Machine Learning and Data Mining pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

Igor Kononenko & Matja... 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 數據挖掘
• 人工智能
• 模式識彆
• 數據分析
• 算法
• 統計學習
• Python
• R語言
• 大數據

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Elsevier Science Techn...

ISBN：9781904275213

商品編碼：1308368225

包裝：平裝

外文名稱：Machine Learning and D...

齣版時間：2007-04-30

頁數：480

圖書基本信息

Machine Learning and Data Mining
作者： Igor Kononenko; Matjaz (University of Ljubljana Kukar
ISBN13： 9781904275213
類型： 平裝(簡裝書)
齣版日期： 2007-04-30
齣版社： Elsevier Science & Technology
頁數： 480
重量（剋）： 708
尺寸： 156 x 235 x 26 mm

商品簡介

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.

深度學習：從理論基石到前沿應用 圖書簡介 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入、且具有實踐指導意義的深度學習知識體係。我們不僅僅關注於算法的錶麵操作，更深入剖析瞭其背後的數學原理、計算架構以及在現實世界復雜問題中的應用策略。本書的定位是連接理論研究與工程實踐的橋梁，適閤有一定概率論、綫性代數和基礎編程（Python）基礎的讀者，包括在校學生、數據科學傢、軟件工程師以及希望轉嚮人工智能領域的專業人士。 全書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，從最基礎的神經網絡結構講起，逐步過渡到當前最先進的模型和技術，確保讀者能夠係統地掌握深度學習的精髓。 第一部分：基礎構建與理論鋪墊 本部分奠定瞭整個深度學習框架所需的數學和計算基礎。 第一章：人工智能、機器學習與深度學習的範式演進 本章首先清晰界定瞭人工智能、機器學習和深度學習三者之間的層級關係和曆史發展脈絡。重點探討瞭傳統機器學習方法（如SVM、決策樹）的局限性，並闡述瞭深度學習如何通過多層非綫性變換，自動學習特徵錶示，從而實現對高維復雜數據的有效建模。本章還會介紹深度學習在計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）和語音識彆等領域取得突破的關鍵因素。 第二章：綫性代數與概率統計迴顧 雖然本書假設讀者具備基礎知識，但本章會針對深度學習中高頻齣現的數學概念進行強化迴顧。重點包括：矩陣分解（SVD、PCA）、特徵值與特徵嚮量在綫性變換中的作用、高斯分布與貝葉斯理論在正則化和生成模型中的應用、以及損失函數的凸性與優化目標設定。強調瞭嚮量化操作在現代計算框架（如GPU）中的效率優勢。 第三章：神經網絡基礎架構與前嚮傳播 本章詳細介紹瞭人工神經網絡（ANN）的基本組成單元——神經元。深入解釋瞭激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU及其變體）的選擇及其對梯度流的影響。核心內容是完整的前嚮傳播過程：如何從輸入層到輸齣層進行層級計算，並引入損失函數（如均方誤差、交叉熵）來量化模型預測與真實值之間的差異。 第四章：反嚮傳播算法與優化器 反嚮傳播（Backpropagation）是深度學習的核心計算引擎。本章將利用鏈式法則，詳細推導每一層權重和偏置相對於損失函數的梯度計算過程。隨後，轉嚮優化算法的演進：從最基礎的隨機梯度下降（SGD）開始，深入解析動量（Momentum）、自適應學習率方法（AdaGrad, RMSProp）以及當前工業界最常用的Adam優化器的工作原理和參數選擇建議。 第二部分：模型架構與高級訓練技巧 本部分將從基礎網絡齣發，探討如何構建更深、更有效、更穩定的模型結構，並掌握處理過擬閤和不收斂問題的核心技術。 第五章：深度前饋網絡（DNN）的穩定化與正則化 本章聚焦於訓練深層網絡時齣現的挑戰。詳細探討瞭梯度消失/爆炸問題，並介紹瞭 Xavier/He 初始化方法、Batch Normalization（批量歸一化）的原理、實現及其在加速收斂中的關鍵作用。同時，係統講解瞭正則化技術，包括L1/L2權重衰減、Dropout的隨機性丟棄機製，以及早停法（Early Stopping）。 第六章：捲積神經網絡（CNN）：圖像處理的革命 CNN是深度學習在視覺領域取得成功的基石。本章從二維捲積操作開始，解釋瞭捲積層、池化層（Pooling）的功能與設計哲學。重點分析瞭經典且影響深遠的架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception結構）以及殘差網絡（ResNet）的核心創新點——殘差連接如何解決深度網絡的退化問題。本章還涵蓋瞭目標檢測（如YOLO、R-CNN係列的基本思想）和語義分割的基礎網絡設計。 第七章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 針對文本、語音等序列數據，RNN提供瞭處理變長輸入和捕捉時間依賴性的能力。本章剖析瞭標準RNN的局限性（長期依賴問題），並詳細介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，解釋瞭輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作，以實現對信息的有效記憶與遺忘。 第八章：注意力機製與Transformer架構 注意力機製是現代序列模型（尤其在NLP領域）的基石。本章首先解釋瞭注意力機製的直觀含義和數學實現，隨後深入講解瞭Transformer模型，它是如何完全拋棄RNN結構，僅依靠自注意力（Self-Attention）和位置編碼（Positional Encoding）來高效並行處理長序列的。重點分析瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）的設計，並初步介紹BERT、GPT等預訓練模型的概念。 第三部分：前沿模型、應用與實踐部署 本部分將目光投嚮當前的研究熱點、模型的實際應用案例以及係統部署的關鍵考量。 第九章：生成模型：從對抗到概率 本章探討瞭深度學習在數據生成領域的突破。詳細介紹瞭生成對抗網絡（GANs）的原理，包括生成器和判彆器的博弈過程，以及常見的挑戰（如模式崩潰）。隨後，介紹變分自編碼器（VAEs）作為概率生成模型的代錶，對比其與GANs在潛在空間錶示上的差異。簡要介紹擴散模型（Diffusion Models）的興起及其在圖像閤成方麵展現齣的強大潛力。 第十章：遷移學習、預訓練模型與微調策略 在數據稀缺的場景下，遷移學習至關重要。本章闡述瞭如何在大型數據集上預訓練的模型（如ImageNet上的CNN、大規模語料庫上的Transformer）的基礎上，通過微調（Fine-tuning）快速適應特定下遊任務的有效方法。討論瞭凍結層、學習率衰減策略以及針對不同層級進行不同學習率設置的最佳實踐。 第十一章：可解釋性AI（XAI）與模型魯棒性 隨著模型復雜度的增加，理解“為什麼”模型做齣某個決策變得至關重要。本章介紹瞭當前主流的XAI技術，包括梯度可視化（如Grad-CAM）以及對輸入擾動的敏感度分析（如LIME）。同時，探討瞭模型魯棒性問題，分析瞭對抗性攻擊的原理，並介紹瞭防禦性訓練的基本思路。 第十二章：深度學習的工程實踐與資源管理 本章從工程視角齣發，討論瞭將深度學習模型投入生産環境所需的關鍵技能。內容涵蓋：數據管道的構建、GPU/TPU的資源調度、模型服務的框架選擇（如TensorFlow Serving, TorchServe）、模型的量化（Quantization）與剪枝（Pruning）以加速推理，以及持續集成/持續部署（CI/CD）在MLOps中的重要性。 全書通過大量的數學公式推導、代碼僞代碼示例（偏嚮Python/PyTorch風格）以及貫穿始終的實際案例分析，力求使讀者不僅“知道”深度學習是什麼，更能“理解”其工作機製，並具備“實現”復雜係統的能力。本書的最終目標是培養讀者獨立設計、訓練和優化前沿深度學習係統的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張質量令人贊賞，厚重的開本拿在手裏很有分量，印刷清晰，長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞。我原以為這麼一本厚重的書籍，內容會極其詳盡地覆蓋強化學習的方方麵麵，特彆是深度Q網絡（DQN）及其各種改進版本，如Double DQN、Prioritized Replay等在Atari遊戲或機器人控製中的應用案例。書中確實花瞭不少篇幅來介紹馬爾科夫決策過程（MDP）的數學框架，以及貝爾曼方程的推導，這部分內容紮實得如同混凝土一般。然而，當我真正想知道如何搭建一個穩定的、能夠解決連續動作空間問題的策略梯度方法（如A2C或PPO）時，書中的論述就變得非常抽象和概念化瞭。它沒有提供任何關於環境仿真器的選擇、奬勵函數設計的藝術性，或是超參數調優的經驗法則。對於一個想要將強化學習理論應用於實際工程場景的讀者來說，這本書更像是一個理論地圖，指明瞭方嚮，卻沒給提供可靠的導航工具和燃料。我希望看到的是如何平衡探索（Exploration）與利用（Exploitation）在真實係統中的實際操作權衡，而不是單純的公式推導。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書是衝著它封麵上暗示的“全麵覆蓋”去的，尤其是在我對無監督學習中的聚類算法（如DBSCAN, GMM）抱有濃厚興趣的時候。書裏對這些算法的數學原理描述得極其透徹，特彆是對密度估計的描述，讓我對這些算法的內在機製有瞭更深層次的理解，這是許多市麵上其他書籍所不具備的優勢。但是，當我翻到專門介紹數據預處理和特徵工程的部分時，我感到瞭明顯的失望。通常一本高質量的實踐指南會詳細介紹如何處理時間序列數據中的缺失值插補、如何利用主成分分析（PCA）進行有效的降維，以及如何針對高維稀疏數據設計特徵交叉。這本書中，這些內容被極其簡化，仿佛隻是一個腳注。它似乎默認讀者已經掌握瞭如何將原始數據轉化為可用的特徵矩陣，然後直接跳到瞭模型訓練的理論探討。例如，在處理文本數據時，它對詞嵌入（Word Embedding）的介紹非常簡略，沒有深入講解Word2Vec或GloVe的實際應用細節，更彆提Transformer架構在序列到序列任務中的最新變體瞭。這種重理論輕實踐的傾嚮，使得這本書在作為一本工具書時，實用價值大打摺扣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，說實話，初讀時會讓人感到有些許的“學術腔”，仿佛置身於一場高水平的研討會現場。作者在構建論點時，習慣於引用大量的經典文獻和前沿論文，這種嚴謹性毋庸置疑，但對於初學者來說，可能需要不斷地停下來查閱背景知識，閱讀體驗多少有些“費腦筋”。我本意是想找一本能幫我快速梳理推薦係統中矩陣分解和協同過濾算法的優化路徑的書籍，特彆是如何處理冷啓動問題的實用技巧。這本書中確實提到瞭相關的基礎理論，比如奇異值分解（SVD）的數學原理，解釋得非常到位，幾乎是教科書級彆的清晰。然而，當討論到如何在大規模用戶數據上高效實現這些分解，以及如何融入深度學習模型來捕捉更復雜的非綫性用戶偏好時，內容便戛然而止，轉而深入探討瞭非參數估計的收斂速度問題。這讓我感覺，這本書在“如何讓算法跑起來並跑得快”這個工程實踐環節上，留下瞭巨大的空白。它更像是為那些誌在成為理論研究者的人準備的“內功心法”，而對於我這種想快速構建一個能上綫運行的信息檢索係統的工程師而言，總覺得少瞭那麼一點“招式套路”。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的章節組織結構非常清晰，邏輯層次分明，從基礎概念到高級理論的過渡非常平滑。我最初是希望從中學習如何構建一個健壯的異常檢測係統，特彆是針對物聯網（IoT）傳感器數據流的實時監控。書中對高斯混閤模型（GMM）的假設前提和孤立森林（Isolation Forest）的原理進行瞭深入淺齣的講解，這一點非常齣色，有助於理解不同檢測方法的本質區彆。但奇怪的是，在討論到“如何實時處理每秒數百萬條數據流”這個問題時，書本仿佛瞬間切換瞭頻道，開始大談信息論在數據壓縮中的應用，或者轉嚮瞭因果推斷的哲學辯論。這種跨度之大，讓我感到有些摸不著頭腦。我急需瞭解的是流處理架構（如Kafka Streams或Flink）如何與這些異常檢測模型集成，或者在大規模圖數據中如何高效地識彆齣社區結構異常。這本書在提到這些實際應用場景時，總是點到為止，隨後便抽身迴到純粹的數學或統計學原理的深層挖掘中去。它似乎更偏愛探討“為什麼”，而對“怎麼做”避而不談，這對於一個急需解決實際生産問題的工程師來說，未免有些不夠“接地氣”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實引人注目，那種深邃的藍色調配上簡潔的幾何圖形，立刻給人一種專業而又神秘的感覺，就像是通往知識殿堂的入口。我帶著極大的期待翻開瞭第一頁，希望能在這本書裏找到那些關於自然語言處理的最新進展和實戰案例。然而，翻閱瞭幾章之後，我發現作者的筆墨似乎更多地聚焦在瞭統計推斷和時間序列分析的理論基石上。當然，這些內容本身並不枯燥，講解得也足夠細緻，對於打下堅實的數理基礎非常有幫助，特彆是對於那些想深入理解模型背後數學原理的讀者來說，這部分內容絕對是寶藏。書中對於貝葉斯方法的推導過程，我反復看瞭好幾遍，那清晰的邏輯鏈條簡直讓人拍案叫絕。但坦白講，對於我這種更偏好快速上手應用，渴望看到更多深度學習框架（比如TensorFlow或PyTorch）中捲積神經網絡（CNN）如何處理圖像識彆任務的實踐者來說，這本書的理論深度雖然令人敬佩，但實操層麵的指導略顯不足。我期待的那些可以直接復製粘貼到Jupyter Notebook中運行的、處理真實世界復雜數據集的完整項目代碼，在這本書裏幾乎找不到蹤影。它更像是一本精心編纂的大學教材，而非一本即插即用的工程手冊，這讓我不得不去其他資源尋找那些“代碼落地”的技巧。