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• 机器学习
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• 统计学习
• 模式识别
• 人工智能
• 算法
• 数据分析
• Python
• 理论基础
• 模型选择

　　Machine learning allows computational systems to adaptively improve their performance with experience accumulated from the observed data. Its techniques are widely applied in engineering, science, finance, and commerce. This book is designed for a short course on machine learning. It is a short course, not a hurried course. From over a decade of teaching this material, we have distilled what we believe to be the core topics that every student of the subject should know. We chose the title `learning from data' that faithfully describes what the subject is about, and made it a point to cover the topics in a story-like fashion. Our hope is that the reader can learn all the fundamentals of the subject by reading the book cover to cover.

　　Learning from data has distinct theoretical and practical tracks. In this book, we balance the theoretical and the practical, the mathematical and the heuristic. Our criterion for inclusion is relevance. Theory that establishes the conceptual framework for learning is included, and so are heuristics that impact the performance of real learning systems.

　　Learning from data is a very dynamic field. Some of the hot techniques and theories at times become just fads, and others gain traction and become part of the field. What we have emphasized in this book are the necessary fundamentals that give any student of learning from data a solid foundation, and enable him or her to venture out and explore further techniques and theories, or perhaps to contribute their own.

　　The authors are professors at California Institute of Technology (Caltech), Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), and National Taiwan University (NTU), where this book is the main text for their popular courses on machine learning. The authors also consult extensively with financial and commercial companies on machine learning applications, and have led winning teams in machine learning competitions.

巨变中的航标：探索数字时代的社会、技术与人文交织 图书名称：巨变中的航标：探索数字时代的社会、技术与人文交织 作者： [此处留空，或填写虚构的资深学者姓名] 出版社： [此处留空，或填写信誉卓著的学术出版社名称] 字数： 约 1500 字 --- 内容提要： 《巨变中的航标》是一部深入剖析当代社会在信息技术革命浪潮中经历的深刻结构性转变的综合性著作。本书并非聚焦于某一特定技术工具或算法的机械性操作，而是着眼于宏观层面，探讨数字基础设施的普及、数据驱动决策的兴起、虚拟与现实边界的消融，如何重塑了人类的认知模式、社会结构、政治生态以及伦理规范。 本书以一种跨学科的视角，融合了社会学、政治经济学、哲学、历史学乃至认知科学的洞察力，旨在为读者提供一个审视我们所处时代的清晰框架。我们正航行于一个前所未有的“数据海洋”之上，技术进步的速度令人目眩，但其深层社会影响的阐释却常常滞后。本书的使命正是成为一座灯塔，照亮这片复杂海域中的关键航道。 第一部分：基石的松动——技术基础设施与社会重构 本部分首先回溯了自二十世纪末以来，互联网、移动计算和云计算等核心技术如何从基础设施层面渗透并重塑了全球经济活动的底层逻辑。我们摒弃了将技术视为中立工具的传统观点，转而探讨技术体系本身所蕴含的权力结构和意识形态。 一、数字鸿沟的再定义： 传统上，鸿沟关注的是接入权。本书深入分析了“使用质量鸿沟”和“认知盈余分配不均”的新型分化。接入互联网只是第一步，如何理解、驾驭和从中获利，正在成为新的社会分层标准。我们详细考察了不同地域、阶层群体在数字素养和信息筛选能力上的差异，如何固化乃至加剧了既有的不平等。 二、平台经济的社会契约重写： 巨型数字平台不仅是商业实体，它们已成为事实上的“数字城市管理者”。本书探讨了平台如何通过算法治理（Algorithmic Governance）来管理劳动力、分配资源和塑造公共舆论。我们批判性地分析了“零工经济”背后的劳动异化问题，以及平台对于传统劳动法和社会保障体系的巨大冲击。重点讨论了平台所有者与用户之间信息和权力不对称性的加剧，以及由此引发的对市场垄断的担忧。 三、时间的压缩与空间的弥散： 实时性要求的提高（Always-On Culture）如何改变了人类的注意力和工作节奏？本书考察了超连接性如何模糊了工作与生活的界限，以及异步交流与即时反馈机制对个人心理健康的长远影响。同时，虚拟空间（如元宇宙的早期形态）的兴起，对传统地理政治和社群归属感构成了怎样的挑战。 第二部分：心智的战场——信息环境与认知革命 数字时代最深刻的变革或许发生在人类的心灵层面。本部分聚焦于信息环境的剧变对个体认知、群体决策乃至真理概念的侵蚀与重塑。 四、注意力经济的生态学： 我们不再是信息的消费者，而是被持续争夺的资源。本书系统分析了“注意力经济”的运行机制，揭示了驱动内容生产和传播的商业激励如何优先考虑参与度而非准确性或深度。这导致了信息过载与意义缺失的悖论。 五、回音室与极化： 算法推荐系统在优化用户体验的同时，无意中催生了极端化的社会景观。本书运用社会心理学模型，解释了“过滤气泡”如何巩固既有信念，阻碍了跨越意识形态障碍的理性对话。我们分析了群体身份的数字化强化过程，以及这种强化如何转化为现实世界的冲突。 六、叙事权力的转移： 在传统媒体时代，信息分发权是集中的。在数字时代，叙事权被分散和碎片化。本书探讨了虚假信息（Disinformation）的工业化生产与传播模式，关注其如何系统性地侵蚀公众对机构（如科学、媒体、政府）的信任基础。关键在于理解“后真相”现象的结构性根源，而非仅仅将其归咎于个体偏见。 第三部分：伦理的悬崖——权力、监管与人类未来 技术的快速发展常常超越了我们建立伦理框架和法律规范的速度。本书的最后一部分将目光投向未来，审视在新的技术现实下，我们需要确立何种新的社会契约和治理原则。 七、算法的黑箱与问责制： 当决策权越来越多地委托给复杂的、难以解释的机器学习模型时，谁来承担责任？本书深入探讨了人工智能决策过程的“可解释性”（Explainability）难题，并提出了建立有效的技术问责机制的必要性。这包括对偏见输入数据（Bias in Data）的审查，以及对自动化决策结果的申诉渠道的构建。 八、数字主权与数据伦理： 个人数据已成为新的地缘政治资产。本书讨论了不同国家和地区在数据本地化、跨国数据流动和隐私保护方面的冲突与博弈。我们主张建立以“数据主体权利”为核心的全球性伦理框架，强调个人对其数字身份的控制权，而非仅仅是使用权。 九、技术的驯化与人文的回归： 最终，本书呼吁人们重新夺回技术的主动权。技术不应是必然的命运（Destiny），而应是审慎选择的结果（Choice）。我们探讨了在数字洪流中，如何通过教育改革、哲学反思和审慎的政策干预，确保技术的发展能够服务于更深层次的人类福祉和民主理想。 结语：在不确定性中锚定价值 《巨变中的航标》不是一本技术手册，而是一份深刻的社会诊断书。它不提供简单的解决方案，而是提供犀利的分析工具，帮助读者穿越喧嚣，识别出驱动我们这个时代的深层力量。只有理解了这些力量的运作机制，我们才能有效地引导技术，使其成为实现更公平、更理性社会的工具，而非加剧混乱的催化剂。本书是献给所有不满足于被动接受未来，而渴望积极塑造未来的人士的必读之作。

Ch1: The Learning Problem
Ch2: Training versus Testing
Ch3: The Linear Model
Ch4: Overfitting
Ch5: Three Learning Principles

评分☆☆☆☆☆

读完《LEARNING FROM DATA》这本书，我最大的感受就是它真的让我“学会了如何学习”。在很多其他教材中，你会被动地接受信息，而在本书中，作者通过精巧的编排和引导，让我自己去发现问题、思考问题、解决问题。例如，在介绍某个算法时，作者不会直接告诉你它的优缺点，而是通过对比其他算法，让你在实际的权衡中去体会它的独特性。这种“教我如何钓鱼”的方法，比“直接给我一条鱼”要长远得多。而且，书中还提供了丰富的练习题和项目建议，让我能够学以致用，巩固所学。对于像我这样想要在数据科学领域深入发展的人来说，这本书无疑是一本宝贵的“武功秘籍”。它不仅教授了我技术，更重要的是，它教会了我如何用科学的方法去面对和解决数据相关的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，简约而不失专业感，让人一看就觉得内容会是那种扎实、能够解决实际问题的类型。拿在手里沉甸甸的，感觉像是能学到很多东西。我一直对机器学习和数据分析很感兴趣，但总觉得市面上很多书讲的都比较零散，要么过于理论化，要么就是一些简单的操作教程，很难找到一本既有深度又能指导实践的好书。看到《LEARNING FROM DATA》这个书名，就抱着很大的期待，希望它能填补我知识上的空白。书的装帧质量也很棒，纸张摸起来舒服，印刷清晰，阅读体验上就能加分不少。整体来说，这本书给我的第一印象是非常积极的，让我迫不及待想翻开它，看看里面究竟藏着怎样的宝藏。希望它能像它的名字一样，真正教会我如何从数据中学习，获得有价值的洞见，而不是停留在表面。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在数据分析领域工作多年的在职人士，一直想找一本能帮助我梳理和深化现有知识的书。《LEARNING FROM DATA》这本书恰好满足了我的需求。它不仅涵盖了数据挖掘和机器学习的经典算法，还对一些前沿的理论和应用进行了探讨。我尤其对书中关于特征工程和模型解释性的章节印象深刻。作者非常细致地讲解了如何从原始数据中提取有用的特征，以及如何理解模型的决策过程，这对于我们进行实际项目中的数据建模和结果解读非常有帮助。而且，书中给出的案例都非常贴合工业界的需求，比如推荐系统、用户行为分析等，让我能够直接将学到的知识应用到工作中。这本书的深度和广度都相当不错，让我觉得学习的过程充满了挑战和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚拿到这本书时，我还有点担心它会不会太理论化，毕竟“Learning from Data”这个名字听起来就带点学术气息。但当我翻开之后，惊喜不断。作者在讲解每一个算法的时候，都会先给出它要解决的核心问题，然后再娓娓道来这个算法是如何一步步构建起来的。而且，书中不仅仅是介绍算法本身，还会深入探讨算法背后的思想和直觉，这对于我理解为什么某个算法有效，以及在什么情况下应该选择哪种算法至关重要。我特别欣赏作者在讲解过程中，会时不时地提出一些开放性的问题，引导读者思考，而不是直接给出标准答案。这种互动式的讲解方式，让我感觉像是在和一位经验丰富的导师对话，能够激发我的主动学习能力。这本《LEARNING FROM DATA》真的让我对数据科学领域有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计真的非常人性化，每一个概念的讲解都配有清晰的图示和例子，大大降低了理解的门槛。我特别喜欢其中对于模型评估部分的处理，作者用了好几种不同的角度去解释交叉验证、准确率、召回率等等，而且还会举出一些非常贴近实际场景的例子，比如如何判断一个模型在识别垃圾邮件时是更看重减少误报（把正常邮件判为垃圾）还是漏报（把垃圾邮件放进收件箱）。这种细致入微的讲解，让我能够真正理解每个指标的含义和应用场景，而不是死记硬背。而且，书中还穿插了一些算法的推导过程，但都写得非常浅显易懂，即使是数学基础不太扎实的读者，也能大概跟上思路。我觉得这一点非常难得，很多技术书籍在这方面要么过于简略，要么就直接堆砌公式，让人望而却步。这本《LEARNING FROM DATA》在这方面做得非常出色，它做到了理论与实践的完美结合。