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出版者:天津大学出版社

作者:宋建萍

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2009-12

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561824191

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计方法
• 实验设计

深度学习的基石：神经网络与模式识别 本书内容概述 本书旨在为读者构建一个全面而深入的理解框架，用以掌握现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习。我们不涉及统计学原理的传统范畴，而是专注于如何通过模仿人脑神经结构构建计算模型，实现对复杂数据的学习、理解与决策。全书结构严谨，从基础概念出发，层层递进，直至前沿技术的应用实践。 第一部分：基础神经元模型与前馈网络 第一章：生物学灵感与计算模型 本章首先回顾人脑神经元的基本工作原理，强调其信息传递的阈值特性与连接权重概念。在此基础上，我们引入人工神经元（Perceptron）的概念，详细阐述其输入、加权求和、激活函数（如 Sigmoid、ReLU）的数学定义与几何意义。我们将探讨单个神经元在二元分类问题上的局限性，为后续多层网络做铺垫。 第二章：多层感知机（MLP）与非线性映射 本章的核心是构建多层前馈网络。我们解释为什么需要隐藏层来捕获数据中的复杂非线性关系。详细讲解网络的前向传播过程：数据如何逐层流动，特征表示如何逐步抽象化。重点分析不同激活函数在深层网络中的表现差异，特别是梯度消失/爆炸问题的初步探讨。 第三章：误差反向传播算法（Backpropagation） 这是训练任何深度网络的基石。本章将用微积分的链式法则，详细推导误差信号如何从输出层向后传播至输入层，计算出每一权重和偏置项的梯度。我们将用清晰的数学符号和直观的解释，阐明梯度计算的效率与必要性。讨论批量梯度下降（Batch GD）、随机梯度下降（Stochastic GD）及其变体的原理与应用场景。 第二部分：优化、正则化与模型训练 第四章：高效优化策略 仅仅计算出梯度是不够的，如何有效地利用梯度决定参数的更新方向至关重要。本章深入探讨各种优化器。从基础的动量（Momentum）到自适应学习率方法，如 AdaGrad、RMSProp 和大名鼎鼎的 Adam 优化器。我们将对比这些方法在处理稀疏数据和非凸优化曲面时的优劣。 第五章：应对过拟合：正则化技术 模型在训练数据上表现出色，但在新数据上失效（过拟合）是深度学习实践中的常见难题。本章系统介绍多种正则化方法。内容包括 L1 和 L2 正则化（权重衰减），Dropout 机制的随机性与有效性解释，早停法（Early Stopping），以及数据增强（Data Augmentation）在图像领域的重要作用。 第六章：批归一化（Batch Normalization） 批归一化作为一种革命性的技术，极大地稳定了深层网络的训练过程。本章详细解释 BN 层是如何通过规范化每一层的输入分布来加速收敛并允许使用更高的学习率。我们将探讨其在不同层级（如卷积层和全连接层）的应用细节和背后的统计学意义。 第三部分：卷积网络（CNN）与空间数据处理 第七章：卷积运算的核心机制 本章将视角转向处理具有网格结构数据（如图像、时间序列）的专用架构——卷积神经网络。我们详细解释卷积操作的数学原理，包括过滤器（Filter/Kernel）、步长（Stride）、填充（Padding）以及多通道输入和输出的机制。重点阐述卷积层如何自动学习局部特征。 第八章：池化、感受野与经典 CNN 架构 介绍池化层（Pooling）在降维和保持平移不变性方面的作用。随后，我们将分析经典的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet 和 VGGNet。通过剖析这些里程碑式的模型，读者将理解网络深度的增加如何带来更抽象的特征提取能力，并构建“感受野”的概念。 第九章：先进的 CNN 设计理念 本章聚焦于现代高效 CNN 的设计哲学。深入讲解残差连接（Residual Connections）在 ResNet 中的核心作用，如何解决深层网络中的信息衰减问题。同时，介绍 Inception 模块如何通过多尺度并行处理提升效率，以及 MobileNet 等轻量化网络的设计思路。 第四部分：循环网络（RNN）与序列建模 第十章：处理时间依赖性：基础 RNN 本章介绍如何使用循环神经网络处理序列数据，如文本、语音和时间序列。我们阐述 RNN 的循环结构如何通过“隐藏状态”在时间步上传递信息。详细分析其局限性，特别是处理长距离依赖时面临的梯度问题。 第十一章：长短期记忆网络（LSTM）与门控机制 为了解决标准 RNN 的长距离依赖问题，本章重点剖析 LSTM 单元。详细解释其内部的“门”结构——遗忘门、输入门和输出门——及其如何精确控制信息流的流入、保留和输出，从而实现对长期上下文的有效记忆。 第十二章：门控循环单元（GRU）与序列到序列模型 介绍比 LSTM 更简洁高效的 GRU 结构，它通过减少门的数量，在保持良好性能的同时降低了计算复杂度。随后，本章将序列建模提升至新高度，介绍 Encoder-Decoder 架构，这是机器翻译、文本摘要等复杂任务的基础框架。 第五部分：模型评估、迁移学习与应用前沿 第十三章：模型性能度量与评估实践 本章侧重于从工程和应用角度评估模型。讲解分类任务中的精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数、ROC 曲线和 AUC 值。对于回归任务，分析 RMSE 和 MAE。重点强调交叉验证的重要性以及如何选择合适的验证集和测试集来保证评估的可靠性。 第十四章：迁移学习与预训练模型的威力 在许多数据量有限的领域，从零开始训练深度模型是不现实的。本章深入探讨迁移学习的原理，即如何利用在大型数据集（如 ImageNet）上预训练好的模型（如 VGG, ResNet）作为特征提取器，通过微调（Fine-tuning）快速适应新的目标任务，实现高效建模。 第十五章：生成模型初探：自编码器与 GAN 简介 本章拓展读者的视野至生成式模型。首先介绍自编码器（Autoencoders）在降维和特征学习方面的应用。随后，简要引入生成对抗网络（GANs）的基本结构——生成器与判别器的博弈过程，展示深度学习在数据合成领域的潜力。 本书内容聚焦于构建、训练和优化模拟神经网络的计算模型，涵盖了从基础理论到主流架构的完整体系，为读者在计算机视觉、自然语言处理等前沿技术领域的深入研究与应用奠定坚实基础。

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“统计学原理”带给我的最显著的改变，在于它重塑了我看待和分析信息的方式。在过去，我常常会凭直觉或者简单的数据片段做出判断，但现在，我开始更加审慎地审视数据背后的统计意义。书中关于样本与总体的关系，以及如何通过样本推断总体的介绍，让我对“以偏概全”有了更深刻的认识。我开始意识到，一个看似有说服力的数据，如果其抽样方式存在偏差，其结论就可能具有误导性。这种批判性思维的培养，是我在阅读过程中意外收获的宝贵财富。作者在讲解各种推断统计方法时，反复强调其适用的前提条件和潜在的局限性，这让我学会了在解读统计结果时保持清醒和客观，不被表面的数字所迷惑，而是去探究数字背后的真实含义。

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“统计学原理”给予我最大的启发，在于它让我认识到数据分析的价值远不止于数字本身。这本书强调了统计学在决策过程中的重要作用，它如何帮助我们从海量信息中筛选出有用的洞见，如何量化风险，如何做出更明智的判断。书中关于假设检验和置信区间的讲解，让我明白了科学研究是如何通过数据来验证理论、排除错误假设的。这不仅仅是理论上的学习，更是对一种科学精神的浸染。我开始更加关注那些基于数据分析得出的结论，并且会主动去思考这些结论的可靠性和适用范围，这无疑提升了我在信息爆炸时代辨别真伪的能力。

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总的来说，“统计学原理”是一本既有深度又不失广度的优秀著作。它不仅为我打下了扎实的统计学理论基础，更重要的是，它培养了我一种科学严谨的思维方式。在未来的学习和工作中，我相信这本书将成为我不可或缺的参考。它让我明白，统计学并不仅仅是数学的一个分支，它更是一种认识世界、解决问题的强大工具。通过这本书，我看到了数据背后隐藏的巨大价值，也学会了如何用更科学、更客观的方式去理解和解读这些数据。这是一次非常令人满意的阅读体验，也激发了我继续深入学习统计学及其相关领域的强烈愿望。

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这本书最让我感到欣喜的是，它成功地将复杂的统计概念转化为易于理解的语言。我之前对统计学一直存在一种畏惧心理，总觉得它充斥着晦涩难懂的公式和符号。但“统计学原理”彻底改变了我的看法。作者善于运用生动的语言和形象的比喻，将抽象的概念具象化。比如，在解释中心极限定理时，他用抛硬币的例子来形象地说明，即使每次抛掷的结果是随机的，但大量抛掷次数下，正面朝上的比例却会趋向于一个稳定的值。这种“化繁为简”的能力，是这本书最宝贵的特质之一，它让统计学不再是少数人的专利，而是普通读者也能轻松掌握的实用知识。

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深入阅读“统计学原理”的过程中，我被其系统性的知识体系深深吸引。本书不仅仅是罗列各种统计方法，更重要的是它构建了一个完整的统计思维框架。从概率论的基础，到各种抽样方法，再到假设检验的核心思想，每一个环节都显得那么自然而然，仿佛是为理解下一个概念铺垫了坚实的基础。特别是关于概率分布的部分，作者通过大量精心设计的案例，让我深刻理解了正态分布、二项分布等经典分布在现实世界中的普遍性和重要性。他解释了为什么在很多自然和社会现象中，数据会呈现出钟形曲线的特征，以及这些分布如何成为后续推断统计学的基础。这种从现象到理论，再从理论到应用的讲解方式，极大地增强了我学习的主动性和理解的深度，让我不再是被动地记忆公式，而是真正理解了统计学背后的逻辑和原理。

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“统计学原理”不仅仅是一本教科书，它更像是一位循循善诱的导师，引领我一步步探索数据世界的奥秘。我尤其欣赏书中对于统计学发展历程和重要人物的简要介绍，这让我了解到统计学并非凭空出现，而是人类智慧不断积累和发展的结晶。了解这些历史背景，不仅增加了学习的趣味性，也让我更加珍惜和理解这些来之不易的统计知识。书中关于统计学在社会发展中的作用的论述，也让我对这门学科有了更宏观的认识，它不仅是一种工具，更是一种思维方式，一种认识世界、改造世界的重要力量。

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在阅读“统计学原理”的过程中，我体会到了作者的良苦用心。本书的结构设计非常合理，每个章节都承上启下，为后续内容的学习打下基础。作者在讲解每一个新概念时，都会先回顾之前学过的相关知识，帮助读者建立起知识间的联系。而且，书中并没有一味地强调理论，而是穿插了大量的练习题和思考题，鼓励读者动手实践，加深理解。这些练习题的设计也很有代表性，涵盖了各种可能遇到的实际问题。虽然我还没有完全解答完所有的题目，但仅仅是思考的过程，就已经让我对统计学的理解有了质的飞跃。

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作为一名对数据分析和量化研究有着浓厚兴趣的普通读者，我怀揣着对“统计学原理”这本厚重书籍的期待，一头扎进了理论的海洋。这本书给我的第一印象是其严谨的逻辑框架和循序渐进的讲解方式。作者并没有一开始就抛出过于抽象的概念，而是从最基础的描述性统计入手，一步步引导读者理解数据的收集、整理、展示以及如何从中提炼出初步的洞察。图表和例子的运用恰到好处，使得那些原本可能显得枯燥的公式和定义变得鲜活起来。我尤其喜欢它在介绍平均数、中位数、众数这些基本概念时，不仅给出了数学上的定义，还生动地描绘了它们在现实生活中的应用场景，比如用平均数来衡量一群人的平均身高，用中位数来反映家庭收入的中位数，这些都极大地降低了学习门槛，让我能够更快速地进入状态。

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在阅读“统计学原理”的过程中，我对其严谨的学术态度和清晰的表达风格印象深刻。作者在介绍每一个概念时，都力求做到准确无误，并且在需要的时候，提供了详细的数学推导过程。虽然我可能不是一个数学系的科班出身，但书中对公式的解释和符号的定义都十分清晰，并且会穿插一些直观的比喻和类比，帮助非数学背景的读者理解。更重要的是，作者在讲解统计方法时，始终强调其逻辑性和严密性，避免了模糊不清或者似是而非的表述。这种严谨的治学精神，使得这本书成为一本值得信赖的参考资料，也让我对统计学这门学科本身产生了由衷的敬意。

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我发现“统计学原理”在理论的深度和实践的广度之间找到了一个绝佳的平衡点。它并没有止步于纯粹的理论阐述，而是紧密结合了大量实际应用案例，涵盖了经济学、社会学、医学、工程学等多个领域。例如，在介绍回归分析时，书中不仅详细讲解了线性回归的原理，还通过预测商品销量、分析影响房价的因素等具体例子，展示了如何运用回归模型来解决实际问题。这些案例的真实性和多样性，极大地激发了我学习的兴趣，让我看到了统计学在解决现实世界复杂问题中的巨大潜力。同时，作者对各种统计软件的使用也略有提及，虽然不是重点，但对于想要进一步实践的读者来说，无疑提供了一个指引方向。

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