From Statistics to Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Cherkassky, Vladimir; Friedman, Jerome H.; Wechsler, Harry

出品人:

页数:394

译者:

出版时间:1996-03-31

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540581994

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 神经网络
• 机器学习
• 深度学习
• 数据科学
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 概率论
• 数学

《数据之维：从统计推断到智能涌现》 在当今信息爆炸的时代，理解和驾驭数据的能力已成为一项核心素养。本书《数据之维：从统计推断到智能涌现》并非一本探讨统计学原理如何直接演变为神经网络理论的教材，而是旨在勾勒出一条更广阔的研究图景，它展示了人类在理解世界、从海量数据中提炼规律，并最终构建出能够模拟智能行为的复杂系统的思想脉络。 我们生活的世界，无时无刻不在产生着海量的数据。从天文学观测到的星系分布，到生物基因组的序列，再到社会经济活动中的每一次交易，这些数据蕴含着无穷的奥秘，等待着我们去发掘。传统统计学，作为一门历史悠久的学科，为我们提供了理解和描述这些数据形态的基石。它教会我们如何量化不确定性，如何从样本推断总体，如何检验假设，以及如何构建模型来解释现象。无论是描述性的统计指标，如均值、方差，还是推断性的统计方法，如回归分析、方差分析，它们都是我们理解数据结构、识别潜在模式的有力工具。这些工具帮助我们建立起对数据世界的初步认知，让我们得以在有限的观测中窥探到更广阔的真实。 然而，现实世界的数据往往是复杂、非线性和高维的。传统的线性模型和简单的统计分布，在面对诸如图像识别、自然语言处理、乃至复杂系统动力学等问题时，显得力不从心。这时，我们开始寻求更强大的建模和分析框架。本书将目光投向那些能够从数据中“学习”并适应变化的范式。 随着计算能力的飞速发展，以及算法的不断创新，一种新的数据分析范式应运而生。这种范式不再仅仅依赖于预设的模型和理论，而是让模型本身从数据中自主地学习其内部结构和关联。本书将探讨这一转变的深层原因，以及它如何使我们能够应对前所未有的数据复杂性。我们不会直接深入到神经网络的特定算法细节，而是会聚焦于支撑这一范式演进的思想内核。 例如，我们考察如何通过数据驱动的方式来理解复杂的概率分布。统计学中的参数估计和模型选择，提供了严谨的数学框架来评估模型的优劣。而在此基础上，我们将看到，如何通过更灵活的函数形式和更强大的优化算法，来逼近那些难以用传统方法刻画的复杂分布。这其中，涉及对“表示学习”的思考：如何让数据在新的、更易于分析或更具表达力的空间中得到呈现。 本书还将深入探讨“涌现”（Emergence）这一概念。在统计物理学中，“涌现”指的是宏观系统的整体属性并非简单的各组成部分属性的加和，而是从微观相互作用中自发产生出来的全新特性。在数据分析的语境下，我们观察到，当大量简单的计算单元（例如，在人工神经网络中的“神经元”）按照特定的连接方式和学习规则进行交互时，往往能够涌现出令人惊叹的能力，如识别图像中的物体，理解人类语言的含义，甚至进行有创造性的内容生成。这种涌现的能力，并非直接编程赋予，而是通过数据和学习过程“生长”出来的。 因此，《数据之维：从统计推断到智能涌现》将引导读者思考： 从描述到预测的跨越： 如何从对数据特征的静态描述，转向构建能够预测未来趋势或未知事件的模型。这涉及到概率模型的演进，以及如何处理时间序列和序列数据。 特征工程的智能化： 传统统计学中，特征工程需要人工大量的领域知识和经验。本书将探讨如何让模型自动发现并提取对任务最重要的特征，从而减轻人工负担，并可能发现人类未曾意识到的重要关联。 非线性世界的建模： 现实世界充斥着非线性关系。我们将考察那些能够捕捉复杂非线性交互的建模思想，这些思想是构建更强大预测和分析系统的关键。 “黑箱”的哲学与实践： 某些数据驱动的模型，其内部决策过程可能难以完全解释。本书将从哲学和实践层面讨论理解和运用这些“黑箱”模型的意义，以及如何通过各种技术（如可解释性AI）来增强我们对其的洞察。 学习的本质： 探讨“学习”在不同语境下的含义。从统计学中的参数学习，到更复杂的模式识别和泛化能力，理解学习机制是如何让系统从经验中不断进步的。 大规模数据的力量： 随着数据量的指数级增长，如何有效利用这些数据，并从中发现更微妙、更深层的规律，是本书关注的另一重要方面。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是试图勾勒出一条从理性分析到智能模仿的思想发展轨迹。它将帮助读者理解，那些在现代人工智能领域取得突破性进展的系统，其背后蕴含的正是对数据本质的深刻理解，以及对如何从复杂系统中涌现出智能的不断探索。它是一种关于如何让数据“说话”，如何让系统“思考”的宏大叙事，为读者开启一扇理解数据驱动世界的崭新窗口。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆