具体描述
数据挖掘就是发现数据模型，以助于解释当前行为或预测将来的可能结果。本书介绍了数据挖掘的基本过程，解释了如何将数据挖掘应用于解决实际问题，从而使你能将数据挖掘技术应用于自己的实际工作中去。本书讲述了数据挖掘和知识发现的各方面内容，并着重介绍了数据挖掘模型的建立与测试，以及数据挖掘结果的解释与验证等内容。为了使读者更好地理解数据挖掘过程，在本书配套光盘中提供了一个基于Microsoft Excel的数据挖掘工具，读者可以亲身体验数据挖掘模型的建立与测试。
本书可作为相关专业的本科生教材，对需要理解数据挖掘和智能系统的专业人员也是很好的参考书。
深度学习前沿：从理论到实践的系统探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入的深度学习理论框架与实践指南。我们不再局限于传统的数据挖掘技术，而是将焦点完全投向当前人工智能领域最热门、最具颠覆性的技术——深度学习。本书不涉及任何关于“数据挖掘基础教程”中可能涵盖的传统数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析等基础概念的讲解。 第一部分：深度学习的基石——数学与计算范式 本部分将读者从传统统计学思维中解放出来，引入深度学习所需的严格数学基础。我们首先回顾必要的线性代数知识，但重点在于如何将矩阵运算应用于神经网络的层级结构中，特别是张量（Tensor）的定义、操作及其在现代计算框架（如CUDA、TPU）中的高效实现。随后，我们深入探讨多元微积分在优化问题中的核心作用，详细阐述梯度（Gradient）、雅可比矩阵（Jacobian Matrix）和黑塞矩阵（Hessian Matrix）的计算，为理解反向传播算法（Backpropagation）的机制打下坚实基础。 概率论与信息论的章节将聚焦于深度学习的特定需求。我们详细分析了最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）在参数估计中的应用，并深入讲解了交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）作为损失函数的理论依据及其在分类任务中的优势。对于信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory），本书将从信息论角度剖析其在特征提取和模型压缩中的潜力。 第二部分：神经网络的构建块——从感知器到复杂架构 本部分系统地构建了现代神经网络的结构蓝图。我们从最基本的神经元模型——感知器（Perceptron）出发，快速过渡到多层感知器（MLP），并详尽分析激活函数（Activation Functions）的选择对网络收敛性和表达能力的影响，着重讨论ReLU、Leaky ReLU、Swish等新型函数的特性及其在深层网络中的梯度流动问题。 卷积神经网络（CNN）的章节是本书的重点之一。我们不仅仅是介绍卷积操作，而是深入剖析卷积核的设计哲学、感受野（Receptive Field）的构建过程。本书将详细介绍经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）的设计思想演变，并重点解析残差网络（ResNet）如何通过残差连接（Residual Connection）解决了深度网络中的退化问题。对于特征图（Feature Map）的处理，我们将探讨空洞卷积（Dilated Convolution）和分组卷积（Grouped Convolution）在提高效率和捕捉多尺度信息方面的应用。 循环神经网络（RNN）及其变体的讲解将集中于序列数据的内在依赖性建模。我们将详细拆解标准RNN在处理长序列时的梯度消失/爆炸问题，并深入分析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控”机制的精确工作原理，包括遗忘门、输入门、输出门如何协同工作以维护长期依赖信息。此外，本书还会介绍双向RNN（Bi-RNN）和深度RNN的结构优化。 第三部分：先进模型与特定应用领域 本部分聚焦于当前工业界和学术界最前沿的深度学习模型，这些模型已经远远超出了传统数据挖掘任务的范畴。 Transformer架构与自注意力机制： 我们将花费大量篇幅介绍Attention Is All You Need论文中提出的Transformer模型。本书将详细解析自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，包括Query、Key、Value矩阵的推导与缩放点积的物理意义。随后，我们将探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的并行化能力和特征表示的多样性。基于此，本书将深入介绍BERT、GPT系列模型在预训练范式（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）上的创新，以及它们在自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）中的应用突破。 生成模型深度剖析： 深度生成模型是本书的另一大亮点。变分自编码器（VAE）的讲解将侧重于推导其变分下界（ELBO）的数学结构，并讨论如何通过重参数化技巧（Reparameterization Trick）实现高效训练。在生成对抗网络（GAN）方面，本书将不仅介绍标准的DCGAN，更会深入研究WGAN（Wasserstein GAN）如何通过Wasserstein距离解决了模式崩溃（Mode Collapse）问题，以及StyleGAN在图像高保真度生成方面引入的层次化控制机制。 强化学习的深度融合： 本部分探讨了深度学习如何赋能强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）。我们详细阐述了DQN（Deep Q-Network）如何利用经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）实现Q值学习的稳定性。对于策略梯度方法，我们将清晰地区分Actor-Critic架构，深入分析A2C、A3C以及现代的PPO（Proximal Policy Optimization）算法，解释它们如何通过限制策略更新幅度来保证学习过程的稳健性。 第四部分：模型优化、部署与前沿挑战 本书的最后一部分关注于如何高效地训练、评估和部署深度学习模型。 优化器与正则化： 我们将对比SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam等优化器的收敛特性和内存需求。对于正则化，除了Dropout，本书将详细介绍批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在不同网络结构中对训练加速和稳定性提升的作用。 模型评估与可解释性： 我们讨论了在深度学习背景下，超越传统准确率的评估指标，如F1-Score、AUC在不平衡数据集上的应用。更重要的是，我们将引入模型可解释性（Explainable AI, XAI）的技术，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和特征归因方法，以揭示深层网络内部的决策逻辑。 高效部署策略： 简要介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在将大型模型转化为可在边缘设备或资源受限环境中运行的轻量级模型时的关键技术和性能权衡。 本书完全聚焦于构建、理解和应用复杂、现代的神经网络模型，内容涵盖从底层数学原理到最尖端架构的完整脉络，旨在培养读者构建下一代智能系统的能力。
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