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出版者:华东师大

作者:喻汉林 编

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2007-6

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787561737415

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好的，这是一份关于其他图书的详细简介，内容不涉及“新专题教程”： 《深度学习原理与实践：从基础理论到前沿模型》 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。它不仅覆盖了机器学习和深度学习的核心理论基础，更侧重于讲解当前工业界和学术界最前沿的模型架构与应用方法。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。 第一部分：基础重塑与数学基石 本部分首先回顾了读者可能已经掌握的经典机器学习知识，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，作为过渡。随后，重点深入探讨了支撑深度学习的数学原理，包括多元微积分中的链式法则在反向传播中的应用、概率论中的最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP），以及信息论中的交叉熵损失函数。我们详细剖析了优化算法的演进，从基础的梯度下降（GD），到随机梯度下降（SGD），再到动量（Momentum）、自适应学习率方法如 AdaGrad、RMSProp，并最终详述了目前应用最广泛的 Adam 优化器的工作机制及其局限性。 第二部分：核心神经网络架构解析 本部分是全书的核心，系统地介绍了主流神经网络结构。 多层感知机（MLP）的深入剖析： 不仅讨论了其结构，更深入分析了激活函数（如 Sigmoid、ReLU 家族、Swish）的选择对梯度消失/爆炸问题的缓解作用，以及正则化技术（如 Dropout、批标准化 Batch Normalization）如何提升模型的泛化能力。 卷积神经网络（CNNs）的演进： 从经典的 LeNet 到 AlexNet 的突破，再到 VGG、GoogLeNet（Inception 结构）的效率优化，直至 ResNet 及其变体（如 DenseNet, Residual Blocks 的内部机制），我们对每一步技术飞跃背后的设计哲学进行了透彻的讲解。特别地，书中详细阐述了感受野的计算、空洞卷积（Dilated Convolutions）在语义分割中的应用。 循环神经网络（RNNs）及其优化： 重点分析了标准 RNN 处理序列数据时的长期依赖问题，并详尽介绍了 LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）内部的三个门控机制如何精确控制信息流，确保序列建模的有效性。 第三部分：前沿模型与高级主题 本部分聚焦于驱动当前人工智能浪潮的尖端技术。 Transformer 架构的革命： 我们将大量篇幅用于解析 Attention 机制，特别是自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的运作方式。BERT、GPT 系列等预训练模型的 Encoder-Decoder 结构、Masked Language Modeling（MLM）和 Next Sentence Prediction (NSP) 等预训练任务被分解介绍，帮助读者理解大规模语言模型（LLMs）的构建逻辑。 生成模型： 对比了变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）。在 GANs 方面，不仅讲解了原始的 Minimax 博弈理论，还深入探讨了 WGAN（Wasserstein GAN）、CycleGAN 等解决训练不稳定的改进方法，并分析了其在图像合成和风格迁移中的实际效果。 模型部署与效率优化： 理论知识的落地至关重要。本章讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在将庞大的深度学习模型高效地部署到边缘设备或资源受限的环境中。 第四部分：工程实践与案例研究 本书拒绝纯粹的理论堆砌，每一章节后都附有使用主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）实现的完整代码示例。书中精选了多个跨领域的实际案例： 1. 高精度图像分类：利用迁移学习（Transfer Learning）在自定义数据集上微调 ResNet-50。 2. 自然语言理解（NLU）：使用 Hugging Face 生态系统对预训练 Transformer 模型进行情感分析任务的微调。 3. 时间序列预测：结合 LSTM 处理金融或物联网数据。 通过这些实践，读者将能够熟练地进行数据预处理、模型选择、超参数调优以及结果评估，真正做到学以致用。 --- 《数据科学家的工具箱：Python 编程与统计分析实战》 内容概述 本书是一本面向初、中级数据科学从业者和量化分析爱好者的实用指南。它不侧重于构建复杂的神经网络，而是专注于奠定坚实的数据处理、清洗、探索性分析（EDA）以及基础统计建模的能力。本书的核心理念是：高质量的数据处理和稳健的统计推断是任何高级模型成功构建的前提。 第一部分：Python 环境与核心库的精通 本书的起点是确保读者对数据科学领域最常用的 Python 生态系统拥有扎实的基础。 Python 基础回顾与科学计算环境搭建： 快速回顾 Python 的数据结构、函数和面向对象编程基础。详细指导读者配置 Conda/virtualenv 环境，并介绍 Jupyter Notebook/Lab 的高效使用技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的应用。 NumPy 深入解析： 讲解向量化操作（Vectorization）的优势，以及广播机制（Broadcasting）如何简化复杂计算。重点展示 NumPy 数组的高级索引和轴操作，这是后续所有科学计算的基础。 Pandas 数据处理的艺术： 本章是全书的支柱之一。我们不仅介绍 DataFrame 的基本操作（读取、筛选、分组聚合），更深入探讨数据清洗的难题，如处理缺失值（插值方法、删除策略）、数据类型转换的陷阱、多级索引（MultiIndex）的应用，以及高效地进行数据合并（Merge, Join, Concatenate）。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化 在接触任何模型之前，理解数据至关重要。本部分教授如何通过可视化和描述性统计快速洞察数据集的特征。 描述性统计与数据概览： 计算集中趋势、离散程度、偏度和峰度。讲解如何使用 Pandas 的 `.describe()` 配合定制函数，快速生成报告。 Matplotlib 与 Seaborn 进阶： 不仅展示如何绘制基础的柱状图、散点图和直方图，更强调如何根据数据类型和分析目的选择最恰当的图表类型。深入讲解 Seaborn 的统计图表（如箱线图、提琴图、联合分布图 JointPlot）在揭示变量关系中的作用，以及如何进行定制化的颜色主题和布局设置。 时间序列数据的初步探索： 针对时间序列数据，介绍如何处理日期时间索引，计算移动平均、季节性分解（Decomposition）以及绘制自相关函数图（ACF）和偏自相关函数图（PACF）。 第三部分：统计建模与推断 本部分将读者从数据清洗带入到经典的统计推断领域，强调结果的可解释性和方法的严谨性。 经典回归分析： 详细讲解线性回归的最小二乘法（OLS）原理，假设检验（T检验、F检验），以及如何解释回归系数。特别强调多重共线性（Multicollinearity）的诊断（如 VIF 值）与处理。 广义线性模型（GLMs）： 介绍 logistic 回归在分类问题中的应用，以及泊松回归在计数数据分析中的适用性。重点在于理解链接函数（Link Functions）和指数族分布的概念。 非参数方法与假设检验： 介绍当数据不满足正态分布假设时，应采用的非参数检验方法，如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验，以及非参数回归方法，强调统计严谨性而非单纯的拟合度。 第四部分：模型评估与机器学习基础 本部分作为连接统计学和现代机器学习的桥梁，侧重于模型选择和性能评估的标准流程。 模型性能指标： 深入讨论分类问题中的混淆矩阵、精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线和 AUC 值。回归问题中的 MSE, RMSE, MAE, $R^2$ 的适用场景对比。 交叉验证与偏差-方差权衡： 详细介绍 K 折交叉验证、留一法（LOOCV）的实施与原理。通过案例说明欠拟合与过拟合的根本原因，并探讨正则化（L1, L2）在简化模型和防止过拟合中的作用。 基础机器学习算法实践： 使用 Scikit-learn 库，对决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）和 K-近邻（KNN）算法进行基础实现和参数调优，重点分析这些模型的决策边界和可解释性。 本书通过大量的实际操作和对统计原理的回归式探讨，旨在培养读者“像数据科学家一样思考”的能力，而非仅仅停留在调用 API 的层面。

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坦白说，这本书的装帧设计和定价让我一开始有些犹豫，总觉得它可能只是市面上又一本“换汤不换药”的跟风之作。但当我翻开第一页，那种扎实的感觉就来了。它不是那种只停留在表面概念的科普读物，也不是那种只适合高阶研究人员的晦涩论文集，它巧妙地找到了一个黄金分割点。作者对于**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“量子计算在密码学中的最新突破”]**的选材和取舍非常考究，基本涵盖了我们日常工作中遇到的大部分核心挑战。我尤其欣赏它附带的那些精细的图表，它们不仅仅是信息的罗列，更是对抽象概念的具象化表达，这对我理解**[此处可插入一个读者可能感兴趣的领域，例如“供应链金融的风险建模”]**帮助极大。唯一的遗憾是，它似乎完全没有触及**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“未来城市规划中的可持续能源整合”]**这一极具前景的方向，这个领域的最新发展趋势如果能被纳入进来，这本书的实用价值将能再上一个台阶。总体而言，这是一次物有所值的阅读体验，它确实“教”了我东西，而不是简单地“告知”了我信息。

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这本书简直是为我量身定做的！我一直在寻找一本能够系统梳理XX领域的深度知识，同时又不失前沿洞察力的读物，市面上很多书要么太泛泛而谈，要么就是某些细分领域的“小册子”。但是这本**《新专题教程》**，它的结构设计非常精妙。从基础概念的夯实，到复杂模型构建的逻辑推演，再到实际应用中的陷阱规避，作者的叙事节奏掌握得恰到好处。我特别欣赏它在引入新理论时，总是先用一个非常贴近现实的案例来铺垫，让你在带着问题去理解理论的过程中，自然而然地感受到知识的重量和实用价值。特别是关于**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“非线性优化中的张量分解方法”]**的讨论，书中没有涉及，这让我稍微有些遗憾，因为这本教程的理论深度已经达到了那个门槛，如果能将其纳入，无疑会更具权威性。整体而言，这是一本值得反复研读的工具书，它提供的框架感远超一般教材，更像是一张高质量的思维导图，帮你在这个快速迭代的领域里稳住阵脚。

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这本书给我的感觉非常像是一部经过精心打磨的纪录片，充满了叙事张力和知识的密度。它的文字风格极富个人色彩，有一种强烈的引导性，让你感觉自己正被作者牵着手，探索一片未知的知识疆域。这种独特的叙事方式，尤其是在解释**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“文艺复兴时期雕塑技法的演变”]**时，展现得淋漓尽致。它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么会这样”，这种追根溯源的探究精神是很多教程所缺乏的。然而，如果说有什么地方让我想打个问号，那就是它在讨论**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“社交媒体舆情监测的伦理边界”]**时，似乎过于强调技术可行性，而对深层的社会影响讨论略显单薄。对于一个定位如此全面的教程来说，这种权衡值得商榷。但总体上，它成功地将晦涩的理论转化成了引人入胜的故事，是近来阅读体验最好的技术类书籍之一。

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对于我这样需要经常跨领域学习和整合知识的人来说，一本好的参考书必须具备极高的“可检索性”和“即插即用”的模块化结构。这本**《新专题教程》**在这一点上做得非常出色，目录的逻辑清晰到令人赞叹。我可以迅速定位到我需要的特定知识点，而无需从头到尾阅读。作者在处理**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“基于深度学习的蛋白质结构预测的新模型”]**这类尖端话题时，采用了非常务实的态度，提供了可以直接应用的代码框架和思路。这对于实际工作者来说，简直是福音。美中不足的是，我发现书中对**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“古代哲学中关于‘存在’概念的不同学派论争”]**的引用和对比分析力度不够，这似乎是作者在特定学科领域中的一个盲点，毕竟这个领域的理论基础也与现代知识体系息息相关。总而言之，这本书作为一本实战指南，绝对是顶级的，它成功地降低了进入某个复杂领域的门槛，为后续的深入研究奠定了坚实的基础。

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我必须承认，我对这类教程一向抱有怀疑态度，太多教材名字起得宏大，内容却空洞乏味，读起来像是在啃一块没有调味的干面包。然而，这本**《新专题教程》**的作者显然对读者的学习曲线有着深刻的理解。它没有一上来就抛出晦涩的公式和教条，而是用一种非常平易近人的语言，像一位经验丰富的前辈在跟你娓娓道来。比如，它对**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“跨文化交际中的隐喻对比研究”]**的处理方式，简直是教科书级别的示范——清晰、准确、且富含洞察力。阅读过程中，我能感觉到作者的用心良苦，每一个章节的过渡都非常顺滑，使得那些原本可能让人望而却步的复杂概念，变得触手可及。唯一的瑕疵，可能在于它在**[此处可插入一个读者可能感兴趣的，但书中没有的具体知识点，例如“特定历史时期下艺术思潮的社会动因”]**这个角度的阐述上略显保守，如果能加入更多对宏大历史背景的解析，这本书的视野会更加开阔。但即便如此，它依然是目前我能找到的讲解**[此处可插入一个读者可能感兴趣的领域，例如“数据结构与算法”]**最为清晰的一本参考书。

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