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Igor Kononenko & Matja... 著

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出版社： Elsevier Science Techn...

ISBN：9781904275213

商品编码：1308368225

包装：平装

外文名称：Machine Learning and D...

出版时间：2007-04-30

页数：480

图书基本信息

Machine Learning and Data Mining
作者： Igor Kononenko; Matjaz (University of Ljubljana Kukar
ISBN13： 9781904275213
类型： 平装(简装书)
出版日期： 2007-04-30
出版社： Elsevier Science & Technology
页数： 480
重量（克）： 708
尺寸： 156 x 235 x 26 mm

商品简介

Data mining is often referred to by real-time users and software solutions providers as knowledge discovery in databases (KDD). Good data mining practice for business intelligence (the art of turning raw software into meaningful information) is demonstrated by the many new techniques and developments in the conversion of fresh scientific discovery into widely accessible software solutions. This book has been written as an introduction to the main issues associated with the basics of machine learning and the algorithms used in data mining. Suitable for advanced undergraduates and their tutors at postgraduate level in a wide area of computer science and technology topics as well as researchers looking to adapt various algorithms for particular data mining tasks. A valuable addition to the libraries and bookshelves of the many companies who are using the principles of data mining (or KDD) to effectively deliver solid business and industry solutions.

深度学习：从理论基石到前沿应用 图书简介 本书旨在为读者构建一个全面、深入、且具有实践指导意义的深度学习知识体系。我们不仅仅关注于算法的表面操作，更深入剖析了其背后的数学原理、计算架构以及在现实世界复杂问题中的应用策略。本书的定位是连接理论研究与工程实践的桥梁，适合有一定概率论、线性代数和基础编程（Python）基础的读者，包括在校学生、数据科学家、软件工程师以及希望转向人工智能领域的专业人士。 全书结构严谨，内容覆盖面广，从最基础的神经网络结构讲起，逐步过渡到当前最先进的模型和技术，确保读者能够系统地掌握深度学习的精髓。 第一部分：基础构建与理论铺垫 本部分奠定了整个深度学习框架所需的数学和计算基础。 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的范式演进 本章首先清晰界定了人工智能、机器学习和深度学习三者之间的层级关系和历史发展脉络。重点探讨了传统机器学习方法（如SVM、决策树）的局限性，并阐述了深度学习如何通过多层非线性变换，自动学习特征表示，从而实现对高维复杂数据的有效建模。本章还会介绍深度学习在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和语音识别等领域取得突破的关键因素。 第二章：线性代数与概率统计回顾 虽然本书假设读者具备基础知识，但本章会针对深度学习中高频出现的数学概念进行强化回顾。重点包括：矩阵分解（SVD、PCA）、特征值与特征向量在线性变换中的作用、高斯分布与贝叶斯理论在正则化和生成模型中的应用、以及损失函数的凸性与优化目标设定。强调了向量化操作在现代计算框架（如GPU）中的效率优势。 第三章：神经网络基础架构与前向传播 本章详细介绍了人工神经网络（ANN）的基本组成单元——神经元。深入解释了激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择及其对梯度流的影响。核心内容是完整的前向传播过程：如何从输入层到输出层进行层级计算，并引入损失函数（如均方误差、交叉熵）来量化模型预测与真实值之间的差异。 第四章：反向传播算法与优化器 反向传播（Backpropagation）是深度学习的核心计算引擎。本章将利用链式法则，详细推导每一层权重和偏置相对于损失函数的梯度计算过程。随后，转向优化算法的演进：从最基础的随机梯度下降（SGD）开始，深入解析动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp）以及当前工业界最常用的Adam优化器的工作原理和参数选择建议。 第二部分：模型架构与高级训练技巧 本部分将从基础网络出发，探讨如何构建更深、更有效、更稳定的模型结构，并掌握处理过拟合和不收敛问题的核心技术。 第五章：深度前馈网络（DNN）的稳定化与正则化 本章聚焦于训练深层网络时出现的挑战。详细探讨了梯度消失/爆炸问题，并介绍了 Xavier/He 初始化方法、Batch Normalization（批量归一化）的原理、实现及其在加速收敛中的关键作用。同时，系统讲解了正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout的随机性丢弃机制，以及早停法（Early Stopping）。 第六章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 CNN是深度学习在视觉领域取得成功的基石。本章从二维卷积操作开始，解释了卷积层、池化层（Pooling）的功能与设计哲学。重点分析了经典且影响深远的架构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及残差网络（ResNet）的核心创新点——残差连接如何解决深度网络的退化问题。本章还涵盖了目标检测（如YOLO、R-CNN系列的基本思想）和语义分割的基础网络设计。 第七章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据，RNN提供了处理变长输入和捕捉时间依赖性的能力。本章剖析了标准RNN的局限性（长期依赖问题），并详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，解释了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以实现对信息的有效记忆与遗忘。 第八章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是现代序列模型（尤其在NLP领域）的基石。本章首先解释了注意力机制的直观含义和数学实现，随后深入讲解了Transformer模型，它是如何完全抛弃RNN结构，仅依靠自注意力（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）来高效并行处理长序列的。重点分析了多头注意力（Multi-Head Attention）的设计，并初步介绍BERT、GPT等预训练模型的概念。 第三部分：前沿模型、应用与实践部署 本部分将目光投向当前的研究热点、模型的实际应用案例以及系统部署的关键考量。 第九章：生成模型：从对抗到概率 本章探讨了深度学习在数据生成领域的突破。详细介绍了生成对抗网络（GANs）的原理，包括生成器和判别器的博弈过程，以及常见的挑战（如模式崩溃）。随后，介绍变分自编码器（VAEs）作为概率生成模型的代表，对比其与GANs在潜在空间表示上的差异。简要介绍扩散模型（Diffusion Models）的兴起及其在图像合成方面展现出的强大潜力。 第十章：迁移学习、预训练模型与微调策略 在数据稀缺的场景下，迁移学习至关重要。本章阐述了如何在大型数据集上预训练的模型（如ImageNet上的CNN、大规模语料库上的Transformer）的基础上，通过微调（Fine-tuning）快速适应特定下游任务的有效方法。讨论了冻结层、学习率衰减策略以及针对不同层级进行不同学习率设置的最佳实践。 第十一章：可解释性AI（XAI）与模型鲁棒性 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”模型做出某个决策变得至关重要。本章介绍了当前主流的XAI技术，包括梯度可视化（如Grad-CAM）以及对输入扰动的敏感度分析（如LIME）。同时，探讨了模型鲁棒性问题，分析了对抗性攻击的原理，并介绍了防御性训练的基本思路。 第十二章：深度学习的工程实践与资源管理 本章从工程视角出发，讨论了将深度学习模型投入生产环境所需的关键技能。内容涵盖：数据管道的构建、GPU/TPU的资源调度、模型服务的框架选择（如TensorFlow Serving, TorchServe）、模型的量化（Quantization）与剪枝（Pruning）以加速推理，以及持续集成/持续部署（CI/CD）在MLOps中的重要性。 全书通过大量的数学公式推导、代码伪代码示例（偏向Python/PyTorch风格）以及贯穿始终的实际案例分析，力求使读者不仅“知道”深度学习是什么，更能“理解”其工作机制，并具备“实现”复杂系统的能力。本书的最终目标是培养读者独立设计、训练和优化前沿深度学习系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量令人赞赏，厚重的开本拿在手里很有分量，印刷清晰，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。我原以为这么一本厚重的书籍，内容会极其详尽地覆盖强化学习的方方面面，特别是深度Q网络（DQN）及其各种改进版本，如Double DQN、Prioritized Replay等在Atari游戏或机器人控制中的应用案例。书中确实花了不少篇幅来介绍马尔科夫决策过程（MDP）的数学框架，以及贝尔曼方程的推导，这部分内容扎实得如同混凝土一般。然而，当我真正想知道如何搭建一个稳定的、能够解决连续动作空间问题的策略梯度方法（如A2C或PPO）时，书中的论述就变得非常抽象和概念化了。它没有提供任何关于环境仿真器的选择、奖励函数设计的艺术性，或是超参数调优的经验法则。对于一个想要将强化学习理论应用于实际工程场景的读者来说，这本书更像是一个理论地图，指明了方向，却没给提供可靠的导航工具和燃料。我希望看到的是如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）在真实系统中的实际操作权衡，而不是单纯的公式推导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻给人一种专业而又神秘的感觉，就像是通往知识殿堂的入口。我带着极大的期待翻开了第一页，希望能在这本书里找到那些关于自然语言处理的最新进展和实战案例。然而，翻阅了几章之后，我发现作者的笔墨似乎更多地聚焦在了统计推断和时间序列分析的理论基石上。当然，这些内容本身并不枯燥，讲解得也足够细致，对于打下坚实的数理基础非常有帮助，特别是对于那些想深入理解模型背后数学原理的读者来说，这部分内容绝对是宝藏。书中对于贝叶斯方法的推导过程，我反复看了好几遍，那清晰的逻辑链条简直让人拍案叫绝。但坦白讲，对于我这种更偏好快速上手应用，渴望看到更多深度学习框架（比如TensorFlow或PyTorch）中卷积神经网络（CNN）如何处理图像识别任务的实践者来说，这本书的理论深度虽然令人敬佩，但实操层面的指导略显不足。我期待的那些可以直接复制粘贴到Jupyter Notebook中运行的、处理真实世界复杂数据集的完整项目代码，在这本书里几乎找不到踪影。它更像是一本精心编纂的大学教材，而非一本即插即用的工程手册，这让我不得不去其他资源寻找那些“代码落地”的技巧。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的章节组织结构非常清晰，逻辑层次分明，从基础概念到高级理论的过渡非常平滑。我最初是希望从中学习如何构建一个健壮的异常检测系统，特别是针对物联网（IoT）传感器数据流的实时监控。书中对高斯混合模型（GMM）的假设前提和孤立森林（Isolation Forest）的原理进行了深入浅出的讲解，这一点非常出色，有助于理解不同检测方法的本质区别。但奇怪的是，在讨论到“如何实时处理每秒数百万条数据流”这个问题时，书本仿佛瞬间切换了频道，开始大谈信息论在数据压缩中的应用，或者转向了因果推断的哲学辩论。这种跨度之大，让我感到有些摸不着头脑。我急需了解的是流处理架构（如Kafka Streams或Flink）如何与这些异常检测模型集成，或者在大规模图数据中如何高效地识别出社区结构异常。这本书在提到这些实际应用场景时，总是点到为止，随后便抽身回到纯粹的数学或统计学原理的深层挖掘中去。它似乎更偏爱探讨“为什么”，而对“怎么做”避而不谈，这对于一个急需解决实际生产问题的工程师来说，未免有些不够“接地气”。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书是冲着它封面上暗示的“全面覆盖”去的，尤其是在我对无监督学习中的聚类算法（如DBSCAN, GMM）抱有浓厚兴趣的时候。书里对这些算法的数学原理描述得极其透彻，特别是对密度估计的描述，让我对这些算法的内在机制有了更深层次的理解，这是许多市面上其他书籍所不具备的优势。但是，当我翻到专门介绍数据预处理和特征工程的部分时，我感到了明显的失望。通常一本高质量的实践指南会详细介绍如何处理时间序列数据中的缺失值插补、如何利用主成分分析（PCA）进行有效的降维，以及如何针对高维稀疏数据设计特征交叉。这本书中，这些内容被极其简化，仿佛只是一个脚注。它似乎默认读者已经掌握了如何将原始数据转化为可用的特征矩阵，然后直接跳到了模型训练的理论探讨。例如，在处理文本数据时，它对词嵌入（Word Embedding）的介绍非常简略，没有深入讲解Word2Vec或GloVe的实际应用细节，更别提Transformer架构在序列到序列任务中的最新变体了。这种重理论轻实践的倾向，使得这本书在作为一本工具书时，实用价值大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实话，初读时会让人感到有些许的“学术腔”，仿佛置身于一场高水平的研讨会现场。作者在构建论点时，习惯于引用大量的经典文献和前沿论文，这种严谨性毋庸置疑，但对于初学者来说，可能需要不断地停下来查阅背景知识，阅读体验多少有些“费脑筋”。我本意是想找一本能帮我快速梳理推荐系统中矩阵分解和协同过滤算法的优化路径的书籍，特别是如何处理冷启动问题的实用技巧。这本书中确实提到了相关的基础理论，比如奇异值分解（SVD）的数学原理，解释得非常到位，几乎是教科书级别的清晰。然而，当讨论到如何在大规模用户数据上高效实现这些分解，以及如何融入深度学习模型来捕捉更复杂的非线性用户偏好时，内容便戛然而止，转而深入探讨了非参数估计的收敛速度问题。这让我感觉，这本书在“如何让算法跑起来并跑得快”这个工程实践环节上，留下了巨大的空白。它更像是为那些志在成为理论研究者的人准备的“内功心法”，而对于我这种想快速构建一个能上线运行的信息检索系统的工程师而言，总觉得少了那么一点“招式套路”。