机器学习入门：从玻尔兹曼机器学习到深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　．日本IT技术书部门大赏2018年得奖作品
　　．以轻松有趣的对话方式进行，没有艰涩难懂的文字
　　．用生活化的譬喻解说机器学习的原理
　　．简单易懂的插图解说，非专业人士也能借由本书理解机器学习

　　机器学习正处于不断演化的阶段，本书将介绍玻尔兹曼机器学习与深度学习。什么是「玻尔兹曼机器学习」呢？举个例子来说，即使是有点模煳或部分被遮住的图片，人类也能立刻了解图片的内容，这是因为人类能斟酌过去的经验与现在的状况，了解图片的内容。所谓的「玻尔兹曼机器学习」，就是让电脑也能得到这种能力的方法。也就是为电脑打造眼睛与脑部记忆的构造。深度学习则是在这项技术加上脑部判断能力，让电脑根据周遭的情况做出「这个是这样，那个是之前看过的那个」的判断技术。即使您从未接触过「机器学习」的知识，也能借由本书建立基本的概念。

领略数字时代的思维脉络：一本关于计算、逻辑与智能的探索之旅 书名：计算之维：逻辑、算法与人造心智的边界 简介： 在信息洪流与数据爆炸的今天，我们身处的现实世界正被一层无形的、由代码和逻辑编织而成的网络日益重塑。本书并非聚焦于某一特定技术的实现细节，而是将目光投向支撑这一切的宏大哲学、严谨的数学基础，以及驱动未来计算范式的核心思想。我们旨在为读者构建一幅清晰的认知地图，帮助理解“计算”这一概念如何从抽象的逻辑推理，演化为能够模拟、预测乃至创造的强大力量。 本书将引导读者穿越计算科学的广阔领域，从其最基础的公理出发，逐步深入到现代信息处理的复杂结构。我们探讨的重点在于思维的机制、信息的本质，以及如何将这些概念转化为可执行的、具有智能的行为。 第一部分：逻辑的基石与计算的起源 在探讨复杂的现代系统之前，我们必须追溯到一切的源头：逻辑。本部分将深入研究形式逻辑的构建块，这不仅是数学证明的工具，更是构建任何计算系统的思维蓝图。 我们将剖析亚里士多德的传统三段论如何演变为布尔代数（Boolean Algebra）的二值世界。重点阐述命题演算与一阶谓词演算的结构，理解它们如何提供了一种精确描述世界状态并进行推理的框架。读者将看到，即便是最简单的“真”与“假”的组合，也蕴含着构建复杂决策系统的潜力。 随后，我们将转向计算的物理实现基础。图灵（Alan Turing）的伟大思想——图灵机模型，将被详细解析。这不仅仅是一个抽象的数学构造，更是定义了“可计算性”的边界。我们不仅会描述图灵机的结构和工作原理，更会探讨其深远意义：什么是计算机能做到的，什么又是它们永远无法触及的？ 这个问题，即著名的停机问题（Halting Problem），揭示了算法的局限性，这是理解任何智能系统的必要前提。 本部分还将简要回顾冯·诺依曼（John von Neumann）架构，解释程序存储和数据共享如何奠定现代电子计算机的实用基础。我们将分析指令集、内存寻址和控制流如何将冰冷的逻辑转化为高速运转的机器行为。 第二部分：信息、复杂性与算法的艺术 理解了计算的逻辑基础后，我们将进入信息的度量与处理领域。信息不再仅仅是文字或图像，它是一种可以被量化和压缩的物理实体。 信息熵（Information Entropy）的概念将作为核心工具出现。我们不只是简单地引用香农（Claude Shannon）的公式，而是深入探讨熵如何量化不确定性，以及在通信和数据存储中，最小化冗余和最大化效率的内在矛盾与平衡。读者将理解，压缩算法的优雅之处，恰恰在于对信息结构深刻的理解。 算法设计被视为一种艺术。我们将系统性地考察几种关键的算法范式，它们是解决特定类型问题的通用策略： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 如何将一个庞大且难以驾驭的问题，分解成一系列更小、可独立解决的子问题，并在最优的结构下进行重组。 2. 贪婪算法（Greedy Algorithms）： 在每一步都做出当前看起来最好的选择，并探讨这种局部最优如何有时能导向全局最优，以及其局限性。 3. 动态规划（Dynamic Programming）： 针对具有重叠子问题和最优子结构的问题，如何通过记忆化和自底向上的构建，避免重复计算，实现效率的飞跃。 此外，本部分将引入计算复杂性理论。我们将区分P类问题（多项式时间可解）和NP类问题（非确定性多项式时间可验证）。理解P与NP的关系，是判断一个实际工程问题是否“易于解决”的根本标准。我们将探讨诸如旅行商问题（TSP）等NP完全问题的本质，以及在面对这些“硬核”问题时，人类通常采取的启发式和近似解法。 第三部分：模拟心智：从符号到连接主义的过渡 当计算能力达到一定水平时，我们开始尝试用机器来模拟人类的认知过程，这便是对“智能”的追求。本部分将聚焦于早期的符号主义（Symbolic AI）与向连接主义转变的关键桥梁。 我们将回顾符号主义的黄金时代，探讨知识表示的挑战。如何用明确的规则、逻辑框架和语义网络来编码常识和领域知识？我们将分析专家系统的工作原理，以及它们在逻辑推理、规划与搜索（如A搜索算法）中的应用。重点在于理解符号系统的可解释性，即我们能清晰地追踪机器做出决策的每一步逻辑推导。 然而，符号系统在处理模糊性、噪声和感知输入时暴露了其局限性。这催生了连接主义的复兴。本部分将引入计算模型中对生物神经元的高度抽象——感知机（Perceptron）的概念。我们将分析单个神经元如何通过加权输入和激活函数进行决策。 随后，我们将扩展到更复杂的网络结构，探讨多层感知机（MLP）的出现，以及解决训练难题的关键突破——反向传播（Backpropagation）算法。我们不会过多纠缠于复杂的优化细节，而是强调其核心思想：如何高效地将误差信号从输出层反向传递给网络中的每一条连接权重，从而系统性地调整整个网络的参数，使其更好地拟合数据分布。 本书的最终目标是为读者建立一个坚实的理论框架，使他们能够批判性地评估任何声称具备“智能”的计算系统。我们强调，无论技术如何进步，其底层都离不开严谨的逻辑、高效的算法以及对信息本质的深刻洞察。通过本书的阅读，读者将能够识别当前技术浪潮背后的核心驱动力，并具备独立思考和深入探索计算未来所需的基础知识。

作者简介

大関真之

　　现任教于日本东北大学。专长是统计力学、量子力学、机器学习。曾经荣获得手岛精一纪念研究赏博士论文赏、第6回日本物理学会若手奖励赏、文部科学大臣表彰若手科学者赏。

第1章｜什么都不懂的镜子
1.1 魔镜与皇后
1.2 试着机械学习
Column 机械学习是什么？
1.3 根据资料学习
Column 机械的自主学习

第2章｜美丽的祕诀
2.1 魔镜的答案
Column 数学的必要性
2.2 挑战回归问题
Column 机械也跟人类一样？
2.3 代表美丽的函数
Column 机械也有老师

第3章｜挑战最佳化问题
3.1 皇后全力冲刺！
Column 从演算法多学一点
3.2 模型的极限
Column 训练资料与测试资料
3.3 建立新的特征值
Column 如何建立困难的函数？
3.4 神经网路
Column 大脑的资讯处理机构

第4章｜挑战深度学习
4.1 推桿推不动了？
Column 深度学习的风潮
4.2 注意过拟合
Column 机械学习就是与过拟合战斗
4.3 批次学习与在线学习
Column 随机梯度下降法的复活

第5章｜预测未来
5.1 识别的镜子
5.2 寻找分界线
Column 支持向量机的泛化能力
5.3 原本就能分离吗？
Column 扭曲空间的核心函数
5.4 填补资料的缺漏
Column 资料的本质
5.5 掌握资料的本质
Column 稀疏性与人类的直觉

第6章｜映出美丽的镜子
6.1 珍贵的图片资料
Column 利用磁铁进行机械学习？
6.2 玻尔兹曼机械学习的影像处理
Column 机械学习与统计力学
6.3 能辨识更复杂的特征吗？
Column 变分原理
6.4 使用隐藏变数，打造多元世界
Column 採样专用机器登场
6.5 复杂资料的真面目
Column 辛顿先生的意志力

第7章｜只找出脸部的美丽度
7.1 知道世上所有事情的魔镜
7.2 魔镜啊魔镜、魔镜先生

序

　　看到孩子的成长后，总是不禁问自己：「他们到底是怎么理解事物的呢？」虽然可一言以蔽之地以「就是从反覆的失败与尝试之中学习知识，再理解事物」的答案来回答这个问题，但是若能了解「那么这些知识又是什么知识？」，那么说不定就能让电脑获得与人类相同的智能吧？实现这个梦想的技术就是近年来蔚为流行的机器学习。这是一种透过反覆尝试与失败，学习社会规则的技术。到底是何种方式学习这世上的事情呢？

　　机器学习正处于不断演化的阶段，而本书则打算介绍其中的玻尔兹曼机械学习与深度学习（Deep Learning）。所谓的玻尔兹曼机械学习是欣赏各种图片，记忆世上风景的技术。即使是有点模煳或部分被遮住的图片，人类也能立刻了解图片的内容。这是因为人类能斟酌过去的经验与现在的状况，了解图片的内容，现在已经能让电脑搭载这种技术了。应用这种基本技术的就是玻尔兹曼机械学习，也就是在电脑打造睛与脑部记忆的构造。深度学习则是在这项技术加上脑部判断能力，让电脑根据周遭的情况做出这个是这样，那个是之前看过的那个的判断技术。大家是不是觉得，这个技术很厉害呢？

　　这些技术或许可实现超乎现在想像的「人工智慧」，而全世界也正笼罩着如此兴奋的感觉。让全世界惊艳的电脑技术之一，就是Deep Mind开发的Alpha Go吧。大家应该都知道这条透过最新的机器学习技术，让电脑在围棋的世界大胜人类的新闻吧。现在真的是很不得了的时代，但是这项技术的真面目到底是什么？现在应该有很多人对此抱着兴趣吧。

　　好吧，那就一起阅读机器学习的书吧！抱着这个想法跑进书店，应该会看到不少的书。而且在这个时代，只要上网搜寻一下，大概就能得到不少知识。接触这些资讯之后，一定会有不少人感到挫折，因为这些资讯充满了一堆看起来很难的公式，这些公式到底是干嘛用的？到底是怎么让电脑获得智能的？对于只是想知道这些事情的人来说，要理解这些资讯的确难度很高。

　　因此本书将试着以「没有公式」的「故事」从「机器学习为何」开始讲解，也将介绍造成轰动的深度学习以及为深度学习的草创时期带来进化曙光的玻尔兹曼机械学习。我希望把本书写成谁都能轻松理解的内容，让大家觉得这本书前所未有的简单！

　　所以，本书适合对机器学习有兴趣的上班族阅读，也适合准备开始新兴趣的人阅读。即使是准备安排退休生活的高龄人士，应该也会觉得本书有趣才对。我试着把本书写成适合与父母亲一起进行自由研究的小学、国中题材，我也认为阅读到故事的尾声时，将可培育出开拓机器学习未来的人材。如果本书能成为敲开一亿总机器学习时代的敲门，那将是笔者的荣幸。

机械的自主学习
 
机械学习可透过学习这个容易想像的字眼进一步了解。请想像成让机械学习的样子。这里指的机械是电脑，所以在电脑里输入各种资料就等于让电脑学习。
 
简单来说，就是让电脑看大量的计算练习题，不断地连续计算，这世界上有这种问题，这么做就是解开问题，这等于是叫电脑模仿人类的解题方式。
 
不过，听到这里，大家应该会有疑问吧？机械真的能了解这些计算方式吗？其实它们并不了解。感觉上就只是让电脑看大量的问题与解答的模式，然后再从中找出法则或规则，最后顺利得出解答而已。人类的学习也差不多是这种模式。如果被别人问到「为什么加法会是这样的加法？」大部分的人应该只能回答加法就是加法。
 
我们常常都是凭借着经验与结果接受既定的事物，然后再继续向前进。而机械学习就是让机械以这种模式学习。
 
如果对象是人类，当然就能更有效率地教导规则，而教导规则的过程就称为教育，但是当对象换成机械，又该怎么教才有效率呢？由于我们是人类，所以有必要找出能更有效率地教导机械的方法，而这个方法就是数学的公式，这或许也是大部分机械学习初学者觉得困扰的部分。
 
机械的自主学习
 
加法、减法、乘法、除法，这是谁都学过的四则运算。
 
不过大家真的敢说完全理解这些运算吗？或许大家能完成运算，但真的能说已经了解这些运算吗？即使能正确运算，但其实不了解这些运算的真正意义，只是学会了这些运算的规则而已。
 
机械学习所做的事就是了解输入与输出之间的关系，换言之就是判读输出入的关联性。
 
这世上已经有这样的规则，所以教电脑依样画胡芦地模仿这些规则，然后试着根据这些规则输入资料，结果就得到同样的输出结果。如果稍微调整规则，输出的结果也会跟着改变。重复这个过程，就能得到不同的输出结果。这跟小孩闹着玩，结果玩出很多花样是一样的道理。
 
此时的父母亲会跟小孩说：「这样做才对哟」。做计算练习题的时候也是一样。只要稍微算错，就会被打叉，老师也会帮忙修正。总之就是一边订正，一边复习，再进行微调。
 
机械学习做的事情跟这些完全一样。目标是要解出所有问题的正确答案，所以不断不断地解同一个问题。为了让输出的结果与资料相符，不断地调整参数。为了提高解题率，所以重复细部的调整。大家都持续相同的努力。

评分☆☆☆☆☆

哇，光看書名《機器學習入門：從玻爾茲曼機器學習到深度學習》就覺得超有份量！我最近超想深入了解機器學習的，畢竟現在AI發展得這麼快，感覺不學點東西就落伍了。平常在網路上看到一些AI應用，像是推薦系統、語音辨識，都覺得很神奇，但又不知道背後是怎麼運作的。這本書聽起來就很對味，從比較基礎的概念講起，然後一路到現在最夯的深度學習，感覺能幫我打下一個穩固的基礎。我最怕那種一上來就講一堆數學公式、術語，讓人完全看不懂的書，這本「入門」兩字，讓我看到希望！希望它能用比較淺顯易懂的方式，帶我認識機器學習的核心概念，像是什麼是模型、什麼是訓練，還有不同種類的學習演算法。如果它能用一些生活化的例子來解釋，那就更好了！我真心期待這本書能開啟我對機器學習的認識之旅，讓我在這個領域不再是個門外漢。

评分☆☆☆☆☆

說真的，最近想好好認真學點東西，感覺現在的科技發展太快了，常常聽到機器學習、深度學習這些詞，但總是霧裡看花。這次看到《機器學習入門：從玻爾茲曼機器學習到深度學習》這本書，名字聽起來就很扎實，感覺它不像有些書只是蜻蜓點水，而是真的想帶你從頭學起。我特別在意「從玻爾茲曼機器學習開始」這部分，這表示它應該會講一些比較經典、基礎的模型，而不是一開始就堆砌最新的技術。這樣比較好，可以讓我理解為什麼會有這些發展，背後的邏輯是什麼。而且，從基礎到深度學習，這個路徑聽起來很完整，就像爬樓梯一樣，一步一步來，比較不容易跌倒。我希望這本書不只是介紹演算法，更能讓我理解它們的原理、優缺點，甚至是如何應用在實際問題上。像是，有沒有機會學到一些程式碼的範例，讓我可以實際操作看看，那就更棒了！

评分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正引導我進入機器學習領域的書，而《機器學習入門：從玻爾茲曼機器學習到深度學習》這個書名，立刻引起了我的注意。我對這個領域充滿了好奇，但又擔心市面上很多書籍的門檻太高，無法讓初學者輕鬆入門。書名中「從玻爾茲曼機器學習」開始，讓我感到這本書或許會從一些較為基礎且具歷史意義的模型談起，這對於理解機器學習的演進脈絡非常有幫助。接著能夠一路銜接到「深度學習」，這代表它涵蓋了從古典到現代的機器學習方法。我希望這本書能夠以清晰、有條理的方式，介紹機器學習的核心概念、演算法，以及它們的應用範疇。如果作者能夠用淺顯易懂的語言，搭配適當的圖解或實例，來闡述這些複雜的理論，那將會大大降低學習的難度。我期待這本書能為我打開機器學習的大門，讓我能夠逐步掌握這項強大的技術。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對人工智能發展趨勢感到著迷的學生，我一直在尋找一本能夠系統性引導我進入機器學習領域的書籍。《機器學習入門：從玻爾茲曼機器學習到深度學習》這個書名，立刻吸引了我的目光。我一直覺得，理解一個領域最好的方式，就是從它的根源開始，然後逐步深入到最新的發展。《玻爾茲曼機器學習》這個詞，聽起來像是會探討一些更為底層、更具理論基礎的模型，這對於建立紮實的知識架構非常有幫助。而「到深度學習」的銜接，則意味著這本書能夠帶領我了解目前最熱門、應用最廣泛的技術。我非常期待這本書能夠清晰地解釋機器學習的基本原理、演算法的運作機制，以及如何將這些理論應用於實際問題的解決。如果書中能夠包含一些實際的案例分析，或者引導讀者思考如何運用機器學習來解決生活中的挑戰，那將會大大提升這本書的價值，讓我不僅學到知識，更能培養解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對科技充滿好奇心的上班族，最近真的被「機器學習」這個詞燒得體無完膚，但又覺得它好像很遙遠、很難懂。當我看到《機器學習入門：從玻爾茲曼機器學習到深度學習》這本書的標題時，眼睛都亮了！「入門」這兩個字真的太重要了，我最怕那種一翻開就一堆我看不懂的符號跟術語，然後就直接關書了。書名裡提到「從玻爾茲曼機器學習」到「深度學習」，這個順序感覺很合理，就像是在學習語言一樣，總要先學會字母和單字，才能組合成句子。我希望這本書可以幫我建立起對機器學習的基本概念，理解它到底是什麼、能做什麼，還有為什麼這麼受重視。如果它能用一些生活化的比喻，或者案例分析，來解釋那些比較抽象的概念，那就真的太感謝了！我想要的不只是死記硬背，而是真的能理解其中的邏輯，這樣才能應用到我的工作或是生活上。