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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Lawal, Bayo

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2003-5

价格:632.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780805846058

丛书系列:

图书标签:

• 科普
• 社会学/人类学
• 数据处理
• 人口学/统计学
• SPSS
• Categorical Data Analysis
• SAS
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• Statistics
• Data Analysis
• Modeling
• Regression
• Contingency Tables
• Log-Linear Models
• Chi-Square Test

好的，这是一份关于一本假设存在的、内容与《Categorical Data Analysis with SAS and SPSS Applications》无关的图书的详细简介。 --- 深度学习与计算神经科学：模型、算法与前沿应用 （Deep Learning and Computational Neuroscience: Models, Algorithms, and Frontier Applications） 作者： [此处可填入虚构作者姓名，例如：Dr. Elias Vance & Prof. Anya Sharma] 出版社： [此处可填入虚构出版社名称，例如：Nexus Academic Press] 图书概述 在信息爆炸与生物复杂性研究日益深化的当代，连接计算的两个关键领域——深度学习与计算神经科学——正以前所未有的速度融合。本书《深度学习与计算神经科学：模型、算法与前沿应用》旨在为高级研究人员、博士生以及资深工程师提供一个全面而深入的理论框架与实践指南，用以理解、构建和应用先进的神经网络模型来解析复杂生物系统的内在机制，特别是神经系统的功能与信息处理过程。 不同于侧重于纯粹的机器学习应用指南，本书的核心在于建立起从生物学启发到数学建模，再到高性能计算实现的完整链条。我们不仅探讨了深度学习架构（如卷积网络、循环网络、Transformer）在处理神经数据（如电生理记录、钙成像数据、fMRI时间序列）时的优势，更着重分析了这些模型如何反过来为我们理解大脑的编码、决策、记忆和意识提供新的视角。 本书的独特之处在于其跨学科的深度融合。它不仅详细阐述了深度学习算法的最新进展，如注意力机制的理论基础和对抗性训练的优化策略，还严格地将这些算法置于计算神经科学的严格框架内进行考察，探讨了梯度下降在生物可实现性、信息瓶颈理论和稀疏编码理论中的地位。 主要内容模块详解 全书分为六大部分，共计二十章，结构严谨，循序渐进。 第一部分：计算神经科学的基石与深度学习的起源（Foundations of Computational Neuroscience and the Genesis of Deep Learning） 本部分为后续复杂的模型奠定理论基础。 第1章：从赫布到霍奇金-赫胥黎：神经计算的早期模型 回顾经典神经元模型（如积分-激发模型、Izhikevich模型）的数学原理及其局限性。引入信息论在神经编码中的应用，如互信息和最大化信息传递原则。 第2章：人工神经网络的复兴与深度学习范式的确立 深入探讨反向传播算法的数学推导及其在处理高维神经数据中的优势。重点分析了多层感知机（MLP）在处理模式识别任务（如视皮层输入解析）中的作用。 第3章：数据驱动的神经活动解析：从电生理到成像技术 系统介绍当前主要的神经科学数据采集技术（e.g., Neuropixels, fMRI, Calcium Imaging）。讨论这些数据在时间维度、空间维度和多模态整合方面的挑战，并引入张量分解方法作为预处理的关键技术。 第二部分：深度架构在神经信息处理中的映射（Deep Architectures in Mapping Neural Information Processing） 本部分聚焦于特定深度学习架构如何直接模拟或解析特定脑区的功能。 第4章：卷积网络（CNNs）与视觉皮层的层次化处理 详细分析V1、V2皮层响应特性与卷积核的对应关系。构建具有生物学约束的深度CNN（如Max-Pooling的生物学等效性分析），并应用其在非侵入式脑电图（EEG）的事件相关电位（ERP）识别中。 第5章：循环网络（RNNs）与时间序列的记忆与预测 深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何建模海马体和前额叶皮层中的工作记忆过程。引入基于动态系统的视角，分析RNN在捕获神经振荡（如Theta/Gamma耦合）方面的能力。 第6章：注意力机制（Attention）与选择性注意力的计算实现 解析Transformer架构的核心——自注意力机制。将其与神经科学中关于“选择性注意”的理论进行对比，探讨这些机制如何实现对复杂感官输入的动态加权。 第三部分：生成模型与神经动态的模拟（Generative Models and Simulation of Neural Dynamics） 本部分探讨深度学习如何用于生成逼真的神经活动或模拟潜在的动态系统。 第7章：变分自编码器（VAEs）与低维流形下的神经表征 使用VAE来发现高维神经数据（如皮层单神经元群活动）中潜在的、低维的“动力学流形”。讨论流形上的点如何对应于特定的行为状态或认知阶段。 第8章：生成对抗网络（GANs）在重建神经活动中的应用 构建条件GANs（cGANs）来模拟在特定外部刺激下，神经回路可能产生的活动模式。评估生成数据的神经生理学合理性。 第9章：基于扩散模型的神经事件预测 引入最新的扩散模型框架，用于时间序列的精细预测，特别是用于模拟神经元发放的精确时间点或预测突触可塑性的长期变化。 第四部分：模型可解释性与生物学约束（Model Interpretability and Biological Constraints） 理解“黑箱”模型的内部工作机制，并将其与可观测的生物学现象进行比对，是本书的关键贡献。 第10章：集成梯度与特征可视化在神经科学数据中的应用 应用集成梯度（Integrated Gradients）和显著性图谱（Saliency Maps）技术，来定位深度网络中对特定感觉输入或决策过程最重要的神经元集合或连接权重。 第11章：稀疏性、能耗与大脑的效率原则 从信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）出发，分析深度学习模型如何趋向于最优的稀疏表征。讨论这些发现如何与大脑的能量效率和稀疏编码假说相印证。 第12章：可生物学实现的深度学习（Biologically Plausible Deep Learning） 探讨如何将突触可塑性规则（如STDP）直接嵌入到优化过程中，构建出既高效又在神经元层面具有生物学合理性的学习规则。 第五部分：前沿应用：认知计算与神经假体接口（Frontier Applications: Cognitive Computation and Neuro-Prosthetics） 将理论和模型应用于解决实际的计算神经科学问题。 第13章：深度强化学习（DRL）与运动控制的决策制定 使用Actor-Critic和PPO等DRL算法来模拟基底神经节和运动皮层在序列任务中的策略学习过程。 第14章：解码意识状态：从EEG/fMRI到深度表征的映射 利用深度网络区分清醒、睡眠和麻醉状态，并探索哪些深层特征（而非表面信号）能够更可靠地指示意识的复杂性。 第15章：脑机接口（BCI）的深度学习解码器 设计高鲁棒性的深度学习模型，用于实时解码运动意图或语音生成信号，重点关注模型在不同受试者间的泛化能力和在线适应性。 第六部分：面向未来的挑战与展望（Challenges and Future Directions） 第16章：图神经网络（GNNs）在连接组学中的潜力 探索如何将神经元连接组数据（Connectome）建模为图结构，并利用GNNs来预测脑区间的通讯障碍或疾病扩散路径。 第17章：因果推断与神经系统的干预 讨论如何利用深度学习模型（如因果推断网络）来模拟和预测特定神经回路损伤或药理干预的长期效应。 第18章：大规模仿真与云计算资源优化 面对TB级神经数据和复杂模型训练的需求，本书将提供在高性能计算集群（HPC）环境中优化深度学习训练流程的最佳实践。 本书的独特价值 本书的受众将能够掌握一套强大的、跨越生物学直觉与前沿计算技术的分析工具。它不仅仅是一本关于“如何训练”的书，更是一本关于“如何思考”神经系统信息处理的书。通过对模型内部结构的深入挖掘和对生物学约束的严格尊重，读者将能够设计出更具洞察力、更可信赖的计算模型，从而推动计算神经科学和人工智能领域的共同进步。 目标读者： 对计算建模、神经科学、高级机器学习、生物工程有浓厚兴趣的研究人员及高阶学生。 先决条件： 读者应具备扎实的线性代数、概率论基础，并熟悉至少一种科学计算语言（如Python/Julia）及相关的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的基本操作。

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这本书在我眼中，更像是一本“百科全书”，涵盖了分类数据分析的方方面面。我设想，它会从基础的概念讲起，例如比例、比值比（Odds Ratio）、相对风险（Relative Risk）等，然后逐步深入到各种统计模型。我特别期待书中能够详细讲解如何进行生存分析中的分类数据处理，例如使用Cox比例风险模型来分析事件发生的时间，同时考虑分类的协变量。我也希望书中能提及一些关于贝叶斯方法的分类数据分析，尽管我可能只是初学者，但了解这些前沿技术对我来说也很有价值。

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从一位初学者的角度来看，这本书最吸引我的地方在于它将理论与软件应用无缝衔接。我一直对统计软件感到些许畏惧，总觉得那些复杂的菜单和代码界面令人望而却步。但有了《Categorical Data Analysis with SAS and Spss Applications》，我看到了希望。我设想书中会详细介绍如何利用SAS和SPSS来执行各种分类数据分析。这意味着，我不仅能学到分析的原理，还能亲手操作，将理论知识转化为解决实际问题的能力。我期待书中提供详细的步骤指南，从数据导入、变量定义，到命令的编写或菜单的选择，再到结果的输出和解释，都能够清晰明了。甚至，我希望作者能提供一些“快捷方式”或者“技巧”，帮助我更有效地利用软件，提高分析效率，同时避免一些常见的错误。

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拿到这本书，我立刻被其沉甸甸的体量所震撼，这让我意识到它所包含的内容绝对是包罗万象的。我设想，这本书会像一个全面的工具箱，里面装满了解决分类数据分析各种难题的利器。它应该会涵盖从最基础的比例检验、卡方检验，到更为复杂的泊松回归、负二项回归，甚至可能涉及多项式逻辑回归、序数逻辑回归等高级模型。我对书中关于多重共线性、缺失数据处理以及异常值检测在分类数据分析中的应对策略的部分充满了好奇。我也希望书中能够提及一些非参数的分类数据分析方法，以应对那些不符合参数模型假设的特殊情况。

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这本书给我的第一印象是，它不仅仅是关于“如何做”，更是关于“为什么这样做”的深度探讨。我设想，作者不会仅仅停留在告诉读者如何使用SAS或SPSS来运行某个分析程序，而是会花大量篇幅去阐释每种分析方法背后的统计学原理。比如，当讲解逻辑回归时，我期待能看到关于广义线性模型的介绍，以及它如何处理二元因变量。同样的，在讨论列联表分析时，我希望能够理解不同检验（如卡方检验、Fisher精确检验）的适用条件以及它们的统计学基础。我对书中关于模型诊断和模型比较的部分尤为期待，比如如何判断模型的拟合优度，如何选择最佳的模型，以及如何解释模型的残差。这些细节的处理，将直接决定我能否真正掌握分类数据分析的核心思想，而非仅仅停留在“调包侠”的层面。

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这本书对我而言，更像是开启一扇通往数据洞察殿堂的大门。我设想，它会循序渐进地引导我理解分类数据的本质，从最简单的二元变量分析，逐步深入到多分类变量、有序分类变量的处理。我特别期待书中能够深入讲解如何构建和解释包含交互项的模型，以及如何处理混淆变量和中介变量。例如，在市场营销研究中，如何分析不同营销策略对消费者购买意愿的影响，同时考虑消费者的年龄和收入等因素。我希望书中能够提供详细的SAS和SPSS代码示例，并附带对代码逻辑的清晰解释，让我能够理解每一行代码的作用，而不仅仅是复制粘贴。

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在我看来，这本书并非仅仅是关于“点”的分析，更是关于“面”的构建。我设想，它会引导我从单个分类变量的描述性统计，逐步构建复杂的、包含多个分类变量的预测模型。我希望书中能详细讲解如何构建和解释列联表，以及如何利用卡方检验、Fisher精确检验等方法来检验变量之间的关联性。同时，我也对书中关于如何进行多项式逻辑回归、有序逻辑回归的讨论充满了期待，这对于分析具有多个类别或有序类别的因变量至关重要。我希望书中能提供清晰的SAS和SPSS代码示例，并附带对代码逻辑的详细解释，让我能够理解每一行代码的作用。

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这本书的内容对我来说，更像是一次严谨的学术探索之旅，而非简单的工具书。我预设的阅读体验是，每一次翻开它，都仿佛踏入了一个精心设计的知识迷宫。它绝非那种看完就能立刻上手写代码的“速成指南”，而是需要读者投入时间和精力去消化、去理解、去实践。我期待在书中看到对各类分类数据分析方法在不同研究场景下的应用案例，例如在市场调研中如何分析消费者偏好，在医学研究中如何评估治疗效果，或者在社会学研究中如何探索群体特征。这些案例的详细展开，包括数据准备、模型选择、结果解读以及潜在的局限性分析，将是检验本书价值的重要标准。我尤其关注书中对模型假设的讨论，以及在数据不满足假设时，作者会提供哪些替代方案或稳健性检验方法。毕竟，现实世界的数据往往是“不完美”的，能够应对复杂情况的处理方法，才是真正有价值的。

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这本书，对我而言，更像是一场严谨的学术辩论，而非简单的操作手册。我设想，作者会用大量篇幅去阐释各种分类数据分析方法的设计理念、优劣势以及适用范围。例如，在介绍逻辑回归时，我期待能看到关于最大似然估计的详细推导，以及它与其他回归模型（如线性回归、泊松回归）的根本区别。同时，我也希望书中能深入探讨模型选择的标准，如AIC、BIC等信息准则的运用，以及如何在SAS和SPSS中有效地进行模型比较。对于一些常见的统计陷阱，比如过度拟合、多重检验问题等，我期待书中能提供清晰的警告和规避方法。

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这本书给我的感觉，更像是一次深入的田野调查，而非实验室里的理论推演。我设想，它会带领我走进真实世界的数据，用SAS和SPSS这两个强大的工具，去“解剖”那些隐藏在分类变量背后的模式和关系。我尤其关注书中关于如何处理非独立性数据，例如重复测量设计或层次化数据，在分类数据分析中的应用。我希望书中能提供关于混合效应模型或广义估计方程（GEE）的介绍，并展示如何在SAS和SPSS中实现它们。同时，我也对书中关于如何进行统计功效分析和样本量计算的部分充满了期待，这对于我未来的研究设计至关重要。

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我最近入手了一本名为《Categorical Data Analysis with SAS and Spss Applications》的书，坦白说，它的份量和内容深度确实让我感到既兴奋又有些压力。我并非统计学领域的专家，背景主要集中在社会科学研究，日常工作中接触到的数据类型繁多，其中分类数据是不可回避的一部分。一直以来，我都在寻找一本能够系统讲解分类数据分析方法，并且能够将理论与实际操作紧密结合的书籍。当我看到这本书的标题时，我立刻被吸引住了。SAS和SPSS这两个强大的统计软件的加入，更是让这本书的实用性瞬间提升了一个档次。我设想，这本书应该会从最基础的分类数据概念讲起，比如我们为什么需要对分类数据进行特殊处理，它与连续数据的区别在哪里，以及在数据收集和预处理阶段有哪些需要注意的事项。接着，我期待它能逐步深入到各种经典的分类数据分析模型，比如卡方检验、逻辑回归、列联表分析等等。我特别希望作者能在解释这些模型时，不仅仅是罗列公式，而是能够深入浅出地阐述其背后的统计思想，帮助我理解“为什么”这么做，而不仅仅是“怎么”做。

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