Neural Network Modeling Using SAS Enterprise Miner pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AuthorHouse

作者:Randall Matignon

出品人:

页数:604

译者:

出版时间:2005-08-22

价格:USD 38.50

装帧:Paperback

isbn号码:9781418423414

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 神经网络
• Neural
• Network
• Neural Network
• SAS
• Enterprise Miner
• Machine Learning
• Data Mining
• Statistical Modeling
• Artificial Intelligence
• Business Analytics
• Predictive Modeling
• Deep Learning

《揭秘深度学习：从原理到实践》 本书是一本旨在带领读者深入理解并掌握深度学习核心概念与实用技术的著作。我们不侧重于特定软件工具的使用，而是将重点放在深度学习模型背后深刻的数学原理、直观的几何解释以及通用的算法框架上。通过严谨而富有洞察力的讲解，读者将能够建立起坚实的理论基础，从而无论使用何种编程语言或框架，都能灵活地构建、训练和优化各类深度学习模型。 核心内容概览： 第一部分：深度学习的基石 人工神经网络的演进： 从单层感知机出发，回顾神经元模型的发展历程，理解激活函数的作用及其对模型表达能力的影响。我们将探讨 Sigmoid、ReLU 及其变种的优劣，以及它们在现代深度学习中的关键角色。 多层感知机（MLP）的构建与训练： 深入剖析 MLP 的结构，重点讲解反向传播算法的数学推导与实现细节。我们将通过直观的例子解释梯度下降及其各种优化算法（如 SGD、Adam、RMSprop）的工作原理，并讨论学习率、批量大小等超参数对训练过程的影响。 数据预处理与特征工程的艺术： 强调高质量数据的重要性，详细介绍数据归一化、标准化、缺失值处理、特征编码等关键技术。我们将探讨特征选择与降维方法，如 PCA，以及它们在提升模型性能和效率方面的作用。 正则化技术： 深入理解 L1 和 L2 正则化如何缓解过拟合，并介绍 Dropout、Early Stopping 等实用的正则化策略。我们将分析这些技术在防止模型“死记硬背”训练数据方面的重要性。 第二部分：深度学习的拓展与演进 卷积神经网络（CNN）的魔力： 详细阐述卷积层、池化层、全连接层的原理与作用。我们将通过图像识别任务，直观地展示 CNN 如何有效地提取图像的空间层次特征，并讨论经典的 CNN 架构（如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的设计思想。 循环神经网络（RNN）与序列数据的处理： 深入理解 RNN 的递归结构如何处理时序数据。我们将重点讲解 LSTM 和 GRU 的门控机制，阐明它们如何克服传统 RNN 的梯度消失问题，并应用于自然语言处理（NLP）、语音识别等领域。 注意力机制与 Transformer 的革命： 详细介绍注意力机制的工作原理，特别是自注意力（Self-Attention）如何让模型关注输入序列中的重要部分。我们将深入剖析 Transformer 架构，解释其在 NLP 任务中取得突破性进展的原因，以及它如何改变了序列建模的范式。 生成对抗网络（GAN）的创意生成： 探索 GAN 的生成器-判别器对抗训练模式，理解其在图像生成、风格迁移等领域的强大能力。我们将讨论 GAN 训练中的挑战与技巧。 第三部分：实践中的深度学习 模型评估与诊断： 学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1 分数、AUC 等指标全面评估模型性能。我们将探讨过拟合与欠拟合的诊断方法，并提供相应的解决策略。 超参数调优的智慧： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数搜索方法，帮助读者系统地寻找最优的模型配置。 迁移学习与预训练模型的应用： 讲解如何利用已有的预训练模型（如 ImageNet 上的模型）进行微调，以加速新任务的学习过程，并显著提升模型性能。 模型部署与伦理考量： 简要介绍将训练好的模型部署到实际应用中的流程，并探讨深度学习在数据隐私、公平性、可解释性等方面的伦理挑战与未来发展方向。 本书的写作风格力求清晰、逻辑严谨，并辅以大量的图示和数学推导，帮助读者构建完整的知识体系。我们相信，通过掌握本书中的核心概念和原理，读者将能够自信地踏入深度学习的广阔天地，并将其应用于解决现实世界中的各种复杂问题。无论是希望深入理解人工智能前沿技术的学生，还是渴望提升自身技能的从业者，都能从本书中获益良多。

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坦白说，我对SAS Enterprise Miner这款软件本身并不陌生，但将它与神经网络建模联系起来，我还是头一次深入了解。我过去的工作中，更多地接触到SAS的其他统计分析模块，对于其在机器学习领域的进展，我一直保持着浓厚的兴趣。这本书的标题，无疑正是我正在寻找的那把钥匙，它承诺将SAS Enterprise Miner这个强大的工具，与当前最热门的神经网络技术相结合，为我提供一套完整的解决方案。我非常好奇，SAS Enterprise Miner是如何将复杂的神经网络算法可视化，并提供一个直观的操作平台。我希望这本书能够深入剖析SAS Enterprise Miner在神经网络建模中的具体实现，比如如何选择合适的节点，如何配置参数，以及如何解读输出结果。我尤其希望能看到书中提供一些关于模型解释性的内容，因为在很多业务场景下，仅仅知道模型的预测结果是不够的，我们还需要理解模型做出预测的依据。此外，对于大数据集，SAS Enterprise Miner在处理性能和效率方面有哪些优势，是否能够有效地应对大规模数据的挑战，这也是我关注的重点。我希望这本书能够提供一些关于如何通过SAS Enterprise Miner进行模型部署和集成的内容，这样我才能将学到的知识真正应用到实际工作中。这本书是否能够帮助我理解不同类型的神经网络，例如多层感知机、卷积神经网络或者循环神经网络，以及它们在SAS Enterprise Miner中的具体体现，也是我期待的。

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我一直对机器学习的理论充满热情，但将其真正落地到实际应用中，常常感到力不从心。SAS Enterprise Miner作为一个广受认可的数据分析平台，其在神经网络建模方面的能力，一直是我想要深入了解的。这本书的出现，恰好满足了我这方面的需求。我希望这本书能够提供一种系统性的方法，指导我如何利用SAS Enterprise Miner来构建和优化神经网络模型。我期待书中能够详细介绍SAS Enterprise Miner中的各种神经网络节点，以及它们的功能和参数设置。例如，如何选择合适的激活函数，如何调整学习率，以及如何进行反向传播。我希望书中能够涵盖从浅层神经网络到深度神经网络的整个范畴，并解释它们之间的区别和联系。同时，我也希望能够从中学习到如何处理真实世界中的数据，包括数据清洗、特征工程以及如何将这些步骤集成到SAS Enterprise Miner的工作流程中。对于模型评估，我希望能看到书中提供关于各种评估指标的详细解释，以及如何利用SAS Enterprise Miner来生成这些评估报告。这本书的出现，让我对利用SAS Enterprise Miner进行复杂的神经网络建模充满了信心，我期待它能够成为我职业生涯中的一个重要里程碑。

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这本书的封面上，“Neural Network Modeling”这几个字，就像是一盏指路明灯，照亮了我学习神经网络的道路。我一直对人工智能的“黑箱”现象感到困惑，而神经网络，尤其是深度学习，更是其中的佼佼者。我希望通过这本书，能够逐渐揭开这个“黑箱”的神秘面纱。SAS Enterprise Miner作为一款强大的数据挖掘和机器学习平台，与神经网络建模的结合，让我看到了将理论知识转化为实际应用的希望。我迫切地想知道，SAS Enterprise Miner是如何将抽象的数学模型转化为可视化的流程图，让使用者能够清晰地看到数据的流动和模型的构建过程。我希望书中能够提供详细的步骤说明，指导我如何在SAS Enterprise Miner中完成一个完整的神经网络建模项目，从数据预处理到模型评估。我特别关注书中对于不同神经网络架构的介绍，以及它们各自的适用场景。例如，在处理序列数据时，如何选择和配置循环神经网络；在处理图像数据时，卷积神经网络又有哪些独特的优势。如果书中能够提供一些关于如何优化神经网络性能的技巧，例如正则化、Dropout等技术，并展示如何在SAS Enterprise Miner中实现，那将非常有价值。我对这本书充满期待，希望它能成为我深入理解并掌握神经网络建模的得力助手。

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这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色和抽象的神经元网络图案，让我立刻联想到书中将要探索的奥秘。我一直对人工智能领域充满好奇，尤其是神经网络的底层逻辑和实际应用。SAS Enterprise Miner这个名字，对我来说既熟悉又带着一丝神秘感。我曾听说过SAS在数据分析领域的强大实力，而Enterprise Miner则似乎是其在机器学习方面的一款利器。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于复杂的神经网络模型之中，解开那些看似高深莫测的算法原理。从基础的感知器到深度学习的网络结构，我希望能够清晰地理解它们是如何运作的，以及在不同场景下，如何选择和构建最合适的模型。书中能否提供一些实际案例，展示如何利用SAS Enterprise Miner来解决实际问题，比如预测销售、客户分群或者图像识别，这将是我最看重的部分。如果书中能够详细介绍SAS Enterprise Miner的操作界面和各项功能，让我在阅读的同时，也能在软件中进行实践，那就更好了。我希望这本书的语言风格能够通俗易懂，即使对于没有深厚编程背景的读者，也能轻松上手。同时，我也希望能够从中学习到如何评估模型的性能，如何进行调优，以及如何避免一些常见的陷阱。这本书的厚度适中，预示着它既有深度又不至于过于冗长，希望能成为我入门神经网络建模的理想选择。

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作为一名对数据科学充满渴望的学习者，我一直在寻找能够系统性学习神经网络建模的书籍。SAS Enterprise Miner这个名字，给我一种专业且强大的感觉，尤其当它与“Neural Network Modeling”结合时，更是激起了我极大的兴趣。我希望能通过这本书，不仅了解神经网络的理论基础，更能掌握如何利用SAS Enterprise Miner这个平台，将这些理论转化为实际可操作的建模过程。我期待书中能够提供清晰的步骤指导，让我能够一步一步地学习如何在SAS Enterprise Miner中构建、训练和评估神经网络模型。我尤其希望能够看到书中对不同神经网络架构的详细介绍，例如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等，并解释它们各自的优势和适用场景。此外，我希望书中能够包含一些关于模型调优和优化的内容，例如如何选择合适的超参数，如何进行交叉验证，以及如何应对过拟合等问题，并展示如何在SAS Enterprise Miner中实现这些操作。如果书中能够提供一些实际案例，通过SAS Enterprise Miner解决一些现实世界中的问题，例如图像识别、文本分析或时间序列预测，那将非常有帮助。这本书的出现，让我看到了将SAS Enterprise Miner这一强大工具，应用于前沿的神经网络建模领域的希望，我期待它能够成为我学习道路上的重要助力。

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