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[意] 朱塞佩·博纳科尔索 著，罗娜等译 译

图书标签:

• 机器学习
• 算法
• 数据挖掘
• 人工智能
• Python
• 数据分析
• 模型
• 预测
• 分类
• 回归

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111595137

版次：1

商品编码：12355557

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能科学与技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：234

内容简介

本书采用理论与实践相结合的方式，在简明扼要地阐明机器学习原理的基础上，通过大量实例介绍了不同场景下机器学习算法在scikit-learn中的实现及应用。书中还有大量的代码示例及图例，便于读者理解和学习并实际上手操作。另一方面，书中还有很多的延伸阅读指导，方便读者系统性地了解机器学习领域的现有技术及其发展状态。

目录

目　录
Machine Learning Algorithms

译者序
前言
作者简介
审校人员简介
第1章　机器学习简介1
　1.1　经典机器和自适应机器简介1
　1.2　机器学习的分类2
　　1.2.1　监督学习3
　　1.2.2　无监督学习5
　　1.2.3　强化学习7
　1.3　超越机器学习——深度学习和仿生自适应系统8
　1.4　机器学习和大数据9
　延伸阅读10
　本章小结10
第2章　机器学习的重要元素11
　2.1　数据格式11
　2.2　可学习性13
　　2.2.1　欠拟合和过拟合15
　　2.2.2　误差度量16
　　2.2.3　PAC学习18
　2.3　统计学习方法19
　　2.3.1　最大后验概率学习20
　　2.3.2　最大似然学习20
　2.4　信息论的要素24
　参考文献26
　本章小结26
第3章　特征选择与特征工程28
　3.1　scikit-learn练习数据集28
　3.2　创建训练集和测试集29
　3.3　管理分类数据30
　3.4　管理缺失特征33
　3.5　数据缩放和归一化33
　3.6　特征选择和过滤35
　3.7　主成分分析37
　　3.7.1　非负矩阵分解42
　　3.7.2　稀疏PCA42
　　3.7.3　核PCA43
　3.8　原子提取和字典学习45
　参考文献47
　本章小结47
第4章　线性回归48
　4.1　线性模型48
　4.2　一个二维的例子48
　4.3　基于scikit-learn的线性回归和更高维50
　4.4　Ridge、Lasso和ElasticNet53
　4.5　随机采样一致的鲁棒回归57
　4.6　多项式回归58
　4.7　保序回归60
　参考文献62
　本章小结62
第5章　逻辑回归64
　5.1　线性分类64
　5.2　逻辑回归65
　5.3　实现和优化67
　5.4　随机梯度下降算法69
　5.5　通过网格搜索找到最优超参数71
　5.6　评估分类的指标73
　5.7　ROC曲线77
　本章小结79
第6章　朴素贝叶斯81
　6.1　贝叶斯定理81
　6.2　朴素贝叶斯分类器82
　6.3　scikit-learn中的朴素贝叶斯83
　　6.3.1　伯努利朴素贝叶斯83
　　6.3.2　多项式朴素贝叶斯85
　　6.3.3　高斯朴素贝叶斯86
　参考文献89
　本章小结89
第7章　支持向量机90
　7.1　线性支持向量机90
　7.2　scikit-learn实现93
　　7.2.1　线性分类94
　　7.2.2　基于内核的分类95
　　7.2.3　非线性例子97
　7.3　受控支持向量机101
　7.4　支持向量回归103
　参考文献104
　本章小结104
第8章　决策树和集成学习105
8.1　二元决策树105
　　8.1.1　二元决策106
　　8.1.2　不纯度的衡量107
　　8.1.3　特征重要度109
　8.2　基于scikit-learn的决策树分类109
　8.3　集成学习113
　　8.3.1　随机森林114
　　8.3.2　AdaBoost116
　　8.3.3　梯度树提升118
　　8.3.4　投票分类器120
　参考文献122
　本章小结122
第9章　聚类基础124
　9.1　聚类简介124
　　9.1.1　k均值聚类125
　　9.1.2　DBSCAN136
　　9.1.3　光谱聚类138
　9.2　基于实证的评价方法139
　　9.2.1　同质性140
　　9.2.2　完整性140
　　9.2.3　修正兰德指数141
　参考文献142
　本章小结142
第10章　层次聚类143
　10.1　分层策略143
　10.2　凝聚聚类143
　　10.2.1　树形图145
　　10.2.2　scikit-learn中的凝聚聚类147
　　10.2.3　连接限制149
　参考文献151
　本章小结152
第11章　推荐系统简介153
　11.1　朴素的基于用户的系统153
　11.2　基于内容的系统156
　11.3　无模式（或基于内存的）协同过滤158
　11.4　基于模型的协同过滤160
　　11.4.1　奇异值分解策略161
　　11.4.2　交替最小二乘法策略163
　　11.4.3　用Apache Spark MLlib实现交替最小二乘法策略164
　参考文献167
　本章小结167
第12章　自然语言处理简介169
　12.1　NLTK和内置语料库169
　12.2　词袋策略171
　　12.2.1　标记172
　　12.2.2　停止词的删除174
　　12.2.3　词干提取175
　　12.2.4　向量化176
　12.3　基于路透社语料库的文本分类器例子180
　参考文献182
　本章小结182
第13章　自然语言处理中的主题建模与情感分析183
　13.1　主题建模183
　　13.1.1　潜在语义分析183
　　13.1.2　概率潜在语义分析188
　　13.1.3　潜在狄利克雷分配193
　13.2　情感分析198
　参考文献202
　本章小结202
第14章　深度学习和TensorFlow简介203
　14.1　深度学习简介203
　　14.1.1　人工神经网络203
　　14.1.2　深层结构206
　14.2　TensorFlow简介208
　　14.2.1　计算梯度210
　　14.2.2　逻辑回归212
　　14.2.3　用多层感知器进行分类215
　　14.2.4　图像卷积218
　14.3　Keras内部速览220
　参考文献225
　本章小结225
第15章　构建机器学习框架226
　15.1　机器学习框架226
　　15.1.1　数据收集227
　　15.1.2　归一化227
　　15.1.3　降维227
　　15.1.4　数据扩充228
　　15.1.5　数据转换228
　　15.1.6　建模、网格搜索和交叉验证229
　　15.1.7　可视化229
　15.2　用于机器学习框架的scikit-learn工具229
　　15.2.1　管道229
　　15.2.2　特征联合232
　参考文献233
　本章小结233

前言/序言

前　言Machine Learning Algorithms本书是对机器学习领域的介绍。机器学习不仅对于IT专业人员和分析师，而且对于所有希望利用预测分析、分类、聚类和自然语言处理等技术的科研人员和工程师，都变得越来越重要。当然，本书不可能覆盖所有细节内容，而是只对有些主题进行了简单的描述，给用户更多机会在关注基本概念的基础上通过参考文献深入研究感兴趣的内容。对于本书中可能出现的任何不准确的表达或错误深表歉意，同时感谢所有Packt编辑为本书所付出的辛勤劳动。谨以此书献给我的父母，在他们的信任和鼓励下，我才得以对这个非凡的主题一直保持着巨大的热情。
本书涵盖的内容第1章　对机器学习领域进行简单的介绍，解释了生成智能应用的重要方法的相关基本概念。
第2章　解释了关于最常见的机器学习问题的数学概念，包括可学习性的概念和信息论的一些内容。
第3章　介绍了数据集预处理、如何选择信息量最大的特征以及进行降维的重要技术。
第4章　描述了连续型变量的线性模型，重点介绍了线性回归算法，介绍了Ridge、Lasso和ElasticNet优化以及其他高级技术。
第5章　介绍了线性分类的概念，重点介绍了逻辑回归和随机梯度下降算法，以及几个重要的评估指标。
第6章　解释了贝叶斯概率理论，并描述了朴素贝叶斯分类器的结构。
第7章　引入了支持向量机算法，着重介绍了线性和非线性分类问题。
第8章　解释了层次决策过程的概念，并描述了决策树分类、Bootstrap和袋装树以及投票分类器的概念。
第9章　介绍了聚类的概念，描述了k均值算法和确定聚类最佳数量的多种方法，还介绍了DBSCAN和谱聚类等其他聚类算法。
第10章　继续第9章聚类的内容，介绍了凝聚聚类。
第11章　解释了推荐系统中最常用的算法：基于内容和基于用户的策略、协同过滤和交替最小二乘法。
第12章　解释了词袋的概念，并介绍了有效处理自然语言数据集所需的最重要技术。
第13章　介绍了主题建模的概念，并描述了最重要的算法，如潜在语义分析和潜在狄利克雷分配。同时，还涵盖了情感分析问题，解释了最常用的解决问题的方法。
第14章　介绍了深度学习领域的内容，解释了神经网络和计算图的概念，对TensorFlow和Keras框架的主要概念进行了简要的介绍并列举了几个实例。
第15章　介绍了如何定义一个完整的机器学习管道，重点介绍了每一步的特点和缺点。
阅读本书须知阅读本书不需要特别的数学基础知识。但是，为充分理解所有的算法，需要有线性代数、概率论和微积分的基本知识。
本书中的例子采用Python编写，使用了scikit-learn机器学习框架、自然语言工具包（NLTK）、Crab、langdetect、Spark、gensim和TensorFlow（深度学习框架），环境为Linux、Mac OS X或Windows平台的Python 2.7或3.3+版本。当一个特定的框架被用于特定的任务时，会提供详细的指导和参考内容。
scikit-learn、NLTK和TensorFlow可以按照以下网站提供的说明进行安装：http://scikit-learn.org、http://www.nltk.org和https://www.tensorflow.org。
读者对象本书主要面向希望进入数据科学领域但对机器学习非常陌生的IT专业人员，最好熟悉Python语言。此外，需要基本的数学知识（线性代数、微积分和概率论），以充分理解大部分章节的内容。
排版约定在本书中，你将找到许多区分不同类型信息的文本样式。下面是这些样式的一些例子以及含义：任何命令行输入或输出如下所示：
警告或重要内容。
提示和技巧。
示例代码及彩图下载本书的代码包可以在GitHub上找到，网址为https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-Algorithms。读者也可以访问华章图书官网www.hzbook.com,通过注册并登录个人账号，下载本书的源代码和彩图。
作者简介Machine Learning AlgorithmsGiuseppe Bonaccorso是一位拥有12年经验的机器学习和大数据方面的专家。他拥有意大利卡塔尼亚大学电子工程专业工程学硕士学位，并在意大利罗马第二大学、英国埃塞克斯大学深造过。在他的职业生涯中，担任过公共管理、军事、公用事业、医疗保健、诊断学和广告等多个业务领域的IT工程师，使用Java、Python、Hadoop、Spark、Theano和TensorFlow等多种技术进行过项目开发与管理。他的主要研究兴趣包括人工智能、机器学习、数据科学和精神哲学。
审校人员简介Machine Learning AlgorithmsManuel Amunategui是SpringML公司数据科学项目副总裁。SpringML是一家初创公司，提供Google Cloud、TensorFlow和Salesforce企业解决方案。在此之前，他曾在华尔街担任量化开发人员，为一家大型股票期权交易商工作，之后担任微软的软件开发人员。他拥有预测分析和国际管理硕士学位。
他是数据科学爱好者、博主（http://amunategui.github.io），担任Udemy.com和O'Reilly Media的培训师，以及Packt出版社的技术审校人员。
Doug Ortiz是ByteCubed的一名高级大数据架构师，他在整个职业生涯中一直从事企业解决方案方面的架构、开发和集成工作。他帮助企业通过一些现有的和新兴的技术，诸如Microsoft BI Stack、Hadoop、NoSQL数据库、SharePoint以及相关工具和技术，重新发现和利用未充分利用的数据。他也是Illustris公司的创始人，可通过ougortiz@illustris.org与他联系。
在专业领域，他有多平台和产品集成、大数据、数据科学、R和Python方面的丰富经验。Doug还帮助企业深入了解并重视对数据和现有资源的投资，将其转化为有用的信息来源。他利用独特和创新的技术改进、拯救并架构了多个项目。他的爱好是瑜伽和潜水。
Lukasz Tracewski是一名软件开发人员和科学家，专攻机器学习、数字信号处理和云计算。作为开源社区的积极成员，他也是众多研究类出版物的作者。他曾在荷兰一家高科技产业作为软件科学家工作了6年，先后在光刻和电子显微镜方面帮助构建达到生产量与物理精度极限的算法及机器。目前，他在金融行业领导着一支数据科学团队。
4年来，Lukasz一直在自然保护领域利用他的专业技能提供无偿服务，如从录音或卫星图像分析中进行鸟类分类等。他在业余时间从事濒危物种的保护工作。

《数据炼金术：洞悉模式，驱动未来的算法之旅》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为我们认识世界、理解规律、预测未来的最宝贵财富。然而，冰冷的数据本身并不能直接提供答案，它们需要经过提炼、分析和解读，才能转化为有价值的洞见。而实现这一转化的关键，正是那些能够从海量数据中挖掘出深层模式、揭示事物本质的“算法”。《数据炼金术》正是这样一本旨在带领读者踏上这场激动人心的算法之旅的书籍，它不追求罗列枯燥的技术细节，而是侧重于讲述算法背后的思想、逻辑以及它们如何被应用于解决现实世界中的复杂问题。 本书的核心在于“炼金术”的比喻，我们将数据视为未经雕琢的矿石，而算法则是神奇的炼金工具。通过巧妙的运用这些工具，我们可以将杂乱无章的原始数据转化为闪耀智慧的黄金——无论是精准的市场预测、个性化的用户推荐，还是智能化的医疗诊断，亦或是对宇宙奥秘的探索，都离不开算法的强大支撑。我们所追求的，并非仅仅是让读者学会编写几行代码，而是要让他们理解算法的“灵魂”，掌握“点石成金”的能力。 第一部分：算法的基石——理解数据的语言 在深入探索各种精妙的算法之前，我们首先需要建立对数据的深刻理解。这一部分将从数据本身的性质入手，探讨数据的类型、结构以及它们所蕴含的信息。我们会讨论： 数据的生命周期： 从数据的产生、收集、清洗、存储到最终的应用，了解数据如何贯穿于我们的工作和生活中，以及每个环节的重要性。 数据的可视化语言： 如何通过图表、图形等直观的方式呈现数据，从而快速捕捉数据的特点、趋势和异常。我们将介绍多种经典的可视化方法，并讨论如何选择最适合特定数据的可视化方式。 数据的预处理哲学： 原始数据往往充斥着噪声、缺失值和不一致性，直接应用算法往往事倍功半。本部分将深入探讨数据清洗、特征工程、数据转换等预处理的核心理念和常用技巧，强调“垃圾进，垃圾出”的原则，以及如何通过精细的预处理为后续的算法分析打下坚实基础。 概率论与统计学的温床： 许多强大的算法都建立在概率论和统计学的坚实基础上。我们将以通俗易懂的方式，讲解概率分布、假设检验、置信区间等基本概念，并阐释它们如何在算法中扮演关键角色，帮助我们理解不确定性，并做出更可靠的决策。 第二部分：挖掘模式的利器——经典算法的智慧 这一部分是本书的重头戏，我们将逐一揭示那些被誉为“算法瑰宝”的经典算法。我们不会陷入深奥的数学推导，而是更注重讲解算法的直观逻辑、核心思想以及它们擅长解决的问题类型。 决策树的“如果…那么…”思维： 决策树以其易于理解和解释的特性，成为众多数据分析场景的首选。我们将探讨如何构建一棵“聪明”的决策树，以及如何通过剪枝等技术避免过拟合，使其具有更强的泛化能力。 支持向量机（SVM）的边界艺术： SVM在分类问题上表现出色，其核心在于找到一个最优的超平面来区分不同的数据类别。本部分将深入剖析SVM的核技巧，以及它如何巧妙地将低维数据映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题。 K近邻（KNN）的“物以类聚”原则： KNN作为一种简单而有效的非参数算法，其核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”。我们将讨论如何选择合适的K值，以及KNN在推荐系统、异常检测等领域的应用。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）的概率推理： 尽管名字朴素，但朴素贝叶斯在文本分类、垃圾邮件过滤等领域表现不俗。我们将讲解其“条件独立”的假设，以及如何利用贝叶斯定理进行概率推断。 聚类算法的“群体划分”之道： K-Means、DBSCAN等聚类算法能够将相似的数据点划分到不同的簇中，从而发现隐藏的数据结构。本部分将深入探讨不同聚类算法的原理、优缺点，以及如何在实际应用中选择合适的聚类方法。 回归分析的“关系建模”： 从线性回归到多项式回归，回归分析是预测连续数值型变量的基石。我们将讲解如何构建回归模型，评估模型性能，以及其在经济预测、销量预测等领域的广泛应用。 第三部分：洞悉趋势的先驱——深入学习的奥秘 随着数据量的爆炸式增长和计算能力的飞跃，深度学习已成为当前人工智能领域最炙手可热的技术。本书将以一种清晰易懂的方式，带领读者走进深度学习的奇妙世界。 神经网络的“神经元”协作： 神经网络模仿人脑的结构，通过层层叠加的“神经元”来学习复杂的模式。我们将讲解多层感知机（MLP）的基本结构，激活函数的选择，以及反向传播算法的原理，让你理解神经网络是如何“学习”的。 卷积神经网络（CNN）的图像识别魔法： CNN在图像识别、目标检测等领域取得了辉煌的成就。本部分将深入剖析卷积层、池化层等核心组件，以及它们如何提取图像中的空间特征。 循环神经网络（RNN）的序列数据处理艺术： RNN擅长处理序列数据，如文本、语音和时间序列。我们将讲解其“记忆”机制，以及如何解决长序列依赖问题，并介绍LSTM和GRU等改进模型。 生成对抗网络（GAN）的“创造者”与“鉴赏家”： GAN以其强大的生成能力，在图像合成、风格迁移等领域引起了轰动。我们将生动地解释生成器和判别器之间的对抗过程，以及GAN如何不断优化，生成逼真的数据。 迁移学习与预训练模型的应用： 深度学习模型往往需要大量的标注数据和计算资源。本部分将介绍迁移学习的概念，以及如何利用预训练模型加速模型的训练过程，并解决数据稀疏的问题。 第四部分：实践出真知——算法的应用与挑战 理论的学习终究要回归实践。在本书的最后一部分，我们将聚焦于算法在真实世界中的应用，并探讨在实践过程中可能遇到的挑战。 算法选择的艺术： 面对琳琅满目的算法，如何根据问题的性质、数据的特点和业务需求，选择最适合的算法？本部分将提供一套实用的决策框架。 模型评估与优化的策略： 如何客观地评估模型的性能？如何通过调参、交叉验证等技术不断优化模型？我们将深入探讨这些关键环节。 过拟合与欠拟合的“两难”： 这是模型训练过程中最常见的挑战。本部分将详细分析过拟合和欠拟合的原因，并提供有效的解决方案。 算法的可解释性与伦理考量： 随着算法在决策中扮演越来越重要的角色，其可解释性和潜在的伦理问题也日益凸显。我们将讨论如何提高算法的透明度，并关注算法可能带来的偏见和公平性问题。 面向未来的算法趋势： 从强化学习到联邦学习，再到 AutoML，我们将展望算法领域的未来发展趋势，并鼓励读者保持学习的热情，拥抱技术变革。 《数据炼金术》并非一本枯燥的教科书，而是一次充满智慧与启发的探索。我们希望通过本书，读者能够： 建立扎实的算法基础： 理解核心算法的内在逻辑和工作原理。 培养数据驱动的思维： 学会从数据中发现价值，并运用算法解决实际问题。 掌握实用的算法技巧： 能够灵活运用各种算法，并进行模型评估与优化。 激发对人工智能的兴趣： 了解深度学习等前沿技术，并为未来的学习和发展奠定基础。 无论您是渴望掌握数据分析技能的初学者，还是希望深化算法理解的技术从业者，《数据炼金术》都将是您不可或缺的伙伴。它将带领您穿越数据的海洋，点亮智慧的灯塔，最终，赋予您驾驭未来、创造无限可能的力量。

评分☆☆☆☆☆

初读《机器学习算法》这本书，我以为它会是一本硬核的技术手册，结果却给了我一个大大的惊喜。它更像是一位经验丰富的导师，在与你进行一场深入的对话，引导你探索机器学习世界的奥秘。作者没有一开始就扑面而来各种复杂的数学公式，而是通过一个个生动有趣的故事，将抽象的算法概念娓娓道来。我记得书中讲到“贝叶斯定理”的时候，他不是直接给出公式，而是从一个“猜硬币正反面”的简单场景开始，一步步引导读者理解概率更新的过程，以及为什么它在很多机器学习问题中都扮演着重要角色。更重要的是，这本书并没有止步于算法的介绍，而是花了很多篇幅去探讨“如何构建一个强大的机器学习系统”。他详细讨论了数据收集、数据清洗、特征工程、模型选择、模型评估、模型优化以及模型部署等一系列实际操作中的关键环节。他分享了许多作者在实际项目中遇到的“坑”，以及如何巧妙地避开这些“坑”的经验。这本书的语言风格非常平易近人，没有太多晦涩难懂的术语，即便是一些稍微复杂的技术概念，作者也能用通俗易懂的语言加以解释。它让我感觉，学习机器学习不再是一件枯燥乏味的事情，而是一场充满乐趣的探索之旅。这本书对我最大的帮助在于，它让我看到了机器学习的“全貌”，而不仅仅是冰山一角。

评分☆☆☆☆☆

《机器学习算法》这本书给我的感觉，更像是一本“机器学习的哲学指南”，它不是在教授你如何“做”机器学习，而是在引导你“思考”机器学习。作者非常强调“知其所以然”的重要性，他不会简单地告诉你“这个算法可以这样用”，而是会深入分析“为什么它适合这个场景，它的优势和劣势是什么”。我印象最深刻的是，书中有一章专门讨论了“算法的偏见”问题。作者通过一些非常具体的例子，比如招聘系统或信贷审批中的算法偏见，让我们深刻认识到，机器学习模型并非全然客观，它们会继承训练数据中的偏见，并可能放大这些偏见。他提出了一系列关于如何识别和缓解算法偏见的方法，这对于我这种关注公平性和伦理性的读者来说，非常有启发。这本书的叙述方式非常流畅，作者用一种非常个人化的口吻，分享了他在机器学习领域多年的探索和感悟。他鼓励读者保持好奇心，不断质疑和反思，而不是盲目地追随潮流。他没有过多地强调某个特定的算法，而是将重心放在了理解算法背后的思想和原理，以及如何将这些思想应用于解决更广泛的问题。这本书让我对机器学习的理解，从“技术的堆砌”升华到了“思想的启迪”，它让我开始用一种更宏观、更批判性的视角来看待机器学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《机器学习算法》，但读完后，我感觉它更像是一本关于“如何从零开始构建一个真正可用的智能助理”的手册，而非仅仅介绍算法的堆砌。作者的叙事方式非常独特，他没有一开始就抛出大量的数学公式和模型，而是从一个非常贴近生活的场景切入——“想象一下，如果你有一个能帮你处理日常琐事的助手，它需要具备哪些能力？”接着，他便循序渐进地引导读者思考，助理需要识别语音指令，需要理解意图，需要调用外部信息，甚至还需要具备一定的学习能力来优化自己的表现。在解释这些能力的实现过程中，他巧妙地引入了不同的机器学习技术。例如，在语音识别的部分，他详细阐述了如何利用深度学习中的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）来处理时序数据，以及如何结合声学模型和语言模型来提高识别准确率。更让我印象深刻的是，他并没有止步于算法的原理，而是深入剖析了在实际应用中会遇到的各种挑战，比如数据噪声、模型过拟合、算力限制等等，并给出了作者在实际项目中的解决方案和经验之谈。这本书的优点在于，它让抽象的算法概念变得具体可感，让读者在解决实际问题的过程中学习算法，而不是为了学习算法而学习。很多市面上的书籍往往是算法导向，而这本书则是问题导向，这对于我这样希望将所学知识应用于实际工作的人来说，价值巨大。它让我意识到，机器学习不仅仅是几个模型的集合，而是一个系统工程，需要综合考虑数据、算法、工程以及用户体验。

评分☆☆☆☆☆

读完《机器学习算法》这本书，我最大的感受是作者对于“算法之外”的关注。这本书给我的感觉，与其说它在“教”算法，不如说它在“启发”我对机器学习更深层次的思考。它并没有一开始就陷入各种算法的细节，而是花了大篇幅去探讨“为什么我们要使用特定的算法”以及“这个算法在解决实际问题时，它的局限性在哪里”。我记得其中有一章，专门讨论了“模型的可解释性”问题，作者用了很多生动的案例说明，即使一个模型的准确率很高，如果我们无法理解它做出决策的逻辑，那么在金融、医疗等关键领域，这样的模型很可能是不被信任甚至无法落地的。他提出了一种“陪伴式学习”的概念，也就是说，在学习算法的过程中，不应孤立地看待每一个算法，而是要理解它们是如何协同工作，如何相互补充的。他强调了特征工程的重要性，并花了相当多的篇幅讲解如何从原始数据中提取出对模型有用的信息，以及如何评估这些信息的有效性。这部分内容让我意识到，数据预处理和特征工程往往比调整算法参数更具决定性。作者的文笔非常富有感染力，他用一种非常哲学化的语言来探讨技术问题，让人在阅读中产生一种“顿悟”的感觉。他鼓励读者跳出思维定势，去探索那些“非主流”但可能更有效的方法。这本书让我对机器学习的理解，从“知道有哪些算法”提升到了“理解算法的灵魂和应用场景”。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器学习算法》给我的整体印象是一种“脚踏实地”的风格，但又不是那种枯燥乏味的“技术手册”。作者在讲解每一个算法时，都会先给出一个非常具体的应用场景，然后才开始讲解算法的原理。比如说，当讲到决策树时，他不是直接抛出ID3或C4.5的公式，而是先描述了一个“如何帮助用户选择电影”的例子，然后通过这个例子来解释节点分裂、信息增益等概念。这种方式让我能够很快地理解算法的核心思想，而不被复杂的数学推导所困扰。而且，他还会非常详细地讨论在实际应用中，当数据量很大、特征很多时，如何选择最合适的模型，如何进行模型评估和选择，以及如何避免过拟合和欠拟合。他甚至还讨论了模型部署上线后的性能监控和迭代更新的问题。这些内容对于我这种希望将机器学习技术落地到实际工作中的人来说，是非常宝贵的。作者的写作风格非常朴实，没有太多华丽的辞藻，但每一句话都充满了干货。他鼓励读者动手实践，并提供了很多可以下载的代码示例，让读者可以跟着书中的内容一步一步地进行操作。我尤其喜欢他关于“特征选择”和“模型调优”的章节，里面有很多作者自己总结的实用技巧，很多都是我在其他书中没有见过的。这本书让我觉得，机器学习不再是高高在上的理论，而是可以掌握并应用于解决现实问题的强大工具。