传感器原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:天津大学出版社

作者:王化祥，张淑英编著

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:1988-9

价格:27.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561811429

丛书系列:

图书标签:

• 电气
• 控制
• 科学技术
• 1
• 传感器
• 原理
• 应用
• 电子
• 工程
• 检测
• 自动化
• 物理
• 技术
• 智能

好的，这里为您提供一份关于《传感器原理及应用》之外的图书简介，字数大约1500字，内容详细，不包含任何关于原书的内容，力求自然流畅： --- 《高级统计建模与机器学习实践指南》图书简介 【图书概述】 在数据爆炸的时代，如何从海量信息中提炼出有价值的洞察，并构建出精准、可靠的预测模型，已成为科研、金融、工程乃至商业决策的核心竞争力。《高级统计建模与机器学习实践指南》正是为此目标而精心打造的深度技术专著。本书并非停留在基础概念的罗列，而是聚焦于如何将复杂的数学理论转化为实际可操作的工程技术，旨在为数据科学家、高级分析师以及相关领域的工程师提供一套全面、系统且高度实用的建模工具箱。 本书的独特之处在于其强调理论与实践的深度融合。我们不仅深入探讨了经典统计推断、时间序列分析、广义线性模型等传统方法背后的严谨数学基础，更将其与现代机器学习的强大能力相结合，例如深度学习架构、集成学习方法以及强化学习的初步应用。全书以“从数据到决策”为主线，引导读者掌握从数据预处理、特征工程，到模型选择、参数调优，再到结果解释与模型验证的全过程。 【核心内容详解】 第一部分：统计建模的严谨基石 本部分回顾并深化了读者对统计推断的理解，为后续的高级建模奠定坚实基础。 1. 稳健统计与模型诊断： 探讨了在数据存在异常值、异方差或多重共线性等问题时，如何采用最小绝对偏差（LAD）回归、M-估计等稳健方法。重点阐述了残差分析的深度技巧，包括诊断图表的细致解读，以及如何通过Cook距离、杠杆值来定位影响点。 2. 广义线性模型（GLM）的扩展应用： 超越基础的逻辑回归和泊松回归，本书详细介绍了负二项分布模型、Gamma回归在特定场景（如保险索赔分析、等待时间建模）中的应用。同时，对混合效应模型（Mixed-Effects Models）进行了详尽的数学推导和R/Python代码实现，尤其关注面板数据和分层数据的处理。 3. 时间序列分析的进阶： 覆盖了从经典的ARIMA、GARCH族模型到状态空间模型的完整体系。引入了更现代的非参数时间序列方法，如核平滑法在趋势提取中的应用，以及如何利用向量自回归（VAR）模型进行多变量因果关系探索。对于高频金融数据，重点剖析了跳跃扩散模型和高频波动率估计技术。 第二部分：机器学习的前沿算法与工程实现 此部分是本书的重点，侧重于介绍当前工业界应用最广泛、性能最优异的机器学习算法，并注重其可解释性。 1. 集成学习的深度剖析： 详细解析了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的内在机制。着重介绍了XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大主流框架的优化策略（如稀疏感知、梯度直方图算法），并对比了它们在不同数据集规模和特征维度下的性能表现。 2. 核方法与支持向量机（SVM）的再审视： 尽管深度学习盛行，核方法在小样本和高维分类问题中仍具优势。本书探讨了多种核函数的选择标准，并深入讲解了SVM的对偶问题求解过程，以及如何在实际中进行核函数和正则化参数的有效搜索。 3. 无监督学习与降维技术： 不仅仅介绍K-Means和PCA。本书将篇幅给予流形学习（如t-SNE、UMAP）在数据可视化中的应用，以及深度自编码器（Autoencoders）在特征学习和异常检测中的威力。特别强调了高斯混合模型（GMM）在复杂数据分布聚类中的鲁棒性。 4. 模型可解释性（XAI）的实践： 认识到“黑箱”模型的局限性，本书投入大量篇幅介绍后验可解释性方法。包括局部可解释性方法（LIME、SHAP值）的数学原理和实际部署，以及全局解释方法，帮助使用者理解模型决策背后的逻辑，这对于需要监管合规的行业至关重要。 第三部分：深度学习的结构化应用 本部分聚焦于结构化数据（表格数据）和序列数据的深度学习应用，避免了对图像和自然语言处理的泛泛而谈，力求更贴合统计建模的传统应用场景。 1. 深度神经网络的正则化与优化： 详细阐述了批标准化（Batch Normalization）、层标准化（Layer Normalization）的原理及其对收敛速度和模型泛化能力的影响。深度对比了Adam、RMSProp、SGD with Momentum等优化器的适用场景。 2. 序列模型在特征提取中的应用： 重点介绍循环神经网络（RNN）的变体——LSTM和GRU在处理时间序列数据中的优势，以及如何将其嵌入到更复杂的预测框架中，例如结合外部回归变量进行多步预测。 3. 迁移学习在数据稀疏场景下的策略： 探讨如何利用预训练模型（如Transformer结构在序列任务中的基础应用）的知识，来解决特定领域数据量不足的问题，实现快速有效的模型构建。 【读者对象与学习目标】 本书面向具备一定概率论、线性代数和基础编程（Python或R）基础的读者。 完成本书的学习后，读者将能够： 熟练运用高级统计技术诊断和修正复杂数据集中的模型假设违背问题。 根据实际业务场景，科学地选择和组合集成学习方法，构建高性能的预测系统。 掌握前沿的特征工程技巧，并能有效利用深度学习结构处理复杂的时序和结构化数据。 不仅能训练出高精度的模型，更能通过XAI工具链清晰地向非技术人员解释模型的决策逻辑，实现技术到业务的有效转化。 《高级统计建模与机器学习实践指南》以其严谨的理论深度、丰富的实战案例和对前沿技术的敏锐捕捉，将成为您数据科学工具箱中不可或缺的参考手册。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于培养一种解决问题的思维模式。作者在撰写过程中，似乎始终站在一个资深工程师的角度来引导读者思考。其中有一部分内容，专门讨论了传感器在极端温度或高湿环境下性能衰减的机理分析。这部分内容没有直接给出“怎么办”的答案，而是引导读者去分析材料本身的物理特性变化，比如介电常数随温度的漂移、材料的蠕变效应等等。这种引导式教学，教会我的不是如何套用公式，而是如何从第一性原理出发，去逆向推导和预测系统可能出现的故障点。此外，书中关于不确定度分析和误差来源的讨论也极为透彻，它不仅仅停留在计算标准差的层面，还深入探讨了系统误差的可重复性、迟滞性等复杂指标的量化方法。读完这部分，我感觉自己看待任何测量数据时，都会多一层审慎和批判的眼光，这对于提升科研工作的严谨性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它显然不是那种浮于表面的入门读物，而是真正深入到了技术内核的著作。我个人特别欣赏作者在处理复杂概念时所展现出的那种“抽丝剥茧”的能力。例如，在讨论噪声抑制技术的那一章节，作者并没有简单地罗列几种滤波器的名称，而是花了大量篇幅去剖析不同环境噪声的物理来源——是工频干扰、热噪声还是随机电荷运动引起的干扰——然后才针对性地引入了如维纳滤波、自适应滤波等高级算法的原理基础。这种从“病因”到“疗法”的系统性讲解，极大地提升了读者对信号处理的理解层次。而且，书中引用了大量的实际工程案例作为佐证，这些案例并非凭空捏造的理想模型，而是结合了实际工业现场可能遇到的各种非线性、漂移等问题。通过分析这些真实的“Bug”，我们能更深刻地体会到理论与实践之间的鸿沟，也学会了如何在严苛条件下优化设计参数，这对于想从事研发工作的读者来说，是极其宝贵的实战经验。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的语言风格是偏向学术化和严谨的，它拒绝一切花哨的修饰，直奔主题，这对于那些有一定基础想进行系统性提升的读者来说，是一种高效的阅读体验。书中的术语使用极其规范，几乎每一个专业词汇的首次出现，都会伴随着一个精确的定义，这保证了阅读过程中的歧义被降到最低。我注意到作者在全书的逻辑串联上也下了大功夫，章节之间的过渡衔接非常自然流畅，不是简单地把知识点堆砌起来，而是构建了一个清晰的知识体系框架。比如，从基础的电学测量原理过渡到电桥平衡的讨论，再到如何设计多级放大电路以应对微弱信号，整个流程如同修建一座宏伟的建筑，地基打得牢固，上层结构自然稳固。阅读过程中，我几乎不需要频繁地查阅其他参考资料来确认某个概念的准确含义，这极大地节省了时间，让我的学习曲线变得非常平滑和高效。这种一气呵成的阅读感，在很多同类书籍中是比较少见的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，封面上用了一种略带磨砂质感的纸张，拿在手里有一种温润的触感。我拿到这本书时，首先吸引我的是它排版的精巧。字体选择上，正文采用了经典的宋体，清晰易读，而在关键的公式和术语部分，则巧妙地穿插了黑体和斜体，这种视觉上的对比处理，使得重点信息能够迅速抓住读者的眼球。尤其值得称赞的是，书中的插图和图表绘制得极其专业和精细，每一个电路图的连线、每一个波形的描绘，都达到了教科书级别的严谨度。比如，在讲解某一类传感器的结构剖析图时，那些内部元件的层次感和空间关系表现得淋漓尽致，让人一看就能立刻明白其物理构造，这对于初学者来说，无疑是一大福音。书中对理论公式的推导过程也处理得非常到位，从基本原理到最终公式的每一步逻辑跳跃都被清晰地标注出来，很少出现那种“读者应该能自行推导出”的模糊地带。总而言之，这本书在视觉呈现和阅读体验上做到了极高的水准，让人在阅读枯燥的物理和电子理论时，也能享受到一种美学上的愉悦。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的难度是相当高的，它无疑是为那些渴望深入研究此领域的人准备的“硬核”教材。它的行文节奏偏快，尤其是在处理涉及大量微分方程和拉普拉斯变换的部分时，对于基础薄弱的读者可能会感到吃力。它假定读者已经熟练掌握了高等数学和基础电路理论。但正是这种不妥协的深度，使得它在专业领域内脱颖而出。书中对特定功能传感器（比如光纤陀螺仪或压电薄膜传感器）的深入剖析，简直就像是拆解了一台精密仪器，从材料选择、薄膜沉积工艺到信号的相位解调算法，每一个环节都进行了详尽的论述，这已经超出了普通应用介绍的范畴，直接触及到了前沿研究的门槛。对于那些希望掌握核心技术，而不是仅仅停留在“知道怎么用”的层次的读者而言，这本书提供的知识密度和理论深度是无与伦比的，它更像是一份通往专业领域深水区的地图和指南针，而非浅滩上的玩水工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆