Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data [平装] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Peter Flach 著

图书标签:

• 机器学习
• 数据挖掘
• 算法
• 人工智能
• 数据科学
• 统计学习
• 模式识别
• Python
• R语言
• 模型构建

出版社： Cambridge University Press

ISBN：9781107422223

商品编码：19456591

包装：平装

出版时间：2013-11-14

页数：409

正文语种：英文

商品尺寸：24.4x18.8x0.5cm

内容简介

As one of the most comprehensive machine learning texts around, this book does justice to the field's incredible richness, but without losing sight of the unifying principles. Peter Flach's clear, example-based approach begins by discussing how a spam filter works, which gives an immediate introduction to machine learning in action, with a minimum of technical fuss. Flach provides case studies of increasing complexity and variety with well-chosen examples and illustrations throughout. He covers a wide range of logical, geometric and statistical models and state-of-the-art topics such as matrix factorisation and ROC analysis. Particular attention is paid to the central role played by features. The use of established terminology is balanced with the introduction of new and useful concepts, and summaries of relevant background material are provided with pointers for revision if necessary. These features ensure Machine Learning will set a new standard as an introductory textbook.

作者简介

Peter Flach has more than twenty years of experience in machine learning teaching and research. He is Editor-in-Chief of Machine Learning and Program Co-Chair of the 2009 ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining and the 2012 European Conference on Machine Learning and Data Mining. His research spans all aspects of machine learning, from knowledge representation and the use of logic to learn from highly structured data to the analysis and evaluation of machine learning models and methods to large-scale data mining. He is particularly known for his innovative use of Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis for understanding and improving machine learning methods. These innovations have proved their effectiveness in a number of invited talks and tutorials and now form the backbone of this book.

精彩书评

"This textbook is clearly written and well organized. Starting from the basics, the author skillfully guides the reader through his learning process by providing useful facts and insight into the behavior of several machine learning techniques, as well as the high-level pseudocode of many key algorithms."
——Fernando Berzal, Computing Reviews

前言/序言

好的，这是一份针对不同主题图书的详细简介，旨在提供丰富、引人入胜的内容，且不涉及任何关于机器学习算法的书籍信息。 --- 卷一：失落的文明与重构的史诗 书名：《象形文字的低语：亚特兰蒂斯残骸中的权力与信仰》 简介： 本书深入探索了人类文明史中最引人入胜的谜团之一——亚特兰蒂斯。不同于以往将亚特兰蒂斯描绘为纯粹神话的论调，本书采用跨学科的严谨方法，结合地质学证据、古老的航海记录以及新兴的深海考古发现，试图构建一个基于现实可能性的文明图景。 作者，著名的海洋考古学家维克多·哈蒙德，带领读者穿越数千年时光的迷雾，重返那个传说中掌握着先进能源技术和复杂社会结构的岛屿国度。本书的开篇部分，聚焦于对地中海及大西洋海底沉积层的详细分析，揭示了在公元前一万年左右，一场突发的、规模空前的地壳变动对该区域生态和人类聚居地造成的毁灭性影响。哈蒙德教授提出了一种颠覆性的时间线，暗示亚特兰蒂斯文明的鼎盛时期远早于我们传统认知的埃及或美索不达米亚文明的兴起。 核心章节深入剖析了亚特兰蒂斯社会结构的复杂性。书中详细描绘了他们的“晶体能源矩阵”——一种基于地热与海洋潮汐能的独特发电系统。通过对残存陶器铭文的细致解读，揭示了其等级森严的祭司阶层与技术官僚之间的权力制衡。更引人注目的是，本书详尽阐述了亚特兰蒂斯人独特的宇宙观和宗教信仰体系。他们的信仰并非围绕多神崇拜，而是建立在对“源初和谐”的追求之上，这种哲学渗透到他们生活的方方面面，从城市规划到农业实践。 然而，本书的张力在于对“衰落”的探究。哈蒙德教授认为，亚特兰蒂斯的毁灭并非完全是自然灾害的结果，而是内部的意识形态分裂与技术滥用的必然走向。书中引用了从塞浦路斯出土的几块带有警告性质的青铜板，这些文献暗示，过度依赖高能技术，导致了他们对自然平衡的破坏，最终引发了自我毁灭式的灾难。 《象形文字的低语》不仅仅是一部历史考证作品，它更是一部关于权力、知识与伦理的深刻寓言。它挑战了我们对“进步”的定义，并迫使读者思考，当一个文明拥有超越其伦理成熟度的技术时，其最终的命运将走向何方。本书以宏大的叙事和翔实的佐证，为那些渴望在历史深处寻找人类命运线索的读者，提供了一幅既令人心驰神往又发人深省的画卷。 --- 卷二：宇宙的边界与生命的哲学 书名：《寂静的回响：系外行星生态学与文明的孤独感》 简介： 宇宙的浩瀚是否意味着生命的普遍存在？如果答案是肯定的，那么，为什么我们至今仍未接收到任何明确的信号？《寂静的回响》回避了传统的搜寻地外文明（SETI）的乐观主义，转而深入探讨了“大沉默”背后的深层生态学与哲学困境。 天体生物学家埃莉诺·文森特博士和理论物理学家阿米尔·汗迪博士共同创作了这部著作，它构建了一个全新的框架来审视生命演化的概率。全书围绕一个核心命题展开：在宇宙尺度上，生命诞生的“容易点”与生命长期存续的“脆弱点”之间存在着怎样的悖论？ 书中首先详尽回顾了近二十年来开普勒和苔丝望远镜发现的数千颗系外行星数据。作者们并未满足于宜居带的理论计算，而是引入了“行星地质年龄与恒星活动周期匹配度”这一创新指标。他们指出，许多被认为是潜在宜居的行星，可能因为其母恒星在生命演化关键阶段的剧烈耀斑活动，导致地表生命难以突破单细胞阶段。 更具开创性的是，本书的第二部分聚焦于“技术文明的自限性”。作者们不再将文明的终结归咎于战争或资源枯竭，而是提出了“信息熵饱和假说”。该理论认为，任何技术文明在达到能够进行星际通讯的水平时，其内部的信息处理负荷会急剧增加，最终导致社会系统在处理复杂性时陷入认知僵局，从而不再对外发出可识别的信号，转而进行内部的、超光速的非电磁信息交流，或者干脆因为“存在疲劳”而停止扩张。 书中对“水基生命”的局限性进行了深刻反思，探讨了硅基、甲烷基乃至等离子体形态的生命存在的可能性，并据此模拟了不同化学基础的文明在宇宙中生存的时间尺度。作者们基于这些复杂的模型推导出一个令人不安的结论：在宇宙中，技术文明可能像高耸的火焰塔，在短暂的辉煌后迅速熄灭，留下一个充满“潜在生命”但绝对“沉默”的宇宙背景。 《寂静的回响》的魅力在于其严谨的科学基础与近乎诗意的哲学思辨的完美融合。它不仅为天体物理学爱好者提供了最新的研究前沿，也为所有仰望星空的人们，提供了一个重新审视我们在宇宙中位置的深刻视角。本书探讨的不是我们能否找到“他们”，而是我们是否有能力在不自我毁灭的前提下，维持一种能够被宇宙“听见”的状态。 --- 卷三：艺术的本质与人类心智的边界 书名：《色彩的语法：从文艺复兴到赛博空间的情感编码学》 简介： 《色彩的语法》是一部关于视觉艺术史、认知心理学与符号学的跨界巨著。本书的核心论点是：人类对色彩的感知和使用并非完全是文化习得的，而是根植于先天的神经结构之中，艺术史的演变实则是人类心智对光线和情感编码方式的不断探索与重塑。 艺术评论家伊芙琳·德拉库尔教授，以其深厚的艺术史功底和对人类视觉皮层研究的关注，构建了一部引人入胜的叙事。本书摒弃了传统的、以“主义”划分的艺术史结构，而是以“色彩语境”为线索，追溯色彩在不同历史时期所承载的社会权力、宗教象征和个体心理状态。 第一部分，我们回溯到文艺复兴时期。德拉库尔教授详细分析了凡·艾克的油画技术，揭示了在没有现代化学颜料的时代，艺术家如何通过分层涂抹和光线折射来模拟“神圣之光”。特别值得注意的是，书中对“群青蓝”的经济学分析，阐明了这种昂贵颜料的使用如何直接映射出赞助人的财富与虔诚度，色彩在此成为一种货币化的精神表达。 进入巴洛克与浪漫主义时期，本书的重点转向色彩对情感的直接冲击。作者引入了神经科学的实验数据，解释了为什么特定色调（如提香红或卡拉瓦乔的阴影）能够绕过理性思考，直接触动杏仁核。书中对德拉克洛瓦的《自由引导人民》的分析尤为精彩，它不再仅仅被视为政治宣言，而是被解构为一场关于“运动感”和“冲突色彩”的视觉交响乐。 然而，本书的高潮在于对现代与后现代艺术的解读。随着摄影术的普及和化学合成颜料的出现，艺术家开始系统地“剥离”色彩的具象功能。从莫奈对光影瞬间的捕捉，到康定斯基对色彩与音乐的对应尝试，再到抽象表现主义中对色彩“本体”的狂热追求，无不体现了艺术家试图摆脱传统束缚，寻找情感表达的终极语法的努力。 最后，在数字时代的部分，德拉库尔教授探讨了RGB模型、CMYK模型以及新出现的HDR技术对人类色彩经验的颠覆。她尖锐地指出，在虚拟现实和屏幕主导的视觉环境中，我们正在经历一场“后自然色彩”的时代，这不仅改变了艺术的媒介，也在重塑我们感知真实世界的能力。 《色彩的语法》是一本充满洞察力的著作，它不仅能丰富您对经典艺术作品的理解，更能让您以全新的视角审视我们日常生活中无处不在的光影与色调，揭示出隐藏在视觉背后的深刻人文密码。 ---

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我寻找的是一本能够真正激发我好奇心的书，而《机器学习：让数据产生意义的算法的艺术与科学》的确做到了。它所呈现的，不仅仅是算法本身，更是算法背后所蕴含的“智慧”和“思考”。作者以一种充满启发性的方式，引导读者去探索数据世界的多样性和复杂性。书中对于“模型”的定义，就非常有意思，它将模型视为一种对现实世界的简化和抽象，而机器学习的过程，就是不断优化这个简化过程，使其更贴近现实。这种哲学层面的思考，让我对机器学习有了更深刻的理解，不再仅仅将其视为一种技术工具，而是看作一种认识世界、理解世界的新方式。书中对“理解”的强调，也让我印象深刻。它并非鼓励我们盲目地套用算法，而是引导我们去思考算法是如何“理解”数据的，以及我们如何才能让算法更好地“理解”我们想要解决的问题。这种注重“理解”而非“记忆”的学习方式，让我受益匪浅，也让我对未来的学习充满了期待。这本书为我打开了一扇窗，让我看到了数据科学更广阔的视野和更深邃的思想。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术细节有一定追求的读者，而《机器学习：让数据产生意义的算法的艺术与科学》在这一点上，绝对没有让我失望。虽然我之前也接触过一些机器学习的入门书籍，但这本书在算法的讲解深度上，明显更上一层楼。它并非简单罗列算法，而是深入剖析了每种算法的数学原理，并且会细致地讲解其背后的逻辑推导过程。例如，在讲解线性回归时，它不仅仅是给出公式，还会详细阐述最小二乘法的由来，以及它如何从几何意义上达到最优解。同样，在多项式回归、正则化等概念上，作者也是循序渐进，用严谨的数学语言配合清晰的图示，一步步引导读者理解。让我印象深刻的是，书中对梯度下降算法的讲解，从最基本的概念，到如何处理局部最小值，再到各种优化算法（如Adam、SGD with Momentum）的介绍，都做得非常到位，让我对模型训练的过程有了前所未有的清晰认识。我尤其喜欢它在讲解某些复杂算法时，会进行对比分析，指出不同算法的优劣势以及适用的场景，这种横向的比较让我能够更全面地掌握每种技术。读这本书，就像在跟着一位经验丰富的导师，进行一次严谨而富有成效的学术探索，我从中获得的不仅仅是知识，更是一种严谨的科学思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像一位博学的向导，带领我在广袤无垠的机器学习领域中穿梭。它并非一味地灌输理论，而是巧妙地将那些复杂的概念，用生活中常见的比喻和实际的案例串联起来。比如，在解释过拟合和欠拟合时，作者就用一个生动的例子，比喻成一个学生在考试前死记硬背课本内容（过拟合），或者仅仅是浏览一遍课本（欠拟合），而一个好的模型就像一个能够真正理解知识并灵活运用的学生。这种贴近生活的讲解方式，让我这个对机器学习初学者来说，感到非常亲切和容易理解。它并没有回避那些关键的技术术语，但总能在引入这些术语后，立刻提供通俗易懂的解释，让我能够融会贯通。我尤其喜欢书中对数据预处理和特征工程的讲解，这部分内容往往是许多入门书籍中被忽视的，但作者却花了大量的篇幅，详细讲解了数据清洗、缺失值处理、特征选择、特征构建等重要步骤，并且提供了具体的代码示例，让我能够立即上手实践。这本书让我感觉，机器学习并非遥不可及的神秘科学，而是可以通过学习和实践，掌握的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一个更偏向于“动手派”的学习者，而《机器学习：让数据产生意义的算法的艺术与科学》在这方面，给了我极大的满足。这本书不仅在理论讲解上深入浅出，更重要的是，它提供了大量具有实践指导意义的内容。书中随处可见的伪代码和代码片段，让我能够立刻将学到的知识转化为实际操作。我特别欣赏它在讲解每个算法后，都会提供相应的实践建议，比如如何选择合适的参数，如何评估模型的性能，以及如何根据实际数据调整模型。书中的案例研究部分，是我最喜欢的内容之一。它选取了多个不同领域的问题，例如图像识别、文本分类、推荐系统等，然后逐步展示如何应用机器学习技术来解决这些问题。在这些案例中，我看到了书本知识是如何落地应用的，也学到了很多实际操作中的技巧和注意事项。这本书让我感觉到，学习机器学习不仅仅是理解理论，更重要的是能够用它来解决实际问题。它就像一本宝贵的“武功秘籍”，不仅告诉你招式，更告诉你如何运用这些招式在真实的“战场”上取得胜利。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，一种沉稳又不失现代感的风格，封面的插画似乎暗示着数据背后隐藏的奥秘，一种艺术的和谐感扑面而来。我至今仍记得第一次翻开它时的那种期待，仿佛即将踏上一段探索未知世界的旅程。这本书并非那种堆砌公式、晦涩难懂的技术手册，而是以一种更具人文关怀的视角，去解读机器学习的核心思想。作者在开篇就用非常生动的例子，将那些看似高深的算法，比如决策树、支持向量机，具象化，让你能从直观上理解它们是如何工作的，而不是被抽象的数学符号压倒。这种“艺术”的视角，体现在它如何引导读者思考“为什么”这样做，而不是仅仅“怎么”做。它让我意识到，好的机器学习模型，就像一件精雕细琢的艺术品，背后蕴含着深刻的洞察和精妙的设计。我特别喜欢它在介绍不同算法时，会穿插一些历史的典故或者相关的哲学思考，这让整个阅读过程变得丰富多彩，不再是枯燥的技术学习，而更像是在品味一门跨学科的智慧。这本书让我对数据产生了新的敬畏，也对算法的创造力有了更深的理解，仿佛看到数据在算法的手中，被赋予了生命和意义。

评分☆☆☆☆☆

质量一如既往的的好，快递速度一如既往的給力。

评分☆☆☆☆☆

如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

打算入门人工智能的可以考虑看一下，需要一定的基础。

评分☆☆☆☆☆

还没打开。看着不错。完整。配送快。

评分☆☆☆☆☆

没人还没有读，纸质不错，输还算厚重。内容充实，是一本不错的书！看完再来评价一下！

评分☆☆☆☆☆

读者只要具有一定的Python编程经验，能够自己安装和使用开源库，就足够了，即使对机器学习一点了解都没有也没关系。本书不会讲机器学习算法背后的数学。

评分☆☆☆☆☆

正好最近在研究，就买了，京东物流还是很给力的！大促的时候都能发货这么速度，点赞！

评分☆☆☆☆☆

很棒 - 速度很快 ，包装精美的

评分☆☆☆☆☆

书的包装是有透明袋，书的内容不错，待学习，但是纸张有点粗糙。