• 第21章　机器学习的未来
  非常好 👍，这一章《机器学习的未来》是全书的终章， 它不再聚焦于算法与工程实现，而是从 技术演化、智能本质、人与AI共生的视角 出发，展望机器学习未来的发展方向。 可以看作是对前20章的“哲学升华篇”——从学习的技术走向学习的智能。 第21章　机器学习的未来 21.1 自监督学习与自适应智能 🔹 一、监督学习的极限 传统机器学习依赖“标注数据”进行训练。 但标注往往昂贵、主观...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• 第20章　机器学习的思维方式
  第20章《机器学习的思维方式》可以视为全书的“升华章”——从技术到思维的回归。 这章不再讲具体算法，而是讨论 如何像一个机器学习工程师那样思考问题，以及这种思维方式如何迁移到其他领域。 下面是完整详细讲解： 第20章　机器学习的思维方式 20.1 从算法思维到系统思维 🔹 一、算法思维：局部最优的思考方式 初学机器学习的人，往往从“算法”出发： 给我一个算法，我喂...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• 第19章　可解释性与可信AI
  这一章进入了当代机器学习/AI 的伦理与可信性核心议题。 “可解释性”“公平性”“鲁棒性”“隐私保护”不仅是技术问题，更是机器学习走向现实世界的底线工程。 下面是第19章《可解释性与可信AI》的完整详细讲解。 第19章　可解释性与可信AI 19.1 模型解释 vs 黑箱问题 🔹 一、什么是“黑箱模型”？ 随着模型复杂度不断提升（尤其是深度神经网络、大语言模型），我们越来越...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• 第18章　大模型与预训练范式
  第18章是整本书的“现代 AI 篇”的核心部分——它讲述了从「词向量」到「BERT」，再到「GPT 与智能体（Agent）」的整条技术演化主线。 这一章不仅是机器学习与深度学习的融合点，更是当代人工智能（尤其是大语言模型）的技术根基。 第18章　大模型与预训练范式 18.1 从词向量到 BERT 🔹 一、传统NLP的局限 在早期的自然语言处理中，机器学习模型（如SVM、朴素...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• 第17章　卷积与序列模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
  这一章标志着从传统机器学习走向深度学习时代的关键转折点，它聚焦于两大深度结构 —— CNN（卷积神经网络） 与 RNN（循环神经网络）/Transformer（注意力模型），它们分别代表了机器在“看图”和“理解序列”上的两条主线。 第17章　卷积与序列模型 17.1 CNN 的思想：局部感受野与权重共享 🔹 一、背景 传统的全连接神经网络在图像处理上效率极低，因为每个像素点都与所...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• 第16章　深度学习的兴起
  第 16 章「深度学习的兴起」是整本书的转折点——前面几章都在讲传统机器学习（依靠特征工程与统计建模），而从这里开始，进入了“自动特征学习”与“端到端优化”的新时代。 这一章不仅要讲技术，更要让读者理解：深度学习为什么是机器学习的必然演化方向。 第16章　深度学习的兴起 深度学习（Deep Learning）本质上是机器学习的一种方法，但它在“表达能力”“学习范式”“计算规模”上带...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• 第15章　时序数据与预测
  第 15 章「时序数据与预测」是机器学习在金融、运维、IoT、气象、供应链、交通等行业中最具实用价值的应用方向之一。 这一章的目标，是帮助读者理解时间序列的结构、建模方法、预测思路与异常检测技术。 第15章　时序数据与预测 时间序列（Time Series）是指按时间顺序排列的一系列数据点。 与普通数据不同，它具备明显的时序依赖性（temporal dependency），过去的状...
  2025-11-03 12:40:12 | AI
• 第14章　计算机视觉与传统机器学习 Computer Vision, CV
  第14章　计算机视觉与传统机器学习 在深度学习爆发之前，计算机视觉（Computer Vision, CV）领域的主要研究方向，是如何让机器从图像中“提取可用于机器学习的特征”，并用这些特征配合传统算法（如 SVM、KNN、Random Forest 等）完成分类、检测、识别等任务。 本章系统介绍传统机器学习在计算机视觉中的关键方法、特征工程技巧与经典应用案例。 14.1 图像特征...
  2025-11-03 12:40:12 | AI