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出版者:

作者:宋丽群 编

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:2008-9

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787501786879

丛书系列:

图书标签:

• 商务
• 数量方法
• 数据分析
• 统计学
• 管理学
• 决策分析
• 商业智能
• 实战
• 案例
• 工具书

《深度学习与神经网络：原理、实践与前沿》 本书致力于系统性地阐述深度学习的核心概念、关键算法以及在实际应用中的落地方法，为读者构建一个全面而深入的理解框架。内容涵盖了从基础的人工神经网络到当前最前沿的深度学习模型，力求让读者不仅掌握理论知识，更能融会贯通，解决实际问题。 第一部分：神经网络基础与数学基石 本部分将为读者打下坚实的理论基础，深入浅出地介绍支撑深度学习的数学工具以及神经网络的基本构成。 第一章：数学预备知识： 回顾并梳理深度学习所需的关键数学概念，包括线性代数（向量、矩阵运算、特征值、奇异值分解）、微积分（导数、偏导数、链式法则、梯度下降）以及概率论与统计学（概率分布、期望、方差、最大似然估计）。我们将着重讲解这些概念在神经网络中的应用场景，例如权重更新、损失函数计算等，确保读者具备必要的数学素养。 第二章：感知机与线性模型： 从最简单的神经网络模型——感知机出发，介绍其工作原理、激活函数以及如何通过训练使其完成二分类任务。在此基础上，进一步探讨线性回归和逻辑回归，理解它们在数据建模中的作用，以及作为更复杂模型基石的重要性。 第三章：多层感知机（MLP）： 深入讲解多层感知机的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。详细阐述激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）的选择及其影响，以及如何通过反向传播算法（Backpropagation）进行网络训练。本章将详细解析反向传播的数学推导过程，帮助读者理解误差如何逐层传递和更新权重。 第二部分：核心深度学习模型与技术 本部分将聚焦于当下主流的深度学习模型，深入剖析其架构、工作原理以及解决不同类型问题的能力。 第四章：卷积神经网络（CNN）： 详细介绍CNN在处理图像数据方面的强大能力。讲解卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）以及全连接层（Fully Connected Layer）的设计理念和作用。通过具体的CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的演进历程，展示网络层数、连接方式和残差连接等关键技术如何提升模型性能。 第五章：循环神经网络（RNN）： 讲解RNN在处理序列数据（如文本、时间序列）方面的独特优势。深入分析RNN的基本结构，以及它如何通过循环连接记忆历史信息。详细介绍梯度消失与梯度爆炸问题，并重点讲解解决这些问题的关键技术，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。 第六章：注意力机制与Transformer： 介绍注意力机制（Attention Mechanism）的概念，以及它如何让模型在处理序列数据时聚焦于关键部分。在此基础上，详细解析Transformer模型的架构，包括自注意力（Self-Attention）机制、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）等。重点阐述Transformer如何通过并行化处理和全局依赖捕捉能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。 第七章：生成对抗网络（GAN）： 讲解GAN的基本原理，即通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练来生成逼真的数据。详细介绍GAN的训练过程、损失函数以及常见的GAN变体（如DCGAN、StyleGAN），并探讨其在图像生成、风格迁移等方面的应用。 第三部分：深度学习的实践、优化与前沿 本部分将引导读者将理论知识应用于实践，并探讨模型训练的优化技巧、评估方法以及深度学习的最新发展方向。 第八章：模型训练与优化： 探讨模型训练过程中的各种挑战，如过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。详细介绍正则化技术（L1, L2, Dropout, Batch Normalization）以及它们如何缓解过拟合。讲解优化器（SGD, Adam, RMSprop）的选择和调参策略，以及学习率调度（Learning Rate Scheduling）的重要性。 第九章：模型评估与调优： 介绍用于评估深度学习模型性能的常用指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等），并讲解交叉验证（Cross-Validation）方法。指导读者如何根据评估结果对模型进行调优，包括调整超参数、改变模型结构或数据预处理方法。 第十章：迁移学习与预训练模型： 讲解迁移学习（Transfer Learning）的核心思想，即利用在大型数据集上预训练好的模型来加速和提升在目标任务上的性能。介绍如何加载和微调（Fine-tuning）预训练模型，并列举常用的预训练模型（如BERT, GPT系列, ResNet）及其应用场景。 第十一章：深度学习的应用领域与前沿展望： 梳理深度学习在计算机视觉（图像识别、目标检测、图像分割）、自然语言处理（机器翻译、文本生成、情感分析）、语音识别、推荐系统、医疗健康等多个领域的广泛应用。同时，展望了元学习（Meta-Learning）、图神经网络（Graph Neural Networks）、强化学习（Reinforcement Learning）等前沿技术的发展趋势，鼓励读者持续学习和探索。 本书内容丰富，逻辑严谨，语言通俗易懂，旨在帮助广大读者，包括计算机科学、人工智能、数据科学等领域的学生、研究人员和从业者，系统掌握深度学习的理论和实践技能，为他们在人工智能领域的深入探索和实际应用打下坚实的基础。

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《实用商务数量方法》这本书的价值在于它真正做到了“实用”和“全面”。它覆盖了从基础的描述性统计到更高级的预测性模型，并且都紧密围绕着商业应用展开。我一直对如何优化供应链和降低运营成本很感兴趣，这本书就提供了非常详细的指导。它介绍了如何运用线性规划来优化生产计划和资源配置，如何利用模拟技术来评估不同策略的风险和收益。作者的讲解非常细致，每一个概念的引入都有其逻辑背景，并且每一个方法的应用都有具体的步骤和注意事项。我尤其喜欢它关于“假设检验”的章节，它不仅解释了检验的原理，还提供了很多实际的商业场景，例如如何检验广告活动是否对销售产生了显著影响，如何评估新产品上市是否受到了消费者的积极欢迎。这本书也强调了数据质量的重要性，提醒读者在进行任何分析之前，都要确保数据的准确性和可靠性。此外，书中还包含了一些关于数据可视化和报告撰写的建议，这对于如何有效地将分析结果传达给非技术背景的决策者非常有帮助。我感觉这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够指导我实际工作的工具书。

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坦白说，在翻开《实用商务数量方法》之前，我对“数量方法”这几个字自带一种距离感，总觉得是与数学、统计学高度相关的硬核内容，可能会让我望而却步。但这本书完全颠覆了我的认知。它最大的优点在于，它真正做到了“实用”，并且将“数量方法”的运用场景完美地融入了各种常见的商业决策之中。我一直对市场营销的ROI（投资回报率）分析很感兴趣，这本书就用非常清晰易懂的方式，介绍了如何利用回归分析来量化不同营销渠道对销售额的影响，以及如何通过成本效益分析来优化预算分配。作者在解释这些方法时，非常注重细节，例如如何选择合适的自变量和因变量，如何判断模型的拟合优度，以及最重要的，如何将统计结果转化为具有指导意义的商业洞察。它并没有要求读者成为统计学专家，而是聚焦于如何有效地运用这些工具来解决实际问题。书中的章节设计也非常人性化，每一章都围绕一个具体的商业应用场景展开，比如“客户细分与精准营销”、“供应链优化与库存管理”、“风险评估与投资决策”等等。这种“问题导向”的学习方式，让我能够更有针对性地学习，并且很快就能看到学习成果的应用价值。我最喜欢的一点是，作者在讲解每一种数量方法时，都会强调其局限性和假设条件，提醒读者不要过度解读数据，要结合实际情况进行判断，这种严谨的态度非常值得学习。

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《实用商务数量方法》这本书的“实用”二字绝非虚言，它为我提供了一套行之有效的分析工具箱，解决了我以往在商业决策中遇到的许多困惑。我一直对如何优化营销活动和提升广告效果很感兴趣，这本书就为我提供了非常宝贵的洞察。它详细介绍了如何运用A/B测试来评估不同营销策略的有效性，如何通过回归分析来量化不同广告渠道对销售额的影响，以及如何利用这些分析结果来优化广告预算的分配。作者的讲解方式非常清晰，并且总能与实际的商业问题紧密结合。我尤其喜欢书中关于“商业智能与数据可视化”的部分，它指导我们如何构建数据仪表盘，如何用图表清晰地展示分析结果，并如何将这些信息有效地传达给决策者。这对于跨部门的沟通和协作至关重要。此外，本书还非常强调数据驱动文化的重要性，鼓励读者积极拥抱数据，并将其作为制定战略和评估绩效的基础。它为我打开了一扇新的大门，让我看到了用科学、量化的方法来解决商业问题的无限可能。

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在我看来，《实用商务数量方法》这本书是一份非常宝贵的商业分析入门指南。它成功地将复杂的数量概念转化为易于理解和应用的商业工具。我之前一直对如何进行科学的风险评估感到头疼，这本书提供了一套系统性的方法。它详细介绍了信用风险评估、市场风险分析等内容，并讲解了如何运用蒙特卡洛模拟、压力测试等技术来量化和管理风险。作者的写作风格非常吸引人，他总是能够用清晰的逻辑和生动的案例来阐述每一个观点。我尤其欣赏书中关于“决策分析”的部分，它指导我们如何构建决策树，如何评估不同决策选项的预期价值，并如何考虑不确定性因素。这对于我做出重要的战略性决策非常有帮助。另外，这本书还强调了数据的收集和清洗过程的重要性，并提供了一些实用的技巧来确保数据的质量。它并没有停留在理论层面，而是非常注重实际操作，很多章节都附带了具体的案例分析和练习题，让我能够边学边练，加深理解。总而言之，这本书不仅提升了我的分析能力，也让我对商业世界有了更深层次的理解，学会了如何用更科学、更理性的方式去面对挑战。

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这本书给我最大的惊喜在于，它将“数量方法”这个看似遥远的学科，与我日常面临的商业挑战紧密地联系起来。我一直对如何更有效地进行市场细分和目标客户定位感到困惑，而《实用商务数量方法》为我提供了非常实用的工具。它详细介绍了聚类分析和判别分析等方法，并指导我如何运用这些方法来识别不同客户群体的特征，并为他们提供定制化的产品和营销方案。作者的讲解方式非常清晰，即使是一些统计学原理，也能够用通俗易懂的语言解释清楚，并且总是能够联系到具体的商业应用。我特别喜欢书中关于“预测性分析”的部分，它介绍了如何利用历史数据来预测未来的销售趋势、客户流失率等，这对于提前制定应对策略至关重要。例如，在讲解销售预测时，它不仅介绍了传统的回归模型，还提到了时间序列模型，并详细解释了如何根据数据的特性来选择最合适的模型。此外，本书还非常注重数据挖掘和商业智能的应用，指导读者如何从庞大的数据库中挖掘有价值的信息，并将其转化为可执行的商业洞察。总的来说，这本书不仅传授了技术，更重要的是培养了我用数据驱动业务发展的思维方式。

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这本《实用商务数量方法》简直是为我量身打造的。我一直对数据分析和量化方法在商业决策中的应用充满好奇，但又担心会过于理论化，脱离实际。读完这本书，我最大的感受就是它的“实用”二字真不是说说而已。它没有上来就抛出一堆枯燥的数学公式和统计理论，而是从我可能遇到的实际商业问题出发，比如如何优化库存、如何预测销售额、如何评估营销活动的效果等等。然后，它会循序渐进地介绍解决这些问题所需的数量工具和方法，并且非常注重解释这些工具背后的逻辑以及它们是如何帮助我们做出更明智决策的。书中的案例分析更是亮点，它们都取材于真实的商业场景，作者会详细拆解整个分析过程，包括数据收集、处理、模型建立、结果解读以及最终的商业建议。我尤其喜欢它在介绍复杂概念时，会用非常生动形象的比喻，让我这个非数学专业背景的人也能轻松理解。例如，在讲解线性回归时，它没有直接给出公式，而是用“找到一条最能描述数据趋势的直线”来比喻，瞬间就把抽象的概念具象化了。另外，本书在附录中还提供了很多学习资源的推荐，包括常用的软件（如Excel、Python的一些库）的使用指南和进阶学习的方向，这对于想要深入研究的读者来说，无疑是雪中送炭。我感觉这本书不仅仅是传授知识，更是在培养一种解决问题的思维模式，让我学会用量化的视角去审视和分析商业世界中的各种挑战。

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《实用商务数量方法》这本书的价值在于它提供了一种强大的思维框架，让我能够以更系统、更量化的方式来审视商业问题。我一直对如何提升客户满意度和忠诚度很感兴趣，这本书就为我提供了很多实用的方法。它详细介绍了如何运用调查数据和客户反馈数据来分析客户需求和偏好，如何通过回归分析来识别影响客户满意度的关键因素，以及如何利用这些信息来制定更有效的客户关系管理策略。作者的讲解非常细致，对于每一个方法的介绍都力求深入浅出，并且总是能够联系到具体的商业场景。我特别喜欢书中关于“市场调研与分析”的部分，它指导我们如何设计有效的市场调研问卷，如何进行样本选择和数据收集，以及如何分析和解读调研结果。这对于我了解市场动态和消费者行为非常有帮助。此外，这本书还非常强调数据在商业决策中的驱动作用，鼓励读者去拥抱数据，并将其作为制定策略和评估绩效的基础。它也为我们指明了学习方向，鼓励我们去探索更先进的数据分析技术和工具。

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自从开始阅读《实用商务数量方法》，我感觉自己的商业分析能力得到了一个质的飞跃。我之前总是凭经验和直觉做判断，虽然有时也能奏效，但总觉得不够有说服力，也无法有效地评估风险和机会。这本书就像是一把钥匙，为我打开了用数据说话的大门。它深入浅出地讲解了各种常用的数量方法，比如时间序列分析、假设检验、决策树等等，并且非常注重这些方法在商业实操中的应用。我尤其喜欢书中关于“数据驱动决策”的章节，它详细阐述了如何建立一个支持数据分析的框架，如何从海量数据中提取有价值的信息，以及如何将分析结果有效地传达给决策者。书中的案例非常贴合实际，比如如何利用客户购买行为数据进行交叉销售和向上销售的预测，如何通过市场调研数据来评估新产品上市的可行性。作者的写作风格非常亲切，没有那种高高在上的说教感，而是像一位经验丰富的导师，一步一步地引导读者掌握这些方法。我特别欣赏作者在讲解过程中，会穿插一些关于数据可视化技巧的介绍，如何用图表清晰地展示分析结果，这对于跨部门沟通尤为重要。总而言之，这本书极大地增强了我用科学、量化的方法来解决商业问题的信心和能力。

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这本书带给我的最大改变，是让我意识到原来很多商业上的难题，都可以通过严谨的数量方法找到答案。我之前总觉得市场预测是一件非常困难的事情，但《实用商务数量方法》这本书，用非常清晰易懂的方式，介绍了各种预测模型，比如移动平均、指数平滑、ARIMA模型等等，并详细解释了它们的应用场景和优缺点。作者的讲解方式非常独特，他总是能够将抽象的数学概念，通过生动的商业案例和图表，变得可视化且易于理解。我尤其喜欢书中关于“投资组合优化”的章节，它介绍了如何运用均值-方差模型来构建最优的投资组合，以实现风险和收益的最佳平衡。这对于我理解金融市场的运作规律非常有帮助。此外，本书还非常注重数据的处理和准备过程，强调了数据清洗、异常值处理的重要性，并提供了一些实用的技巧来确保数据的质量。它鼓励我们去积极地探索数据，并从中发现隐藏的模式和机会。总而言之，这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够帮助我在商业实践中做出更明智、更有效决策的指导手册。

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《实用商务数量方法》这本书带给我的不仅仅是理论知识，更是一种全新的思考模式。我之前总觉得商业世界的复杂性难以捉摸，而这本书让我看到了用严谨的数学和统计学工具来理解和驾驭这种复杂性的可能性。它没有像许多教科书那样堆砌公式，而是从实际商业问题出发，将数量方法巧妙地融入其中。比如，在讲解“运营效率提升”时，它会详细介绍如何运用流程分析和模拟技术来找出生产流程中的瓶颈，并提出改进方案。这让我意识到，很多看似是经验层面的问题，都可以通过量化分析找到根源并加以解决。我尤其欣赏作者在讲解过程中，会反复强调“理解业务场景”的重要性，提醒我们数量方法只是工具，最终的目的是服务于商业决策。书中的案例分析非常扎实，每一个案例都力求详尽，从问题的提出、数据的收集与预处理、模型的选择与构建，到结果的解释与业务建议，都进行了深入的剖析。我印象深刻的是关于“客户生命周期价值（CLV）”的计算和预测，这本书提供了多种模型，并分析了它们各自的优缺点和适用场景，这对我理解客户忠诚度和营销策略的长期影响非常有帮助。这本书也鼓励读者去探索和学习更先进的分析技术，为我们指明了进一步学习的方向。

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