现代统计分析方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国人民大学

作者:何晓群

出品人:

页数:433

译者:

出版时间:2007-8

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787300082592

丛书系列:

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《深度学习：原理、算法与应用》 内容简介 《深度学习：原理、算法与应用》是一本全面深入探讨深度学习这一前沿人工智能领域核心概念、关键技术与广泛应用的著作。本书旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并提供实践指导，使他们能够理解并掌握深度学习的强大能力，并将其应用于解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：深度学习的基石——神经网络基础 本书首先从最基础的神经网络模型入手，为读者打下坚实的理论基础。 神经元模型与感知机： 详细介绍人工神经元的数学模型，包括输入、权重、偏置、激活函数等核心组成部分。在此基础上，深入解析了最早的神经网络模型——感知机，阐述其工作原理、优缺点以及在解决线性可分问题上的局限性。 多层感知机（MLP）： 引入隐藏层的概念，构建了多层感知机。详细讲解了前向传播（forward propagation）的过程，即信息如何在网络中逐层传递以产生输出。重点阐述了反向传播算法（backpropagation algorithm）的原理与实现，这是训练多层神经网络的核心机制。通过数学推导和图示，清晰地解释了如何利用梯度下降法来更新网络权重，以最小化损失函数。 激活函数： 深入探讨了不同激活函数的特性、优缺点及其在深度学习中的作用。从传统的Sigmoid和Tanh函数，到更常用的ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种（Leaky ReLU, PReLU, ELU），再到Softmax函数在多分类问题中的应用，本书都进行了详尽的分析，并解释了它们如何引入非线性，从而使神经网络能够学习更复杂的模式。 损失函数与优化器： 详细讲解了用于衡量模型预测与真实值之间差异的各种损失函数，包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，并根据不同的任务类型（回归、分类）推荐了合适的损失函数。同时，本书系统介绍了多种优化算法，从基本的随机梯度下降（SGD），到动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop，再到目前广泛使用的Adam等，深入分析了它们的收敛速度、稳定性和对超参数的敏感度，为读者提供选择和调整优化器的理论依据。 正则化技术： 针对深度学习模型容易出现的过拟合问题，本书详细介绍了多种有效的正则化技术。包括L1和L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）、数据增强（Data Augmentation）等。深入剖析了这些技术如何限制模型复杂度，提高泛化能力，并给出了具体的应用场景和参数设置建议。 第二部分：核心深度学习模型详解 在掌握了神经网络的基础知识后，本书将聚焦于几种最核心、应用最广泛的深度学习模型。 卷积神经网络（CNN）： 深入解析了卷积神经网络在图像处理领域的革命性贡献。详细讲解了卷积层（Convolutional Layer）的核心思想，包括卷积核（kernel）、步长（stride）、填充（padding）等参数的作用。阐述了池化层（Pooling Layer）如何实现特征的降维和空间不变性。介绍了CNN的典型架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）、ResNet等，分析了它们在层数、连接方式、残差学习等方面的创新之处，并提供了构建和训练CNN模型的实践指南。 循环神经网络（RNN）： 针对序列数据处理的挑战，本书详细介绍了循环神经网络。阐述了RNN的循环结构如何使其能够处理可变长度的序列，并学习时间上的依赖关系。深入讲解了RNN在处理文本、语音等序列数据中的应用。特别地，本书重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），分析了它们如何通过门控机制（input gate, forget gate, output gate, update gate）解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，并能捕捉长期依赖。 Transformer模型： 作为近年来自然语言处理领域最重要且广泛应用的架构，本书对Transformer模型进行了深入的介绍。详细阐述了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的核心原理，包括查询（Query）、键（Key）、值（Value）的概念，以及如何通过缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）来计算词语之间的相关性。解释了多头注意力（Multi-Head Attention）的优势。详细讲解了Transformer编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构，以及位置编码（Positional Encoding）的作用。本书还将介绍基于Transformer的预训练模型，如BERT、GPT系列等，分析它们的预训练任务、微调方法以及在各种NLP任务中的出色表现。 第三部分：深度学习的实践与应用 在理论和模型介绍的基础上，本书将重点转向深度学习的实际应用层面，为读者提供实操指导和案例分析。 模型训练与调优： 详细介绍了深度学习模型训练过程中的关键环节，包括数据预处理（标准化、归一化、编码）、数据集划分（训练集、验证集、测试集）、批量大小（batch size）的选择、学习率调度（learning rate scheduling）策略、早停法的应用等。重点讲解了超参数调优（hyperparameter tuning）的各种技术，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高级的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。 模型评估与解释： 介绍了常用的模型评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并解释了在不同任务中如何选择合适的评估指标。此外，本书还探讨了模型解释性（Model Interpretability）的问题，介绍了一些可视化技术和方法，帮助读者理解模型是如何做出预测的，以及哪些特征对模型决策起着关键作用。 计算机视觉应用： 详细阐述了深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，包括图像分类、目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）、图像分割（如U-Net）、人脸识别、图像生成（如GANs）等。通过具体的案例，展示了CNN等模型如何解决这些复杂任务。 自然语言处理应用： 深入探讨了深度学习在自然语言处理领域的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成（如GPT）、命名实体识别等。重点分析了RNN、LSTM、GRU以及Transformer等模型在这些任务中的优势。 其他前沿领域： 简要介绍了深度学习在其他热门领域的应用，如推荐系统、语音识别、强化学习、图神经网络（GNNs）等，为读者提供更广阔的视野。 深度学习框架： 提供了使用主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型构建、训练和部署的入门指南和实践示例，帮助读者快速上手，将理论知识转化为实际代码。 《深度学习：原理、算法与应用》以其严谨的理论体系、详实的算法讲解、丰富的案例分析和前沿的应用视角，致力于成为深度学习领域学习者、研究者和实践者的宝贵参考。本书的编写力求深入浅出，既能满足对理论深度有追求的读者，也能为希望快速应用于实际工作的开发者提供切实可行的指导。通过对深度学习核心原理的深入剖析和对前沿算法的全面介绍，本书将帮助读者掌握这项颠覆性技术，并赋能他们在人工智能时代创造更多价值。

评分☆☆☆☆☆

我记得这是这本书的序的第一句话 我读过其他的何晓群老师的书，比如《应用回归分析》《多元统计分析》，后来发现了这本书，这本书几乎把上面两本书的内容都包含进去了，而且还增加了典型相关分析、对应分析和路径分析，还有更多的内容，不过呢这本书不像是教材，倒是像参考书...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的定价着实不菲，但翻阅之后，我不得不承认，物有所值。 我原以为这是一本偏向理论推导的学术专著，但阅读体验远超我的预期。 作者在探讨诸如时间序列分析、高维数据处理等前沿课题时，并没有陷入无休止的数学证明泥潭，而是巧妙地穿插了大量现实世界的案例。 比如，关于机器学习算法在金融风险评估中的应用，书中展示了如何一步步构建预测模型，并对模型的鲁棒性进行检验，那种详尽的步骤拆解，对于我这种需要快速将理论转化为工作技能的人来说，简直是福音。 我尤其喜欢其中关于“模型解释性”的章节，在当前的“黑箱模型”泛滥的时代，这本书强调了理解模型内在逻辑的重要性，这体现了作者深厚的行业洞察力。 唯一的遗憾可能在于，对于完全没有编程基础的读者来说，书中提及的某些软件实现细节可能需要额外的学习时间，但瑕不掩瑜，对于有志于成为专业数据分析师的人来说，这本教材无疑是案头的必备宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代统计分析方法与应用》的封面设计就颇具匠心，那种深邃的蓝色调搭配简洁的几何图形，一眼就能让人感受到它蕴含的严谨与深度。 拿到书的那一刻，沉甸甸的手感就让人心中一动，这可不是那种浮于表面的入门读物。 随手翻开几页，扑面而来的是一系列复杂的数学公式和精密的图表，那些符号和线条在我的脑海中跳跃，仿佛在诉说着数据的秘密。 我是一个对数据分析有着浓厚兴趣的初学者，虽然大学里接触过一些基础的统计学概念，但面对这些更高级的理论时，还是感到有些力不从心。 这本书的排版非常清晰，章节之间的逻辑衔接自然流畅，即使是初次接触这些复杂模型的读者，也能大致把握住作者的思路脉络。 尤其让我欣赏的是，作者似乎非常注重理论与实践的结合，在每一个理论介绍的末尾，都能看到一些简短的案例分析或者应用场景的描述，这极大地激发了我继续钻研下去的欲望。 我相信，这本书会成为我从“懂得一些统计”到“能够运用统计”的桥梁，它不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心的导师，引导我深入探索数据世界的广阔天地。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期从事数据分析工作的工程师的角度来看，这本书最大的亮点在于其对“计算效率”的关注。 传统的统计教材往往侧重于数学推导，但在实际工作中，处理TB级数据时，理论是否可行比理论是否完美更为重要。 《现代统计分析方法与应用》在这方面做得非常出色，书中详细对比了不同算法在并行计算环境下的性能表现，甚至探讨了如何利用GPU加速某些迭代过程。 这使得这本书的应用价值瞬间提升了一个档次，它不再仅仅是学术讨论，而是一本实用的工程手册。 此外，作者在介绍高级主题时，总能找到一个恰当的平衡点，既保证了数学严谨性，又不会让读者感到被公式淹没。 比如，在主成分分析的介绍中，它清晰地阐述了特征值分解与数据压缩的内在联系，这种直观的联系能让人迅速掌握核心思想。 总体而言，这本书成功地架起了理论统计学与现代大数据处理之间的鸿沟，是目前市场上非常难得的精品。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在朋友的极力推荐下才购入这本《现代统计分析方法与应用》的。 最初我对“现代”这个词有些警惕，生怕充斥着我不理解的新潮术语。 结果，当我阅读到关于贝叶斯方法在不确定性量化中的应用时，我彻底被吸引了。 作者的叙述风格非常具有亲和力，他没有采用那种高高在上的学者口吻，而是像一位经验丰富的前辈在耳边细语，解释着复杂的概率论如何优雅地融入到现实决策中。 书中的图表绘制质量极高，色彩搭配和谐且信息密度适中，避免了那种让人眼花缭乱的视觉疲劳。 我特别留意了它的参考文献部分，覆盖面广，既有经典著作，也有近五年的顶级期刊论文，这说明作者的知识体系非常扎实且与时俱进。 读完第一部分，我立刻感觉自己对“小样本统计”有了全新的认识，它不再是那个被边缘化的统计分支，而是在特定场景下，比大样本方法更为可靠的有力工具。 这本书的价值，在于它有效地降低了理解前沿统计概念的学习门槛。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的研究生，平时课程任务重，对教材的选择非常挑剔，这本书能被我选中并在我的书架上占据显眼位置，绝非偶然。 我对这本书的结构设计印象深刻，它采用了螺旋上升的学习路径。 首先从最基础的回归分析的现代扩展讲起，逐步引入非参数方法，然后才深入到更复杂的混合效应模型和因果推断。 这种安排的好处在于，读者可以不断巩固已有的知识，再带着这些基础去迎接新的挑战，大大减少了知识断裂的可能性。 书中的练习题设计得尤其巧妙，它们不仅仅是公式的套用，更多的是引导你去思考：“如果数据不满足这个假设，我应该怎么办？” 这种批判性思维的训练，远比死记硬背公式重要得多。 特别值得一提的是，书中对“假设检验”的哲学思考也进行了深入探讨，帮助读者理解统计推断背后的局限性和适用范围，这对于培养一个成熟的科研工作者至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这个书吧，估计是为了完成任务凑数的，写的那叫一个乱呐

评分☆☆☆☆☆

这个书吧，估计是为了完成任务凑数的，写的那叫一个乱呐

评分☆☆☆☆☆

很好 每章都会有很多统计原理以及应用方法的例子

评分☆☆☆☆☆

本书结构非常好，结合SPSS进行数据操作，语言比较烂。

评分☆☆☆☆☆

这个书吧，估计是为了完成任务凑数的，写的那叫一个乱呐