李航老師新作《機(jī)器學(xué)習(xí)方法》上市了！附購(gòu)買(mǎi)鏈接

《機(jī)器學(xué)習(xí)方法》在《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》的基礎(chǔ)上增加了深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，全面系統(tǒng)地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法，系統(tǒng)闡述其理論、模型、策略和算法，從具體例子入手，由淺入深，幫助讀者直觀地理解基本思路，同時(shí)從理論角度出發(fā)，給出嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，嚴(yán)謹(jǐn)詳實(shí)，讓讀者更好地掌握基本原理和概念?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)方法》可作為機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)課程的教學(xué)參考書(shū)，適合人工智能、文本數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索及自然語(yǔ)言處理等專(zhuān)業(yè)的本科生、研究生使用，也供計(jì)算機(jī)各個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)研發(fā)人員參考。

內(nèi)容簡(jiǎn)介

機(jī)器學(xué)習(xí)是以概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息論、優(yōu)化理論、計(jì)算理論等為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用理論學(xué)科，也是人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的基礎(chǔ)學(xué)科?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)方法》全面系統(tǒng)地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法，共分三篇。第一篇介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法，包括感知機(jī)、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹(shù)、邏輯斯諦回歸與z大熵模型、支持向量機(jī)、Boosting、EM算法、隱馬爾可夫模型、條件隨機(jī)場(chǎng)等；第二篇介紹無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法，包括聚類(lèi)、奇異值分解、主成分分析、潛在語(yǔ)義分析、概率潛在語(yǔ)義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介紹深度學(xué)習(xí)的主要方法，包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、序列到序列模型、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等。書(shū)中每章介紹一兩種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，詳細(xì)敘述各個(gè)方法的模型、策略和算法。從具體例子入手，由淺入深，幫助讀者直觀地理解基本思路，同時(shí)從理論角度出發(fā)，給出嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，嚴(yán)謹(jǐn)詳實(shí)，讓讀者更好地掌握基本原理和概念。目的是使讀者能學(xué)會(huì)和使用這些機(jī)器學(xué)習(xí)的基本技術(shù)。為滿足讀者進(jìn)一步學(xué)習(xí)的需要，書(shū)中還對(duì)各個(gè)方法的要點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)，給出了一些習(xí)題，并列出了主要參考文獻(xiàn)。

《機(jī)器學(xué)習(xí)方法》是機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)課程的教學(xué)參考書(shū)，適合人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等專(zhuān)業(yè)的本科生、研究生使用，也供計(jì)算機(jī)各個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)研發(fā)人員參考。

作者簡(jiǎn)介

李航，字節(jié)跳動(dòng)科技有限公司人工智能實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)， IEEE會(huì)士、ACL會(huì)士、ACM杰出科學(xué)家、CCF杰出會(huì)員。研究方向包括信息檢索、自然語(yǔ)言處理、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘。李航于1988年從日本京都大學(xué)電氣工程系畢業(yè)，1998年獲得日本東京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士。他1990年至2001年就職于日本NEC公司中央研究所，任研究員；2001年至2012年就職于微軟亞洲研究院，任高級(jí)研究員與主任研究員；2012年至2017年就職于華為技術(shù)有限公司諾亞方z實(shí)驗(yàn)室，任首席科學(xué)家、主任。李航一直活躍在相關(guān)學(xué)術(shù)領(lǐng)域，曽出版過(guò)四部學(xué)術(shù)專(zhuān)著，并在頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議和頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表過(guò)120多篇學(xué)術(shù)論文，包括SIGIR, WWW, WSDM, ACL, EMNLP, ICML, NIPS, SIGKDD, AAAI, IJCAI，以及NLE, JMLR, TOIS, IRJ, IPM, TKDE, TWEB, TIST等。他和同事的論文獲得了KDD2008最佳應(yīng)用論文獎(jiǎng)，他指導(dǎo)的學(xué)生獲得了SIGIR2008，ACL2012最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。李航參與了多項(xiàng)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，包括Microsoft SQL Server 2005, Microsoft Office 2007, Microsoft Live Search 2008, Microsoft Bing 2009, Bing 2010, Office 2010, Office 2012，擁有42項(xiàng)授權(quán)美國(guó)專(zhuān)利。李航還在頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議和頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)期刊擔(dān)任許多重要工作，如大會(huì)程序委員會(huì)主席，資深委員，及委員，期刊編委，包括SIGIR, WWW, WSDM, ACL, NAACL, EMNLP, NIPS,SIGKDD, ICDM, ACML, IJCAI, IRJ, TIST, JASIST, JCST等。

前言/序言

2012年《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法 (第 1版)》出版，內(nèi)容涵蓋監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法， 2019年第 2版出版，增加了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法，都屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)。在這段時(shí)間里，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)生了巨大變化，深度學(xué)習(xí)在人工智能各個(gè)應(yīng)用方向取得了巨大突破，成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主流技術(shù)，徹底改變了機(jī)器學(xué)習(xí)的面貌。有些讀者希望能看到與之前風(fēng)格相同的講解深度學(xué)習(xí)的書(shū)籍，這也觸發(fā)了作者在原來(lái)《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》的基礎(chǔ)上增加深度學(xué)習(xí)內(nèi)容的想法（計(jì)劃今后再增加強(qiáng)化學(xué)習(xí)）。從 2018年開(kāi)始，歷時(shí) 3年左右，完成了深度學(xué)習(xí)的寫(xiě)作。

考慮到內(nèi)容的變化，現(xiàn)將書(shū)名更改為《機(jī)器學(xué)習(xí)方法》。第 1篇監(jiān)督學(xué)習(xí)和第 2篇無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)基本為原來(lái)的內(nèi)容，增加第 3篇深度學(xué)習(xí)，希望對(duì)讀者有所裨益。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，所以將這些內(nèi)容放在一本書(shū)里講述也有其合理之處。雖然深度學(xué)習(xí)目前是大家關(guān)注的重點(diǎn)，但傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)仍然有其不容忽視的地位。事實(shí)上，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)各自有更適合的應(yīng)用場(chǎng)景，比如，深度學(xué)習(xí)長(zhǎng)于大數(shù)據(jù)、復(fù)雜問(wèn)題的預(yù)測(cè)，特別是人工智能的應(yīng)用；傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)善于小數(shù)據(jù)、相對(duì)簡(jiǎn)單問(wèn)題的預(yù)測(cè)。

本書(shū)的定位是講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，并不完全是入門(mén)書(shū)。介紹的內(nèi)容都是最基本的，在這種意義上適合初學(xué)者。但主旨是把最重要的原理和方法做系統(tǒng)的總結(jié)，方便大家經(jīng)常閱讀和復(fù)習(xí)。在寫(xiě)第 3篇的時(shí)候也接受大家對(duì)第 1篇和第 2篇的反饋意見(jiàn)，在力求文字簡(jiǎn)練清晰的同時(shí)，也確保敘述的詳盡明了，以方便讀者理解。在各章方法的導(dǎo)入部分適當(dāng)增加了背景和動(dòng)機(jī)的介紹。

第 3篇中使用的數(shù)學(xué)符號(hào)與第 1篇和第 2篇有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，但由于深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)也有一些改變，也都能自成體系。將符號(hào)完全統(tǒng)一于一個(gè)框架內(nèi)還需要做大量的工作，希望在增加第 4篇強(qiáng)化學(xué)習(xí)之后再做處理。

對(duì)第 3篇的原稿，鄭詩(shī)源、張新松等幫助做了校閱，對(duì)一些章節(jié)的內(nèi)容提出了寶貴的意見(jiàn)。責(zé)任編輯王倩也為本書(shū)的出版做了大量工作。在此對(duì)他們表示衷心的感謝。

李航

2021年 5月 27日

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