具体描述
统计学是收集、整理和分析数据的科学和异数。随着社会的发展，统计学的应用几乎遍及了自然科学、社会科学等所有学科。本书依据编者多年在香港和珠海采用国际流行教科书讲授统计学的经验，生动全面地介绍了数据的收集与描述、统计推断和统计建模等主要内容。
本书可以作为高等学校经管类、文科类专业本科生和研究生的教科书或参考书。授课教师可根据学生的具体情况对本书的内容进行适当取舍。
深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用 本书聚焦于驱动当代人工智能浪潮的核心技术——深度学习（Deep Learning）与人工神经网络（Artificial Neural Networks）。本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践指导意义的学习路径，无论你是计算机科学、数据科学领域的学生，还是寻求技术转型的行业工程师，都能从中获取坚实的理论支撑与前沿的应用洞察。我们避开了基础的概率论和传统的统计推断方法，直接切入现代机器学习的“心脏”——神经网络的构建、训练与优化。 第一部分：神经网络的计算基础与数学构建 本部分内容将严格构建读者理解复杂网络模型的数学和计算基础。我们将从最基础的神经元模型——感知机（Perceptron）出发，逐步过渡到多层前馈网络（Multilayer Feedforward Networks, MFFN）。 1.1 神经元模型与激活函数： 我们详细解析了生物学神经元到人工神经元模型的抽象过程。重点讨论了Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（如Leaky ReLU, PReLU）的特性、梯度消失/爆炸问题，以及它们在不同层级中的适用性。我们将深入探讨激活函数如何引入非线性，这是深度学习能力的核心来源。 1.2 前馈网络与矩阵运算： 本书详细阐述了数据如何在网络中流动，即前向传播（Forward Propagation）的精确矩阵表达。对于具有$L$层网络，我们将用清晰的数学符号定义每一层的输入、权重矩阵 $W^{[l]}$、偏置向量 $b^{[l]}$ 以及输出 $A^{[l]}$ 的计算公式。通过线性代数视角，读者能直观理解参数是如何协同作用的。 1.3 损失函数与优化目标： 我们超越了简单的均方误差（MSE）定义，专注于深度学习中主流的损失函数：交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）在分类任务中的应用，以及其与最大似然估计（MLE）的紧密联系。本书将对比软标签（Soft Labels）和硬标签（Hard Labels）下的损失函数选择策略。 第二部分：核心训练机制：反向传播与优化算法的演进 训练是深度学习的精髓所在。本部分将透彻解析如何高效地调整数百万甚至数十亿的参数。 2.1 反向传播（Backpropagation）的微积分原理： 反向传播不仅仅是链式法则（Chain Rule）的应用，它是一套高效计算梯度的方法。我们用细致的偏导数推导，展示了误差信号如何从输出层逐层向后传播，计算出网络中每个权重和偏置相对于总损失的梯度 $frac{partial L}{partial W}$ 和 $frac{partial L}{partial b}$。重点分析了计算图（Computational Graph）在理解反向传播中的作用。 2.2 优化器：从梯度下降到自适应学习率： 我们系统地介绍了优化算法的迭代发展： 基础梯度下降（GD）及其变体： 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其引入的噪声。 动量（Momentum）机制： 如何通过引入历史梯度信息来加速收敛并抑制震荡。 自适应学习率方法： 详细剖析 AdaGrad, RMSProp, 和 Adam (Adaptive Moment Estimation) 算法的核心思想，特别是Adam如何结合了一阶动量和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率。 2.3 正则化技术：应对过拟合： 为了确保模型在未见数据上的泛化能力，正则化至关重要。本书探讨了多种技术： L1/L2 正则化： 通过惩罚权重的大小来约束模型的复杂度。 Dropout： 随机失活机制的原理，以及它如何有效地模拟“集成学习”的效果。 早停法（Early Stopping）与数据增强（Data Augmentation） 在实践中的应用。 第三部分：深度网络结构：从卷积到循环的范式转变 现代深度学习的成功依赖于特定任务专用的网络架构。本部分将聚焦于两种最主流的深度网络结构。 3.1 卷积神经网络（CNN）：空间特征的提取大师： CNN是处理网格状数据（如图形、图像）的基石。 卷积操作的数学定义： 详细解释卷积核（Filter）、步长（Stride）、填充（Padding）如何执行特征图的生成。 池化层（Pooling）： 最大池化和平均池化的作用——实现空间不变性和维度缩减。 经典架构解析： 深入剖析 LeNet-5, AlexNet, VGG, ResNet (残差连接的原理和对深层网络训练的意义), 以及 Inception 模块的设计哲学。 3.2 循环神经网络（RNN）与序列建模： RNN专为处理时间序列和序列数据而设计。 序列展开与时间依赖性： 展示RNN如何在时间步 $t$ 上共享权重。 梯度消失/爆炸在序列中的体现： 为什么标准RNN难以捕捉长期依赖。 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）： 重点解析遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate）的精确工作机制，及其如何通过“细胞状态”维持信息流的稳定性。 第四部分：前沿架构与应用场景（超越传统统计范畴） 本部分将带领读者走向深度学习的最新进展，这些内容已远远超越了传统的线性或非线性回归分析范畴。 4.1 注意力机制（Attention Mechanism）与 Transformer 模型： 注意力机制的引入是自然语言处理（NLP）领域的一次革命。 核心思想： 强调输入序列中不同部分对当前输出的重要性。 自注意力（Self-Attention）： 详细解析 Query, Key, Value 向量的计算过程，以及缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。 Transformer 架构： 讲解其完全摒弃了循环结构，仅依赖多头注意力（Multi-Head Attention）和前馈层构成的编码器-解码器堆栈，这是 BERT、GPT 等大模型的基础。 4.2 生成模型概览： 本书简要介绍当前热门的生成式深度学习方法，它们旨在学习数据的潜在分布并生成新样本。 变分自编码器（VAE）： 探讨其如何利用潜在空间（Latent Space）的概率分布进行数据生成和重构。 生成对抗网络（GAN）： 详细解释生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的“博弈”过程，以及如何通过最小化JS散度等方式达到纳什均衡。 4.3 深度学习的实践部署与工具链： 本书最后一部分侧重于将理论转化为实际系统所需的工程知识。我们将重点介绍主流的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的计算图构建、设备管理（CPU/GPU）、模型保存与加载的规范，以及模型在生产环境中的部署策略。我们将强调模型可解释性（Explainability）的初步概念，如梯度可视化在诊断网络决策中的作用。 总结： 本书构建了一个从基础神经元到尖端 Transformer 模型的完整知识体系，所有论述均围绕非线性函数逼近、梯度优化、结构设计展开，完全独立于传统统计学的推断和假设检验框架。
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UIC学子来啦。这是我们学校老师写的，现在在教学时也是参考书目之一。和学校课程“Speaking of Statistics”的教学安排比较契合，所以对我们来说还蛮好用的。当然不可否认，书中有些错误，而且还挺要命的，最典型的——变异系数的公式没有*100，所以如果要用这本书的话，推荐配合其他教材一起看，不然可能会学到错的...
评分考完当然应该再扣一星。算是一本简单的入门统计书，书内大量公式和数据错误，且各版本作业题数据不一致。
评分按需。
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