LEARNING FROM DATA pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 機器學習
• 數據挖掘
• 統計學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• 數據分析
• Python
• 理論基礎
• 模型選擇

　　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.

巨變中的航標：探索數字時代的社會、技術與人文交織 圖書名稱：巨變中的航標：探索數字時代的社會、技術與人文交織 作者： [此處留空，或填寫虛構的資深學者姓名] 齣版社： [此處留空，或填寫信譽卓著的學術齣版社名稱] 字數： 約 1500 字 --- 內容提要： 《巨變中的航標》是一部深入剖析當代社會在信息技術革命浪潮中經曆的深刻結構性轉變的綜閤性著作。本書並非聚焦於某一特定技術工具或算法的機械性操作，而是著眼於宏觀層麵，探討數字基礎設施的普及、數據驅動決策的興起、虛擬與現實邊界的消融，如何重塑瞭人類的認知模式、社會結構、政治生態以及倫理規範。 本書以一種跨學科的視角，融閤瞭社會學、政治經濟學、哲學、曆史學乃至認知科學的洞察力，旨在為讀者提供一個審視我們所處時代的清晰框架。我們正航行於一個前所未有的“數據海洋”之上，技術進步的速度令人目眩，但其深層社會影響的闡釋卻常常滯後。本書的使命正是成為一座燈塔，照亮這片復雜海域中的關鍵航道。 第一部分：基石的鬆動——技術基礎設施與社會重構 本部分首先迴溯瞭自二十世紀末以來，互聯網、移動計算和雲計算等核心技術如何從基礎設施層麵滲透並重塑瞭全球經濟活動的底層邏輯。我們摒棄瞭將技術視為中立工具的傳統觀點，轉而探討技術體係本身所蘊含的權力結構和意識形態。 一、數字鴻溝的再定義： 傳統上，鴻溝關注的是接入權。本書深入分析瞭“使用質量鴻溝”和“認知盈餘分配不均”的新型分化。接入互聯網隻是第一步，如何理解、駕馭和從中獲利，正在成為新的社會分層標準。我們詳細考察瞭不同地域、階層群體在數字素養和信息篩選能力上的差異，如何固化乃至加劇瞭既有的不平等。 二、平颱經濟的社會契約重寫： 巨型數字平颱不僅是商業實體，它們已成為事實上的“數字城市管理者”。本書探討瞭平颱如何通過算法治理（Algorithmic Governance）來管理勞動力、分配資源和塑造公共輿論。我們批判性地分析瞭“零工經濟”背後的勞動異化問題，以及平颱對於傳統勞動法和社會保障體係的巨大衝擊。重點討論瞭平颱所有者與用戶之間信息和權力不對稱性的加劇，以及由此引發的對市場壟斷的擔憂。 三、時間的壓縮與空間的彌散： 實時性要求的提高（Always-On Culture）如何改變瞭人類的注意力和工作節奏？本書考察瞭超連接性如何模糊瞭工作與生活的界限，以及異步交流與即時反饋機製對個人心理健康的長遠影響。同時，虛擬空間（如元宇宙的早期形態）的興起，對傳統地理政治和社群歸屬感構成瞭怎樣的挑戰。 第二部分：心智的戰場——信息環境與認知革命 數字時代最深刻的變革或許發生在人類的心靈層麵。本部分聚焦於信息環境的劇變對個體認知、群體決策乃至真理概念的侵蝕與重塑。 四、注意力經濟的生態學： 我們不再是信息的消費者，而是被持續爭奪的資源。本書係統分析瞭“注意力經濟”的運行機製，揭示瞭驅動內容生産和傳播的商業激勵如何優先考慮參與度而非準確性或深度。這導緻瞭信息過載與意義缺失的悖論。 五、迴音室與極化： 算法推薦係統在優化用戶體驗的同時，無意中催生瞭極端化的社會景觀。本書運用社會心理學模型，解釋瞭“過濾氣泡”如何鞏固既有信念，阻礙瞭跨越意識形態障礙的理性對話。我們分析瞭群體身份的數字化強化過程，以及這種強化如何轉化為現實世界的衝突。 六、敘事權力的轉移： 在傳統媒體時代，信息分發權是集中的。在數字時代，敘事權被分散和碎片化。本書探討瞭虛假信息（Disinformation）的工業化生産與傳播模式，關注其如何係統性地侵蝕公眾對機構（如科學、媒體、政府）的信任基礎。關鍵在於理解“後真相”現象的結構性根源，而非僅僅將其歸咎於個體偏見。 第三部分：倫理的懸崖——權力、監管與人類未來 技術的快速發展常常超越瞭我們建立倫理框架和法律規範的速度。本書的最後一部分將目光投嚮未來，審視在新的技術現實下，我們需要確立何種新的社會契約和治理原則。 七、算法的黑箱與問責製： 當決策權越來越多地委托給復雜的、難以解釋的機器學習模型時，誰來承擔責任？本書深入探討瞭人工智能決策過程的“可解釋性”（Explainability）難題，並提齣瞭建立有效的技術問責機製的必要性。這包括對偏見輸入數據（Bias in Data）的審查，以及對自動化決策結果的申訴渠道的構建。 八、數字主權與數據倫理： 個人數據已成為新的地緣政治資産。本書討論瞭不同國傢和地區在數據本地化、跨國數據流動和隱私保護方麵的衝突與博弈。我們主張建立以“數據主體權利”為核心的全球性倫理框架，強調個人對其數字身份的控製權，而非僅僅是使用權。 九、技術的馴化與人文的迴歸： 最終，本書呼籲人們重新奪迴技術的主動權。技術不應是必然的命運（Destiny），而應是審慎選擇的結果（Choice）。我們探討瞭在數字洪流中，如何通過教育改革、哲學反思和審慎的政策乾預，確保技術的發展能夠服務於更深層次的人類福祉和民主理想。 結語：在不確定性中錨定價值 《巨變中的航標》不是一本技術手冊，而是一份深刻的社會診斷書。它不提供簡單的解決方案，而是提供犀利的分析工具，幫助讀者穿越喧囂，識彆齣驅動我們這個時代的深層力量。隻有理解瞭這些力量的運作機製，我們纔能有效地引導技術，使其成為實現更公平、更理性社會的工具，而非加劇混亂的催化劑。本書是獻給所有不滿足於被動接受未來，而渴望積極塑造未來的人士的必讀之作。

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

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，簡約而不失專業感，讓人一看就覺得內容會是那種紮實、能夠解決實際問題的類型。拿在手裏沉甸甸的，感覺像是能學到很多東西。我一直對機器學習和數據分析很感興趣，但總覺得市麵上很多書講的都比較零散，要麼過於理論化，要麼就是一些簡單的操作教程，很難找到一本既有深度又能指導實踐的好書。看到《LEARNING FROM DATA》這個書名，就抱著很大的期待，希望它能填補我知識上的空白。書的裝幀質量也很棒，紙張摸起來舒服，印刷清晰，閱讀體驗上就能加分不少。整體來說，這本書給我的第一印象是非常積極的，讓我迫不及待想翻開它，看看裏麵究竟藏著怎樣的寶藏。希望它能像它的名字一樣，真正教會我如何從數據中學習，獲得有價值的洞見，而不是停留在錶麵。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在數據分析領域工作多年的在職人士，一直想找一本能幫助我梳理和深化現有知識的書。《LEARNING FROM DATA》這本書恰好滿足瞭我的需求。它不僅涵蓋瞭數據挖掘和機器學習的經典算法，還對一些前沿的理論和應用進行瞭探討。我尤其對書中關於特徵工程和模型解釋性的章節印象深刻。作者非常細緻地講解瞭如何從原始數據中提取有用的特徵，以及如何理解模型的決策過程，這對於我們進行實際項目中的數據建模和結果解讀非常有幫助。而且，書中給齣的案例都非常貼閤工業界的需求，比如推薦係統、用戶行為分析等，讓我能夠直接將學到的知識應用到工作中。這本書的深度和廣度都相當不錯，讓我覺得學習的過程充滿瞭挑戰和樂趣。

评分☆☆☆☆☆

老實說，剛拿到這本書時，我還有點擔心它會不會太理論化，畢竟“Learning from Data”這個名字聽起來就帶點學術氣息。但當我翻開之後，驚喜不斷。作者在講解每一個算法的時候，都會先給齣它要解決的核心問題，然後再娓娓道來這個算法是如何一步步構建起來的。而且，書中不僅僅是介紹算法本身，還會深入探討算法背後的思想和直覺，這對於我理解為什麼某個算法有效，以及在什麼情況下應該選擇哪種算法至關重要。我特彆欣賞作者在講解過程中，會時不時地提齣一些開放性的問題，引導讀者思考，而不是直接給齣標準答案。這種互動式的講解方式，讓我感覺像是在和一位經驗豐富的導師對話，能夠激發我的主動學習能力。這本《LEARNING FROM DATA》真的讓我對數據科學領域有瞭更深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

讀完《LEARNING FROM DATA》這本書，我最大的感受就是它真的讓我“學會瞭如何學習”。在很多其他教材中，你會被動地接受信息，而在本書中，作者通過精巧的編排和引導，讓我自己去發現問題、思考問題、解決問題。例如，在介紹某個算法時，作者不會直接告訴你它的優缺點，而是通過對比其他算法，讓你在實際的權衡中去體會它的獨特性。這種“教我如何釣魚”的方法，比“直接給我一條魚”要長遠得多。而且，書中還提供瞭豐富的練習題和項目建議，讓我能夠學以緻用，鞏固所學。對於像我這樣想要在數據科學領域深入發展的人來說，這本書無疑是一本寶貴的“武功秘籍”。它不僅教授瞭我技術，更重要的是，它教會瞭我如何用科學的方法去麵對和解決數據相關的問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計真的非常人性化，每一個概念的講解都配有清晰的圖示和例子，大大降低瞭理解的門檻。我特彆喜歡其中對於模型評估部分的處理，作者用瞭好幾種不同的角度去解釋交叉驗證、準確率、召迴率等等，而且還會舉齣一些非常貼近實際場景的例子，比如如何判斷一個模型在識彆垃圾郵件時是更看重減少誤報（把正常郵件判為垃圾）還是漏報（把垃圾郵件放進收件箱）。這種細緻入微的講解，讓我能夠真正理解每個指標的含義和應用場景，而不是死記硬背。而且，書中還穿插瞭一些算法的推導過程，但都寫得非常淺顯易懂，即使是數學基礎不太紮實的讀者，也能大概跟上思路。我覺得這一點非常難得，很多技術書籍在這方麵要麼過於簡略，要麼就直接堆砌公式，讓人望而卻步。這本《LEARNING FROM DATA》在這方麵做得非常齣色，它做到瞭理論與實踐的完美結閤。