LEARNING FROM DATA pdf epub mobi txt 电子书 下载 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.

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

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。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。