普纳工程学院兼职教授。他领导的公司、研究实验室和团体，其中包括很多IT公司，有艾蒂尔公司、西门子信息系统有限公司、普纳的卡皮森公司和新加坡的ReasonEdge公司。他通过战略创新和研究引领了很多公司成功创业。瑞士的UGSM皇家商业学校授予Kulkarni荣誉博士学位。他是三个专利的共同发明人，并合著了超过100篇研究论文并有著作若干本。

目录

译者序
原书前言
原书致谢
关于作者
第1章强化与系统性机器学习1
1.1简介1
1.2监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习1
1.3传统机器学习方法和机器学习发展历史3
1.4什么是机器学习？6
1.5机器学习问题6
1.5.1学习的目标6
1.6学习模式7
1.7机器学习技术和范例9
1.8什么是强化学习？11
1.9强化函数和环境函数12
1.10强化学习的需求13
1.11强化学习和机器智能14
1.12什么是系统学习？14
1.13什么是系统性机器学习？15
1.14系统性机器学习的重点15
1.15强化性机器学习和系统性机器学习16
1.16车辆检测问题的案例研究16
1.17小结16
参考文献17
第2章全系统原理、系统性和多视角的机器学习18
2.1简介18
2.1.1什么是系统性学习？19
2.1.2历史20
2.2什么是系统性机器学习？21
2.2.1基于事件的学习21
2.3广义系统性机器学习框架23
2.3.1系统定义24
2.4多视角决策和多视角学习26
2.4.1基于完整信息的表示32
2.4.2基于部分信息的表示32
2.4.3单视角决策方案图32
2.4.4双重视角决策方案图32
2.4.5多视角决策方案图32
2.4.6定性信念网络和影响图33
2.5动态和交互式决策33
2.5.1交互决策图33
2.5.2决策图和影响图中时间的角色34
2.5.3系统性视角的建立34
2.5.4信息整合35
2.5.5建立典型决策方案图35
2.5.6受限信息35
2.5.7多决策者系统在系统性学习中的角色35
2.6系统性学习框架39
2.6.1数学模型39
2.6.2系统性学习的方法39
2.6.3自适应系统性学习40
2.6.4系统性学习框架41
2.7系统分析41
2.8案例学习：在酒店行业中需要系统性学习43
2.9小结44
参考文献44
第3章强化学习45
3.1简介45
3.2学习决策者48
3.3回报和奖励的计算50
3.3.1方案和连续任务50
3.4强化学习和自适应控制51
3.5动态系统54
3.5.1离散事件动态系统54
3.6强化学习和控制55
3.7马尔科夫性质和决策过程55
3.8价值函数56
3.8.1行动和价值56
3.9学习最优策略（有模型和无模型法）57
3.10动态规划57
3.10.1动态系统性质57
3.11自适应动态规则58
3.11.1时间差分学习59
3.11.2Q学习60
3.11.3统一的视图60
3.12范例——拳击训练器的强化学习61
3.13小结61
参考文献61
第4章系统性机器学习和模型62
4.1简介62
4.2系统学习的框架63
4.2.1影响空间64
4.2.2交互作用为中心的模型69
4.2.3以结果为中心的模型69
4.3捕捉系统视图70
4.4系统交互的数学表达73
4.5影响函数74
4.6决策影响分析74
4.6.1时空界限75
4.7小结80
第5章推理和信息集成82
5.1简介82
5.2推理机制和需要83
5.2.1情景推理85
5.2.2推理确定影响85
5.3情景和推理的集成88
5.4统计推理和归纳91
5.4.1直接推理91
5.4.2间接推理91
5.4.3信息推理91
5.4.4归纳92
5.5纯似然方法92
5.6贝叶斯范例推理93
5.6.1贝叶斯定理93
5.7基于时域推理93
5.8推理建立系统观点94
5.8.1信息集成94
5.9小结96
参考文献97
第6章自适应学习98
6.1简介98
6.2自适应学习和自适应系统98
6.3什么是自适应机器学习101
6.4基于方案的适应性和学习方法101
6.4.1动态适应性和情景感知的学习102
6.5系统学习和自适应学习104
6.5.1多学习器的使用105
6.5.2系统自适应机器学习108
6.5.3自适应应用的设计110
6.5.4自适应学习的需要和适应的原因111
6.5.5适应类型112
6.5.6自适应框架114
6.6竞争学习和自适应学习115
6.6.1适应性函数116
6.6.2决策网络118
6.6.3自适应学习方案119
6.7范例120
6.7.1案例研究：基于自适应学习的文本120
6.7.2自适应学习的文档挖掘121
6.8小结122
参考文献122
第7章多视角和全局系统性的学习123
7.1简介123
7.2多视角方案构建124
7.3多视角决策和多视角学习126
7.3.1视角结合126
7.3.2影响图和部分方案决策表示图127
7.3.3表示决策方案图（RDSD）130
7.3.4范例：部分方案决策表示图（PDSRD）表示的不同视角获取的城市信息131
7.4全局系统性学习和多视角途径134
7.4.1分散信息整合135
7.4.2多视角和全局系统知识表示135
7.4.3什么是多视角方案？135
7.4.4特定方案136
7.5基于多视角途径的案例研究136
7.5.1交通控制器用多视角途径137
7.5.2情感检测用多视角途径模型138
7.6多视角方法的局限性143
7.7小结143
参考文献144
第8章增量学习和知识表示145
8.1简介145
8.2为什么增量学习？146
8.3学习已经学会的147
8.3.1绝对增量学习148
8.3.2选择增量学习149
8.4监督增量学习157
8.5增量无监督学习和增量聚类158
8.5.1增量聚类：任务160
8.5.2增量聚类：方法161
8.5.3阈值161
8.6半监督增量学习162
8.7增量与系统性学习163
8.8增量接近值和学习方法164
8.8.1增量学习方法1165
8.8.2增量学习方法2166
8.8.3计算C值增量166
8.9学习与决策模型169
8.10增量分类技术169
8.11案例分析：增量文档分类170
8.12小结171
第9章知识增长：机器学习的视角173
9.1简介173
9.2短暂的历史和相关工作174
9.3知识增长和知识启发178
9.3.1策略使用进行知识启发178
9.3.2基于目标的知识启发179
9.3.3基于过程的知识启发179
9.4生命周期180
9.4.1知识水平181
9.4.2直接知识181
9.4.3间接知识182
9.4.4程序知识182
9.4.5问题182
9.4.6决策182
9.4.7知识生命周期183
9.5增量知识表达184
9.6案例学习和遗忘学习186
9.7知识的扩充：技术和方法187
9.7.1知识增量技术187
9.7.2知识增量方法188
9.7.3提取知识的机制189
9.8启发式学习190
9.9系统性机器学习和知识获取190
9.9.1全方位知识获取191
9.9.2系统知识管理和先进的机器学习192
9.10在复杂环境下的知识增量193
9.11案例研究193
9.11.1银行案例研究193
9.11.2软件开发公司194
9.11.3杂货集市/零售集市195
9.12小结195
参考文献196
第10章构建学习系统197
10.1简介197
10.2系统性学习系统197
10.2.1学习单元199
10.2.2知识库200
10.2.3性能单元200
10.2.4反馈单元200
10.2.5允许测量的系统200
10.3算法选择201
10.3.1k近邻（kNN）201
10.3.2支持向量机（SVM）202
10.3.3质心法202
10.4知识表示203
10.4.1实用方案和案例研究203
10.5学习系统的设计204
10.6让系统表现得更智能204
10.7案例学习205
10.8整体知识框架和强化学习的应用205
10.8.1智能算法的选择207
10.9智能决策——部署和知识采集以及重用208
10.10基于案例的学习：人体情感检测系统209
10.11复杂决策问题的整体视角211
10.12知识表示和资源查找213
10.13组件215
10.13.1范例215
10.14学习系统和智能系统的未来216
10.15小结217
附录218
附录A统计学习方法218
A.1概率218
A.1.1互斥事件218
A.1.2独立事件218
A.2贝叶斯分类219
A.2.1朴素贝叶斯分类220
A.2.2贝叶斯分类器的优点和缺点221
A.3回归221
A.3.1线性222
A.3.2非线性222
A.3.3回归的其他方法222
A.4粗糙集223
A.4.1不可分辨关系223
A.4.2集近似224
A.4.3边界区域224
A.4.4粗糙集和清晰集224
A.4.5约简224
A.4.6可有可无和不可缺少的属性224
A.5支持向量机224
参考文献225
附录B马尔科夫过程225
B.1马尔科夫过程225
B.1.1案例226
B.1.2解决步骤226
B.1.3长期227
B.1.4马尔科夫过程示例228
B.2半马尔科夫过程231
B.2.1建议231
B.2.2验证232
B.2.3推论232

前言/序言

人们研究人工智能已经很多年，甚至早于计算机时代。在现代，基于事件的人工智能被广泛应用于部件设备或者是设备整体中。人工智能起了很大程度上的引导作用，但人工干预是强制性的。甚至反馈控制系统也是人工智能系统的一种初步形式。之后自适应控制系统和混合控制系统在系统中增加智能的鉴别能力。随着计算机技术的发展，人工智能技术受到了更多的关注。基于计算机学习简单的事件很快成为诸多智能系统的一部分，人们对智能系统的期望在持续增长，这就致使一种广受欢迎的学习范例，其是以学习为基础的模式。这使得系统在很多实际方案下表现得智能化，其中包括天气模式、入住率模式以及其他可以帮助决策的不同模式。这种模式发展成为一个行为模式学习的范例。这与其说是一种行为模式，倒不如说是一种特定测量参数的简单模式。行为模式试图给出一个更好的描绘和洞察力，这有助于学习和在网络及业务方案下进行决策，这将智能系统提升到了另一个水平。学习是智能的表现，使机器进行学习是使得机器智能化行为一个主要的部分。
决策方案的复杂度和复杂方案中的机器学习在机器智能方面提出了很多问题。孤立的学习是永远不会完成的。人类聚居在一起学习，开发聚居地并通过互动去创造智慧。聚集和合作学习让人类取得了统治地位。此外，人类的学习与所处环境相关联。 他们与环境互动，并获得两种形式的反馈——奖励或惩罚。人类的协作学习方式给了他们探索式学习的力量，利用已经了解到的事实以及参照发生的行动去探索。强化学习的范例上升到了一个新的层面，并可以覆盖所需动态方案学习的很多新的方面的问题。
正如Rutherford D�盧oger所说：“我们淹没在信息的海洋中并渴求着知识的养分。”越来越多的信息可供我们支配，这些信息的存在形式多样化，且有很多的信息来源和众多的学习机会。学习时的实践假设能够制约学习。实际上系统的不同部分之间都是有联系的，系统思维状态的基本原则之一就是在时间和空间上因果是分开的。可以感受到决定和行动的影响超越了可察觉的极限。当学习时，如果不考虑系统性方面的关联，会导致很多的局限性。因此传统的学习范例会遭受现实生活中高度动态和复杂性的问题。对相互依赖关系的整体把握和理解能够帮助人们学到很多新的方面的知识，并用更现实的方式理解、分析和解释信息。根据现有的资料学习、构建新的信息并映射其到知识面和理解不同的观点能够提高人们的学习效率。学习不仅仅是获得更多的数据和整理这些数据，甚至不是建立更多的信息。 从根本上说，学习的目的是为了使个人做出更好的决策，并提高其创造价值的能力。在机器学习中，有必要参照不同的信息来源和学习的机会提升机器的能力。在机器学习中，也有必要赋予机器做出更好决策并提高其创造价值的能力。
本书试图参照不同机器学习的各方面提出系统性机器学习和研究机器学习机会的新范例。本书试图依据精心设计的案例研究构建系统性的机器学习基础。机器学习和人工智能在本质上是跨学科的，其涉及统计学、数学、心理学、计算机工程，许多研究者致力于丰富这一领域并获得更好的效果。本书基于这些机器学习领域众多的贡献以及作者的研究， 试图探索系统性机器学习的概念。 系统机器学习是全面的、多视角的、增量的和系统性的。在学习时可以从同一数据集中学到不同的东西，也可以从已知的事实中学习。本书是建立一个框架使所有的信息源得到充分利用并参考全局系统体系建立知识的一种尝试。
在许多情况下，这个问题也不是一成不变的，它随着时间的推移而变化且依赖于环境。环境可能不只是局限于几个参数，但一个问题的整体信息建立环境。一个没有环境的通用系统可能不能够处理特定环境的决定。本书不仅讨论学习的不同方面，也讨论参照复杂决策问题案例的需求。本书可作为进行专门研究的参考用书，并可以帮助读者和研究者欣赏机器学习的新模式。
本书的内容结构如图0－1所示。
图0－1本书的内容结构第1章介绍系统概念和增强机器学习，它建立了一个突出的相同的机器学习系统范例：第2章将更多关注机器学习的基本原理和多视角学习；第3章关于强化学习；第4章处理机器学习系统和模型建立的问题；决策推理等重要的部分将在第5章展开；第6章讨论了自适应机器学习，第7章讨论了范例的多视角机器学习和系统性机器学习；第8章讨论了增量学习的需要，第8章和第9章处理了知识库表示和知识库扩展的问题；第10章讨论了学习系统的建立。
本书试图包括学习的不同方面，同时引入一种新的机器学习范例，通过机器学习来建立知识库。本书有助于计划通过智能学习和实验做出智能机器的人，并尝试新的方式，打开一种相同的新范例。
Parag Kulkarni原 书 致 谢在过去的20年中，我做了很多关于决策和基于人工智能的IT产品公司的工作。在这段时期，我用不同的机器学习算法将其应用于不同的方面。这项工作让我意识到需要一个机器学习的新范式和思维变化的需要，这建立了本书的基础，并开始构建系统性机器学习的思维过程。我非常感谢曾经工作过的地方，包括西门子和艾蒂尔（IDeaS）公司，也同样感谢这两个公司的同事。我还想感谢我的朋友和同事的支持。
我要感谢我的博士和我的研究生——Prachi、Yashodhara、Vinod、Sunita、Pramod、Nitin、Deepak、 Preeti 、 Anagha、Shankar、 Shweta、 Basawraj、Shashikanth 和其他人，感谢他们直接和间接的贡献。他们总是准备用新思路来工作,通过集体学习起到了推波助澜的作用。特别感谢Prachi在制图和文本格式方面的帮助。
我要感谢Chande教授、Ramani教授、Sinha博士、Bhanu Prasad博士、Warnekar教授和Navetia教授为本书做的注释和评论。我也要感谢那些帮助我的机构，有COEP、PICT、GHRIET、PCCOE、DYP COE、IIM、马萨里克（Masaryk）大学等，感谢他们容许我在学生面前进行交互并展示我的思想。我也要感谢IASTED、IACSIT和IEEE，让我通过技术交流会的平台来让我展示我的研究成果。我也要感谢我的研究论文的评审专家。
我感谢指导过我的人，老师、祖父和已故的D－B－ Joshi，他们激励我不同的思维。我也想借此机会感谢我的母亲。最主要感谢我的妻子Murdula和我的儿子Hrishikesh的支持、激励和帮助。
我也感谢IEEE /Wiley出版社和IEEE /Wiley出版社的编辑团队，感谢他们对我的研究、思想和实验的支持和帮助，并出版了本书。
Parag Kulkarni关 于 作 者Parag Kulkarni博士是普纳埃拉特研究所（EKLaT Research,Pune）的CEO和首席科学家。他在知识管理、电子商务、智能系统和机器学习咨询、研究和产品建设等领域有超过20年的经验。印度理工学院和加尔各答印度管理研究院的校友，Kulkarni博士是IIM的兼职教授、捷克马萨里克大学访问研究员和普纳工程学院兼职教授。他领导的公司、研究实验室和团体，其中包括很多IT公司，有艾蒂尔公司、西门子信息系统有限公司、普纳的卡皮森公司和新加坡的ReasonEdge公司。他通过战略创新和研究引领了很多公司成功创业。瑞士的UGSM皇家商业学校授予Kulkarni荣誉博士学位。他是三个专利的共同发明人，并合著了超过100篇研究论文并有著作若干本。

《算法迷踪：数据洞察与人工智能的未来》 本书是一次深入探索数据科学腹地的旅程，旨在揭示隐藏在海量信息中的规律，并展望人工智能的演进之路。我们将剥离抽象的理论术语，用生动的故事和严谨的逻辑，引领读者领略数据分析的魅力，以及它如何重塑我们理解世界的方式。 第一部分：洞察之眼——数据分析的基石 我们从最基础的数据收集与整理开始。想象一下，一个庞大的数据库如同未被开垦的荒野，而数据清洗与预处理就是开垦这片土地的先驱。我们将详细探讨如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和特征工程，让原本杂乱无章的数据焕发新生，成为有价值的洞察之源。这一过程如同侦探搜集线索，每一个细节都至关重要，决定了最终能否拨开迷雾，找到真相。 接着，我们将目光聚焦于数据的可视化。图表不仅仅是数据的堆砌，更是故事的讲述者。我们学习如何利用不同类型的图表，如散点图、折线图、柱状图、热力图等，将复杂的数据关系以直观易懂的方式呈现出来。从探索性数据分析（EDA）的视角出发，我们会深入理解如何通过可视化发现数据中的模式、趋势、相关性和异常分布，从而为后续的建模和决策提供坚实的基础。这就像为普通人打开了一扇通往数字世界的窗口，让他们能够“看见”数据在说什么。 第二部分：推理之链——统计建模与模型选择 在掌握了数据的初步洞察后，我们将进入推理的殿堂。本书将深入浅出地介绍多种统计建模方法，从经典的线性回归模型，到逻辑回归，再到更复杂的模型，如决策树、支持向量机（SVM）等。我们不会止步于模型的表面应用，而是会深入剖析模型背后的数学原理，以及它们是如何从数据中学习并进行预测的。例如，在讲解线性回归时，我们会探讨最小二乘法如何找到最佳拟合线，并讨论回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。 模型评估与选择是科学研究中不可或缺的一环。本书将详细介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并阐述它们在不同场景下的适用性。我们还将探讨过拟合和欠拟合的陷阱，并学习交叉验证、正则化等技术来提高模型的泛化能力。在这个过程中，我们将学会如何像一位经验丰富的鉴赏家，从众多模型中挑选出最适合特定任务的“璞玉”。 第三部分：智能之翼——机器学习的进阶与应用 随着对统计建模的深入理解，我们将展翅飞向机器学习的广阔天空。本书将详细介绍几种核心的机器学习算法，包括无监督学习中的聚类算法（如K-Means、DBSCAN）和降维算法（如PCA），以及监督学习中的集成学习方法（如随机森林、梯度提升）。我们将着重讲解这些算法的工作原理，以及它们在实际问题中的应用场景，例如用户分群、异常检测、推荐系统等。 深度学习作为当前人工智能领域最热门的分支，也将是本书的重要组成部分。我们将从神经网络的基本结构开始，逐步介绍卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，以及循环神经网络（RNN）和Transformer在自然语言处理（NLP）中的强大能力。我们将通过具体的案例，展示深度学习模型如何从原始数据中学习复杂的特征表示，从而实现前所未有的智能表现。 第四部分：未来之光——人工智能的伦理与展望 在探索了数据科学与机器学习的强大能力之后，我们不能忽视与之相伴而生的伦理和社会影响。本书将批判性地审视人工智能的潜在风险，包括数据隐私、算法偏见、就业冲击以及自主武器的担忧。我们将探讨如何在技术发展的同时，确保人工智能的公平、透明和负责任的应用。 最后，我们将展望人工智能的未来发展趋势。从增强智能到通用人工智能（AGI），我们将探讨人工智能在科学研究、医疗健康、环境保护、城市管理等各个领域的潜在突破，以及它们可能为人类社会带来的深刻变革。本书旨在激发读者对未来人工智能发展的思考，鼓励他们成为这个激动人心的新时代的积极参与者和建设者。 《算法迷踪：数据洞察与人工智能的未来》不仅仅是一本技术书籍，它更是一次思想的启迪。它将帮助你理解数据背后的故事，掌握洞察未来的工具，并为人工智能的无限可能做好准备。无论你是数据分析的初学者，还是希望深化机器学习知识的从业者，本书都将为你提供一条清晰而富有启发性的探索之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“机器学习”部分，不仅仅是简单地介绍各种算法，而是将其置于一个更大的“决策系统”的语境下进行阐述。这让我明白，机器学习并非孤立存在，而是需要与其他组件协同工作，才能形成一个完整的决策解决方案。我特别关注到书中关于“模型评估”和“性能监控”的章节。在一个动态变化的决策系统中，如何持续地评估模型的性能，并及时发现和纠正潜在的问题，是至关重要的。作者强调了多种评估指标和监控手段，让我意识到，构建一个成功的决策系统，需要长期的、持续的优化和维护。这种“全生命周期”的视角，让我对如何构建真正有效的AI决策系统有了更全面的理解。我也注意到书中提到了“在线学习”的概念，这对于那些需要实时适应新数据的环境尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“强化”这个概念的阐述上，让我对机器学习有了全新的认识。我过去理解的机器学习，更多地是基于数据的“被动学习”，即通过已有的数据来训练模型，使其能够进行预测或分类。而强化学习则是一种“主动学习”的过程，模型需要通过与环境的交互，不断地试错和学习，才能逐渐掌握最优的决策策略。这种主动性和交互性，使得强化学习在处理那些数据稀疏、环境动态变化的问题时，具有独特的优势。我印象深刻的是书中对于“深度Q网络”（DQN）等算法的讲解，它们能够有效地处理高维度的状态空间，并在复杂的环境中学习到精妙的策略。这让我看到了人工智能在解决那些过去难以用传统方法解决的问题上的巨大潜力。同时，书中也强调了“奖励函数”的设计在强化学习中的关键作用。一个精心设计的奖励函数，能够有效地引导学习过程朝着期望的方向发展，而一个不合理的奖励函数，则可能导致学习效率低下，甚至产生意想不到的负面结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“系统性机器学习”的阐述上，给了我非常大的启发。它不仅仅是孤立地介绍各种机器学习算法，而是将这些算法置于一个更大的“系统”框架内进行考量。这意味着，算法的选择、模型的构建、数据的处理，乃至最终的决策输出，都必须考虑到它们之间的相互影响和整体效能。我印象深刻的是书中关于“模型集成”和“特征工程”的讨论，作者并没有将它们视为简单的技术技巧，而是强调了它们在构建稳健、适应性强的决策系统中的关键作用。例如，当一个单一模型在面对复杂多变的现实数据时可能显得力不从心，而通过集成多个模型，并对数据进行精细的特征工程，我们可以显著提升系统的预测准确性和鲁棒性。这让我联想到在实际工作中，我们常常会遇到数据噪声大、特征不明显的情况，而本书提供的系统性方法，能够帮助我们更好地应对这些挑战。此外，作者还深入探讨了“可解释性”和“鲁棒性”在机器学习决策系统中的重要性。在很多关键决策场景下，我们不仅需要模型做出准确的预测，还需要理解模型做出该预测的原因，以及模型在面对异常情况时的表现。这本书对这些问题的探讨，让我对如何构建负责任、可信赖的AI决策系统有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种深邃的蓝色搭配简洁的银色字体，透露出一种科技感与学术性的交织。在书架上，它静静地陈列着，仿佛蕴含着无数等待被探索的奥秘。我之所以会被它吸引，很大程度上源于书名中“决策用”和“系统性”这两个关键词。在当今信息爆炸的时代，我们无时无刻不在做着各种决策，从小到个人生活中的选择，大到企业运营、国家治理的宏观策略，如何做出更优、更有效的决策，始终是人类社会面临的核心挑战。而“强化”和“机器学习”作为当前人工智能领域最热门的技术分支，它们的结合预示着一种全新的解决思路。我一直对如何将这些前沿技术应用于实际决策场景充满好奇，这本书似乎正好解答了我长久以来的疑问。我期待它能为我揭示，在复杂多变的现实世界中，如何通过学习和适应来优化决策过程，从而在不确定的环境中找到最佳路径。这本书的标题本身就勾勒出了一个宏大的愿景，仿佛它将带我进入一个由数据驱动、智能辅助的决策新纪元，让我能够站在更高的视角，以更科学、更系统的方法去分析问题、做出判断，并最终取得更好的结果。这本书的出现，让我看到了人工智能技术赋能传统决策模式的巨大潜力，我迫切地想要深入了解其背后的理论基础和实际应用方法。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我注意到这本书在“决策用”这个关键词上，有着非常独到的见解。它不仅仅是将强化学习和机器学习作为一种纯粹的计算工具来介绍，而是始终围绕着“如何做出更好的决策”这一核心目标展开。我体会到，一个优秀的决策系统，其最终目的不仅仅是预测，更是能够指导行动，并在行动中不断优化自身。书中关于“策略梯度”和“价值函数”的讨论，让我理解了机器如何通过学习一个“策略”来指导其在不同状态下应该采取何种“动作”，以及如何通过“价值函数”来评估不同状态的优劣。这种从“预测”到“行动”再到“优化”的闭环思维，让我受益匪浅。我尤其关注到书中对“探索与利用”平衡的讨论。在强化学习中，如何在未知的环境中充分探索以发现更好的策略，与如何在已知环境中利用现有策略以获取最大奖励之间取得平衡，是一个至关重要的挑战。这本书对此进行了深入的剖析，并提供了一些行之有效的策略，这对于我们在实际决策中避免陷入局部最优，找到全局最优解具有重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，这本书最吸引人的地方在于它将“决策”和“机器学习”进行了深度融合，并且强调了“系统性”的视角。我过去接触到的机器学习书籍，更多地关注算法的原理和实现，而这本书则将目光聚焦于如何利用机器学习来驱动和优化实际决策。书中关于“马尔可夫决策过程”（MDP）的阐述，为我理解序列决策问题提供了一个坚实的理论基础。我意识到，很多现实中的决策问题，并不是一次性的，而是需要在一个连续的时间序列中不断做出选择，并且每一个选择都会影响到未来的状态和可用的选项。MDP框架能够帮助我们清晰地定义这些序列决策问题，并为其设计相应的学习算法。我特别欣赏作者在讲解MDP时，循序渐进的逻辑，从基本的概念引入，到状态转移概率、奖励函数，再到最优策略的求解，每一个环节都解释得十分到位，让我能够逐步掌握其核心思想。同时，书中也提及了深度强化学习在处理高维状态空间问题上的优势，这对于解决现实世界中更加复杂和庞大的决策场景至关重要。这种理论上的严谨性和应用上的广泛性，让我对这本书的价值有了更深的认识。

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这本书的标题《决策用强化与系统性机器学习》本身就充满了吸引力，它预示着一种全新的、更加智能化的决策方式。我一直对人工智能如何赋能人类决策过程充满好奇，而这本书似乎为我打开了一扇新的大门。我期待它能够提供一套系统性的方法论，让我能够更好地理解和应用强化学习和机器学习技术，从而在各种复杂的决策场景下，做出更明智、更有效的选择。从书名本身，我便能感受到它所蕴含的“智能化”、“自动化”和“优化”的理念，这与我一直以来对技术发展的期望不谋而合。我希望这本书能够帮助我打破思维的定势，以一种更具前瞻性和科学性的方式去面对挑战，并最终实现事半功倍的效果。我迫切地想要深入书中，去探索那些隐藏在字里行间的智慧，并将其转化为我自身的能力。

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对我而言，这本书的内容是如此的丰富且具有前瞻性，它不仅仅停留在理论的层面，而是着眼于实际的“决策应用”。我一直在思考，如何将这些强大的机器学习技术真正落地，解决现实世界中的问题。这本书在这方面提供了非常多的思路和启发。我关注到书中关于“多智能体强化学习”的章节，它探讨了多个智能体如何在同一个环境中进行交互和协作，共同做出决策。这对于解决一些复杂的社会经济问题，例如交通流量控制、资源分配等，具有重要的意义。我看到，这本书不仅仅是在教授技术，更是在传递一种解决问题的思维方式，一种将复杂问题分解、建模、并通过智能技术进行优化的思维模式。这种“系统性”的思考方式，让我对未来的决策自动化和智能化充满了期待。我迫切地希望能够深入理解书中提供的具体方法论，并尝试将其应用于我所关心的领域，去探索更多的可能性。

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翻开书页，我立刻被书中那种严谨而又富有启发性的学术语言所吸引。作者在开篇就为我构建了一个清晰的理论框架，将“决策”这一抽象概念置于一个动态、反馈的系统性视角下进行审视。这与我过去对决策的理解有着显著的不同，我习惯于将其视为一个静态的、基于规则或经验的判断过程，而这本书则强调了决策的迭代性和环境的适应性。当我深入阅读关于“强化学习”的部分时，我仿佛置身于一个模拟的环境中，机器通过不断的试错和奖励机制来学习最优策略。这种“试错-学习-优化”的过程，在现实世界中也屡见不鲜，无论是孩子学习走路，还是运动员训练技艺，都离不开这个过程。而本书将这种学习机制上升到了数学模型的高度，并通过系统性的方法进行阐述，让我对强化学习在决策优化中的应用有了更深的认识。我特别关注到书中对“状态空间”、“动作空间”和“奖励函数”的定义，这些概念的引入，使得复杂的决策问题变得可以被量化和分析。作者并没有停留在理论层面，而是通过大量的案例分析，生动地展示了强化学习如何在不同的领域发挥作用，比如自动驾驶、游戏AI，甚至金融交易。这些具体的应用场景，让我感受到了理论与实践的紧密联系，也激发了我尝试将这些方法应用到我自身工作中的想法。

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这本书的“系统性”理念贯穿始终，让我看到了将各种机器学习技术整合起来，形成一个强大决策引擎的可能性。我过去可能更多地将不同的算法视为独立的工具，而这本书则强调了它们之间的协同作用。例如，在某些场景下，我们可能需要先用监督学习进行特征提取或预训练，然后再将这些特征输入到强化学习模型中进行决策优化。这种“流水线”式的整合思路，能够充分发挥不同算法的优势，构建出更加强大和灵活的决策系统。书中对于“迁移学习”和“元学习”的探讨，更是将这种系统性理念推向了一个新的高度。它说明了如何让机器学习模型具备从一个任务中学习到的知识，迁移到另一个相关任务中，甚至学会如何学习。这种能力对于应对快速变化的环境和不断涌现的新问题至关重要。我意识到，一个真正强大的决策系统，不应该仅仅局限于某个特定任务，而应该具备更强的泛化能力和学习能力，能够像人类一样，不断地从经验中学习，并适应新的挑战。

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应该是正版的，速度也很快，快递哥们都成朋友了，赞一个

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印度人不行，不推荐

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好好好好好好好好好好好好好好好好

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对初学者有较大的帮助，很快能入门。

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实验室藏书，供学生们阅读！

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京东的速度真是快，冲这点就好评。至于书的内容，帮别人买的，不好评论

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科普的书，深度不够

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这本非常实用。

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快递速度很快，书是正版的，质量很好，不错的购物体验