《机器学习基础》刘胜蓝

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《机器学习基础》刘胜蓝【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书从机器学习在数据处理的角度入手来介绍机器学习的常用算法，按照"背景引入-方法介绍-案例-拓展知识点及文献”的思路来组织内容。本书共14章，涵盖了机器学习的常用算法。对于书中的每种机器学习算法，本书均给出了基本定义、典型应用，可方便读者更加深入的理解每种机器学习算法。此外，本书还介绍了计算机视觉的应用为例，阐述了机器学习算法在图像特征提取和卷积神经网络中的应用。

作者简介：

刘胜蓝，男，博士，辽宁省优秀博士论文获得者，大连理工大学副教授，主要从事以人为中心的感知计算、机器学习以及数据可视化等领域的研究。目前，已发表论文50余篇，其中，在AAAI等顶级会议以及IEEE汇刊、数据领域顶级期刊Scientific Data等高水平期刊(IEEE Trans. On NNLS等)以第一作者及通讯作者发表论文20余篇;主持国家自然科学基金1项，CCF-百度松果基金1项，东软集团软件架构国家重点实验室开放课题1项，博士后面上资助1项，以及多项企业合作横向课题。

目  录：

第1章 数据与机器学习 1

1.1 数据 1

1.1.1　数据的来源 1

1.1.2　数据的类型 3

1.2 机器学习的任务 4

1.3 机器学习的场景 4

1.4 数据预处理 5

1.4.1　归一化 6

1.4.2　标准化 8

1.4.3　缺失值填充 8

1.5 机器学习模型的评价指标 9

1.6 本书的主要内容框架 10

1.7 参考文献 10

1.8 习题 11

第2章 数据可视化 12

2.1 基本类型 13

2.1.1　饼状图 13

2.1.2　柱状图 14

2.1.3　南丁格尔玫瑰图 16

2.1.4　折线图 17

2.1.5　雷达图 18

2.1.6　平行坐标图 20

2.1.7　桑基图 22

2.1.8　弦图 23

2.1.9　散点图 25

2.2 基本构成元素和设计思路 26

2.3 参考文献 27

2.4 习题 28

第3章 图像特征提取 29

3.1 灰度图像 30

3.1.1　图像的数字表示 30

3.1.2　灰度图像的数字表示 31

3.2 LBP 33

3.3 颜色特征提取 36

3.3.1　RGB颜色模型 37

3.3.2　HSV颜色模型 37

3.4 HSV特征提取 39

3.5 拓展知识点 42

3.6 参考文献 43

3.7 习题 44

第4章 数据分类――KNN分类 45

4.1 分类 45

4.2 KNN分类 46

4.3 分类结果的评价指标 50

4.4 拓展知识点 51

4.5 参考文献 53

4.6 习题 53

第5章 K-means聚类 54

5.1 聚类问题的阐述 54

5.2 K-means算法的基本原理 55

5.2.1　数据样本之间的相似性度量 55

5.2.2　K-means算法的基本步骤 58

5.2.3　K-means算法的特点 63

5.3 聚类结果的评价指标 65

5.3.1　聚类算法常见的内部评价指标 66

5.3.2　聚类算法常见的外部评价指标 68

5.4 拓展知识点：K-means算法的应用 69

5.5 参考文献 69

5.6 习题 70

第6章 综合应用案例――人机交互的数据可视化 71

6.1 聚类与人机交互的数据可视化 71

6.2 K-means聚类的交互数据可视化设计要点 75

6.3 参考文献 75

6.4 习题 75

第7章 线性回归与正则化 76

7.1 线性回归的问题定义 76

7.2 线性回归的求解 78

7.2.1　损失函数 78

7.2.2　线性回归的解 80

7.3 正则化线性回归 83

7.3.1　正则化的作用 83

7.3.2　L2正则化――岭回归 84

7.3.3　L1正则化――Lasso回归 84

7.4 R2度量――衡量回归拟合效果的重要指标 85

7.4.1　R2度量的引出 85

7.4.2　线性回归中的R2度量 86

7.5 参考文献 87

7.6 习题 88

第8章 逻辑回归 89

8.1 逻辑回归模型 89

8.2 多分类的Softmax回归模型 96

8.3 参考文献 97

8.4 习题 98

第9章 线性降维――主成分分析 99

9.1 特征选择与特征提取 99

9.2 度量视角的PCA 101

9.3 信息视角的PCA 104

9.4 概率统计视角的PCA 104

9.5 参考文献 108

9.6 习题 109

第10章 非线性降维及其应用 110

10.1 局部线性嵌入 111

10.2 拉普拉斯特征映射 118

10.3 LE的相关应用 120

10.4 降维方法的思维拓展 120

10.5 参考文献 121

10.6 习题 121

第11章 核函数及其应用 122

11.1 线性可分与高维映射 122

11.2 核函数 124

11.3 核回归 126

11.4 核PCA 129

11.5 拓展知识点 132

11.6 参考文献 133

11.7 习题 133

第12章 神经网络基础 134

12.1 神经元模型 134

12.1.1　神经元 134

12.1.2　Rosenblatt感知机 139

12.1.3　异或问题 140

12.2 神经网络 143

12.2.1　递归神经网络 144

12.2.2　前馈神经网络 144

12.3 参考文献 153

12.4 习题 153

第13章 反向传播神经网络 155

13.1 梯度下降法 156

13.2 随机梯度下降法 159

13.3 反向传播 160

13.4 梯度消失 166

13.5 参考文献 167

13.6 习题 168

第14章 深度神经网络 169

14.1 “深度”的意义 169

14.2 卷积神经网络的基本操作 170

14.2.1　卷积 171

14.2.2　池化 172

14.2.3　激活 172

14.3 经典卷积神经网络 173

14.3.1　AlexNet 174

14.3.2　VGG 176

14.3.3　GoogLeNet 177

14.3.4　ResNet 177

14.3.5　SENet 178

14.4 参考文献 179

14.5 习题 179

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机器学习 数据可视化 卷积神经网络

摘要：《机器学习基础》刘胜蓝是一部面向机器学习入门与实践应用的重要著作，全书以清晰的知识体系、循序渐进的内容安排以及理论与实践相结合的讲解方式，为读者搭建起通往人工智能领域的学习桥梁。书中不仅系统介绍了机器学习的发展背景、基本概念和核心方法，还深入分析了监督学习、无监督学习以及模型评估等关键内容，使读者能够在理解理论基础的同时掌握实际应用技巧。通过大量案例分析与算法讲解，读者能够逐步建立数据思维，理解数据驱动决策的内在逻辑。该书兼顾学术性与实用性，对于高校学生、科研人员以及从事数据分析和人工智能相关工作的技术人员都具有较高的参考价值。围绕知识结构构建、核心算法解析、实践应用价值以及学习方法指导四个方面展开探讨，可以更加全面地认识这部作品的特色与意义，从而理解其在机器学习教育和技术普及中的重要作用。

机器学习知识体系构建

《机器学习基础》刘胜蓝首先从机器学习的产生背景和发展历程切入，帮助读者建立对人工智能领域的整体认知。通过对传统计算模式与机器学习模式的比较，书中阐明了数据驱动技术发展的时代趋势，使初学者能够理解机器学习在现代科技中的重要地位。

在知识结构设计方面，该书采用由浅入深的编排方式。从数据、特征、模型等基础概念开始讲解，再逐步过渡到复杂算法和实际应用问题。这样的内容安排符合学习规律，能够降低初学者进入人工智能领域的门槛。

为了帮助读者形成完整的知识框架，书中对机器学习涉及的数学基础进行了适度介绍，包括概率统计、线性代数以及优化理论等内容。这些知识不仅是理解算法原理的重要工具，也是后续深入学习的重要支撑。

书中还特别强调机器学习与数据科学之间的紧密联系，通过对数据采集、数据清洗、特征工程以及模型训练流程的系统讲解，使读者能够从整体视角认识机器学习项目的完整生命周期。

这种体系化的知识构建方式不仅提高了学习效率，也帮助读者建立起从理论到实践、从基础到进阶的学习路径，使机器学习知识更加系统和完整。

核心算法原理深入解析

算法是机器学习的核心内容，而《机器学习基础》刘胜蓝在算法讲解方面表现出较强的系统性。书中围绕监督学习和无监督学习两大方向展开，对经典算法进行了详细阐述，使读者能够理解不同算法的适用场景和实现思路。

在线性回归与逻辑回归部分，作者通过直观示例说明模型建立过程，并结合数学推导解释参数优化原理。这种理论与实例相结合的方式有助于读者真正理解算法背后的逻辑，而不仅仅停留在公式记忆层面。

对于决策树、随机森林等常见算法，书中重点分析了特征选择、节点划分以及模型泛化能力等关键问题。通过对算法优缺点的比较，帮助读者掌握不同模型之间的差异和选择依据。

在聚类分析与降维技术部分，作者详细介绍了K均值聚类、层次聚类以及主成分分析等经典方法。通过丰富案例展示这些技术在数据挖掘和模式识别中的应用价值，使抽象理论变得更加具体。

此外，书中还对模型评估方法进行了系统讲解，包括准确率、召回率、F1值以及交叉验证等重要指标。通过这些内容，读者能够学会科学评价模型性能，从而提升机器学习实践能力。

实践应用价值全面体现

机器学习的最终目标在于解决实际问题，因此实践应用是衡量一本教材价值的重要标准。《机器学习基础》刘胜蓝在这一方面投入了大量篇幅，通过丰富案例展示机器学习技术在现实场景中的广泛应用。

在商业领域，书中介绍了用户行为分析、精准营销以及客户价值预测等典型案例。通过这些实例，读者能够理解机器学习如何帮助企业从海量数据中发现规律，并实现更加科学的经营决策。

在金融行业应用方面，书中分析了风险控制、信用评估以及欺诈检测等问题。通过机器学习模型构建与优化过程的展示，读者可以认识到智能算法在现代金融体系中的重要作用。

医疗健康领域同样是机器学习的重要应用方向。书中通过疾病预测、医学影像分析以及健康数据管理等案例，展示了人工智能技术对提升医疗效率和服务质量所产生的积极影响。

与此同时，书中还涉及智能推荐、自然语言处理以及图像识别等热门方向。这些内容不仅拓宽了读者的知识视野，也帮助读者认识到机器学习技术正在深刻改变社会运行方式和产业发展格局。

学习方法与能力提升路径

除了知识和技术内容之外，《机器学习基础》刘胜蓝还十分重视学习方法的指导。作者认为，机器学习是一门综合性极强的学科，仅靠理论学习难以真正掌握，因此需要构建科学的学习体系。

书中强调基础知识的重要性，建议学习者在掌握算法之前先夯实数学基础和编程能力。概率统计帮助理解数据规律，线性代数支撑模型运算，而编程则是实现算法的重要工具，三者缺一不可。

在实践训练方面，作者倡导项目驱动式学习。通过真实数据集分析和完整项目开发，学习者能够将理论知识转化为实际能力，并在解决问题的过程中不断深化理解。

对于学习过程中常见的困难，书中提出循序渐进的学习策略。面对复杂模型时，应先掌握基本思想，再逐步深入算法细节。通过不断积累经验和案例分析能力，学习效果将得到明显提升。

作者还特别强调持续学习的重要性。随着人工智能技术不断发展，新模型和新方法层出不穷，学习者需要保持开放心态，关注行业动态和技术进展，从而不断更新知识结构和技术能力。

总结：

《机器学习基础》刘胜蓝凭借系统完整的知识体系、深入浅出的算法讲解以及丰富翔实的实践案例，为广大读者提供了一条高效学习机器学习的路径。无论是初学者建立基础认知，还是专业人员提升实践能力，都能够从书中获得有价值的知识和启发。其理论与实践并重的特点，使其成为学习人工智能与数据科学领域的重要参考资料。

从知识体系构建到核心算法解析，从行业应用展示到学习方法指导，这部作品充分体现了机器学习教育的系统性与实用性。通过深入阅读和实践应用，读者不仅能够掌握机器学习的基本原理，更能够培养数据分析思维和解决实际问题的能力，为未来在人工智能时代的发展奠定坚实基础。

本文由nayona.cn整理

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