统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2009-1

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787561224977

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 实验设计
• 回归分析
• 抽样调查
• 数据挖掘

《深度学习的奥秘》：探索人工智能的神经网络边界 本书并非一本介绍统计学概念或方法的读物，而是旨在带领读者深入探索人工智能领域中最令人瞩目的分支——深度学习。我们将从最基础的概念出发，逐步揭示深度学习模型是如何通过模拟人脑神经网络的结构与工作原理，从而实现对复杂数据的学习和理解。这本书将为你打开一个全新的视角，理解那些驱动着我们今天所见的智能应用（如语音识别、图像识别、自然语言处理等）的底层逻辑。 第一部分：深度学习的基石——神经网络模型 在开启深度学习的探索之旅前，理解神经网络的基本构成至关重要。本书将从最简单的“感知机”（Perceptron）模型讲起，这个模型虽然简单，却是理解更复杂神经网络的出发点。我们将详细解释感知机是如何接收输入信号，进行加权求和，并通过激活函数产生输出的。在这里，你会了解到“权重”和“偏置”这两个关键参数的意义，它们是神经网络学习的核心。 接着，我们将介绍多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP），也被称为前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。MLP通过堆叠多个感知机层，形成“输入层”、“隐藏层”和“输出层”。我们将详细阐述信号如何在这些层之间传递，以及隐藏层是如何捕捉数据中的抽象特征的。本书将深入探讨不同数量的隐藏层对模型能力的影响，以及为什么“深度”是深度学习的关键所在。 激活函数是神经网络中不可或缺的组成部分，它们为模型引入了非线性，使得网络能够学习到更复杂的模式。我们将详细介绍几种经典的激活函数，包括Sigmoid、Tanh和ReLU（Rectified Linear Unit）。我们会分析它们的数学形式、在不同场景下的表现以及各自的优缺点，例如ReLU如何缓解梯度消失问题，使其在现代深度学习中得到广泛应用。 第二部分：让神经网络“学会”——训练与优化 光有神经网络模型还不够，如何让它从数据中学习到有用的信息才是核心。本部分将聚焦于神经网络的训练过程。首先，我们将介绍损失函数（Loss Function），它是衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。我们会讲解几种常用的损失函数，如均方误差（Mean Squared Error, MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），以及它们分别适用于回归和分类任务的原因。 梯度下降（Gradient Descent）是训练神经网络最常用的优化算法。我们将详细讲解梯度下降的原理，即如何计算损失函数对模型参数（权重和偏置）的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数以最小化损失。你会了解到“学习率”（Learning Rate）的作用，以及如何选择合适的学习率来保证训练的效率和稳定性。 为了克服标准梯度下降在大型数据集上收敛速度慢的问题，本书将介绍更高效的优化算法，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、动量（Momentum）、AdaGrad、RMSprop和Adam。我们将逐一分析这些算法的数学原理，解释它们如何通过引入动量、自适应学习率等机制来加速训练并避免陷入局部最优。 此外，过拟合（Overfitting）是神经网络训练中一个常见的挑战，即模型在训练集上表现很好，但在未见过的数据上表现不佳。本书将深入探讨过拟合的成因，并介绍几种有效的正则化技术来缓解这个问题，包括L1和L2正则化、Dropout以及早停法（Early Stopping）。 第三部分：神经网络的“眼睛”与“耳朵”——感知类模型 本部分将深入介绍两种在处理图像和序列数据方面表现卓越的神经网络架构：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。 卷积神经网络（CNN）是深度学习在计算机视觉领域的“开创者”。我们将详细解释卷积层的核心思想，即使用“卷积核”（Kernel）在输入图像上滑动，提取局部特征。你会了解到卷积核的大小、步长（Stride）和填充（Padding）等超参数对卷积操作的影响。本书还将介绍池化层（Pooling Layer），例如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它们的作用是降低特征图的维度，减少计算量，并增强模型的鲁棒性。 我们还会探讨CNN的典型架构，例如AlexNet、VGG、ResNet和Inception等，并分析它们在提升模型性能方面所做的关键创新。你将理解CNN如何通过层次化的特征提取，从低级的边缘、纹理到高级的物体部件，最终实现图像的识别和分类。 循环神经网络（RNN）则是在处理序列数据，例如文本、语音和时间序列等方面的“利器”。我们将解释RNN的“循环”特性，即信息可以在网络中不断传递，使得模型能够捕捉到序列中的依赖关系。本书将深入分析标准RNN的原理，以及其在处理长序列时容易出现的“梯度消失”或“梯度爆炸”问题。 为了克服这些挑战，我们将重点介绍两种RNN的变种：长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）。我们将详细解释LSTM和GRU内部的“门控机制”（如遗忘门、输入门、输出门），它们是如何协同工作来选择性地记忆和遗忘信息，从而有效地处理长距离依赖。 第四部分：更强大的表达——高级深度学习模型 随着深度学习技术的不断发展，涌现出了更多强大且高效的模型。本部分将介绍几种当前最前沿且应用广泛的模型。 Transformer模型是近年来在自然语言处理领域引起巨大轰动的模型。与RNN不同，Transformer完全抛弃了循环结构，而是基于“自注意力机制”（Self-Attention Mechanism）。我们将详细解析自注意力机制的工作原理，解释它如何让模型在处理序列时，能够同时关注到序列中的所有元素，并为它们分配不同的权重。本书将深入剖析Transformer的编码器-解码器结构，以及位置编码（Positional Encoding）在其中扮演的角色。 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是深度学习在生成任务方面的一大突破。GAN由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成，它们之间通过对抗的方式进行训练。我们将详细解释生成器如何试图生成逼真的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。本书将探讨GAN的训练过程，以及其在图像生成、风格迁移等领域的强大应用。 此外，本书还将简要介绍一些其他重要的深度学习概念和技术，例如迁移学习（Transfer Learning），它允许我们将预训练好的模型应用于新的任务，显著减少训练时间和数据需求；以及自编码器（Autoencoder），它常用于数据降维和特征学习。 总结与展望 在本书的最后，我们将对深度学习的核心概念、关键模型和训练技巧进行回顾和总结。我们将探讨深度学习在各个领域的最新应用进展，例如自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。同时，我们也会对深度学习未来的发展趋势进行展望，包括可解释性AI、强化学习与深度学习的结合以及在更多跨领域应用中的潜力。 《深度学习的奥秘》旨在为所有对人工智能的底层原理感到好奇的读者提供一条清晰的学习路径。无论你是否具备深厚的数学或编程背景，本书都将以易于理解的方式，引导你一步步揭开深度学习的面纱，理解那些驱动着未来科技发展的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我最大的感受是，作者的叙事风格非常“跳跃”，仿佛在不同的房间里快速穿梭，每一个房间都有一些闪光点，但彼此之间缺乏一个统一的线索来串联。比如，书中有一章详细讨论了某种新型的金融衍生品定价机制，其复杂程度和对市场敏感度的捕捉，展现出作者对现代金融建模的深刻洞察力，文字的咬合度和专业术语的运用都显示出相当高的水准。然而，紧接着的下一章，内容却急转直下，变成了一篇关于市场情绪对股票短期波动影响的定性分析，大量的心理学理论被引用，但缺乏任何量化的支持来佐证这些观点。这种在高度数学化的分析与纯粹的定性讨论之间摇摆不定的状态，让读者很难形成一个完整的知识体系。我本来期待的是一本能够系统引导我理解如何从原始数据提炼有效信息的方法论书籍，但这本书给我的感觉更像是作者个人在不同研究领域中捕捉到的一些有趣片段的集合。它更适合那些已经对统计学有较深理解，只是想看看不同领域应用案例的读者，对于初学者来说，这种散乱的结构和时高时低的难度梯度，无疑是一种学习上的障碍，让人抓不住重点，也难以消化吸收。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是极其晦涩的，充满了大量的比喻和文学性的修饰，这使得原本就抽象的学科内容变得更加难以捉摸。我承认，尝试用文学的手法来阐释科学道理是一种大胆的创新，但当这种手法过度使用时，就成了理解的巨大阻碍。例如，作者在试图解释“方差”这个概念时，用了大量的篇幅去描述一个漂泊不定的船只在海面上随波逐流的意象，这种“诗意”的描述虽然可以营造一种氛围，但对于一个需要准确把握数据离散程度的读者来说，这种描述无法提供任何可计算的、可量化的参考系。当我试图寻找关于如何构建一个有效的实验设计，如何控制混杂变量的讨论时，我只找到了一些关于“观察者心态对研究结果的潜意识影响”的哲学探讨。这种对实践操作层面的漠视，让我感觉作者似乎并不太关心如何将这些理论付诸于实践，而是更热衷于探讨数据背后的“存在意义”。因此，如果你是希望通过阅读这本书来学习如何独立进行数据分析或设计研究方案的话，这本书恐怕会让你大失所望，因为它提供的指导，更多是关于“思考”而非“行动”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节划分逻辑非常混乱，似乎是按照作者最近接触到的不同研究项目的时间顺序来组织的，而不是按照统计学的内在逻辑结构来安排的。我翻阅了目录，希望能够找到一个清晰的学习路径，比如从描述性统计过渡到推断性统计，再到更高级的多元分析。然而，第一章可能在讨论时间序列预测的复杂性，而第三章却跳跃到了关于调查问卷偏差的社会学角度分析，中间的第二章可能在简要提及一些基础的概率分布函数，但解释得非常简略，仿佛是前言中的脚注。这种随机的知识点堆砌，使得任何想要进行系统性学习的读者都感到无所适从。我需要的是一个能够稳步提升难度、层层递进的框架，这样我才能确保自己对前一个知识点已经完全掌握，才去学习下一个更复杂的概念。这本书给我的感觉就像是走进了一个巨大的、没有标签的知识仓库，里面堆满了各种新奇的工具，但没有人告诉你它们分别是什么、应该什么时候使用，更别提如何正确地组合它们来完成一个实际任务了。学习的困难不在于知识本身有多难，而在于知识呈现的结构性缺失，这极大地削弱了其作为一本“统计学”参考书的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺有吸引力的，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，给人的第一印象是专业且严谨的。我本来是带着对“统计学”这个主题的某种期待来翻阅的，想看看它会如何深入浅出地剖析数据背后的逻辑。然而，当我真正翻开内页，试图寻找那些关于概率论的基石、回归分析的精妙或者假设检验的严谨论述时，我感到了一种微妙的错位。比如，它似乎花费了大量的篇幅去描绘一个遥远的古代文明的农业生产效率模型，这个模型描述得绘声绘色，仿佛是一部历史小说，充满了对风土人情的细致描摹，但与我所理解的核心统计学方法论之间的桥梁却搭建得异常模糊。书中穿插的案例，虽然生动有趣，但往往停留在现象的描述层面，缺乏对核心数学工具或模型推导的深入探究。我期望看到的是清晰的公式推导和严密的逻辑链条，而得到的却更像是一本关于“数据在历史变迁中的应用侧记”，其知识的系统性和方法的普适性远远没有达到一本标准教科书应有的水准。阅读过程中，我不得不频繁地查阅其他资料来补全那些我原本以为这本书会涵盖的基础知识点，这无疑大大降低了阅读的流畅性和学习的效率。总体而言，它更像是一部散文集，而非严谨的学术工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版确实是无可挑剔的，纸张的质感很好，印刷清晰，光是拿在手里就有一种典雅之感。然而，内容上的“空洞感”却与之形成了鲜明的反差。我尝试着去寻找那些关于统计推断的经典论述，比如大数定律的证明思路，或者中心极限定理在实际应用中的意义，但这些教科书式的核心内容，在这里几乎被完全省略了。取而代之的是大量篇幅用来介绍一些非常具体的、看似高深但实际应用价值有限的“小技巧”。例如，书中花了极大的篇幅去论述一种非常小众的非参数检验方法，并且详细描述了其在某个特定行业中一次成功的“应用案例”，但这个案例的背景设定过于特殊，使得这个方法的普适性大打折扣。更令人困惑的是，每当涉及到公式的推导时，作者总是习惯性地用“读者可以自行验证”或“这是一个众所周知的结果”这类表述一带而过，这对于那些真正想探究底层原理的学习者来说，无疑是令人沮丧的。一本关于“统计学”的书，如果避开了对基础数学工具的严谨讲解，那么它提供的知识深度是远远不够的，它更像是停留在工具表面的“使用说明书”，而非揭示原理的“工程手册”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆