应用回归分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:王黎明,陈颖,杨楠

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:2008-6

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787309060584

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济学
• 应用回归分析
• 回归分析
• 应用统计
• 计量经济学
• 数据分析
• 统计建模
• 线性模型
• 多元回归
• 统计推断
• R语言
• Python

深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 第一章：人工智能的复兴与深度学习的崛起 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并利用这些洞察构建出能够自主学习、决策和执行的智能系统，已成为科技前沿的核心议题。本书将深入探讨人工智能领域的一个关键分支——深度学习（Deep Learning），它不仅是当前技术浪潮的核心驱动力，更是实现通用人工智能（AGI）愿景的必经之路。 我们首先追溯人工智能从早期符号主义到联结主义的演变历程。理解了早期专家系统的局限性后，才能真正体会到深度学习的突破性意义。深度学习的核心在于模仿人脑神经网络的结构和功能，通过构建多层非线性处理单元（即“神经元”）的网络，实现对复杂模式的逐层抽象和表征学习。 本章将详细解析“深度”的含义，即网络层级的增加如何使得模型能够捕捉到数据中越来越高阶、越抽象的特征。我们将对比浅层学习方法（如传统支持向量机或单层感知器）的不足，阐明深度网络在处理图像、语音、文本等高维复杂数据时的内在优势——特征的自动提取能力。 第二章：神经网络基础架构与数学原理 要驾驭深度学习的强大能力，必须掌握其底层的基础架构和支撑的数学原理。本章致力于为读者搭建坚实的理论基石。 我们将从最基本的人工神经元（Perceptron）讲起，阐述其输入、权重、偏置与激活函数的组合过程。随后，扩展到前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），这是最经典、最基础的深度学习模型。我们将详细剖析网络的前向传播过程：数据如何通过层层节点，最终产生预测输出。 至关重要的一环是反向传播算法（Backpropagation）。这一算法是训练深度网络的基石，它利用微积分中的链式法则，高效地计算损失函数相对于网络中每一个参数（权重和偏置）的梯度。本书将用清晰的数学推导展示梯度是如何反向流动的，以及如何利用这些梯度信息来指导参数的更新。 激活函数（Activation Functions）的选择对网络的性能至关重要。我们将深入讨论经典函数如Sigmoid、Tanh的局限性（如梯度消失问题），并重点介绍现代网络中广泛使用的 ReLU（Rectified Linear Unit） 及其变体（Leaky ReLU, PReLU），分析它们如何有效缓解梯度消失，加速收敛。 第三章：优化器与模型训练策略 模型的“学习”过程，本质上是一个优化问题，即找到一组参数，使得网络在训练数据上的损失函数达到最小值。本章聚焦于如何有效地进行这一优化过程。 我们首先介绍梯度下降（Gradient Descent）的基本思想。随后，深入探讨其变体：随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-Batch GD），并分析它们在收敛速度和稳定性上的权衡。 现代深度学习的成功，很大程度上归功于更先进的优化器。本书将详细剖析 Momentum 如何帮助模型跳出局部最优；AdaGrad、RMSprop 如何实现自适应学习率；以及当前的主流优化器——Adam（Adaptive Moment Estimation） 的工作机制，它结合了动量和自适应学习率的优点。 此外，训练策略的精妙运用能显著提升模型性能。我们将讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling），例如步进衰减、余弦退火等，以及如何设置合适的批量大小（Batch Size），并探讨梯度裁剪（Gradient Clipping）在防止梯度爆炸中的作用。 第四章：应对过拟合：正则化与模型泛化 深度网络通常拥有数百万甚至数十亿的参数，这使得它们极易在训练集上表现完美，却在未见过的新数据上性能急剧下降——即过拟合（Overfitting）。本章的核心在于介绍如何约束模型的复杂度，确保其具备良好的泛化能力（Generalization）。 我们将详尽介绍经典的正则化技术： 1. L1和L2权重正则化（Weight Decay）：通过向损失函数添加参数的范数惩罚项，促使网络学习更简单、更鲁棒的特征组合。 2. Dropout：一种强大的、基于概率的正则化方法，在训练过程中随机“丢弃”神经元，有效防止了神经元之间的过度协同依赖。 除了显式的正则化，模型结构的选择和数据的处理方式也至关重要。我们将探讨早停法（Early Stopping），即在验证集性能不再提升时提前终止训练，以及数据增强（Data Augmentation）技术，通过人工增加训练数据的多样性来提高模型的鲁棒性。 第五章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 卷积神经网络是当前计算机视觉领域无可争议的主导模型。本章将深入剖析CNN的独特结构及其在处理网格状数据（如图像）上的高效性。 核心组件是卷积层（Convolutional Layer），我们将解释卷积核（Filter）如何通过滑动窗口操作，实现权值共享（Parameter Sharing）和稀疏连接（Sparse Connectivity），极大地减少了模型的参数量，并增强了模型对空间特征的敏感性。 接下来是池化层（Pooling Layer），讨论最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何帮助网络实现空间不变性，降低维度。 我们将构建并分析现代CNN的经典架构，如 LeNet-5、AlexNet、VGG，并深入探讨更高效的结构，如ResNet（残差网络）中的残差连接如何解决了深度网络训练中的退化问题，以及Inception（GoogLeNet）模块如何通过多尺度特征融合提升效率。 第六章：循环神经网络（RNN）：处理序列数据的利器 文本、语音、时间序列数据本质上是序列数据，它们具有内在的时间依赖性。循环神经网络（RNN）正是为捕捉这类序列依赖关系而设计的结构。 本章将从基础的标准RNN开始，阐述其“循环”结构是如何通过隐藏状态（Hidden State）来记忆先前信息的。然而，标准RNN在处理长序列时面临严重的梯度消失/爆炸问题，这使得它难以学习长期依赖关系。 为解决这一瓶颈，我们将重点研究长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。详细解释LSTM的四个关键门——输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态（Cell State）是如何协同工作，实现对信息流的精确控制，从而有效捕获长期依赖的。 最后，我们将讨论序列到序列（Seq2Seq）模型的基本框架，为下一章中更高级的注意力机制做铺垫。 第七章：注意力机制与Transformer模型 在序列处理任务（如机器翻译）中，简单地将整个输入序列编码成一个固定长度的向量（如Seq2Seq中的上下文向量）会造成信息瓶颈。注意力机制（Attention Mechanism）的出现，彻底革新了序列建模的范式。 本章将首先解释“注意力”的直观含义：模型应该在生成当前输出时，动态地关注输入序列中最重要的部分。我们将剖析标准的加性注意力和乘性注意力的计算过程。 随后，我们将转入当前NLP领域的核心——Transformer架构。Transformer完全摒弃了循环结构，完全依赖于自注意力机制（Self-Attention）。我们将深入解析多头自注意力（Multi-Head Attention）的工作原理，以及它如何允许模型同时关注不同表示子空间中的信息。 最后，我们将构建完整的Transformer结构，包括位置编码（Positional Encoding）如何为无序的自注意力机制引入序列顺序信息，以及编码器-解码器堆栈的运作方式。 第八章：生成模型基础：变分自编码器（VAE） 除了判别模型（如分类器），深度学习在生成模型（Generative Models）领域也取得了巨大成功。生成模型的目的是学习数据分布的潜在结构，并能够从中采样，生成新的、逼真的数据实例。 本章介绍变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）。VAE是对经典自编码器（Autoencoder, AE）的概率性扩展。我们将详细讨论AE的结构（编码器-解码器）及其在降维和特征提取中的应用。 VAE的核心在于引入了概率性假设，要求编码器输出的不是一个点，而是一个潜在空间（Latent Space）的概率分布（通常是高斯分布）。我们将解释变分下界（ELBO）这一关键目标函数，它由两部分构成：重构损失和KL散度项，前者保证生成数据的真实性，后者保证潜在空间的连续性和规范性。通过精妙的重参数化技巧（Reparameterization Trick），我们能够对潜在空间的采样过程进行梯度反向传播，从而实现端到端的训练。 第九章：生成对抗网络（GANs）：博弈论驱动的生成艺术 生成对抗网络（GANs）是近年来最具影响力的生成模型之一，其核心思想基于博弈论。 GAN由两个相互竞争的网络组成：生成器（Generator） 和 判别器（Discriminator）。生成器试图创建足以“欺骗”判别器的假数据，而判别器则努力区分真实数据和生成数据。这种零和博弈的动态过程，驱动着两个网络不断提升性能。 我们将详细推导GAN的原始损失函数，并分析其训练过程中的收敛性挑战，特别是模式崩溃（Mode Collapse）问题。随后，介绍改进后的GANs，如DCGAN（使用CNN的GAN），以及为解决训练不稳定性而引入的 WGAN（Wasserstein GAN），它使用地球移动距离替代了原始的JS散度，提供了更平滑的梯度信号。 第十章：模型部署、可解释性与未来趋势 训练出一个高性能的模型只是成功的第一步，如何将模型投入实际应用并确保其可靠性，是工程实践的关键。 本章探讨模型部署的基础，包括模型序列化（如使用HDF5或TorchScript）、推理优化技术（如模型量化和剪枝），以及将模型集成到云计算平台或边缘设备上的挑战。 随着深度学习在关键决策领域（如医疗、金融）的应用加深，模型的可解释性（Explainability/Interpretability）变得日益重要。我们将介绍一些黑箱模型的可解释性工具，如 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations） 和 SHAP（SHapley Additive exPlanations），以及用于可视化CNN特征图的 Grad-CAM 技术。 最后，展望深度学习的未来：从更高效的架构（如混合专家模型Mixture of Experts）到自监督学习（Self-Supervised Learning）在新兴领域的应用，以及迈向更通用、更负责任的AI系统的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书大多定理证明过程被省略，课后习题没有答案，而且错误很多（比如题目给的数据计算出的变量方差是负的，以及证明题所要证明内容和之前教学内容），容易误导学习者，不建议使用和作为教学参考。 正在学这门课，老师就是王黎明。这胖子不仅上课扯淡，而且写的书更烂。正在写...

评分☆☆☆☆☆

这本书大多定理证明过程被省略，课后习题没有答案，而且错误很多（比如题目给的数据计算出的变量方差是负的，以及证明题所要证明内容和之前教学内容），容易误导学习者，不建议使用和作为教学参考。 正在学这门课，老师就是王黎明。这胖子不仅上课扯淡，而且写的书更烂。正在写...

评分☆☆☆☆☆

这本书大多定理证明过程被省略，课后习题没有答案，而且错误很多（比如题目给的数据计算出的变量方差是负的，以及证明题所要证明内容和之前教学内容），容易误导学习者，不建议使用和作为教学参考。 正在学这门课，老师就是王黎明。这胖子不仅上课扯淡，而且写的书更烂。正在写...

评分☆☆☆☆☆

这本书大多定理证明过程被省略，课后习题没有答案，而且错误很多（比如题目给的数据计算出的变量方差是负的，以及证明题所要证明内容和之前教学内容），容易误导学习者，不建议使用和作为教学参考。 正在学这门课，老师就是王黎明。这胖子不仅上课扯淡，而且写的书更烂。正在写...

评分☆☆☆☆☆

这本书大多定理证明过程被省略，课后习题没有答案，而且错误很多（比如题目给的数据计算出的变量方差是负的，以及证明题所要证明内容和之前教学内容），容易误导学习者，不建议使用和作为教学参考。 正在学这门课，老师就是王黎明。这胖子不仅上课扯淡，而且写的书更烂。正在写...

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是一场视觉盛宴，细节之处尽显匠心独运。从封面那沉稳又不失现代感的字体选择，到内页纸张的质感，都透着一股专业人士的严谨与对阅读体验的极致追求。我尤其欣赏它在图表呈现上的用心。那些复杂的统计模型和数据可视化图表，不再是冷冰冰的数字堆砌，而是被设计得清晰、直观，即便是初次接触这类题材的读者，也能迅速抓住核心脉络。色彩的运用恰到好处，既能区分不同层次的数据，又不会造成视觉疲劳，比如在解释异方差性时，那组对比鲜明的散点图简直是教科书级别的示范。装帧的工艺也相当扎实，书脊的缝合处理保证了即便是经常摊开到特定章节进行研习，也不会有松垮的顾虑。作者在章节间的过渡页上加入的那些小引语，虽然看似不经意，却巧妙地承接了前后文的逻辑，让人在思维的转换中得到片刻的喘息，这使得长篇幅的阅读过程变得不再枯燥，反而成为了一种享受。这种对阅读体验的深度考量，远超出了普通教材或专业书籍的范畴，它更像是一件精心打磨的艺术品，让人爱不释手，忍不住想一遍遍翻阅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的辅助学习资源配置，简直是为自学者量身定做。我个人对这类需要大量实践操作的书籍非常挑剔，而本书在这一点上远超预期。随书附带的（或者在配套网站上提供的）数据集和代码脚本，不仅数量丰富，而且质量极高，全部经过了仔细的清洗和标注。这些资源与书中的实例完美对应，我可以直接下载数据，跟着书中的步骤重现书上的结果，这种即时反馈的学习循环，极大地巩固了对概念的掌握。更令人称道的是，对于那些高级或选修性质的内容，作者并没有完全放弃，而是巧妙地将其放置在附录或章节末尾的“深入探讨”板块，并附上了相关的编程实现思路。这使得不同水平的读者都能找到适合自己的阅读深度。它成功地在保持学术严谨性的同时，兼顾了教学的灵活性，这种对读者群体需求的细致洞察和周全安排，使得这本书的价值得到了立体化的提升，是一部真正意义上的学习工具集。

评分☆☆☆☆☆

初读此书时，我立刻被其叙事逻辑的严密性所折服。它并没有采取那种教科书式的、干巴巴的理论堆砌方式，而是构建了一个非常具有说服力的知识建构过程。作者像是引导一位初学者，从最基础的概念出发，逐步引入更深层次的复杂性。每一个新概念的提出，都有充分的历史背景铺垫和现实世界案例作为支撑，使得“为什么需要这个方法”的疑问在理论出现之前就已经被解答了。特别是关于模型假设检验那几章，作者没有直接抛出公式，而是通过模拟一个失败的决策场景，然后展示如何通过统计工具来规避风险，这种以问题驱动的学习路径，极大地增强了知识的实用性和可迁移性。我发现在阅读过程中，我很少需要跳跃性地去参考其他资料来理解当前段落的逻辑关联，因为作者已经在前文种下了所有必要的“思维种子”。这种环环相扣、步步为营的写作风格，让阅读体验非常流畅，仿佛置身于一场精心编排的智力探险之中，每解开一个谜团，就对整体结构有了更深一层的洞察。

评分☆☆☆☆☆

从编辑的角度来看，这部作品在专业术语的处理上体现了极高的规范性和一致性。在整个阅读过程中，我注意到书中对核心术语的首次出现、定义、以及后续的引用，都保持了绝对的统一，这对于需要进行跨章节引用的学习者来说至关重要，避免了因为不同章节使用略微不同的表述而产生的混淆。此外，书中的案例分析部分，选取的材料非常贴近当前的行业热点和前沿研究领域，这极大地增强了内容的时效性和相关性。这些案例并非简单的“数据填充”，而是经过了精心的设计，每一个案例都精准地服务于讲解某个特定的统计挑战或方法的优越性。例如，在讨论模型选择时，作者引用的案例涵盖了金融风险评估和生物信息学两个截然不同的领域，这清晰地展示了理论的普适性。这种严谨的术语管理和高质量的案例支撑，使得这本书不仅仅是一本理论参考书，更像是一本具有高度实践指导价值的操作手册，让人对其内容的可靠性深信不疑。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理那些晦涩难懂的数学推导时，展现出令人惊叹的“翻译”能力。很多统计学著作往往止步于给出结论和公式，但本书的作者似乎深知，对于非纯数学背景的读者来说，推导过程的“黑箱化”是最大的学习障碍。因此，他们花费了大量篇幅，用非常生活化的语言和类比，将那些看似复杂的矩阵运算和极限概念“降维”处理。我记得有段关于最大似然估计的阐释，作者竟然用了一个比喻来形容参数空间中的“最佳落点”，这个比喻生动到我合上书后，那个画面感依然清晰。更绝的是，对于那些必须保留的数学符号，作者都做了详细的脚注标注，解释了每个符号在实际应用中的物理意义，而不是仅仅停留在代数层面。这种对读者“认知负荷”的极大友好性，让原本令人望而却步的理论部分，变得可以亲近、可以理解，这无疑是提升专业学习效率的关键所在，它真正做到了“授人以渔”，而不仅仅是展示“渔获”。

评分☆☆☆☆☆

library

评分☆☆☆☆☆

常用标签居然有垃圾，哈哈，你们是魔鬼吗，用两百页讲回归分析还一大堆图表例子想都不用想肯定是省略证明啦。不过推导还是蛮详细的，我喜欢，公允的讲书还是不错的，作参考没问题，但适合有点基础的看，居然这么多人说没习题答案，天啊，我参考的时候都秒过习题，还需要答案吗，都是很基础的结论啊，如果评论里居然有两个还说没答案，我看这本回归分析根本不适合你们，还是好好把统计学再学一遍吧。比如陈希儒的统计，张润楚的多元，或者cascell，berger的统计推断。总之参考书还是不错的，我看了大半也没印象有多严重的错误，可以三星的，老师写书也不容易。

评分☆☆☆☆☆

傻逼老师出的傻逼书！课后题没答案，而且都是错！

评分☆☆☆☆☆

常用标签居然有垃圾，哈哈，你们是魔鬼吗，用两百页讲回归分析还一大堆图表例子想都不用想肯定是省略证明啦。不过推导还是蛮详细的，我喜欢，公允的讲书还是不错的，作参考没问题，但适合有点基础的看，居然这么多人说没习题答案，天啊，我参考的时候都秒过习题，还需要答案吗，都是很基础的结论啊，如果评论里居然有两个还说没答案，我看这本回归分析根本不适合你们，还是好好把统计学再学一遍吧。比如陈希儒的统计，张润楚的多元，或者cascell，berger的统计推断。总之参考书还是不错的，我看了大半也没印象有多严重的错误，可以三星的，老师写书也不容易。

评分☆☆☆☆☆

library