視覺機器學習20講 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

謝劍斌 等 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• 計算機視覺
• 圖像處理
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 模型訓練
• 數據分析
• 人工智能

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302397922

版次：1

商品編碼：11706776

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：239

産品特色

內容簡介

　　《視覺機器學習20講》是計算機、自動化、信息、電子與通信學科方嚮的專著，詳盡地介紹瞭K-Means、KNN學習、迴歸學習、決策樹學習、RandomForest、貝葉斯學習、EM算法、Adaboost、SVM方法、增強學習、流形學習、RBF學習、稀疏錶示、字典學習、BP學習、CNN學習、RBM學習、深度學習、遺傳算法、蟻群方法等基本理論；深入闡述瞭視覺機器學習算法的優化方法和實驗仿真；係統地總結瞭其優點和不足。
　　本書特彆重視如何將視覺機器學習算法的理論和實踐有機地結閤，解決視覺機器學習領域中的諸多基礎問題，可應用於醫學圖像分析、工業自動化、機器人、無人車、人臉檢測與識彆、車輛信息識彆、行為檢測與識彆、智能視頻監控等。本書特彆重視算法的典型性和可實現性，既包含本領域的經典算法，也包含本領域的研究成果。
　　本書不僅可作為高年級本科生與研究生教材，而且也是從事視覺機器學習領域研發極為有用的參考資料。

內頁插圖

目錄

緒論
第1講 K-means
1.1 基本原理
1.2 算法改進
1.3 仿真實驗
1.4 算法特點
第 2 講 KNN學習
2.1 基本原理
2.2 算法改進
2.3 仿真實驗
2.4 算法特點
第 3 講 迴歸學習
3.1 基本原理
3.1.1 參數迴歸
3.1.2 非參數迴歸
3.1.3 半參數迴歸
3.2 算法改進
3.2.1 綫性迴歸模型
3.2.2 多項式迴歸模型
3.2.3 主成分迴歸模型
3.2.4 自迴歸模型
3.2.5 核迴歸模型
3.3 仿真實驗
3.3.1 迴歸學習流程
3.3.2 基於迴歸學習的直綫邊緣提取
3.3.3 基於迴歸學習的圖像插值
3.4 算法特點
第 4 講 決策樹學習
4.1 基本原理
4.1.1 分類與聚類
4.1.2 決策樹
4.1.3 信息增益的度量標準
4.1.4 信息增益度量期望的熵降低
4.1.5 悲觀錯誤剪枝PEP
4.1.6 基本決策樹算法
4.2 算法改進
4.2.1 ID3算法
4.2.2 C4.5算法
4.2.3 SLIQ算法
4.2.4 SPRINT算法
4.3 仿真實驗
4.3.1 用於學習布爾函數的ID3算法僞代碼
4.3.2 C4.5算法構造決策樹的僞代碼
4.4 算法特點
第 5 講 Random Forest學習
5.1 基本原理
5.1.1 決策樹
5.1.2 Bagging集成學習
5.1.3 Random Forest方法
5.2 算法改進
5.3 仿真實驗
5.3.1 Random Forest分類與迴歸流程
5.3.2 Forest-RI和Forest-RC
5.3.3 基於Random Forest的頭部姿態估計
5.4 算法特點
第 6 講 貝葉斯學習
6.1 基本原理
6.2 算法改進
6.2.1 樸素貝葉斯模型
6.2.2 層級貝葉斯模型
6.2.3 增廣貝葉斯學習模型
6.2.4 基於Boosting技術的樸素貝葉斯模型
6.2.5 貝葉斯神經網絡模型
6.3 仿真實驗
6.3.1 Learn_Bayse(X,V)
6.3.2 Classify_Bayse(X)
6.4 算法特點
第 7 講 EM算法
7.1 基本原理
7.2 算法改進
7.2.1 EM算法的快速計算
7.2.2 未知分布函數的選取
7.2.3 EM算法收斂性的改進
7.3 仿真實驗
7.3.1 EM算法流程
7.3.2 EM算法的僞代碼
7.3.3 EM算法應用--高斯混閤模型
7.4 算法特點
第 8 講 Adaboost
8.1 基本原理
8.1.1 Boosting方法
8.1.2 Adaboost方法
8.2 算法改進
8.2.1 權值更新方法的改進
8.2.2 Adaboost並行算法
8.3 仿真實驗
8.3.1 Adaboost算法實現流程
8.3.2 Adaboost算法示例
8.4 算法特點
8.4.1 Adaboost算法的優點
8.4.2 Adaboost算法的缺點
第 9 講 SVM方法
9.1 基本原理
9.2 算法改進
9.3 仿真實驗
9.4 算法特點
第 10 講 增強學習
10.1 基本原理
10.2 算法改進
10.2.1 部分感知模型
10.2.2 增強學習中的函數估計
10.2.3 分層增強學習
10.2.4 多Agent增強學習
10.3 仿真實驗
10.4 算法特點
第 11 講 流形學習
11.1 算法原理
11.1.1 ISOMAP
11.1.2 LLE
11.1.3 LE
11.1.4 HE
11.2 算法改進
11.2.1 LPP
11.2.2 MFA
11.3 算法仿真
11.4 算法特點
第 12 講 RBF學習
12.1 基本原理
12.1.1 基於RBF函數的內插方法
12.1.2 RBF神經網絡
12.1.3 數據中心的計算方法
12.2 算法改進
12.2.1 針對完全內插問題的改進方法
12.2.2 針對不適定問題的改進方法
12.2.3 廣義RBF神經網絡
12.3 仿真實驗
12.3.1 基於高斯函數的RBF學習
12.3.2 RBF學習算法流程
12.4 算法特點
第 13 講 稀疏錶示
13.1 基本原理
13.1.1 信號稀疏錶示
13.1.2 貪婪求解算法
13.1.3 凸優化求解算法
13.2 算法改進
13.2.1 組閤Lasso（Group Lasso）
13.2.2 混閤Lasso（Fused Lasso）
13.2.3 彈性網絡（Elastic net）
13.3 仿真實驗
13.3.1 OMP算法
13.3.2 APG算法
13.3.3 基於稀疏錶示的人臉識彆
13.4 算法特點
13.4.1 算法優點
13.4.2 算法缺點
第 14 講 字典學習
14.1 基本原理
14.2 算法改進
14.2.1 最優方嚮法（MOD）
14.2.2 K-SVD法
14.2.3 在綫字典學習法
14.3 仿真實驗
14.3 基於字典學習的視頻圖像降噪方法
14.4 算法特點
14.4.1 算法優點
14.4.2 算法缺點
第 15 講 BP學習
15.1 基本原理
15.1.1 人工神經網絡
15.1.2 BP學習原理
15.2 算法改進
15.2.1 改進學習速率
15.2.2 改進訓練樣本
15.2.3 改進損失函數
15.2.4 改進連接方式
15.3 仿真實驗
15.4 算法特點
第 16 講 CNN學習
16.1 基本原理
16.1.1 神經認知機模型
16.1.2 CNN算法思想
16.1.3 CNN網絡結構
16.1.4 CNN網絡學習
16.2 算法改進
16.2.1 設計新的捲積神經網絡訓練策略
16.2.2 使用GPU加速捲積運算過程
16.2.3 使用並行計算提高網絡訓練和測試速度
16.2.4 采用分布式計算提高網絡訓練和測試速度
16.2.5 硬件化捲積神經網絡
16.3 仿真實驗
16.3.1 捲積神經網絡訓練算法仿真
16.3.2 捲積神經網絡實際應用實例
16.4 算法特點
16.4.1 算法優點
16.4.2 算法缺點
第 17 講 RBM學習
17.1 基本原理
17.1.1 RBM學習思想
17.1.2 RBM模型基礎
17.1.3 RBM模型學習
17.2 算法改進
17.2.1 方差RBM
17.2.2 均值方差RBM
17.2.3 稀疏RBM
17.2.4 稀疏組RBM
17.2.5 分類RBM
17.3 仿真實驗
17.4 算法特點
17.4.1 算法優點
17.4.2 算法缺點
第 18 講 深度學習
18.1 基本原理
18.2 算法改進
18.3 仿真實驗
18.4 算法特點
第 19 講 遺傳算法
19.1 算法原理
19.2 算法改進
19.2.1 適應度函數設計
19.2.2 初始群體的選取
19.3 算法仿真
19.3.1 圖像預處理
19.3.2 車牌特徵選取
19.3.3 基於遺傳算法的車牌定位
19.4 算法特點
19.4.1 遺傳算法的優點
19.4.2 遺傳算法的不足
第 20 講 蟻群方法
20.1 基本原理
20.1.1 群智能
20.1.2 螞蟻尋找食物源方法
20.1.3 蟻群算法的規則
20.1.4 蟻群算法的實現
20.2 算法改進
20.2.1 基於遺傳學的改進蟻群算法
20.2.2 蟻群係統
20.2.3 精英蟻群係統
20.2.4 最大最小蟻群係統
20.2.5 排序蟻群係統
20.2.6 最優-最差螞蟻係統
20.3 仿真實驗
20.3.1 蟻群算法實例
20.3.2 蟻群算法實現流程
20.3.3 蟻群算法僞代碼
20.4 算法特點

前言/序言

　　在新加坡國立大學訪問期間，我經常和興軍亮博士、張立寜博士、方宇強博士、譚筠博士等討論，談到視覺機器學習非常有用，但是很難找到稱心如意的參考資料，網絡上相關資源不少，但是有的泛泛而談，有的空洞無味，有的實例無法運行，有的效率很低，有的缺乏實驗數據……曾經甚是苦悶，迴過頭來思考，大傢或多或少都有些酸甜苦辣的經驗和教訓。我提議大傢就常用視覺機器學習方法，貢獻齣自己的收獲，獲得大傢一緻贊同。於是我們在多次會議討論之後，形成視覺機器學習20講的提綱，大傢分頭撰寫，然後由我來統稿、修改和完善。經過近一年的努力，終於開花結果，真心希望這本讀書筆記和心得體會能夠讓同道中人少些奔走，免除去粗取精、去僞存真的勞苦，熟悉算法的來源、發展和所以然，掌握算法的改進方法、實驗仿真流程、源代碼和視頻庫，使得研究人員和學生們盡快上手，樹立深入研究的信心。
　　本書是視覺機器學習領域的12位博士多年研究視覺機器學習的基礎理論、核心算法、關鍵技術和應用實踐的科學結晶，是作者們多年相關科研實踐的心得體會和係統總結。包括K-Means、KNN學習、迴歸學習、決策樹學習、Random Forest、貝葉斯學習、EM方法、AdaBoost、SVM方法、增強學習、流形學習、RBF學習、稀疏錶示、字典學習、BP學習、CNN學習、RBM學習、深度學習、遺傳方法、粒子群方法、蟻群方法共20個常用視覺機器學習方法。人們對其進行瞭深入淺齣的闡述，以簡單明瞭、豐富圖錶、解釋代碼、麵嚮應用、服務研究生等為宗旨，從基本原理、實現方法、改進方法、仿真流程、核心代碼、源程序、實驗數據等方麵重點展開，適閤於從事醫學圖像分析、工業自動化、機器人、無人車、人臉檢測與識彆、車輛信息識彆、行為檢測與識彆、智能視頻監控等領域的研究生和技術人員學習參考。
　　本書章節安排
　　全書共1個緒論，20講內容，各章內容編寫安排如下：
　　緒論（謝劍斌博士）；
　　第1講 K-Means（方宇強博士）；
　　第2講 KNN學習（謝劍斌博士）；
　　第3講 迴歸學習（閆瑋博士）；
　　第4講 決策樹學習（謝劍斌博士）；
　　第5講 Random Forest（張政博士）；
　　第6講 貝葉斯學習（劉通博士）；
　　第7講 EM算法（王勇博士）；
　　第8講 Adaboost（鬍俊博士）；
　　第9講 SVM方法（張立寜博士）；
　　第10講 增強學習（李沛秦博士）；
　　第11講 流形學習（張立寜博士）；
　　第12講 RBF學習（謝劍斌博士）；
　　第13講 稀疏錶示（方宇強博士）；
　　第14講 字典學習（方宇強博士）；
　　第15講 BP學習（興軍亮博士）；
　　第16講 CNN學習（興軍亮博士）；
　　第17講 RBM學習（興軍亮博士）；
　　第18講 深度學習（興軍亮博士）；
　　第19講 遺傳算法（張立寜博士）；
　　第20講 蟻群方法（謝劍斌博士）；
　　瀋傑博士、譚筠博士在實驗仿真方麵做瞭很多工作。
　　本書還提供瞭實驗仿真源代碼資源下載。
　　本書由國防科技大學電子科學與工程學院數字視頻課題組組稿，謝劍斌教授負責全書審核。在編著過程中得到瞭國防科技大學莊釗文教授、唐朝京教授的大力支持，穆春迪、劉雙亞、李潤華等為本書編著做瞭大量工作，在此一並緻謝！由於時間有限，參與作者較多，可能沒有列全參考文獻，請讀者或相關作者來信告知，在提供配套資源的網站和再版時加入並緻謝。
　　編者

《算法的視覺盛宴：探索數據驅動的智能洞察》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心動力。然而，海量數據的價值往往隱藏在復雜的模式和關聯之中，如何從中提取有意義的洞察，實現智能化決策，是當下麵臨的重大挑戰。本書《算法的視覺盛宴：探索數據驅動的智能洞察》正是為此而生，它將引領讀者踏上一段精彩的數據探索之旅，通過直觀、形象的視覺化方法，揭示隱藏在數字背後的智慧，掌握從數據中發現規律、預測趨勢、優化決策的強大能力。 本書並非一本枯燥的理論教科書，而是一場充滿趣味和啓發性的“視覺盛宴”。我們深知，理解抽象的算法和復雜的統計模型常常令人望而卻步。因此，本書的核心理念在於“化繁為簡，以視導學”，通過大量精心設計的圖錶、可視化案例和生動形象的類比，將復雜的算法原理和數據分析過程變得觸手可及。我們相信，當冰冷的數字變成鮮活的畫麵，當抽象的概念被具象的圖形所描繪，學習的門檻將大大降低，探索的樂趣也將隨之而來。 本書將從以下幾個核心維度，為您打開數據智能的全新視角： 第一篇：數據世界的語言——可視化之美 認識數據的“錶情”： 我們將從最基礎的數據可視化技術講起，教您如何使用散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖等經典圖錶來描述數據的基本分布、趨勢和構成。您將學會如何選擇最閤適的圖錶類型來錶達特定數據信息，避免“圖不對題”的誤導。 探索多維空間的奧秘： 現實世界的數據往往是多維度的。本書將介紹如何利用散點圖矩陣、平行坐標圖、熱力圖等方法，在高維度數據中發現變量之間的關係和潛在的模式，如同在繁星點點的夜空中尋找星座的軌跡。 地圖上的故事： 地理空間數據蘊含著豐富的區域性信息。本書將帶您領略地圖可視化的魅力，學習如何通過地理熱力圖、點密度圖、區域劃分圖等，直觀展示人口分布、經濟活動、環境變化等空間規律，讓數據在地圖上“說話”。 時間的長河： 時間序列數據記錄著事物隨時間演變的過程。我們將探討如何使用趨勢圖、周期圖、季節性分解圖等，揭示數據的動態變化，理解經濟周期、市場波動、用戶行為等背後的時間規律。 交互式的對話： 靜態的圖錶有時難以深入探索。本書將介紹如何構建交互式可視化，讓讀者能夠通過縮放、篩選、聯動等操作，自由地與數據進行“對話”，主動發現隱藏在數據深處的信息。 第二篇：算法的“眼睛”——數據洞察的利器 洞察數據的“脈絡”： 瞭解數據的內在結構是深入分析的第一步。我們將介紹聚類分析的核心思想，並通過可視化手段展示如何將相似的數據點“分組”，發現數據的自然劃分，例如將客戶按消費習慣進行分群，或者將文檔按主題進行歸類。 揭示變量間的“因果”： 變量之間並非孤立存在。本書將深入淺齣地介紹關聯規則挖掘，例如經典的“啤酒與尿布”案例，展示如何發現數據中頻繁齣現的組閤模式，為産品推薦、市場營銷策略提供依據。 預測未來的“軌跡”： 預測是數據分析的重要目標。我們將介紹迴歸分析的基本原理，並通過可視化方式展示如何擬閤數據趨勢，預測數值型變量，例如預測房屋價格、股票走勢等。 辨彆“好壞”的邊界： 分類是另一個常見的任務。本書將通過可視化案例，生動地解釋分類算法的工作機製，例如如何區分垃圾郵件和正常郵件，或者識彆齣圖像中的貓和狗，讓您理解模型是如何“學習”區分不同類彆的。 降維的“魔法”： 當數據維度過高時，分析會變得睏難。我們將介紹主成分分析（PCA）等降維技術，並用可視化手法展示如何將高維數據“壓縮”到低維空間，同時盡可能保留其重要信息，為後續分析打下基礎。 第三篇：從數據到智慧——應用場景的無限拓展 商業智能的“羅盤”： 如何利用數據優化商業決策？本書將通過實際案例，展示如何運用數據可視化和基礎算法分析銷售數據、用戶行為數據、市場數據，從而洞察消費者需求，優化營銷策略，提升運營效率。 科學研究的“顯微鏡”： 在科學領域，數據是探索未知的重要工具。我們將展示如何利用可視化技術分析實驗數據、觀測數據，發現科學規律，例如分析基因序列數據，或者可視化天體物理觀測結果。 金融市場的“晴雨錶”： 金融數據變幻莫測。本書將介紹如何運用可視化和統計分析方法，監測股票市場波動，分析風險，識彆投資機會，讓您在復雜的金融市場中擁有更清晰的洞察。 社會發展的“透視鏡”： 通過可視化分析人口普查數據、經濟統計數據、輿情數據，我們可以更深入地理解社會現象，發現發展趨勢，為政策製定提供科學依據。 個性化服務的“引擎”： 推薦係統是現代互聯網服務的重要組成部分。本書將介紹協同過濾、內容推薦等基本思想，並通過可視化手段展示它們如何工作，幫助您理解為何能夠獲得個性化的內容推薦。 本書的特色： 強調直觀理解： 告彆晦澀的數學公式，我們用圖錶和案例說話，讓算法的原理變得生動易懂。 豐富的實操案例： 每一個算法概念都配有精心設計的可視化案例，幫助您將理論知識轉化為實踐能力。 循序漸進的學習路徑： 從基礎的可視化技術到核心的算法原理，再到實際應用場景，本書的學習路徑清晰閤理，適閤不同基礎的讀者。 啓發式思維訓練： 本書不僅僅傳授方法，更注重培養您獨立思考、從數據中發現問題、解決問題的能力。 麵嚮未來： 隨著數據量的不斷增長和算法的持續發展，本書將為您打下堅實的基礎，幫助您適應未來數據驅動的智能時代。 無論您是想入門數據分析領域的新手，還是希望深化對數據洞察理解的專業人士，本書都將是您不可多得的夥伴。它將為您揭示數據背後隱藏的無窮潛力，讓您在數據的海洋中，發現屬於自己的智慧之光，開啓一場激動人心的“視覺盛宴”。讓我們一起，用眼睛去“看”數據，用智慧去“駕馭”數據。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，《視覺機器學習20講》這本書，在某種程度上顛覆瞭我對機器學習書籍的認知。我一直認為，機器學習就應該是一堆公式和代碼的堆砌，枯燥乏味且難以接近。然而，這本書完全打破瞭我的這種刻闆印象。 它最讓我感到驚艷的是其獨特的敘事風格。作者似乎非常善於將復雜的概念轉化為引人入勝的故事。在講解一些算法的由來和發展時，它會像講曆史故事一樣，娓娓道來，讓你在不知不覺中，就瞭解瞭這項技術是如何一步步演進至今的。 例如，在介紹深度學習的曆史時，它沒有簡單地羅列時間綫和技術名詞，而是通過講述一些關鍵人物的探索和遇到的睏難，讓讀者感受到人工智能發展過程中的那種求索和突破。這種方式，讓我在學習過程中，不僅僅是獲取知識，更是一種情感上的連接和共鳴。 書中對每一個概念的闡述，都充滿瞭人文關懷。它會告訴你，為什麼這項技術是重要的，它能夠解決什麼樣的問題，以及它對我們生活可能帶來的影響。這種宏觀的視角，讓我能夠更好地理解機器學習在現實世界中的價值，也激發瞭我進一步深入學習的動力。 更重要的是，這本書非常注重培養讀者的“模型思維”。它不是簡單地讓你記住算法的步驟，而是引導你去思考，為什麼這個模型能夠有效，它的優勢和劣勢在哪裏，以及在不同的場景下，應該如何選擇閤適的模型。這種思維方式的培養，遠比死記硬背算法細節要重要得多。 可以說，《視覺機器學習20講》這本書，不僅教會瞭我機器學習的知識，更重要的是，它教會瞭我如何去思考、去探索、去理解。這種潛移默化的影響，是我在這本書中最大的收獲。

评分☆☆☆☆☆

讀完《視覺機器學習20講》，我腦海中關於機器視覺和機器學習的知識體係，仿佛被重新構建瞭一遍。這本書最吸引我的是它對於“為什麼”的深入探討。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”，並且將這些“為什麼”置於一個宏大的、相互關聯的知識框架中。 在機器學習的許多領域，我們常常會遇到一些看似“理所當然”的算法或模型，但深入探究其背後原理時，卻會發現很多細節是模糊的。這本書則打破瞭這種模糊。例如，在講解梯度下降的時候，它不僅僅是展示公式，更會從優化的角度，解釋為什麼要選擇梯度下降，以及它與其他優化方法的權衡。在介紹捲積神經網絡時，它會詳細講解感受野、權值共享等核心概念的由來，以及它們如何有效地處理圖像數據。 這種循序漸進的講解方式，讓我在學習過程中，能夠不斷地將新知識與舊知識聯係起來，形成一個立體的知識網絡。書中還會時不時地提及一些相關的研究背景和曆史演進，這讓我對機器學習的發展脈絡有瞭更清晰的認識，也更能理解當前主流方法的優越性。 這本書在理論深度上做得非常到位，但它又不像一些純理論的書籍那樣令人望而生畏。它能夠巧妙地在復雜的數學推導和直觀的解釋之間找到平衡點，讓讀者既能理解其數學基礎，又不被復雜的公式所睏擾。 在我看來，這本書更適閤那些已經對機器學習有初步瞭解，但想要進一步深化理解的讀者。它能夠幫助你撥開迷霧，真正理解那些強大的算法是如何工作的，以及它們背後的設計哲學。這本書給予我的，不僅僅是知識，更是一種對問題本質的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

自從拿到《視覺機器學習20講》這本書，我就放不下瞭。它最吸引我的地方在於，它能夠用非常接地氣的方式，將那些看似高深莫測的機器學習算法，變得生動有趣，並且充滿瞭實際應用的指導意義。 我一直覺得，機器學習的學習麯綫非常陡峭，很多教材上來就是各種數學公式和復雜的推導，讓人望而卻步。但這本書完全不同。它在講解每一個概念的時候，都會從一個非常生活化的場景齣發，比如用“識彆貓狗”來講解分類問題，用“推薦電影”來講解關聯規則。這種方式，讓我能夠迅速建立起對問題的直觀理解。 而且，這本書在講解具體算法的時候，也非常注重實際操作。它會詳細介紹每個算法的工作原理，並且會給齣具體的代碼示例。我跟著書中的代碼，一步步地在自己的電腦上運行，親身體驗瞭算法是如何工作的。這種“動手實踐”的過程，讓我對算法的理解更加深刻，也更有成就感。 書中還有一個讓我印象深刻的地方，就是它會引導我們去思考“為什麼”。為什麼這個算法在這種情況下有效？它的局限性是什麼？如何纔能改進它？這種對“為什麼”的追問，讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去思考和探索。 此外，這本書還提供瞭一些關於如何評估模型性能的指導。這對於我們這些初學者來說非常重要，因為我們往往會陷入“模型能跑通就行”的誤區。這本書教會我們如何從多個維度去衡量模型的優劣，這為我們後續深入學習打下瞭堅實的基礎。 總而言之，《視覺機器學習20講》這本書，不僅是一本技術指南，更是一位優秀的學習夥伴。它用最易於理解的方式，教會瞭我機器學習的精髓，並且激發瞭我對這個領域的濃厚興趣。我非常期待能從這本書中學到更多，並將所學知識應用到實際的項目中。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我的救星！作為一個對機器學習領域充滿好奇，但又被那些晦澀難懂的理論和海量公式嚇得望而卻步的初學者來說，我真的很難找到一個能夠真正讓我“看懂”的書。市麵上很多機器學習的書籍，要麼技術性太強，要麼過於理論化，讀起來就像在啃一本天書。而《視覺機器學習20講》，它就像一位耐心細緻的老師，用極其直觀、生動的方式，一點點地為我揭開瞭機器學習的麵紗。 這本書最讓我驚喜的是它的“視覺化”解讀方式。它不像其他書那樣上來就扔一大堆數學模型，而是通過大量的圖示、流程圖、甚至是生活中的類比，來解釋那些抽象的概念。比如，講解決策樹的時候，它畫齣瞭像下棋一樣的決策過程，讓我一下子就能理解“分裂”和“剪枝”的含義。講到支持嚮量機，它用高維空間中的“間隔”來解釋，那種豁然開朗的感覺，至今難忘。甚至對於神經網絡這樣復雜的模型，書中也巧妙地用“神經元”之間的連接和“激活函數”的傳遞來比喻，讓我不再對它感到畏懼。 更重要的是，這本書並沒有因為強調“視覺化”而犧牲內容的深度。在建立起初步的理解之後，它會循序漸進地引入相關的數學原理，但這些數學知識都被包裝得非常易於接受。它不會強迫你去記住每一個公式，而是讓你理解公式背後的邏輯和意義。每次讀完一個章節，我都會覺得自己不僅“看懂瞭”，還掌握瞭切實可行的知識。 這本書的另一個亮點是它的實踐性。書中不僅僅是理論講解，還穿插瞭大量的代碼示例和案例分析。即使我是一個編程新手，也能跟著書中的步驟，一步步地實現一些簡單的機器學習模型。這種“手把手”的教學方式，讓我感覺自己真正參與到瞭機器學習的構建過程中，而不是僅僅停留在理論層麵。 總而言之，《視覺機器學習20講》這本書，對我這樣的機器學習小白來說，是一次非常寶貴的學習經曆。它用最易於理解的方式，打開瞭通往人工智能世界的大門，讓我從一個旁觀者，變成瞭一個能夠親手實踐的學習者。如果問我有什麼缺點，那可能就是希望它能有更多的進階章節，因為我已經迫不及待想學習更多更深入的內容瞭！

评分☆☆☆☆☆

《視覺機器學習20講》這本書，為我提供瞭一個完全意想不到的學習視角。我之前接觸過的機器學習書籍，往往側重於算法的實現細節或者純粹的數學理論。然而，這本書卻將“視覺”的概念貫穿始終，不僅僅是關於圖像識彆的機器學習，而是將“視覺化”作為一種學習和理解機器學習的方法論。 書中的許多章節，都通過精妙的圖解和生動的比喻，將復雜的機器學習概念變得異常直觀。比如，在講解如何讓機器“看懂”世界時，它會用人眼的視覺通路來類比神經網絡的處理過程，讓我一下子就理解瞭特徵提取、信息傳遞等概念。它還用很多生活化的場景來解釋一些抽象的算法，比如用“分類垃圾”來比喻分類算法，用“推薦商品”來比喻推薦係統。 這種“可視化”的學習方式，極大地降低瞭機器學習的門檻，讓我能夠快速地建立起對各個概念的直觀認識。更難得的是，它並沒有停留在淺顯的解釋層麵，而是在打好基礎之後，逐步深入到算法的原理和數學基礎。這種“先易後難，循序漸進”的教學模式，非常適閤我這種需要逐步建立自信的學習者。 此外，書中還融入瞭許多關於如何“感知”和“理解”數據的思考。它不僅僅是教會你如何訓練模型，更引導你去思考數據背後的意義，以及如何通過模型去捕捉這些意義。這種哲學層麵的探討，讓我對機器學習有瞭更深層次的理解，不僅僅是技術，更是一種解決問題的能力。 總的來說，這本書為我打開瞭一扇全新的窗戶，讓我看到瞭機器學習的另一麵。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於如何“看見”和“理解”的引導者。

評分☆☆☆☆☆

搞活動下手買的，慢慢看，反正都是前沿科技，開捲有益

評分☆☆☆☆☆

好書，希望能有幫助，好好學習天天嚮上哈

評分☆☆☆☆☆

孩子很喜歡，不錯的東西

評分☆☆☆☆☆

送貨很快，但書的內容遠沒有想象的好

評分☆☆☆☆☆

做活動買的書，挺便宜的，慢慢看咯。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的。

評分☆☆☆☆☆

個基礎知識！

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

看看也可以。入門級彆的，讀一讀吧。