计算机专业硕士研究生入学考试·计算机组成原理分册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:张银福

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:24.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508425122

丛书系列:

图书标签:

• 计算机组成原理
• 硕士研究生
• 考研
• 计算机专业
• 计算机体系结构
• 数字电路
• 汇编语言
• 考研分册
• 基础知识
• 专业课

好的，以下是关于一本与您提到的“计算机专业硕士研究生入学考试·计算机组成原理分册”不相关的图书的详细介绍。 --- 《数据科学与机器学习：理论、算法与实践》 图书概述 本书旨在为读者提供一个全面且深入的指南，涵盖现代数据科学和机器学习领域的关键理论基础、核心算法实现以及在真实世界中的应用实践。内容组织结构严谨，从基础的数学和统计学原理出发，逐步过渡到复杂的深度学习模型构建与部署，特别注重理论与工程实践的结合。本书适合于具有一定编程基础和高等数学知识的读者，无论是希望进入数据科学领域的初学者，还是寻求拓宽技术视野的在职工程师，都能从中获益。 第一部分：数据科学基础与数学原理 本部分首先奠定了数据科学所需的数学和统计学基础。 第1章：数据科学导论与生态系统 本章清晰界定了数据科学的范畴、生命周期及其在现代信息技术中的定位。探讨了大数据、人工智能、机器学习之间的关系，并简要介绍了主流的数据科学工具栈（如Python/R语言、Jupyter环境、常用库的生态）。 第2章：概率论与数理统计基础 深入回顾了在机器学习中至关重要的概率论概念，包括随机变量、联合分布、条件概率、贝叶斯定理。重点讲解了统计推断的核心思想，如参数估计（最大似然估计MLE、最大后验估计MAP）和假设检验的基本流程。 第3章：线性代数在数据科学中的应用 详细阐述了向量空间、矩阵分解（特征值分解、奇异值分解SVD）在数据降维和特征提取中的作用。矩阵运算的效率分析和优化策略也在此章中被讨论。 第4章：数据预处理与探索性数据分析（EDA） 本章聚焦于原始数据到可用模型的转化过程。内容涵盖缺失值处理、异常值检测与平滑、数据标准化与归一化技术。通过多个案例展示如何利用统计图表和汇总统计量进行高效的探索性数据分析，发现数据中的潜在模式和结构。 第二部分：经典机器学习算法 本部分系统地介绍了机器学习领域中经过时间检验的核心算法，强调理解其工作机制和适用场景。 第5章：监督学习核心：回归模型 从最简单的线性回归开始，讲解最小二乘法的原理。随后扩展到多项式回归、岭回归（Ridge）和Lasso回归，深入分析正则化项对模型偏差和方差的影响。介绍了广义线性模型（GLM）的基本框架。 第6章：分类算法：从基础到集成 详细剖析了逻辑回归模型的数学推导，并将其与支持向量机（SVM）的核技巧进行对比。随后，重点讲解了决策树的构建过程（ID3、C4.5、CART算法），以及如何使用Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）技术构建强大的集成模型。 第7章：无监督学习：聚类与降维 本章着重于从无标签数据中发现结构。K-均值、DBSCAN等主流聚类算法的原理、收敛性及参数选择方法被详尽介绍。同时，非线性降维技术，如t-SNE，在数据可视化中的应用被重点讨论。 第8章：模型评估、选择与调优 讨论了如何科学地评估模型性能，包括分类指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线/AUC）。重点讲解了交叉验证策略、偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff），以及超参数优化技术（如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化）。 第三部分：深度学习与神经网络 本部分是本书的重点，深入探讨了人工神经网络（ANN）的构建、训练机制和前沿架构。 第9章：神经网络基础 详述了神经元模型（感知机）、激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体）的作用，以及多层感知机（MLP）的结构。核心内容在于反向传播（Backpropagation）算法的数学推导和计算流程，以及各种优化器（SGD, Momentum, Adam等）的原理。 第10章：卷积神经网络（CNN） 系统介绍了CNN在图像处理领域的革命性贡献。重点讲解卷积层、池化层、全连接层的操作细节。对经典架构如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet的基本设计思想进行了剖析，并讨论了迁移学习在CNN中的应用。 第11章：循环神经网络（RNN）与序列建模 专注于处理时间序列和文本数据。详细解释了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并深入阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和信息流机制。 第12章：先进模型与生成式方法 本章引入了当前研究的热点。包括：Transformer模型的自注意力（Self-Attention）机制；生成对抗网络（GANs）的基本框架、训练挑战与常见变体（DCGAN, CycleGAN）；以及变分自编码器（VAE）的原理。 第四部分：实践、部署与伦理考量 本部分将理论知识与实际工程相结合，关注模型的落地应用和负责任的AI实践。 第13章：大规模数据处理与模型训练 探讨了如何使用分布式计算框架（如Spark MLlib或TensorFlow/PyTorch的分布式策略）处理TB级数据。讨论了GPU加速训练的原理和实践技巧，以及模型训练的资源管理。 第14章：模型可解释性（XAI）与鲁棒性 介绍了模型决策过程的透明化技术，如LIME和SHAP值，帮助理解“黑箱”模型。同时，探讨了对抗性攻击的原理和防御策略，提升模型在真实环境下的稳健性。 第15章：机器学习系统工程（MLOps） 关注模型的生产化流程。内容涵盖模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）在ML中的体现、模型的监控、漂移检测（Drift Detection）以及模型服务的部署架构（如RESTful API或TensorFlow Serving）。 附录 提供了常用Python库（NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）的关键函数速查表，并附有若干面向实践的编程练习题，旨在巩固读者对算法实现的理解。 ---

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