SPSS for Windows 统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:东北大学

作者:刘子君

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:2004-4

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787811020250

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• Windows
• 社会科学
• 统计学
• 研究方法
• 数据挖掘
• 量化研究
• 应用统计

《深度学习与TensorFlow实战：构建智能应用》 内容梗概： 这是一本面向开发者和数据科学家的深度实战指南，旨在系统性地介绍深度学习的核心概念，并结合时下最流行、最强大的深度学习框架TensorFlow，带领读者一步步构建出具备实际应用价值的智能系统。本书不仅深入浅出地讲解了深度学习模型的设计原理、训练技巧和优化方法，更侧重于通过大量的实战案例，让读者掌握如何利用TensorFlow高效地实现图像识别、自然语言处理、序列建模等前沿AI应用。 详细内容： 第一部分：深度学习基础理论与TensorFlow入门 第一章：深度学习的基石——神经网络概览 从感知机到多层感知机，追溯神经网络的演进历程。 深入解析激活函数（Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, Tanh等）的作用与选择。 理解损失函数（MSE, Cross-entropy等）在模型训练中的核心地位。 梯度下降及其变种（SGD, Momentum, Adam, RMSprop等）如何驱动模型学习。 欠拟合与过拟合问题剖析，以及正则化（L1, L2, Dropout）的作用。 反向传播算法的原理与实现细节。 第二章：TensorFlow核心组件与基本操作 TensorFlow的计算图模型：静态图与动态图（Eager Execution）的对比与应用。 张量（Tensor）的概念、维度、形状与数据类型。 变量（Variable）与占位符（Placeholder）的创建与管理。 Session的生命周期与计算图的执行。 TensorBoard可视化工具的使用：监控训练过程、分析模型结构。 基于Keras API的TensorFlow高层接口：构建模型的便捷之道。 第三章：构建你的第一个神经网络模型 使用Keras Sequential API搭建简单的全连接神经网络。 数据预处理与特征工程：归一化、独热编码等。 模型编译（compile）：选择优化器、损失函数与评估指标。 模型训练（fit）：设置批次大小、训练轮次与回调函数。 模型评估（evaluate）与预测（predict）。 案例：手写数字识别（MNIST数据集）的端到端实现。 第二部分：卷积神经网络（CNN）与计算机视觉应用 第四章：卷积神经网络（CNN）的核心原理 卷积层（Convolutional Layer）：核（Kernel）的滑动、感受野（Receptive Field）与特征提取。 池化层（Pooling Layer）：最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling），降维与空间不变性。 全连接层（Fully Connected Layer）在CNN中的作用。 经典的CNN架构回顾：LeNet, AlexNet, VGGNet。 第五章：实战：基于CNN的图像分类 使用Keras构建自定义CNN模型。 数据增强（Data Augmentation）技术：旋转、缩放、裁剪等，提升模型泛化能力。 迁移学习（Transfer Learning）的应用：利用预训练模型（如ResNet, Inception）加速训练与提升性能。 案例：猫狗分类器、CIFAR-10图像分类。 第六章：目标检测与图像分割进阶 目标检测基础：Bounding Box回归与分类。 经典目标检测算法简介：R-CNN系列, YOLO, SSD。 图像分割基础：像素级分类。 FCN（Fully Convolutional Network）与U-Net架构。 案例：使用TensorFlow Object Detection API实现目标检测，或使用预训练模型进行图像分割。 第三部分：循环神经网络（RNN）与自然语言处理（NLP）应用 第七章：循环神经网络（RNN）与序列建模 RNN的基本结构与“记忆”机制。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：解决梯度消失与梯度爆炸问题。 序列到序列（Seq2Seq）模型。 注意力机制（Attention Mechanism）的引入与重要性。 第八章：实战：基于RNN的文本分类与情感分析 文本数据的向量化表示：词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）。 使用Keras构建LSTM/GRU模型进行文本分类。 案例：IMDB电影评论情感分析。 第九章：自然语言生成与机器翻译 使用Seq2Seq模型生成文本：例如，对话生成、文章摘要。 基于注意力机制的改进Seq2Seq模型。 机器翻译的基本原理与挑战。 案例：简单的英文到中文翻译模型（或使用预训练的Transformer模型）。 第四部分：深度学习模型的优化与部署 第十章：模型训练与优化技巧 学习率调度（Learning Rate Scheduling）：固定衰减、指数衰减、余弦退火等。 批量归一化（Batch Normalization）的原理与应用。 早停法（Early Stopping）防止过拟合。 超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。 模型评估指标的深入理解：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC等。 第十一章：深度学习模型的部署与应用 模型保存与加载：Checkpointing。 TensorFlow Serving：高性能部署模型。 TensorFlow Lite：移动端与嵌入式设备部署。 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的介绍与跨平台部署。 API接口设计与集成。 附录： 深度学习常用数学知识回顾。 TensorFlow安装与环境配置指南。 常用数据集介绍。 其他深度学习框架的简要对比。 本书特色： 理论与实践并重： 深入剖析深度学习的底层原理，同时通过大量实际代码示例，指导读者亲手实现各种AI应用。 TensorFlow深度集成： 以TensorFlow作为核心工具，全面涵盖其常用API和高级功能，让读者熟练掌握这一强大的深度学习框架。 案例驱动式学习： 精选了计算机视觉和自然语言处理领域的经典应用案例，让读者在解决实际问题的过程中学习深度学习技术。 循序渐进的难度： 从基础概念到高级模型，内容组织结构清晰，适合有一定编程基础但对深度学习感兴趣的读者。 面向未来： 覆盖了当前AI领域的热点技术，帮助读者构建面向未来的智能应用。 通过本书的学习，读者将能够深刻理解深度学习的工作原理，熟练运用TensorFlow进行模型开发与训练，并具备独立构建和部署各类智能应用的能力，为投身于快速发展的AI技术浪潮做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

与其他很多侧重于“操作手册”的统计软件指南不同，这本书在理论与实践的平衡上做得相当到位，体现了一种对知识深度的尊重。虽然它以SPSS软件操作为主线，但作者在介绍每一种统计方法之前，总会用精炼的语言回顾一下该方法背后的基本统计学原理，比如何时应该使用非参数检验，以及参数检验的前提条件是什么。这使得读者在应用工具时，不是盲目地点击按钮，而是带着对统计逻辑的理解去操作。我记得我以前用另一个软件时，经常为了满足某些特定的统计假设而绞尽脑汁，而这本书在讲解如何检验这些前提条件（比如正态性检验、方差齐性检验）时，不仅给出了SPSS的操作步骤，还解释了为什么这些检验如此重要，以及如果检验不通过，我们应该采取什么样的替代方案。这种深入浅出的讲解，帮助我建立起了一种更为稳健的研究思维框架，而不是仅仅停留在“软件能跑出结果”的肤浅层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴素，但内页的排版却让人眼前一亮，尤其是那些复杂的统计图表，看得出来编辑在细节上下了不少功夫。我本来对SPSS这个软件就有些畏惧，总觉得它高深莫测，充满了各种我看不懂的英文术语。然而，这本书的作者似乎深谙初学者的心理，用一种非常口语化且循序渐进的方式，将那些枯燥的统计学概念和软件操作步骤巧妙地结合在了一起。比如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它不是简单地罗列公式，而是先用一个非常贴近生活的例子——比如比较不同教学方法对学生成绩的影响，然后才逐步引导我们如何在SPSS界面中找到对应的菜单，并正确设置参数。这种“先理解，后操作”的逻辑，极大地降低了我的学习门槛。尤其是对于那些涉及到假设检验和p值解读的部分，作者的阐述极其清晰，甚至还穿插了一些“常见误区提醒”，让我少走了不少弯路。阅读过程中，我感觉自己更像是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一辅导，而不是在啃一本冰冷的教材。那种豁然开朗的感觉，是其他一些侧重理论的统计学书籍所无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏爱图形化学习的人，我对那种纯文字堆砌的说明书式的书籍非常不耐烦。这本书的排版风格恰恰抓住了我的喜好。每一个关键步骤，几乎都配有高质量的屏幕截图，而且截图清晰度极高，几乎能看清鼠标点击的位置和对话框中的每一个选项。更绝妙的是，作者在重要的菜单路径旁边，会用一个小小的图标提示，比如一个放大镜或者一个小灯泡，来标记“此处是重点”或者“注意细节”，这种设计极大地提高了阅读的连贯性和效率。我不需要频繁地在书本和电脑屏幕之间来回切换，就能清楚地知道每一步该做什么。此外，书中对输出结果的解读部分也做得非常出色。它不会仅仅停留在“输出的结果是XXX”，而是会用粗体字和颜色标注出哪些数值是我们需要重点关注的，比如显著性水平、效应量等，这对于我们这些时间有限、需要快速提炼结论的研究人员来说，简直是太友好了。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理实证研究案例时，展现出了极高的实用价值。我最近手头上的一个市场调研项目，需要对大量的问卷数据进行清理和分析，包括因子分析和回归分析。我尝试了网上的几篇零散教程，但总感觉抓不住重点，尤其是在处理缺失值和异常值时，束手无策。翻开这本书后，我仿佛找到了救星。它专门用了一章的篇幅，详尽地介绍了数据预处理的各个环节，从数据录入的规范性检查，到如何使用SPSS进行描述性统计来快速了解数据分布的“健康状况”，都讲解得非常细致。最让我印象深刻的是关于回归模型拟合优度检验的部分，它不仅告诉我们R方（R-squared）的数值意义，还细致地解释了残差图的形状所暗示的模型可能存在的问题，这对于提升报告的专业度至关重要。说实话，这本书的案例选择非常贴合当前社科研究的热点，让我感觉我学到的不仅仅是软件操作技巧，更是一套完整的、可以立即投入实战的分析流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构设计得非常合理，层次分明，对于查找特定功能极为方便。我发现自己经常需要快速回顾某个特定分析的步骤，比如时间序列分解或者信度分析。这本书的章节划分清晰，你可以直接跳转到你需要的那一小节，几乎不需要做过多的翻页摸索。而且，我注意到作者非常注重细节的统一性，比如所有关于“变量视图”和“数据视图”的讲解，都保持了相同的图例和术语，这在阅读过程中形成了一种无形的、让人感到舒适的熟悉感。另外，书中最后附带的“常用统计术语英汉对照表”和“快捷键速查表”，虽然是附加内容，但对于我这种需要经常撰写英文报告的读者来说，简直是雪中送炭。它体现了作者超越教材本身的关怀，真正站在了用户的角度考虑了他们在实际工作和学习中可能遇到的各种小麻烦，体现了一种严谨而又贴心的编辑理念。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆