MATLAB 神经网络设计与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:周品

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2013-2

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787302313632

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• MATLAB
• MATLAB
• 神经网络
• 设计
• 应用
• 机器学习
• 深度学习
• 数据分析
• 编程
• 人工智能
• 算法

《智能系统开发实战：基于Python的机器学习与深度学习》 简介： 在当今飞速发展的技术浪潮中，人工智能已不再是遥不可及的概念，而是深刻改变各行各业、重塑我们生活方式的关键驱动力。从智能推荐、自动驾驶到医疗诊断、金融风控，机器学习与深度学习的强大能力正以前所未有的速度渗透到各个领域。本书旨在为广大开发者、研究者和技术爱好者提供一本系统、全面且极具实践性的指南，带您深入探索人工智能的核心技术，掌握基于Python的智能系统开发。 本书将带您踏上一段从基础到精通的智能系统开发之旅。我们不拘泥于单一的算法理论，而是着重于将理论知识与实际应用紧密结合，通过丰富的案例和代码示例，让您在动手实践中理解算法原理，掌握构建和优化智能模型的技巧。 核心内容概览： Python人工智能生态系统入门： 本章将为您搭建坚实的基础，介绍Python在人工智能领域的核心地位，以及NumPy、Pandas、Matplotlib等关键库在数据处理、科学计算和可视化方面的强大功能。您将学会如何利用这些工具高效地进行数据预处理、特征工程和结果展示。 机器学习核心算法解析与实战： 我们将系统梳理监督学习、无监督学习和强化学习的核心算法。 监督学习： 从经典的线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）到决策树、随机森林和梯度提升树（如XGBoost、LightGBM），我们将深入剖析它们的原理，并结合实际数据集进行分类、回归等任务的开发。您将学习如何选择合适的模型，进行超参数调优，以及评估模型的性能。 无监督学习： KMeans聚类、DBSCAN等聚类算法将帮助您发现数据中的隐藏结构；主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术将助力您有效地处理高维数据。 模型评估与选择： 交叉验证、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等模型评估指标将被详细讲解，指导您如何科学地评价和选择模型。 深度学习的基石：神经网络原理与构建： 本章将带领您走进深度学习的世界。我们将从多层感知机（MLP）开始，逐步讲解激活函数、损失函数、反向传播算法等基本概念。您将学会如何使用TensorFlow和PyTorch这两个主流深度学习框架来构建和训练各种神经网络。 卷积神经网络（CNN）与图像识别： 针对图像处理任务，我们将详细讲解CNN的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，并介绍经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。通过丰富的图像分类、目标检测和图像分割案例，您将掌握使用CNN解决复杂视觉问题的能力。 循环神经网络（RNN）与序列数据处理： 对于文本、语音等序列数据，RNN及其变体（如LSTM、GRU）是强大的工具。本章将深入讲解RNN的处理机制，以及如何利用它们进行自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 深度学习模型的高级应用与优化： 生成对抗网络（GAN）： 探索GAN在图像生成、数据增强等领域的创造性应用。 迁移学习与预训练模型： 学习如何利用海量的预训练模型，快速构建高性能的AI应用，显著缩短开发周期。 模型部署与推理： 介绍将训练好的模型部署到实际应用中的方法，包括RESTful API、移动端部署等，让您的智能系统走向实际应用。 模型性能优化： 讲解模型压缩、量化、剪枝等技术，以提高模型在资源受限环境下的运行效率。 实战项目：从零到一构建智能应用： 本书的重中之重在于贯穿始终的实战项目。我们将引导您完成至少三个具有代表性的智能应用开发，例如： 基于图像识别的智能安防系统。 基于自然语言处理的智能客服机器人。 基于机器学习的金融风险预测模型。 这些项目将覆盖数据获取、模型设计、训练、评估到部署的全流程，让您获得宝贵的端到端开发经验。 本书特色： 理论与实践并重： 深入浅出的理论讲解，配合大量贴近实际应用的代码示例。 Python生态系统驱动： 聚焦于Python语言及其主流AI库，确保学习的实用性。 主流框架支持： 详尽介绍TensorFlow和PyTorch的使用，满足不同开发者的需求。 项目驱动学习： 通过完成多个完整的实战项目，巩固知识，提升技能。 面向未来： 涵盖前沿AI技术，帮助读者把握行业发展趋势。 无论您是希望为现有业务赋能，还是渴望投身于人工智能的创新浪潮，本书都将是您不可多得的得力助手。立即翻开本书，开启您的智能系统开发之旅，用代码和算法创造无限可能！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

**一本让我看到神经网络“成长”的书。** 我一直对人工智能很感兴趣，但总觉得神经网络离我有点遥远。读了这本书，我才真正体会到神经网络是如何一步步“进化”的。作者通过生动形象的比喻，将神经网络的训练过程描绘得栩栩如生。比如，在讲解训练时，作者将权重看作是“经验”，每次的迭代训练都是一次“学习”和“纠错”的过程。我能够清晰地看到，随着训练的进行，网络模型的准确率是如何逐步提升的，就好像一个新手在不断地练习中变得越来越熟练。书中对过拟合和欠拟合的讨论也让我印象深刻，作者用非常直观的方式解释了为什么会出现这些问题，以及如何通过正则化、早停等方法来解决。我感觉这本书不仅仅是教我技术，更让我体会到了人工智能的“生命力”，它让我对未来的AI发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

**这本书是我在项目实践中遇到的“救星”！** 我最近在做一个图像识别的项目，尝试使用神经网络来处理，但过程中遇到了不少瓶颈。在朋友的推荐下，我翻开了这本《MATLAB 神经网络设计与应用》。不得不说，它真的是为解决实际问题而生的。书中关于网络结构设计、参数选择、训练优化等方面的讲解，非常有针对性。作者并没有停留于理论层面，而是深入探讨了如何根据具体任务来选择合适的网络模型，如何调整学习率、动量等参数以加速收敛并避免过拟合。特别是书中关于特征提取和降维的章节，给了我很多启发，帮助我优化了数据预处理的流程。最让我惊喜的是，书中针对一些常见的应用场景，比如回归分析、分类问题等，提供了非常实用的MATLAB工具箱使用指南和案例代码。我通过参考这些案例，成功地解决了项目中的一些难题，大大提高了开发效率。这本书的实用性极高，绝对是希望快速将神经网络应用到实际项目中的工程师和研究人员的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

**对于想要深入理解神经网络内部机制的读者来说，这本书是不可多得的宝藏。** 我之前读过一些关于神经网络的普及读物，虽然能了解一些概念，但总感觉隔靴搔痒，无法触及到核心。这本书则不然，它在讲解基本概念的同时，对背后的数学原理也进行了深入的剖析，但这种剖析并不是枯燥的推导，而是通过清晰的逻辑和图示，将复杂的数学关系一步步展现出来。我尤其喜欢书中对梯度下降算法、反向传播算法的详细阐释，让我终于明白了神经网络是如何“学习”的。作者并没有回避那些关键的数学推导，而是用一种易于理解的方式呈现，让我能够真正掌握这些算法的精髓。此外，书中对不同激活函数的特性、损失函数的选择等细节的讲解，也极大地帮助我理解了它们对网络性能的影响。如果你对神经网络的“黑箱”感到好奇，想要探究其“心脏”的跳动，那么这本书绝对能满足你的求知欲。

评分☆☆☆☆☆

**这本书提供了一个非常全面且系统的神经网络学习路径。** 从理论到实践，它几乎覆盖了神经网络设计的方方面面。作者构建了一个清晰的学习框架，让读者能够有条不紊地掌握知识。首先，它从基础概念入手，构建了对神经网络的整体认知；接着，深入讲解了不同网络模型的构建和训练方法；然后，重点阐述了网络评估与优化的策略；最后，通过丰富的应用案例，将所学知识融会贯通。我特别欣赏书中对“如何选择”的指导，例如如何选择合适的网络层数、节点数量，如何根据数据特点选择激活函数等等。这些都是在实际应用中非常重要的决策。而且，书中对MATLAB神经网络工具箱的介绍也非常详尽，让我能够快速上手，高效地实现各种神经网络模型。对于希望系统学习神经网络，并将其应用于实际科研或工程项目中的读者来说，这本书提供了一条清晰、高效的学习路径，能够节省大量的摸索时间。

评分☆☆☆☆☆

**这是一本绝对适合初学者的入门读物！** 我之前对神经网络的理解非常有限，觉得它是个高深莫测的黑科技。这本书的出现彻底改变了我的看法。它从最基础的概念讲起，循序渐进，让我能够理解神经网络的“前世今生”。作者没有一开始就抛出一堆复杂的数学公式，而是通过生动形象的比喻和易于理解的图示，将那些抽象的概念具象化。例如，在讲解感知机的时候，作者用了一个简单的“判断水果”的例子，让我一下子就明白了权重、偏置以及激活函数的意义。更棒的是，书中还穿插了大量的MATLAB代码示例，这些代码简洁明了，可以直接运行，并且配有详细的注释，让我能够一边学习理论，一边动手实践。我尤其喜欢书中对于不同类型神经网络的介绍，比如BP网络、RBF网络等等，作者都清晰地阐述了它们的原理、优缺点以及适用的场景，让我对神经网络的应用有了更宏观的认识。总的来说，这本书让我不再畏惧神经网络，并且对后续深入学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

虽然这本书不错，内容值得推荐，但是作者的人品我不敢恭维，因为这分明就是抄的董长虹那本书嘛，例子都是一样的，结构也是一样的，而且还卖的贵了不少

评分☆☆☆☆☆

虽然这本书不错，内容值得推荐，但是作者的人品我不敢恭维，因为这分明就是抄的董长虹那本书嘛，例子都是一样的，结构也是一样的，而且还卖的贵了不少

评分☆☆☆☆☆

虽然这本书不错，内容值得推荐，但是作者的人品我不敢恭维，因为这分明就是抄的董长虹那本书嘛，例子都是一样的，结构也是一样的，而且还卖的贵了不少

评分☆☆☆☆☆

虽然这本书不错，内容值得推荐，但是作者的人品我不敢恭维，因为这分明就是抄的董长虹那本书嘛，例子都是一样的，结构也是一样的，而且还卖的贵了不少

评分☆☆☆☆☆

虽然这本书不错，内容值得推荐，但是作者的人品我不敢恭维，因为这分明就是抄的董长虹那本书嘛，例子都是一样的，结构也是一样的，而且还卖的贵了不少