高效机器学习：理论、算法及实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[黎] 玛丽特·阿瓦德（Mariette Awad） [美]拉胡尔·可汗纳（Rahul Khanna） 著，李川 译

图书标签:

• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 理论
• 实践
• Python
• 数据科学
• 模型
• 优化
• 统计学习

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111567165

版次：1

商品编码：12257072

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能科学与技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：235

内容简介

本书共11章，将高效机器学习的理论、设计原则以及实际应用有机结合，深入探讨了机器学习的主要课题，包括知识发现、分类、遗传算法、神经网络、内核方法和生物启发技术等。读者可从中了解机器学习技术可以解决的相关问题和相应解决方案的实现，以及新系统的设计方法。本书讲解由浅入深，适合算法工程师、高校工科专业的学生、IT专业人员以及机器学习爱好者，为他们设计和创建全新有效的机器学习系统提供知识和实践指导。

作者简介

Rahul Khanna 英特尔公司专注于节能算法开发的平台架构师。在过去17年里，他从事服务器系统软件技术的研发工作，包括平台自动化、电力/热力优化技术、可靠性、优化和预测方法。他已经编写了与能量优化、平台无线互连、传感器网络、互连可靠性、预测建模、运动估计和安全的大量技术论文和图书。他拥有17项专利。他是英特尔高速互连内置自测试IBIST方法的联合发明人。他的研究兴趣包括基于机器学习的电力/热力优化算法，窄信道高速无线互连，稠密传感器网络中的信息检索。他是IEEE成员；并且由于其在平台技术改进领域的贡献，3次获得英特尔成就奖。
Mariette Awad 贝鲁特美国大学电子和计算机工程系助理教授。她从佛蒙特大学大学获得电子工程博士学位，曾是弗吉尼亚联邦大学、麻省理工学院客座教授。她还曾在IBM公司系统和技术团队担任无线产品工程师。她的研究兴趣包括机器学习、数据分析和能耗感知计算。

目录

目　录
Efficient Learning Machines:Theories,Concepts,and Applications for Engineers and System Designers

译者序
作者简介
技术评审简介
致谢
第1章　机器学习1
　1.1　关键术语2
　1.2　机器学习的步骤4
　1.3　机器学习算法6
　1.4　流行的机器学习算法9
　　1.4.1　C4.59
　　1.4.2　k均值9
　　1.4.3　支持向量机10
　　1.4.4　Apriori算法10
　　1.4.5　估计最大化11
　　1.4.6　PageRank算法11
　　1.4.7　AdaBoost12
　　1.4.8　k近邻算法13
　　1.4.9　朴素贝叶斯14
　　1.4.10　分类回归树14
　1.5　数据挖掘研究中的挑战性问题14
　　1.5.1　针对高维数据和高速数据流的扩展15
　　1.5.2　挖掘序列数据和时间序列数据15
　　1.5.3　从复杂数据中挖掘复杂知识15
　　1.5.4　分布式数据挖掘与挖掘多代理数据15
　　1.5.5　数据挖掘过程的相关问题16
　　1.5.6　安全性、隐私性和数据完整性16
　　1.5.7　处理非静态、不平衡和代价敏感的数据16
　1.6　总结16
　参考文献16
第2章　机器学习与知识发现18
　2.1　知识发现20
　　2.1.1　分类20
　　2.1.2　聚类20
　　2.1.3　降维21
　　2.1.4　协同过滤21
　2.2　机器学习：分类算法21
　　2.2.1　逻辑回归21
　　2.2.2　随机森林22
　　2.2.3　隐马尔可夫模型23
　　2.2.4　多层感知机24
　2.3　机器学习：聚类算法26
　　2.3.1　k均值聚类26
　　2.3.2　模糊k均值(模糊c均值)26
　　2.3.3　流k均值算法27
　2.4　机器学习：降维28
　　2.4.1　奇异值分解28
　　2.4.2　主成分分析29
　　2.4.3　Lanczos算法31
　2.5　机器学习：协同过滤32
　　2.5.1　基于用户的协同过滤32
　　2.5.2　基于项目的协同过滤32
　　2.5.3　权值-λ-正规化的交替最小二乘法33
　2.6　机器学习：相似矩阵34
　　2.6.1　Pearson相关系数34
　　2.6.2　Spearman等级相关系数34
　　2.6.3　欧氏距离35
　　2.6.4　Jaccard相似系数35
　2.7　总结35
　参考文献36
第3章　支持向量机分类37
　3.1　从几何角度看待SVM37
　3.2　SVM的主要性能38
　3.3　硬间隔SVM41
　3.4　软间隔SVM43
　3.5　核SVM44
　3.6　多分类SVM47
　3.7　SVM用于非平衡数据集49
　3.8　提升SVM计算需求51
　3.9　案例研究：SVM用于手写识别53
　　3.9.1　预处理54
　　3.9.2　特征提取54
　　3.9.3　分层的、三级SVM55
　　3.9.4　实验结果56
　　3.9.5　复杂度分析57
　参考文献59
第4章　支持向量回归63
　4.1　SVR概述63
　4.2　SVR：概念、数学模型和图形表示64
　4.3　核SVR和不同的损失函数:数学模型和图形表示68
　4.4　贝叶斯线性回归69
　4.5　案例研究：非对称SVR电源预测72
　参考文献75
第5章　隐马尔可夫模型76
　5.1　离散的马尔可夫过程76
　　5.1.1　定义178
　　5.1.2　定义278
　　5.1.3　定义378
　5.2　HMM简介78
　　5.2.1　HMM的要点80
　　5.2.2　HMM的三种基本问题80
　　5.2.3　HMM基本问题的解决81
　5.3　连续观测HMM86
　　5.3.1　多元高斯混合模型88
　　5.3.2　示例：工作负载相位识别88
　　5.3.3　监视和观测89
　　5.3.4　工作负载和相位89
　　5.3.5　相位探测的混合模型91
　参考文献98
第6章　仿生计算：群体智能100
　6.1　应用101
　　6.1.1　演化硬件101
　　6.1.2　仿生网络103
　　6.1.3　数据中心优化105
　6.2　仿生计算算法106
　6.3　群体智能106
　　6.3.1　蚁群优化算法107
　　6.3.2　粒子群优化算法109
　　6.3.3　人工蜂群算法111
　6.4　细菌觅食优化算法113
　6.5　人工免疫系统114
　6.6　数据中心的分布式管理116
　　6.6.1　工作负载特征116
　　6.6.2　热度优化117
　　6.6.3　负载均衡117
　　6.6.4　算法模型118
　参考文献120
第7章　深度神经网络122
　7.1　ANN简介122
　　7.1.1　早期的ANN结构123
　　7.1.2　经典的ANN124
　　7.1.3　ANN训练和反向传播算法127
　7.2　DBN概述128
　7.3　受限玻尔兹曼机130
　7.4　DNN训练算法131
　7.5　DNN相关研究133
　　7.5.1　DNN应用134
　　7.5.2　利用并行实现加快DNN训练135
　　7.5.3　类似于DBN的深度网络135
　参考文献136
第8章　皮质算法141
　8.1　皮质算法入门141
　　8.1.1　皮质算法的结构141
　　8.1.2　皮质算法的训练143
　8.2　权重更新145
　8.3　案例研究：改进的皮质算法在阿拉伯语口语数字化中的应用149
　　8.3.1　基于熵的权重更新规则149
　　8.3.2　实验验证150
　参考文献153
第9章　深度学习156
　9.1　层级时序存储概述156
　9.2　层级时序存储的演化157
　　9.2.1　稀疏分布表征160
　　9.2.2　算法实现160
　　9.2.3　空间池160
　　9.2.4　时间池162
　9.3　相关工作163
　9.4　脉冲神经网络概述164
　　9.4.1　Hodgkin-Huxley模型165
　　9.4.2　integrate-and-fire模型165
　　9.4.3　leaky integrate-and-fire模型165
　　9.4.4　Izhikevich模型166
　　9.4.5　Thorpe’s模型166

精彩书摘

　　数据中心在处理电力传输、能源消耗、热量管理、安全性、存储性能、服务保证以及动态资源分配关键问题时所处的环境是复杂的。这些挑战与提供有效的协调性以提高数据中心的稳定性和效率相关。变动的需求和大型数据中心的工作负载特性使得维持工作负载性能、冷却效率和能源目标（在下面的章节讨论）的任务变得复杂。在如此庞大的系统集群中，多目标优化策略通过避免重复分配促动器，提供约束、时序粒度、方法类型、控制序列的复杂组合来达到预期的服务水平。然而，组合解空间可能非常大，无法在有限时间内收敛到全局最优。因此，集中式的数据中心管理系统可能无法在限定的时间内实现较好地扩展，因此可能无法提供一个最佳管理解决方案。
　　SI已成为一个有前途的领域，它可以用来构建分布式的管理策略，并产生不受集中控制的可扩展的解决方案。以下各节将介绍可为工作负载配置识别合适目标的控制系统，主要包括如下基本控制元件：
　　控制过程：该控制过程实现了反馈控制环路，这用于约束给定策略下服务器计算集群的温度和功率。最优的处理过程运行在策略约束和足够的能量供应范围内，从而实现最高的性能效率和最低的冷却效率。
　　适应度函数：适应度函数评估了最有利工作负载的配置，它是基于现有知识库的预期需求和可用性的资源。
　　知识库：知识库为一个由代理传感器产生的调查数据组成的有限的数据库。这方面的知识有助于确定最合适的工作负载配置。由于系统是动态变化的，根据自定义数据保留策略，较新的数据会代替旧的数据。知识数据库增加了数据的保留程度以此可能调高解决方案的适应性，同时不断减少对现有的解决方案无益的数据。
　　控制参数：控制参数定义了最优决策的界限，决定了在选定的计算节点上的工作负载的配置。
　　群代理：代理群通过在分散和自组织的系统中扮演特定的角色来参与到系统优化过程中。这些代理相互之间以及与环境之间相协调，最终产生全局的智能行为。
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《数据驱动的洞察：从原理到应用的实战指南》 在这信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，驱动决策，优化流程，已成为个体与组织面临的关键挑战。本书并非空谈理论，而是将目光聚焦于数据分析的实际应用，以“数据驱动”为核心理念，为读者构建一套从理解数据本质、掌握分析方法，到落地实施的全景式指南。 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 我们首先将深入探索数据的本质。数据并非冰冷的数字，它们是业务场景的映射，是行为模式的记录。本书将带领你理解不同类型数据的特性，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及它们在不同领域的应用潜力和局限。 在掌握了数据类型之后，我们必须学会如何“与数据对话”。数据质量是分析结果的生命线，因此，本书将详细阐述数据清洗、转换和预处理的各个环节。从缺失值填充、异常值检测与处理，到特征工程中的编码、标准化、归一化等，我们将一步步揭示如何将杂乱无章的数据转化为整洁、可用、富有信息量的分析素材。我们将探讨各种数据清洗的策略和技巧，并辅以实际案例，让你在实践中体会数据预处理的艺术。 此外，理解数据的分布与统计特征是进行有效分析的前提。本书将引入描述性统计学的核心概念，例如均值、中位数、方差、标准差、百分位数等，并展示如何运用这些工具快速勾勒出数据的概貌。同时，我们将介绍数据可视化在探索性数据分析（EDA）中的重要作用，通过直观的图表，如直方图、箱线图、散点图、热力图等，发现数据中的模式、趋势和潜在关系，为后续的深入分析指明方向。 第二部分：洞察的利器——核心分析方法与技术 理解数据仅仅是第一步，真正的价值在于从中挖掘出洞察。本书将系统介绍一系列行之有效的数据分析方法。 在探索性数据分析（EDA）方面，我们将超越基础的统计描述，深入学习如何通过多维度交叉分析、相关性分析来揭示变量之间的内在联系。我们会学习如何构建复杂的查询语句，如何运用可视化工具进行深度探索，从而发现那些隐藏在数据深处的关键信息。 针对分类与预测问题，本书将详细讲解一系列经典的统计模型和算法。我们将从基础的线性回归、逻辑回归开始，理解其背后的数学原理和适用场景。随后，我们将逐步引入更强大的模型，如决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM），分析它们如何通过集成学习的方式提升预测精度。对于需要处理非线性关系或复杂模式的数据，我们也将探讨支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等算法的原理与应用。 在聚类与降维方面，本书将介绍如何识别数据中的自然群体，发现隐藏的细分市场或用户群组。我们将详细讲解K-Means、DBSCAN等聚类算法，理解它们在无监督学习中的作用。同时，为了应对高维数据的挑战，我们也将介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术，它们如何帮助我们简化数据，降低计算复杂度，并从中提取最关键的信息。 此外，本书还将涵盖关联规则挖掘，例如Apriori算法，让你理解如何在交易数据中发现“啤酒与尿布”这样的购物篮分析场景，为产品推荐和货架摆放提供依据。 第三部分：落地与应用——从分析到行动 掌握了分析工具，如何将其转化为实际的业务价值是本书的最终落脚点。 我们将强调业务理解与问题定义的重要性。任何的数据分析都必须服务于具体的业务目标。本书将指导读者如何将模糊的业务问题转化为可量化、可分析的数据问题，确保分析的方向是正确且有意义的。 在模型评估与选择环节，我们将深入探讨各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并讲解如何根据业务需求选择最合适的评估标准。我们还将介绍交叉验证等技术，确保模型的泛化能力，避免过拟合。 本书还将重点关注结果解释与洞察沟通。再完美的分析，如果无法被业务方理解和采纳，就失去了意义。我们将教授如何用清晰、简洁的语言，结合可视化图表，将复杂的分析结果转化为易于理解的洞察，并提出切实可行的行动建议。 最后，本书将引导读者思考模型部署与持续优化。数据分析并非一次性工作，模型需要持续地在实际环境中运行，并根据新的数据进行更新和调整。我们将简要介绍模型部署的流程和注意事项，以及如何建立反馈机制，确保持续的价值产出。 《数据驱动的洞察：从原理到应用的实战指南》旨在成为你走向数据驱动决策的坚实伙伴。无论你是初入数据分析领域的学生，还是希望提升数据应用能力的业务分析师、产品经理，亦或是渴望从数据中获得竞争优势的管理者，本书都将为你提供一套清晰、实用、可操作的框架，让你真正掌握从数据中挖掘价值的能力，驱动创新，引领未来。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《高效机器学习：理论、算法及实践》的书，说实话，在翻开这本书之前，我对“高效”这个词是抱有一些疑虑的。毕竟，机器学习本身就充满了复杂的数学模型和精巧的算法设计，想要在其中追求“高效”，听起来似乎有些理想化。然而，这本书的内容彻底颠覆了我之前的看法。它并没有简单地堆砌那些枯燥的公式和晦涩的证明，而是将理论知识与实际应用巧妙地结合在一起，为读者提供了一条清晰的学习路径。 书中在讲解每一个算法的时候，都不仅仅局限于“是什么”，更深入地剖析了“为什么”。比如，在介绍线性回归时，作者并没有止步于最小二乘法的推导，而是花了大量篇幅去阐述误差项的假设、模型优化的目标函数选择的意义，甚至还探讨了在线性模型基础上如何引入正则化来解决过拟合问题。这种深度的理论讲解，让我在理解算法原理时，不仅仅是“知其然”，更能“知其所以然”。更重要的是，它教会了我如何从理论层面去思考，当面对一个新的问题时，如何选择合适的模型，如何调整参数，如何评估效果。这对于培养独立的解决问题的能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直觉得机器学习的学习过程就像在迷雾中探索，很多时候都是在摸索和试错。而《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书，就像是为我点亮了一盏明灯，指引了我前进的方向。它并没有刻意回避那些新手可能会遇到的困难，反而以非常友好的方式，将复杂的概念层层剥开，直至本质。举个例子，书中对于支持向量机（SVM）的讲解，从最初的线性可分情况，逐步过渡到核技巧在高维空间中的应用，再到不同核函数的选择对模型性能的影响，整个过程都非常循序渐进，逻辑清晰。 我尤其喜欢书中在介绍算法之后，紧接着附上的“实践”部分。它不仅仅是简单的代码示例，而是包含了数据预处理、特征工程、模型训练、参数调优、结果评估以及模型部署等一系列完整的流程。作者还提供了非常详细的Python代码，并且对每一行代码都做了详尽的注释，这对于我这样在实践经验上有所欠缺的学习者来说，简直是福音。我能够跟着书中的步骤，一步一步地复现出结果，并且在这个过程中，深刻理解了理论知识是如何转化为实际生产力的。这种“理论+实践”的模式，大大提升了我的学习效率，也增强了我对机器学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

我曾经阅读过几本关于机器学习的书籍，但《高效机器学习：理论、算法及实践》给我的感受是截然不同的。很多同类书籍往往偏向于纯理论的数学推导，或者仅仅是算法的调用指南，而这本书则找到了一个非常完美的平衡点。它在讲解理论时，能够用直观易懂的方式来阐述，避免了过多的数学符号堆砌，而是注重概念的理解和逻辑的清晰。例如，在介绍决策树的剪枝算法时，作者并没有直接给出复杂的公式，而是通过比喻和图示，生动地解释了预剪枝和后剪枝的原理以及它们各自的优缺点。 而当进入算法的实践部分，这本书更是展现出了其“高效”的真正含义。它不仅仅是提供了代码，更重要的是，它教会了我如何去“思考”代码。书中在介绍不同算法的适用场景时，会结合实际案例进行分析，比如在处理图像识别问题时，为什么卷积神经网络（CNN）比传统的全连接神经网络更具优势；在处理自然语言处理任务时，循环神经网络（RNN）和Transformer模型的不同特点是什么。这种深入的分析，让我能够不再盲目地套用算法，而是能够根据问题的特性，做出更明智的模型选择。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习充满热情但又缺乏系统指导的学习者，在阅读《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书之前，我常常感到在浩瀚的知识海洋中迷失方向。这本书就像一座灯塔，为我指明了前进的道路。它的内容组织非常合理，从机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习，再到强化学习，几乎涵盖了机器学习的各个重要分支。 最让我惊喜的是，这本书在讲解每一个算法时，都做得非常细致。比如，对于逻辑回归，它不仅解释了其概率模型和 sigmoid 函数的作用，还详细阐述了其与线性回归的联系与区别，以及如何使用最大似然估计来优化模型参数。更重要的是，书中提供的实践案例都非常贴近实际应用，无论是分类问题、回归问题，还是聚类问题，都有相应的代码实现和详细的讲解，让我能够将书本上的理论知识快速地应用到实际问题中，这种“学以致用”的感受，极大地增强了我学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书的时候，我抱着一种既期待又有些许保留的态度。我对“高效”这个承诺有些好奇，毕竟机器学习领域博大精深，要做到“高效”并非易事。然而，这本书的内容很快打消了我的疑虑。它从基础概念入手，逐步深入到各种主流算法的原理、实现和优化，整个过程逻辑严谨，层层递进，非常适合我这种希望系统性学习机器学习的读者。 我特别欣赏书中在讲解每一个算法时，都不仅仅停留在表面，而是深入挖掘其内在的逻辑和数学基础。例如，在介绍梯度下降法时，作者不仅解释了其基本原理，还详细讨论了学习率的选择、动量法、Ad 寒率等各种优化策略，并分析了它们各自的优劣。这种深度和广度兼备的讲解，让我对算法的理解不再是浅尝辄止，而是能够触及到其核心。而且，书中还非常注重将理论与实践相结合，大量的代码示例和项目实践，让我能够亲手去实现和验证所学的知识，极大地提升了学习的趣味性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习机器学习需要理论的扎实基础和实践的丰富经验。《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书完美地满足了我在这两个方面的需求。它并没有采用枯燥乏味的数学证明堆砌，而是以一种更加通俗易懂的方式，将复杂的理论概念具象化，让我能够更容易地理解算法的背后逻辑。 例如，书中在介绍决策树的构建过程时，用了大量的图示和生动的比喻，清晰地展示了如何根据信息增益或基尼不纯度来选择最优的分割特征。然后，在实践部分，作者又提供了完整的Python代码，演示如何使用scikit-learn库来构建和训练决策树模型，并对模型进行剪枝和调优。这种“从概念到代码”的无缝衔接，让我不再因为理论的晦涩而望而却步，而是能够 confidently 地将理论知识转化为实际操作。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着一定编程基础，但对机器学习了解不多的初学者，在选择学习资料时，我更倾向于那些能够快速上手，并且能够帮助我建立起系统性认知体系的书籍。《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书正是这样一本让我感到惊喜的读物。它在开篇就为我构建了一个清晰的机器学习全景图，让我对这个领域有了初步的认识。 书中对各种主流算法的讲解，既有理论深度，又不失实践指导。比如，在介绍K-Means聚类算法时，作者不仅解释了其迭代过程和目标函数，还探讨了如何选择合适的K值，以及K-Means在不同场景下的应用案例。然后，紧接着提供的Python代码，详细演示了如何使用该算法来对数据集进行聚类，并且对结果进行了可视化分析。这种“先理论，后实践，再分析”的模式，让我能够深刻理解算法的精髓，并能灵活地运用到实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习领域感到着迷，但又苦于找不到一本能够系统地指导我学习的书籍。《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书恰好填补了我的这一需求。它从宏观的机器学习框架讲起，逐步深入到各个算法的细节。 书中在介绍算法时，非常注重其“为何如此”的解答。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，它不仅解释了最大间隔分类器的思想，还深入探讨了核函数如何解决线性不可分问题，以及不同核函数对模型性能的影响。然后，紧接着就提供了相应的Python代码示例，让我能够亲手去实现和调优SVM模型。这种“理解背后的逻辑，再动手实践”的学习方式，让我对机器学习的理解不再是停留在表面，而是能够真正掌握其精髓。

评分☆☆☆☆☆

我一直相信，学习任何知识，都需要有一个循序渐进的过程。《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书正是秉承了这样的理念。它从机器学习最基础的概念讲起，比如什么是监督学习、无监督学习，什么是特征工程，什么是模型评估等等。然后，逐步深入到各种经典算法的原理和实现。 我特别欣赏书中在介绍算法时，不仅仅给出了数学公式，更重要的是，它用大量的图示和直观的解释，来帮助读者理解算法的内在逻辑。例如，在讲解贝叶斯分类器时，作者用了一个非常生动的例子，来阐述先验概率、后验概率以及似然函数在分类过程中的作用。然后，紧接着就提供了Python代码，演示如何实现一个简单的贝叶斯分类器。这种“理论+实践+可视化”的模式，让我能够牢固地掌握所学知识。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，学习一门新技术，最重要的就是能够理解其核心思想，并且知道如何将其应用到实际工作中。《高效机器学习：理论、算法及实践》这本书在这方面做得非常出色。它没有回避那些对于初学者来说可能比较困难的理论部分，而是用一种非常清晰、有条理的方式进行讲解，让我能够一步步地深入理解。 我尤其喜欢书中对深度学习部分的阐述。它从神经网络的基本结构开始，逐步深入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的设计理念和应用场景。而且，书中提供的代码示例，都是基于当下流行的深度学习框架，这让我能够轻松地将书本上的知识转化为实际的代码，并且能够快速地搭建起自己的深度学习模型。这种“理论与实践同步推进”的学习方式，极大地提升了我的学习效率。

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