機器學習入門：從玻爾茲曼機器學習到深度學習 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 人工智能
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• 數據挖掘
• Python

　　．日本IT技術書部門大賞2018年得奬作品
　　．以輕鬆有趣的對話方式進行，沒有艱澀難懂的文字
　　．用生活化的譬喻解說機器學習的原理
　　．簡單易懂的插圖解說，非專業人士也能藉由本書理解機器學習

　　機器學習正處於不斷演化的階段，本書將介紹玻爾茲曼機器學習與深度學習。什麼是「玻爾茲曼機器學習」呢？舉個例子來說，即使是有點模糊或部分被遮住的圖片，人類也能立刻瞭解圖片的內容，這是因為人類能斟酌過去的經驗與現在的狀況，瞭解圖片的內容。所謂的「玻爾茲曼機器學習」，就是讓電腦也能得到這種能力的方法。也就是為電腦打造眼睛與腦部記憶的構造。深度學習則是在這項技術加上腦部判斷能力，讓電腦根據周遭的情況做齣「這個是這樣，那個是之前看過的那個」的判斷技術。即使您從未接觸過「機器學習」的知識，也能藉由本書建立基本的概念。

領略數字時代的思維脈絡：一本關於計算、邏輯與智能的探索之旅 書名：計算之維：邏輯、算法與人造心智的邊界 簡介： 在信息洪流與數據爆炸的今天，我們身處的現實世界正被一層無形的、由代碼和邏輯編織而成的網絡日益重塑。本書並非聚焦於某一特定技術的實現細節，而是將目光投嚮支撐這一切的宏大哲學、嚴謹的數學基礎，以及驅動未來計算範式的核心思想。我們旨在為讀者構建一幅清晰的認知地圖，幫助理解“計算”這一概念如何從抽象的邏輯推理，演化為能夠模擬、預測乃至創造的強大力量。 本書將引導讀者穿越計算科學的廣闊領域，從其最基礎的公理齣發，逐步深入到現代信息處理的復雜結構。我們探討的重點在於思維的機製、信息的本質，以及如何將這些概念轉化為可執行的、具有智能的行為。 第一部分：邏輯的基石與計算的起源 在探討復雜的現代係統之前，我們必須追溯到一切的源頭：邏輯。本部分將深入研究形式邏輯的構建塊，這不僅是數學證明的工具，更是構建任何計算係統的思維藍圖。 我們將剖析亞裏士多德的傳統三段論如何演變為布爾代數（Boolean Algebra）的二值世界。重點闡述命題演算與一階謂詞演算的結構，理解它們如何提供瞭一種精確描述世界狀態並進行推理的框架。讀者將看到，即便是最簡單的“真”與“假”的組閤，也蘊含著構建復雜決策係統的潛力。 隨後，我們將轉嚮計算的物理實現基礎。圖靈（Alan Turing）的偉大思想——圖靈機模型，將被詳細解析。這不僅僅是一個抽象的數學構造，更是定義瞭“可計算性”的邊界。我們不僅會描述圖靈機的結構和工作原理，更會探討其深遠意義：什麼是計算機能做到的，什麼又是它們永遠無法觸及的？ 這個問題，即著名的停機問題（Halting Problem），揭示瞭算法的局限性，這是理解任何智能係統的必要前提。 本部分還將簡要迴顧馮·諾依曼（John von Neumann）架構，解釋程序存儲和數據共享如何奠定現代電子計算機的實用基礎。我們將分析指令集、內存尋址和控製流如何將冰冷的邏輯轉化為高速運轉的機器行為。 第二部分：信息、復雜性與算法的藝術 理解瞭計算的邏輯基礎後，我們將進入信息的度量與處理領域。信息不再僅僅是文字或圖像，它是一種可以被量化和壓縮的物理實體。 信息熵（Information Entropy）的概念將作為核心工具齣現。我們不隻是簡單地引用香農（Claude Shannon）的公式，而是深入探討熵如何量化不確定性，以及在通信和數據存儲中，最小化冗餘和最大化效率的內在矛盾與平衡。讀者將理解，壓縮算法的優雅之處，恰恰在於對信息結構深刻的理解。 算法設計被視為一種藝術。我們將係統性地考察幾種關鍵的算法範式，它們是解決特定類型問題的通用策略： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 如何將一個龐大且難以駕馭的問題，分解成一係列更小、可獨立解決的子問題，並在最優的結構下進行重組。 2. 貪婪算法（Greedy Algorithms）： 在每一步都做齣當前看起來最好的選擇，並探討這種局部最優如何有時能導嚮全局最優，以及其局限性。 3. 動態規劃（Dynamic Programming）： 針對具有重疊子問題和最優子結構的問題，如何通過記憶化和自底嚮上的構建，避免重復計算，實現效率的飛躍。 此外，本部分將引入計算復雜性理論。我們將區分P類問題（多項式時間可解）和NP類問題（非確定性多項式時間可驗證）。理解P與NP的關係，是判斷一個實際工程問題是否“易於解決”的根本標準。我們將探討諸如旅行商問題（TSP）等NP完全問題的本質，以及在麵對這些“硬核”問題時，人類通常采取的啓發式和近似解法。 第三部分：模擬心智：從符號到連接主義的過渡 當計算能力達到一定水平時，我們開始嘗試用機器來模擬人類的認知過程，這便是對“智能”的追求。本部分將聚焦於早期的符號主義（Symbolic AI）與嚮連接主義轉變的關鍵橋梁。 我們將迴顧符號主義的黃金時代，探討知識錶示的挑戰。如何用明確的規則、邏輯框架和語義網絡來編碼常識和領域知識？我們將分析專傢係統的工作原理，以及它們在邏輯推理、規劃與搜索（如A搜索算法）中的應用。重點在於理解符號係統的可解釋性，即我們能清晰地追蹤機器做齣決策的每一步邏輯推導。 然而，符號係統在處理模糊性、噪聲和感知輸入時暴露瞭其局限性。這催生瞭連接主義的復興。本部分將引入計算模型中對生物神經元的高度抽象——感知機（Perceptron）的概念。我們將分析單個神經元如何通過加權輸入和激活函數進行決策。 隨後，我們將擴展到更復雜的網絡結構，探討多層感知機（MLP）的齣現，以及解決訓練難題的關鍵突破——反嚮傳播（Backpropagation）算法。我們不會過多糾纏於復雜的優化細節，而是強調其核心思想：如何高效地將誤差信號從輸齣層反嚮傳遞給網絡中的每一條連接權重，從而係統性地調整整個網絡的參數，使其更好地擬閤數據分布。 本書的最終目標是為讀者建立一個堅實的理論框架，使他們能夠批判性地評估任何聲稱具備“智能”的計算係統。我們強調，無論技術如何進步，其底層都離不開嚴謹的邏輯、高效的算法以及對信息本質的深刻洞察。通過本書的閱讀，讀者將能夠識彆當前技術浪潮背後的核心驅動力，並具備獨立思考和深入探索計算未來所需的基礎知識。

作者簡介

大関真之

　　現任教於日本東北大學。專長是統計力學、量子力學、機器學習。曾經榮獲得手島精一紀念研究賞博士論文賞、第6迴日本物理學會若手奬勵賞、文部科學大臣錶彰若手科學者賞。

第1章｜什麼都不懂的鏡子
1.1 魔鏡與皇後
1.2 試著機械學習
Column 機械學習是什麼？
1.3 根據資料學習
Column 機械的自主學習

第2章｜美麗的祕訣
2.1 魔鏡的答案
Column 數學的必要性
2.2 挑戰迴歸問題
Column 機械也跟人類一樣？
2.3 代錶美麗的函數
Column 機械也有老師

第3章｜挑戰最佳化問題
3.1 皇後全力衝刺！
Column 從演算法多學一點
3.2 模型的極限
Column 訓練資料與測試資料
3.3 建立新的特徵值
Column 如何建立睏難的函數？
3.4 神經網路
Column 大腦的資訊處理機構

第4章｜挑戰深度學習
4.1 推桿推不動瞭？
Column 深度學習的風潮
4.2 注意過擬閤
Column 機械學習就是與過擬閤戰鬥
4.3 批次學習與在綫學習
Column 隨機梯度下降法的復活

第5章｜預測未來
5.1 識彆的鏡子
5.2 尋找分界綫
Column 支持嚮量機的泛化能力
5.3 原本就能分離嗎？
Column 扭麯空間的核心函數
5.4 填補資料的缺漏
Column 資料的本質
5.5 掌握資料的本質
Column 稀疏性與人類的直覺

第6章｜映齣美麗的鏡子
6.1 珍貴的圖片資料
Column 利用磁鐵進行機械學習？
6.2 玻爾茲曼機械學習的影像處理
Column 機械學習與統計力學
6.3 能辨識更復雜的特徵嗎？
Column 變分原理
6.4 使用隱藏變數，打造多元世界
Column 採樣專用機器登場
6.5 復雜資料的真麵目
Column 辛頓先生的意誌力

第7章｜隻找齣臉部的美麗度
7.1 知道世上所有事情的魔鏡
7.2 魔鏡啊魔鏡、魔鏡先生

序

　　看到孩子的成長後，總是不禁問自己：「他們到底是怎麼理解事物的呢？」雖然可一言以蔽之地以「就是從反覆的失敗與嘗試之中學習知識，再理解事物」的答案來迴答這個問題，但是若能瞭解「那麼這些知識又是什麼知識？」，那麼說不定就能讓電腦獲得與人類相同的智能吧？實現這個夢想的技術就是近年來蔚為流行的機器學習。這是一種透過反覆嘗試與失敗，學習社會規則的技術。到底是何種方式學習這世上的事情呢？

　　機器學習正處於不斷演化的階段，而本書則打算介紹其中的玻爾茲曼機械學習與深度學習（Deep Learning）。所謂的玻爾茲曼機械學習是欣賞各種圖片，記憶世上風景的技術。即使是有點模糊或部分被遮住的圖片，人類也能立刻瞭解圖片的內容。這是因為人類能斟酌過去的經驗與現在的狀況，瞭解圖片的內容，現在已經能讓電腦搭載這種技術瞭。應用這種基本技術的就是玻爾茲曼機械學習，也就是在電腦打造睛與腦部記憶的構造。深度學習則是在這項技術加上腦部判斷能力，讓電腦根據周遭的情況做齣這個是這樣，那個是之前看過的那個的判斷技術。大傢是不是覺得，這個技術很厲害呢？

　　這些技術或許可實現超乎現在想像的「人工智慧」，而全世界也正籠罩著如此興奮的感覺。讓全世界驚艷的電腦技術之一，就是Deep Mind開發的Alpha Go吧。大傢應該都知道這條透過最新的機器學習技術，讓電腦在圍棋的世界大勝人類的新聞吧。現在真的是很不得瞭的時代，但是這項技術的真麵目到底是什麼？現在應該有很多人對此抱著興趣吧。

　　好吧，那就一起閱讀機器學習的書吧！抱著這個想法跑進書店，應該會看到不少的書。而且在這個時代，隻要上網搜尋一下，大概就能得到不少知識。接觸這些資訊之後，一定會有不少人感到挫摺，因為這些資訊充滿瞭一堆看起來很難的公式，這些公式到底是乾嘛用的？到底是怎麼讓電腦獲得智能的？對於隻是想知道這些事情的人來說，要理解這些資訊的確難度很高。

　　因此本書將試著以「沒有公式」的「故事」從「機器學習為何」開始講解，也將介紹造成轟動的深度學習以及為深度學習的草創時期帶來進化曙光的玻爾茲曼機械學習。我希望把本書寫成誰都能輕鬆理解的內容，讓大傢覺得這本書前所未有的簡單！

　　所以，本書適閤對機器學習有興趣的上班族閱讀，也適閤準備開始新興趣的人閱讀。即使是準備安排退休生活的高齡人士，應該也會覺得本書有趣纔對。我試著把本書寫成適閤與父母親一起進行自由研究的小學、國中題材，我也認為閱讀到故事的尾聲時，將可培育齣開拓機器學習未來的人材。如果本書能成為敲開一億總機器學習時代的敲門，那將是筆者的榮幸。

機械的自主學習
 
機械學習可透過學習這個容易想像的字眼進一步瞭解。請想像成讓機械學習的樣子。這裏指的機械是電腦，所以在電腦裏輸入各種資料就等於讓電腦學習。
 
簡單來說，就是讓電腦看大量的計算練習題，不斷地連續計算，這世界上有這種問題，這麼做就是解開問題，這等於是叫電腦模仿人類的解題方式。
 
不過，聽到這裏，大傢應該會有疑問吧？機械真的能瞭解這些計算方式嗎？其實它們並不瞭解。感覺上就隻是讓電腦看大量的問題與解答的模式，然後再從中找齣法則或規則，最後順利得齣解答而已。人類的學習也差不多是這種模式。如果被彆人問到「為什麼加法會是這樣的加法？」大部分的人應該隻能迴答加法就是加法。
 
我們常常都是憑藉著經驗與結果接受既定的事物，然後再繼續嚮前進。而機械學習就是讓機械以這種模式學習。
 
如果對象是人類，當然就能更有效率地教導規則，而教導規則的過程就稱為教育，但是當對象換成機械，又該怎麼教纔有效率呢？由於我們是人類，所以有必要找齣能更有效率地教導機械的方法，而這個方法就是數學的公式，這或許也是大部分機械學習初學者覺得睏擾的部分。
 
機械的自主學習
 
加法、減法、乘法、除法，這是誰都學過的四則運算。
 
不過大傢真的敢說完全理解這些運算嗎？或許大傢能完成運算，但真的能說已經瞭解這些運算嗎？即使能正確運算，但其實不瞭解這些運算的真正意義，隻是學會瞭這些運算的規則而已。
 
機械學習所做的事就是瞭解輸入與輸齣之間的關係，換言之就是判讀輸齣入的關聯性。
 
這世上已經有這樣的規則，所以教電腦依樣畫鬍蘆地模仿這些規則，然後試著根據這些規則輸入資料，結果就得到同樣的輸齣結果。如果稍微調整規則，輸齣的結果也會跟著改變。重復這個過程，就能得到不同的輸齣結果。這跟小孩鬧著玩，結果玩齣很多花樣是一樣的道理。
 
此時的父母親會跟小孩說：「這樣做纔對喲」。做計算練習題的時候也是一樣。隻要稍微算錯，就會被打叉，老師也會幫忙修正。總之就是一邊訂正，一邊復習，再進行微調。
 
機械學習做的事情跟這些完全一樣。目標是要解齣所有問題的正確答案，所以不斷不斷地解同一個問題。為瞭讓輸齣的結果與資料相符，不斷地調整參數。為瞭提高解題率，所以重復細部的調整。大傢都持續相同的努力。

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！我最近超想深入瞭解機器學習的，畢竟現在AI發展得這麼快，感覺不學點東西就落伍瞭。平常在網路上看到一些AI應用，像是推薦係統、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，那就更好瞭！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瞭，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，名字聽起來就很紮實，感覺它不像有些書隻是蜻蜓點水，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，這錶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。我希望這本書不隻是介紹演算法，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，那就更棒瞭！

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，眼睛都亮瞭！「入門」這兩個字真的太重要瞭，我最怕那種一翻開就一堆我看不懂的符號跟術語，然後就直接關書瞭。書名裡提到「從玻爾茲曼機器學習」到「深度學習」，這個順序感覺很閤理，就像是在學習語言一樣，總要先學會字母和單字，纔能組閤成句子。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，那就真的太感謝瞭！我想要的不隻是死記硬背，而是真的能理解其中的邏輯，這樣纔能應用到我的工作或是生活上。

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，立刻引起瞭我的注意。我對這個領域充滿瞭好奇，但又擔心市麵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」，這代錶它涵蓋瞭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係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，立刻吸引瞭我的目光。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瞭解目前最熱門、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、演算法的運作機製，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。