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出版者:四川电子科技大学

作者:高霞[等]主编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-01-01

价格:38.0

装帧:

isbn号码:9787810948944

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 统计分析
• 实用工具
• 商业分析
• 数据挖掘
• 分析方法
• 决策支持
• 数据可视化
• 问题解决
• 技能提升

《深度学习基础与实践：从理论到应用》 图书简介 本书系统深入地探讨了深度学习（Deep Learning）的核心理论、关键算法以及在实际工程中的应用。面对当前人工智能领域技术飞速发展的态势，我们旨在为读者构建一个坚实而全面的知识体系，帮助他们从零开始掌握深度学习的精髓，并能独立解决复杂的现实问题。 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本部分将扎实地奠定读者在数学和统计学上的基础，这是理解任何复杂模型的前提。 第一章：线性代数与概率统计回顾 详细阐述深度学习中不可或缺的数学工具。重点讲解矩阵运算（如特征值、奇异值分解SVD）、向量空间、概率分布（高斯分布、伯努利分布）以及贝叶斯定理在模型推断中的作用。我们将通过具体的代码示例展示这些数学概念如何在计算图中实现。 第二章：机器学习基础与模型泛化 在进入神经网络之前，我们回顾监督学习、无监督学习的基本范式。深入讨论偏差（Bias）与方差（Variance）的权衡，欠拟合与过拟合的诊断及应对策略（如正则化L1/L2）。着重介绍损失函数的设计原则，以及如何通过梯度下降法优化这些函数。 第三章：人工神经网络（ANN）的结构与激活函数 本书将详尽解析最基本的神经元模型——感知机，并逐步扩展到多层感知机（MLP）。细致剖析各类激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的数学特性、梯度消失/爆炸问题，以及如何在实践中选择最合适的激活函数。 第二部分：核心网络架构的构建与优化 本部分聚焦于现代深度学习的三大支柱网络结构，并详细介绍训练过程中的优化技巧。 第四章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的利器 系统介绍卷积、池化（Pooling）操作的原理和数学表达。深入分析经典CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计思想和演进路径。特别关注空洞卷积（Dilated Convolution）和可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在提升效率方面的应用。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列、自然语言等具有序列特性的数据，本书全面介绍RNN的基本结构。重点剖析如何使用长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）有效解决长期依赖问题。此外，还将介绍双向RNN（Bi-RNN）以及基于注意力机制（Attention Mechanism）的序列到序列（Seq2Seq）模型。 第六章：优化算法与训练技巧 高效的优化器是模型收敛的关键。本章详细对比随机梯度下降（SGD）及其变体：Momentum, Nesterov Accelerated Gradient (NAG)。随后，深入讲解自适应学习率算法，如AdaGrad, RMSProp, 以及目前应用最广泛的Adam优化器，并探讨学习率调度（Learning Rate Scheduling）的策略。 第七章：模型正则化与稳定性 除了L1/L2正则化，本书还将介绍更先进的稳定性技术，如Dropout的随机性原理，批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization）如何稳定训练过程，以及权重初始化策略（Xavier/He Initialization）的重要性。 第三部分：前沿理论与高级应用 本部分拓展到当前AI研究热点，涵盖生成模型和迁移学习的实践。 第八章：无监督学习：自编码器与降维 介绍如何利用无监督方法学习数据的有效表示。详细讲解经典自编码器（Autoencoder, AE）的结构，并深入探究变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）的概率图模型基础，以及它们在特征提取和数据生成中的作用。 第九章：生成对抗网络（GAN）的艺术 GAN作为当前最热门的生成模型，本书将从博弈论的角度解释其生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间的对抗过程。全面分析DCGAN, Conditional GAN (cGAN) 和 Wasserstein GAN (WGAN) 的改进，并讨论模式崩溃（Mode Collapse）等常见问题。 第十章：迁移学习与预训练模型 在数据资源有限的情况下，迁移学习是高效解决问题的方法。本章讲解如何利用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，通过微调（Fine-tuning）策略快速适应特定领域任务。讨论特征提取层与分类层的冻结策略。 第十一章：深度学习框架的实践指南 本书侧重于使用主流深度学习框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）进行实际操作。提供从数据预处理、构建计算图、模型训练到部署的完整代码示例，确保读者能够快速将理论转化为可运行的程序。 目标读者 本书适合于计算机科学、数据科学、电子工程等相关专业的本科生、研究生，以及希望从传统机器学习方法转向深度学习的工程师和研究人员。读者应具备基本的Python编程能力和高等数学基础。通过本书的学习，读者将能够熟练掌握设计、训练和部署高性能深度学习模型所需的全套技能。

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这本书的价值不仅仅在于教会你“如何做”，更在于引导你思考“为什么这么做”以及“做完之后怎么办”。我发现其中关于数据质量和模型验证的部分着墨甚多，这部分内容往往在市面上许多偏重于“快速出结果”的书籍中被轻描淡写。然而，这本书花了整整三个章节的篇幅来讨论“垃圾进，垃圾出”的底层逻辑，强调了数据清洗、异常值处理的重要性，并详细介绍了各种交叉验证和模型性能评估指标的优缺点。作者提醒我们，一个看起来拟合度极高的模型，如果忽略了对数据偏差的审视，很可能只是在复述噪音。这种严谨的治学态度，让我对分析工作的专业性有了更深刻的认识。它强迫读者跳出“调参的快乐”，去关注模型的鲁棒性和商业解释力，这对于建立一个成熟的数据分析师思维体系至关重要。读完这些章节，我开始重新审视自己过去的一些分析报告，意识到许多“小疏忽”可能导致了重大的决策偏差。

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阅读过程中，我最大的感受是作者对“清晰表达”的执着追求。在涉及到一些复杂的算法描述时，比如回归分析中的多重共线性处理，或者聚类分析中关于距离度量标准的取舍，很多教材往往会用晦涩的术语堆砌，让人望而生畏。但这本书的作者似乎深谙“授人以渔不如授人以思”的道理，他们倾向于使用形象的比喻和流程图来解释概念。例如，在解释主成分分析（PCA）时，作者没有过多纠缠于特征值和特征向量的复杂计算，而是将其比喻成“从一个拥挤的房间里找到两条最主要的行走方向”，这个比喻瞬间打通了我的任督二脉。这种对复杂性进行“降维打击”的叙事风格，让技术细节变得平易近人。阅读体验非常流畅，我几乎没有因为看不懂某个术语而停滞不前，需要反复查阅外部资料。这种流畅感在技术书籍中是极为宝贵的资产，它保证了学习的连贯性和心流的保持，让人愿意一直读下去。

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这本书的封面设计得非常朴实，一看就知道是面向实战派读者的。我拿起它，首先被其中对基础理论的梳理所吸引。作者似乎非常注重“地基”的稳固，开篇花了大量篇幅讲解了统计学、概率论以及数据结构的基础概念。这对于我这种非科班出身，但又想在工作中运用分析技术的人来说，简直是福音。很多其他教材总是急于展示高深的算法和模型，却忽略了它们赖以生存的数学原理。但这本书不同，它耐心地把复杂的公式拆解成你能理解的语言，配以大量的日常案例，让我感觉这些枯燥的数学不再是高高在上的理论，而是解决实际问题的工具。特别是关于假设检验的那几章，讲解得尤为透彻，清晰地指出了何时该用Z检验，何时又该转向T检验，那种“庖丁解牛”般的细致，让我对数据的解读能力有了质的飞跃。我甚至发现，即便是工作中已经使用过几次的分析方法，通过重新阅读这里的论述，我都能找到之前理解上的盲点。这种从底层逻辑推导到应用实践的构建方式，非常适合那些希望真正吃透分析技术内核的读者。

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这本书的篇幅确实不薄，但它给读者的“投资回报率”是超乎预期的。我尤其欣赏作者在文末部分对“分析思维的建立与迭代”所进行的探讨。这部分内容超越了任何具体的软件或算法，它更像是一份关于如何终身学习分析技术的“行动纲领”。书中提到了如何构建个人知识库，如何跟上技术前沿的发展，以及如何与业务团队进行有效沟通以确保分析成果的落地。这体现了作者的格局，他们明白分析技术本身是流动的，而分析思维才是永恒的。这种前瞻性和对读者职业生涯的关怀，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本结合了技术与职业哲学的指南。它教会我如何将冰冷的数据转化为有温度的商业洞察，以及如何在一个快速变化的环境中保持自己的核心竞争力。我将这本书视为我工具箱中最核心的那一把瑞士军刀，相信在未来的很长一段时间内，它都会是我案头常备的参考书。

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这本书的内容组织结构，简直是为我这种时间紧张的职场人士量身定制的。它的章节划分逻辑清晰得令人惊叹，每一部分都像是一张结构精密的路线图，指引着我们从初级认知迈向高级应用。我特别欣赏作者在每个主题介绍之后，都会紧跟着一个“实战演练”环节。这些演练不是那种虚拟的、脱离实际的数学题，而是非常贴近商业环境的场景模拟，比如如何用数据分析来优化库存管理，或者如何评估市场推广活动的效果。这种“理论+场景+步骤”的组合拳，极大地加速了知识的内化过程。我记得有一次我正在为一个棘手的用户流失问题而焦头烂额，恰好翻到了书中关于时间序列分解的那一节，作者提供的案例分析方法和工具选择，几乎可以无缝嫁接到我的项目上。这种高度的迁移性和实操性，是很多纯理论书籍望尘莫及的。它不仅仅是知识的传递，更像是一位资深顾问在手把手教你如何应对真实世界的挑战，节奏感把握得恰到好处，既不拖沓，也不仓促。

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