世界第一簡單機器學習 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 機器學習
• 入門
• 簡單
• Python
• 算法
• 數據分析
• 人工智能
• 實戰
• 教程
• 小白

　　涉及大量統計學理論，
　　讓人工智慧「自動學習」的演算法，
　　就是應用於電腦視覺、資料探勘、證券試場分析的機器學習。
　　搜尋引擎、語音及手寫辨識、戰略遊戲也能看到它的蹤跡。
　　透過預測、判斷、評估、排序，提高準確率！
　　打好機器學習基礎，工作從此事半功倍！

好評推薦

　　日本讀者好評推薦
　　真的很好懂。雖然需要有綫性代數和偏微分的底子，但不需要實際計算，隻要看懂基本概念就行瞭。書中有豐富的圖片和親切的說明，讓讀者容易吸收，非常推薦！──Masaru Kamata

　　是一本適閤初學者的書。就連沒有機械學習知識的我也能理解整體概念。書末附上的索引在深入查詢時非常好用。漫畫部分鮮活的角色和情節也將內容的難度降低瞭。推薦給想瞭解機械學習的人。──JyunJyun

　　巧妙地將漫畫和工作書結閤，讓人一讀就停不下來瞭。最大的優點是有附數學解說，也有舉齣現實中的應用範例，讓讀者瞭解能應用的場閤和方式。Q&A的部分能激發思考，加深理解。我會推薦這本書給學生看。──Танечка

 

好的，這是一份圖書簡介，圍繞“機器學習”這一主題展開，但避開瞭《世界第一簡單機器學習》的內容。 --- 書名：深度解析：從理論基石到前沿應用的機器學習實踐指南 導言：駕馭智能時代的驅動力 在信息爆炸與數據洪流交織的今天，機器學習（Machine Learning, ML）已不再是高深莫測的學術概念，而是驅動現代技術變革的核心引擎。從精準的個性化推薦到復雜的醫療診斷，從自動駕駛的決策係統到金融風控的實時分析，機器學習的能力正在重塑我們生活的方方麵麵。 然而，要真正掌握並駕馭這股力量，需要的不僅僅是對“黑箱”模型的錶麵瞭解，而是對支撐其運行的數學原理、算法邏輯以及工程實現有深刻的洞察。 本書——《深度解析：從理論基石到前沿應用的機器學習實踐指南》——旨在為那些渴望從基礎概念躍升至精通實戰的工程師、數據科學傢和技術愛好者提供一份詳盡、嚴謹且富有實踐指導意義的路綫圖。我們不會止步於簡單的模型介紹，而是深入剖析其背後的數學直覺、計算復雜度，以及在真實世界數據挑戰中的應對策略。 第一部分：機器學習的數學與統計基石 (Foundational Mathematics and Statistics) 任何強大的機器學習模型都建立在堅實的數學基礎之上。本部分將係統地迴顧和應用那些構建算法所需的關鍵理論工具。 1.1 綫性代數與幾何直覺： 我們將從嚮量空間、矩陣分解（如SVD）、特徵值分解等角度，重新審視數據錶示的本質。理解高維數據的幾何結構，是理解降維技術（如PCA）和支持嚮量機（SVM）決策邊界的關鍵。我們將重點探討如何利用綫性代數高效地處理大規模數據集，而非僅僅停留在符號運算層麵。 1.2 概率論與統計推斷： 貝葉斯定理（Bayes’ Theorem）是理解不確定性下決策製定的核心。本章將深入探討最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的差異與適用場景。此外，我們將詳細分析各種概率分布（如高斯分布、泊鬆分布）在建模不同類型數據時的作用，並介紹統計檢驗（Hypothesis Testing）在特徵選擇和模型評估中的應用。 1.3 優化理論與梯度下降的藝術： 機器學習的訓練過程本質上是一個優化問題。本書將詳細解析凸優化（Convex Optimization）的基礎概念，並重點關注非凸優化在深度學習中的挑戰。我們不僅會介紹經典的梯度下降法（Gradient Descent），還會深入比較隨機梯度下降（SGD）、動量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp以及自適應學習率優化器Adam的內在工作原理、收斂速度差異及內存效率，為模型訓練提供精細調控的工具箱。 第二部分：經典機器學習算法的深度剖析 (In-Depth Analysis of Classical Algorithms) 在邁嚮神經網絡之前，理解傳統模型的內在機製至關重要。這些模型不僅是曆史的沉澱，在特定數據集上它們依然是高效且可解釋的首選方案。 2.1 判彆模型與生成模型： 我們將對比邏輯迴歸（Logistic Regression）和綫性判彆分析（LDA）在分類任務中的作用。重點討論判彆模型的“決策邊界”學習機製與生成模型（如樸素貝葉斯）對數據生成過程的建模假設。 2.2 集成學習的威力：構建魯棒模型 (Ensemble Methods)： 集成學習是提升模型穩定性和預測精度的關鍵技術。我們將詳盡解析Boosting（如AdaBoost, GBDT, XGBoost, LightGBM）的核心思想——如何通過迭代地關注前一輪的錯誤樣本來改進整體性能。同時，對Bagging（如Random Forest）的隨機性和多樣性如何降低方差進行深入探討。 2.3 支持嚮量機（SVM）與核方法的精妙： SVM的魅力在於其基於大間隔（Margin Maximization）的理論。我們將詳細解釋核函數（Kernel Trick）如何將低維空間中不可分的問題映射到高維空間中實現綫性可分，並討論不同核函數（多項式核、RBF核）的選擇策略及其對模型復雜度的影響。 第三部分：現代深度學習架構與實踐 (Modern Deep Learning Architectures and Practice) 深度學習是當前人工智能領域的前沿陣地。本部分將聚焦於構建和優化復雜的神經網絡模型。 3.1 基礎網絡：前饋網絡（FNN）的高級話題： 我們將超越基礎的多層感知機（MLP），深入探討激活函數（如ReLU, Leaky ReLU, GELU）的選擇對梯度傳播的影響，以及正則化技術（Dropout, Batch Normalization, Layer Normalization）如何解決過擬閤和內部協變量偏移（Internal Covariate Shift）問題。 3.2 捲積神經網絡（CNN）：視覺信息處理的革命： 本書將係統梳理經典的CNN架構演進（從LeNet到ResNet, DenseNet, Transformer-based Vision Models），並重點解析捲積操作的參數共享機製和感受野（Receptive Field）的構建。在實踐中，我們會詳細介紹遷移學習（Transfer Learning）在圖像分類與目標檢測任務中的應用流程和微調策略。 3.3 循環神經網絡（RNN）及其變體：處理序列數據的挑戰： 針對自然語言處理（NLP）和時間序列分析，我們將剖析標準RNN的梯度消失/爆炸問題。隨後，深度講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部“門控”機製如何實現長期依賴的捕獲。 3.4 Transformer架構與自注意力機製 (Self-Attention)： Transformer架構已成為NLP和許多其他領域的通用範式。我們將徹底拆解自注意力機製（Scaled Dot-Product Attention），解釋Multi-Head Attention如何捕捉不同錶示子空間的信息，並分析位置編碼（Positional Encoding）在序列建模中的必要性。 第四部分：模型評估、可解釋性與工程化 (Evaluation, Explainability, and Deployment) 訓練齣一個模型隻是第一步，確保其性能可靠、結果可信並在實際環境中高效運行，纔是衡量價值的關鍵。 4.1 嚴謹的模型驗證與評估指標： 我們將超越簡單的準確率（Accuracy），深入探討分類任務中的精確率-召迴率麯綫（PR Curve）、ROC麯綫、F1分數、Kappa係數在不同類彆不平衡情況下的適用性。對於迴歸任務，我們將分析RMSE、MAE、$R^2$等指標背後的統計意義。同時，我們將係統介紹交叉驗證（Cross-Validation）的各種策略及其局限性。 4.2 模型可解釋性（XAI）：打開黑箱： 在關鍵決策領域（如金融、醫療），模型決策過程的透明度至關重要。本章將介紹一係列工具和方法，包括：特徵重要性排序（Permutation Importance）、局部可解釋性模型無關解釋（LIME）和SHAP值，幫助讀者理解模型為何做齣特定預測。 4.3 生産環境下的模型部署與 MLOps 基礎： 本書最後一部分將討論如何將訓練好的模型轉化為可用的服務。內容涵蓋模型序列化（如使用Pickle, ONNX）、容器化部署（Docker）、模型性能的在綫監控（Data Drift, Concept Drift的檢測），以及自動化再訓練流水綫（Pipeline）的基本構建思路。 --- 目標讀者： 具備一定編程基礎（Python）和微積分基礎的技術人員、希望係統化構建機器學習知識體係的工程師、以及對前沿算法有深入探究欲望的數據科學傢。 本書特色： 強調理論與代碼實現之間的橋梁，通過大量的數學推導和清晰的算法流程圖，確保讀者不僅“會用”，更能“理解其所以然”。我們注重前沿技術的前因後果，而非僅僅停留在API調用的錶麵。

作者簡介

荒木 雅弘

　　1998年取得（工學）博士學位（京都大學）。
　　1999年曾任京都工藝縴維大學工藝學係助理教授。
　　2007年起任職京都工藝縴維大學工藝科學研究科副教授。

　　〈著作〉
　　《語音對話係統》（閤著，歐姆社）
　　《用免費軟體建構語音辨識係統 從模式辨識、基本機器學習到對話係統》（森北齣版）
　　《用免費軟體學習語意網與相關互動》（森北齣版）
　　《用免費軟體開始機器學習入門》（森北齣版）
　　《圖解語音辨識》（講談社）

審訂者簡介

張智星

　　現職：颱灣大學資訊係教授、颱大醫院資訊室主任、颱大金融科技研究中心主任
　　學曆：美國加州大學柏剋萊分校 電機電腦係 博士
　　經曆：工研院資通所顧問
　　授課科目：資料結構與演算法、科學計算、金融科技導論、音樂訊號分析與檢索、人工智慧及深度機器學習之生醫藥産業應用
　　研究領域：語音辨識與評分、音樂分析與檢索、精準尋與行銷、醫療大數據分析

譯者簡介

衛宮紘

　　清華大學原子科學院學士班畢。現為自由譯者。譯作有《上司完全使用手冊》（東販）、《超慢跑入門》（商周）、《男人懂瞭這些更成功》（潮客風）、《世界第一簡單電力係統》（世茂）……等。賜教信箱：emiyahiro@hotmail.com.tw
 

序    

序章 請教我機器學習！    
紗耶香的房間① 紗耶香與女高中生小愛    

第1章 怎麼做迴歸？    
1.1 預測數據的睏難    
1.2 從解釋變數求目標變數    
1.3 求綫性迴歸函數    
1.4 正規化的效果    
紗耶香的房間② 數學的復習1    

第2章 怎麼進行識彆？    
2.1 整理資料    
2.2 由資料預測類彆    
2.3 邏輯識彆    
2.4 決策樹的識彆    
紗耶香的房間③ 數學的復習②    

第3章 評估結果    
3.1 要用測試資料評估纔有意義    
3.2 訓練資料、檢驗資料、評估資料    
3.3 交叉驗證法    
3.4 準確率、精確率、召迴率、F值    
紗耶香的房間④ 數學的復習③    

第4章 深度學習    
4.1 神經網路    
4.2 反嚮傳播法訓練    
4.3 挑戰深度學習    
4.3.1 深度神經網路的問題點    
4.3.2 多層訓練上的技巧 1事前訓練法    
4.3.3 多層訓練上的技巧 ②激活函數    
4.3.4 多層訓練上的技巧 ③規避過度學習    
4.3.5 結構特化的神經網路
紗耶香的房間⑤ 數學的復習④    

第5章 整體學習    
5.1 裝袋法    
5.2 隨機森林    
5.3 提升法    
紗耶香的房間⑥ 數學的復習⑤    

第6章 非監督式學習    
6.1 集群分析    
6.1.1 階層式集群分析    
6.1.2 分割式集群分析    
6.2 矩陣分解    
紗耶香的房間⑦ 數學的復習⑥    

結尾    
索引    


 

序

　　本書會舉齣幾項機器學習中較具代錶性的手法，並盡可能簡單解說其概要，預設的讀者為具備大一程度數學知識的機器學習初學者。如果自身對數學式不太熟悉的話，可翻閱各章後麵的數學相關說明，大緻掌握這些數學式的用處即可。

　　本書在內容的安排上，一開始會先設定問題，接著舉齣解決該問題的方式，再對各機器學習手法進一步說明。各章設定的問題與解決手法如下：

　　章節  問題  手法
　　1  預測活動參加人數  綫性迴歸
　　2  判斷糖尿病高危險群  邏輯識彆、決策樹
　　3  評估訓練成果  分割學習法、交叉驗證法
　　4  排行葡萄的等級  捲積神經網路
　　5  判斷糖尿病高危險群（再挑戰）  整體學習
　　6  推薦相關活動  集群分析、矩陣分解

　　各章所介紹的手法僅為粗淺內容，想要實際運用這些手法，建議先深入理解相關的專業參考書後，再來嘗試挑戰。

　　最後，我想感謝給予這次執筆機會的歐姆社股份有限公司，也要嚮渡真加奈老師與Verte股份有限公司的同仁錶達最深的謝意，感謝您們將我的拙劣原稿改編成如此生動活潑的漫畫故事。

 

紗耶香的房間1 紗耶香與女高中生小愛
 
紗：好久不見，小愛。上次碰麵是在爺爺傢吧？
 
愛：對啊，那個時候錶姊妹都在嘛。
 
話說迴來，紗耶姊，今天怎麼瞭嗎？
 
紗：今天……大學的學弟來請教機器學習，我就幫他稍微上瞭一下課，但不曉得他是不是真的聽懂……
 
我記得小愛在高中選擇理工組，所以想聽聽妳的看法。
 
愛：機器學習是指AI嗎？機器的智能，感覺好像很難。
 
紗：不過，機器學習的本質是根據資料建立數學模型，再由電腦來驅動這個模型唷。這個數學模型的基礎部分，大概高中生應該理解纔對。
 
愛：我是有在天文部編寫過觀測用的程式，數學也是喜歡的科目，隻有這些知識能夠理解嗎？
 
紗：小愛的話，沒問題的。
 
第一次上課講瞭迴歸問題，妳能聽聽看嗎？
 
愛：好吧。我就來聽聽這個睏難的東西！
 
紗耶香的房間2 數學的復習-1
 
紗：小愛到哪邊能夠聽懂？
 
愛：齣現好多嚮量、矩陣耶。嚮量是用括號括住一排數字，二維嚮量是（a,b）、三維嚮量是（a,b,c），但 維嚮量我就不太清楚瞭……
 
紗： 在4以上後，無法想像該空間，的確會覺得比較難懂。不過，我們不用勉強想像空間，可簡單看作是許多數字排在一塊就行瞭。
 
愛：數字縱嚮排成的列嚮量有什麼意義嗎？
 
紗：沒有特彆的意義，但這邊在排列復數特徵時，約定俗成會排成縱方嚮。機器學習會很常遇到矩陣和嚮量的乘法計算，矩陣從左側乘上列嚮量時，可用矩陣的積來錶示矩陣的閤成，相當便利。
 
愛：高中沒有教矩陣……。
 
紗：嗯……矩陣可以想成是數字排成四角型。
 
紗：雖然行列的定義在有些國傢相反，但日本數學的定義是橫方嚮為行、縱方嚮為列。我是以行列漢字「右半部」兩條綫的方嚮來記憶唷。
 
愛：原來如此！
 
紗：舉例來說，行方嚮有兩個數字、列方嚮有兩個數字，會稱為2行2列的矩陣。矩陣的加法是相加相同位置的數字，但乘法就比較麻煩瞭。
 
紗：相乘後矩陣第n行第m列的數值，是取齣前麵矩陣的第 行和後麵矩陣的第m列，依行列數字齣現的先後順序相乘，再把各乘積相加起來求得。
 
愛：這樣的話，如果前麵矩陣的列數和後麵矩陣的行數不同，就沒有辦法做乘法。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真的很有吸引力，那種簡潔又有點俏皮的插畫風格，一眼就能抓住我的目光。我當時在書店翻到它，被標題“世界第一簡單機器學習”逗笑瞭，心想這年頭還有什麼東西敢這麼說？抱著一絲好奇又有點不相信的心態，我還是把它帶迴傢瞭。拿到手後，紙質比我想象中要好，拿在手裏有份量，而且內頁的印刷也很清晰，字體大小適中，看起來就讓人有閱讀的衝動。我一直覺得機器學習這東西離我很遙遠，像是那種隻有計算機天纔纔能懂的領域，但這本書的標題讓我覺得，或許我真的可以嘗試一下。雖然我還沒有開始深入閱讀，但光從這包裝和初印象來看，我已經對它充滿瞭期待，希望它真的能像它的名字一樣，打開我通往機器學習世界的大門，讓我不再覺得它那麼高不可攀。

评分☆☆☆☆☆

我平常算是個科技愛好者，雖然不算是專業人士，但對新事物總是充滿好奇。最近幾年人工智能，特彆是機器學習，發展得太快瞭，感覺好像無處不在，從手機的推薦算法到自動駕駛，都離不開它。但說實話，我對於其中的原理一直是一知半解，總覺得它是一個非常高深莫測的領域。當我看到《世界第一簡單機器學習》這本書名時，我感到非常好奇，也很期待。我希望這本書能夠打破我對於機器學習的刻闆印象，讓我能夠真正地理解它的核心思想，而不是被那些復雜的數學公式和編程語言嚇退。我期待這本書能夠提供一種非常直觀、易懂的學習路徑，讓我能夠循序漸進地掌握機器學習的基本概念，甚至能大概瞭解一些常見的應用案例，讓我覺得掌握這項技術並不像想象中那麼睏難。

评分☆☆☆☆☆

我是在網路上看到這本書的推薦，當時被標題“世界第一簡單機器學習”深深吸引。作為一個對科技産品充滿好奇，但又缺乏專業背景的普通人，我一直對人工智能和機器學習感到既著迷又畏懼。總是覺得那些復雜的算法、代碼會讓人望而卻步。然而，這本書的宣傳語讓我想，也許這是我嘗試理解這個熱門領域的一個絕佳機會。我特彆注重書籍的易讀性，對於那些充斥著晦澀術語、復雜公式的書籍，我通常會選擇放棄。所以，我非常期待這本書能夠用最淺顯易懂的方式，為我揭開機器學習的神秘麵紗，讓我能夠真正地理解它的基本原理，而不僅僅是停留在錶麵。希望它能提供一些實際的例子，讓我能將抽象的概念與生活中的事物聯係起來，這樣學習起來纔不會那麼枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名《世界第一簡單機器學習》真的太吸引人瞭，直接戳中瞭我想學又怕難的痛點。我一直以來都對科技新知很有興趣，尤其是AI和機器學習，但每次看到相關的文章或者視頻，都覺得講得太專業瞭，各種模型、算法的名字都像外星語一樣，根本聽不懂。所以，看到這本書的標題，我簡直眼睛一亮，覺得這可能就是我一直等待的機會。我買這本書的主要原因，就是希望它能給我一種“豁然開朗”的感覺，而不是越學越糊塗。我希望它能用最貼近我們生活、最容易理解的比喻和例子，來講解機器學習的核心概念，而不是一上來就拋齣一堆公式。我期待它能讓我知道，機器學習到底是怎麼運作的，它能做什麼，以及為什麼它這麼重要，而不是僅僅停留在“它很厲害”這個層麵。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直對“簡單”這個詞持保留態度，尤其是在談論像機器學習這樣高深的領域時。所以當我在書店看到《世界第一簡單機器學習》這本書時，第一反應是“真的假的？”。但吸引我的是它敢於挑戰這個“簡單”的標簽，這本身就很有勇氣。我平常工作其實跟科技沒什麼太大關係，但身邊的人都在談論AI，各種新聞也充斥著機器學習的字眼，讓我覺得再不瞭解一下就真的落伍瞭。我希望這本書不是那種“假簡單”，就是說雖然用瞭簡單的語言，但背後的概念其實還是非常復雜，學完之後我還是什麼都不懂。我期待它真的能做到“第一簡單”，能夠讓一個完全沒有基礎的人，也能夠理解機器學習的基本邏輯和運作方式，甚至能大概瞭解它的應用場景，而不需要去啃那些厚厚的專業書籍。