世界第一简单机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　涉及大量统计学理论，
　　让人工智慧「自动学习」的演算法，
　　就是应用于电脑视觉、资料探勘、证券试场分析的机器学习。
　　搜寻引擎、语音及手写辨识、战略游戏也能看到它的踪迹。
　　透过预测、判断、评估、排序，提高准确率！
　　打好机器学习基础，工作从此事半功倍！

好评推荐

　　日本读者好评推荐
　　真的很好懂。虽然需要有线性代数和偏微分的底子，但不需要实际计算，只要看懂基本概念就行了。书中有丰富的图片和亲切的说明，让读者容易吸收，非常推荐！──Masaru Kamata

　　是一本适合初学者的书。就连没有机械学习知识的我也能理解整体概念。书末附上的索引在深入查询时非常好用。漫画部分鲜活的角色和情节也将内容的难度降低了。推荐给想了解机械学习的人。──JyunJyun

　　巧妙地将漫画和工作书结合，让人一读就停不下来了。最大的优点是有附数学解说，也有举出现实中的应用范例，让读者了解能应用的场合和方式。Q&A的部分能激发思考，加深理解。我会推荐这本书给学生看。──Танечка

 

好的，这是一份图书简介，围绕“机器学习”这一主题展开，但避开了《世界第一简单机器学习》的内容。 --- 书名：深度解析：从理论基石到前沿应用的机器学习实践指南 导言：驾驭智能时代的驱动力 在信息爆炸与数据洪流交织的今天，机器学习（Machine Learning, ML）已不再是高深莫测的学术概念，而是驱动现代技术变革的核心引擎。从精准的个性化推荐到复杂的医疗诊断，从自动驾驶的决策系统到金融风控的实时分析，机器学习的能力正在重塑我们生活的方方面面。 然而，要真正掌握并驾驭这股力量，需要的不仅仅是对“黑箱”模型的表面了解，而是对支撑其运行的数学原理、算法逻辑以及工程实现有深刻的洞察。 本书——《深度解析：从理论基石到前沿应用的机器学习实践指南》——旨在为那些渴望从基础概念跃升至精通实战的工程师、数据科学家和技术爱好者提供一份详尽、严谨且富有实践指导意义的路线图。我们不会止步于简单的模型介绍，而是深入剖析其背后的数学直觉、计算复杂度，以及在真实世界数据挑战中的应对策略。 第一部分：机器学习的数学与统计基石 (Foundational Mathematics and Statistics) 任何强大的机器学习模型都建立在坚实的数学基础之上。本部分将系统地回顾和应用那些构建算法所需的关键理论工具。 1.1 线性代数与几何直觉： 我们将从向量空间、矩阵分解（如SVD）、特征值分解等角度，重新审视数据表示的本质。理解高维数据的几何结构，是理解降维技术（如PCA）和支持向量机（SVM）决策边界的关键。我们将重点探讨如何利用线性代数高效地处理大规模数据集，而非仅仅停留在符号运算层面。 1.2 概率论与统计推断： 贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）是理解不确定性下决策制定的核心。本章将深入探讨最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的差异与适用场景。此外，我们将详细分析各种概率分布（如高斯分布、泊松分布）在建模不同类型数据时的作用，并介绍统计检验（Hypothesis Testing）在特征选择和模型评估中的应用。 1.3 优化理论与梯度下降的艺术： 机器学习的训练过程本质上是一个优化问题。本书将详细解析凸优化（Convex Optimization）的基础概念，并重点关注非凸优化在深度学习中的挑战。我们不仅会介绍经典的梯度下降法（Gradient Descent），还会深入比较随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp以及自适应学习率优化器Adam的内在工作原理、收敛速度差异及内存效率，为模型训练提供精细调控的工具箱。 第二部分：经典机器学习算法的深度剖析 (In-Depth Analysis of Classical Algorithms) 在迈向神经网络之前，理解传统模型的内在机制至关重要。这些模型不仅是历史的沉淀，在特定数据集上它们依然是高效且可解释的首选方案。 2.1 判别模型与生成模型： 我们将对比逻辑回归（Logistic Regression）和线性判别分析（LDA）在分类任务中的作用。重点讨论判别模型的“决策边界”学习机制与生成模型（如朴素贝叶斯）对数据生成过程的建模假设。 2.2 集成学习的威力：构建鲁棒模型 (Ensemble Methods)： 集成学习是提升模型稳定性和预测精度的关键技术。我们将详尽解析Boosting（如AdaBoost, GBDT, XGBoost, LightGBM）的核心思想——如何通过迭代地关注前一轮的错误样本来改进整体性能。同时，对Bagging（如Random Forest）的随机性和多样性如何降低方差进行深入探讨。 2.3 支持向量机（SVM）与核方法的精妙： SVM的魅力在于其基于大间隔（Margin Maximization）的理论。我们将详细解释核函数（Kernel Trick）如何将低维空间中不可分的问题映射到高维空间中实现线性可分，并讨论不同核函数（多项式核、RBF核）的选择策略及其对模型复杂度的影响。 第三部分：现代深度学习架构与实践 (Modern Deep Learning Architectures and Practice) 深度学习是当前人工智能领域的前沿阵地。本部分将聚焦于构建和优化复杂的神经网络模型。 3.1 基础网络：前馈网络（FNN）的高级话题： 我们将超越基础的多层感知机（MLP），深入探讨激活函数（如ReLU, Leaky ReLU, GELU）的选择对梯度传播的影响，以及正则化技术（Dropout, Batch Normalization, Layer Normalization）如何解决过拟合和内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。 3.2 卷积神经网络（CNN）：视觉信息处理的革命： 本书将系统梳理经典的CNN架构演进（从LeNet到ResNet, DenseNet, Transformer-based Vision Models），并重点解析卷积操作的参数共享机制和感受野（Receptive Field）的构建。在实践中，我们会详细介绍迁移学习（Transfer Learning）在图像分类与目标检测任务中的应用流程和微调策略。 3.3 循环神经网络（RNN）及其变体：处理序列数据的挑战： 针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析，我们将剖析标准RNN的梯度消失/爆炸问题。随后，深度讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部“门控”机制如何实现长期依赖的捕获。 3.4 Transformer架构与自注意力机制 (Self-Attention)： Transformer架构已成为NLP和许多其他领域的通用范式。我们将彻底拆解自注意力机制（Scaled Dot-Product Attention），解释Multi-Head Attention如何捕捉不同表示子空间的信息，并分析位置编码（Positional Encoding）在序列建模中的必要性。 第四部分：模型评估、可解释性与工程化 (Evaluation, Explainability, and Deployment) 训练出一个模型只是第一步，确保其性能可靠、结果可信并在实际环境中高效运行，才是衡量价值的关键。 4.1 严谨的模型验证与评估指标： 我们将超越简单的准确率（Accuracy），深入探讨分类任务中的精确率-召回率曲线（PR Curve）、ROC曲线、F1分数、Kappa系数在不同类别不平衡情况下的适用性。对于回归任务，我们将分析RMSE、MAE、$R^2$等指标背后的统计意义。同时，我们将系统介绍交叉验证（Cross-Validation）的各种策略及其局限性。 4.2 模型可解释性（XAI）：打开黑箱： 在关键决策领域（如金融、医疗），模型决策过程的透明度至关重要。本章将介绍一系列工具和方法，包括：特征重要性排序（Permutation Importance）、局部可解释性模型无关解释（LIME）和SHAP值，帮助读者理解模型为何做出特定预测。 4.3 生产环境下的模型部署与 MLOps 基础： 本书最后一部分将讨论如何将训练好的模型转化为可用的服务。内容涵盖模型序列化（如使用Pickle, ONNX）、容器化部署（Docker）、模型性能的在线监控（Data Drift, Concept Drift的检测），以及自动化再训练流水线（Pipeline）的基本构建思路。 --- 目标读者： 具备一定编程基础（Python）和微积分基础的技术人员、希望系统化构建机器学习知识体系的工程师、以及对前沿算法有深入探究欲望的数据科学家。 本书特色： 强调理论与代码实现之间的桥梁，通过大量的数学推导和清晰的算法流程图，确保读者不仅“会用”，更能“理解其所以然”。我们注重前沿技术的前因后果，而非仅仅停留在API调用的表面。

作者简介

荒木 雅弘

　　1998年取得（工学）博士学位（京都大学）。
　　1999年曾任京都工艺纤维大学工艺学系助理教授。
　　2007年起任职京都工艺纤维大学工艺科学研究科副教授。

　　〈着作〉
　　《语音对话系统》（合着，欧姆社）
　　《用免费软体建构语音辨识系统 从模式辨识、基本机器学习到对话系统》（森北出版）
　　《用免费软体学习语意网与相关互动》（森北出版）
　　《用免费软体开始机器学习入门》（森北出版）
　　《图解语音辨识》（讲谈社）

审订者简介

张智星

　　现职：台湾大学资讯系教授、台大医院资讯室主任、台大金融科技研究中心主任
　　学历：美国加州大学柏克莱分校 电机电脑系 博士
　　经历：工研院资通所顾问
　　授课科目：资料结构与演算法、科学计算、金融科技导论、音乐讯号分析与检索、人工智慧及深度机器学习之生医药产业应用
　　研究领域：语音辨识与评分、音乐分析与检索、精准寻与行销、医疗大数据分析

译者简介

卫宫纮

　　清华大学原子科学院学士班毕。现为自由译者。译作有《上司完全使用手册》（东贩）、《超慢跑入门》（商周）、《男人懂了这些更成功》（潮客风）、《世界第一简单电力系统》（世茂）……等。赐教信箱：emiyahiro@hotmail.com.tw
 

序    

序章 请教我机器学习！    
纱耶香的房间① 纱耶香与女高中生小爱    

第1章 怎么做回归？    
1.1 预测数据的困难    
1.2 从解释变数求目标变数    
1.3 求线性回归函数    
1.4 正规化的效果    
纱耶香的房间② 数学的复习1    

第2章 怎么进行识别？    
2.1 整理资料    
2.2 由资料预测类别    
2.3 逻辑识别    
2.4 决策树的识别    
纱耶香的房间③ 数学的复习②    

第3章 评估结果    
3.1 要用测试资料评估才有意义    
3.2 训练资料、检验资料、评估资料    
3.3 交叉验证法    
3.4 准确率、精确率、召回率、F值    
纱耶香的房间④ 数学的复习③    

第4章 深度学习    
4.1 神经网路    
4.2 反向传播法训练    
4.3 挑战深度学习    
4.3.1 深度神经网路的问题点    
4.3.2 多层训练上的技巧 1事前训练法    
4.3.3 多层训练上的技巧 ②激活函数    
4.3.4 多层训练上的技巧 ③规避过度学习    
4.3.5 结构特化的神经网路
纱耶香的房间⑤ 数学的复习④    

第5章 整体学习    
5.1 装袋法    
5.2 随机森林    
5.3 提升法    
纱耶香的房间⑥ 数学的复习⑤    

第6章 非监督式学习    
6.1 集群分析    
6.1.1 阶层式集群分析    
6.1.2 分割式集群分析    
6.2 矩阵分解    
纱耶香的房间⑦ 数学的复习⑥    

结尾    
索引    


 

序

　　本书会举出几项机器学习中较具代表性的手法，并尽可能简单解说其概要，预设的读者为具备大一程度数学知识的机器学习初学者。如果自身对数学式不太熟悉的话，可翻阅各章后面的数学相关说明，大致掌握这些数学式的用处即可。

　　本书在内容的安排上，一开始会先设定问题，接着举出解决该问题的方式，再对各机器学习手法进一步说明。各章设定的问题与解决手法如下：

　　章节  问题  手法
　　1  预测活动参加人数  线性回归
　　2  判断糖尿病高危险群  逻辑识别、决策树
　　3  评估训练成果  分割学习法、交叉验证法
　　4  排行葡萄的等级  卷积神经网路
　　5  判断糖尿病高危险群（再挑战）  整体学习
　　6  推荐相关活动  集群分析、矩阵分解

　　各章所介绍的手法仅为粗浅内容，想要实际运用这些手法，建议先深入理解相关的专业参考书后，再来尝试挑战。

　　最后，我想感谢给予这次执笔机会的欧姆社股份有限公司，也要向渡真加奈老师与Verte股份有限公司的同仁表达最深的谢意，感谢您们将我的拙劣原稿改编成如此生动活泼的漫画故事。

 

纱耶香的房间1 纱耶香与女高中生小爱
 
纱：好久不见，小爱。上次碰面是在爷爷家吧？
 
爱：对啊，那个时候表姊妹都在嘛。
 
话说回来，纱耶姊，今天怎么了吗？
 
纱：今天……大学的学弟来请教机器学习，我就帮他稍微上了一下课，但不晓得他是不是真的听懂……
 
我记得小爱在高中选择理工组，所以想听听妳的看法。
 
爱：机器学习是指AI吗？机器的智能，感觉好像很难。
 
纱：不过，机器学习的本质是根据资料建立数学模型，再由电脑来驱动这个模型唷。这个数学模型的基础部分，大概高中生应该理解才对。
 
爱：我是有在天文部编写过观测用的程式，数学也是喜欢的科目，只有这些知识能够理解吗？
 
纱：小爱的话，没问题的。
 
第一次上课讲了回归问题，妳能听听看吗？
 
爱：好吧。我就来听听这个困难的东西！
 
纱耶香的房间2 数学的复习-1
 
纱：小爱到哪边能够听懂？
 
爱：出现好多向量、矩阵耶。向量是用括号括住一排数字，二维向量是（a,b）、三维向量是（a,b,c），但 维向量我就不太清楚了……
 
纱： 在4以上后，无法想像该空间，的确会觉得比较难懂。不过，我们不用勉强想像空间，可简单看作是许多数字排在一块就行了。
 
爱：数字纵向排成的列向量有什么意义吗？
 
纱：没有特别的意义，但这边在排列复数特征时，约定俗成会排成纵方向。机器学习会很常遇到矩阵和向量的乘法计算，矩阵从左侧乘上列向量时，可用矩阵的积来表示矩阵的合成，相当便利。
 
爱：高中没有教矩阵……。
 
纱：嗯……矩阵可以想成是数字排成四角型。
 
纱：虽然行列的定义在有些国家相反，但日本数学的定义是横方向为行、纵方向为列。我是以行列汉字「右半部」两条线的方向来记忆唷。
 
爱：原来如此！
 
纱：举例来说，行方向有两个数字、列方向有两个数字，会称为2行2列的矩阵。矩阵的加法是相加相同位置的数字，但乘法就比较麻烦了。
 
纱：相乘后矩阵第n行第m列的数值，是取出前面矩阵的第 行和后面矩阵的第m列，依行列数字出现的先后顺序相乘，再把各乘积相加起来求得。
 
爱：这样的话，如果前面矩阵的列数和后面矩阵的行数不同，就没有办法做乘法。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直对“简单”这个词持保留态度，尤其是在谈论像机器学习这样高深的领域时。所以当我在书店看到《世界第一简单机器学习》这本书时，第一反应是“真的假的？”。但吸引我的是它敢于挑战这个“简单”的标签，这本身就很有勇气。我平常工作其实跟科技没什么太大关系，但身边的人都在谈论AI，各种新闻也充斥着机器学习的字眼，让我觉得再不了解一下就真的落伍了。我希望这本书不是那种“假简单”，就是说虽然用了简单的语言，但背后的概念其实还是非常复杂，学完之后我还是什么都不懂。我期待它真的能做到“第一简单”，能够让一个完全没有基础的人，也能够理解机器学习的基本逻辑和运作方式，甚至能大概了解它的应用场景，而不需要去啃那些厚厚的专业书籍。

评分☆☆☆☆☆

我是在网路上看到这本书的推荐，当时被标题“世界第一简单机器学习”深深吸引。作为一个对科技产品充满好奇，但又缺乏专业背景的普通人，我一直对人工智能和机器学习感到既着迷又畏惧。总是觉得那些复杂的算法、代码会让人望而却步。然而，这本书的宣传语让我想，也许这是我尝试理解这个热门领域的一个绝佳机会。我特别注重书籍的易读性，对于那些充斥着晦涩术语、复杂公式的书籍，我通常会选择放弃。所以，我非常期待这本书能够用最浅显易懂的方式，为我揭开机器学习的神秘面纱，让我能够真正地理解它的基本原理，而不仅仅是停留在表面。希望它能提供一些实际的例子，让我能将抽象的概念与生活中的事物联系起来，这样学习起来才不会那么枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

我平常算是个科技爱好者，虽然不算是专业人士，但对新事物总是充满好奇。最近几年人工智能，特别是机器学习，发展得太快了，感觉好像无处不在，从手机的推荐算法到自动驾驶，都离不开它。但说实话，我对于其中的原理一直是一知半解，总觉得它是一个非常高深莫测的领域。当我看到《世界第一简单机器学习》这本书名时，我感到非常好奇，也很期待。我希望这本书能够打破我对于机器学习的刻板印象，让我能够真正地理解它的核心思想，而不是被那些复杂的数学公式和编程语言吓退。我期待这本书能够提供一种非常直观、易懂的学习路径，让我能够循序渐进地掌握机器学习的基本概念，甚至能大概了解一些常见的应用案例，让我觉得掌握这项技术并不像想象中那么困难。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《世界第一简单机器学习》真的太吸引人了，直接戳中了我想学又怕难的痛点。我一直以来都对科技新知很有兴趣，尤其是AI和机器学习，但每次看到相关的文章或者视频，都觉得讲得太专业了，各种模型、算法的名字都像外星语一样，根本听不懂。所以，看到这本书的标题，我简直眼睛一亮，觉得这可能就是我一直等待的机会。我买这本书的主要原因，就是希望它能给我一种“豁然开朗”的感觉，而不是越学越糊涂。我希望它能用最贴近我们生活、最容易理解的比喻和例子，来讲解机器学习的核心概念，而不是一上来就抛出一堆公式。我期待它能让我知道，机器学习到底是怎么运作的，它能做什么，以及为什么它这么重要，而不是仅仅停留在“它很厉害”这个层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的很有吸引力，那种简洁又有点俏皮的插画风格，一眼就能抓住我的目光。我当时在书店翻到它，被标题“世界第一简单机器学习”逗笑了，心想这年头还有什么东西敢这么说？抱着一丝好奇又有点不相信的心态，我还是把它带回家了。拿到手后，纸质比我想象中要好，拿在手里有份量，而且内页的印刷也很清晰，字体大小适中，看起来就让人有阅读的冲动。我一直觉得机器学习这东西离我很遥远，像是那种只有计算机天才才能懂的领域，但这本书的标题让我觉得，或许我真的可以尝试一下。虽然我还没有开始深入阅读，但光从这包装和初印象来看，我已经对它充满了期待，希望它真的能像它的名字一样，打开我通往机器学习世界的大门，让我不再觉得它那么高不可攀。