SPSS 16实用教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2008-10

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787115179487

丛书系列:

图书标签:

SPSS
统计
教材
统计学
数据分析
学习
鞠躬尽瘁学心理
抄袭还是学术不端
SPSS
统计分析
数据分析
社会科学
统计软件
SPSS教程
数据处理
统计方法
研究方法
量化研究

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

《21世纪高等学校计算机规划教材•SPSS16实用教程》统计理论严谨，文字浅显易懂，可作为计算机、金融、教育、统计等专业SPSS相关课程的教材，同时也可供具备一定统计分析基础知识的读者学习使用。SPSS是应用最广泛的统计软件之一，在很多领域深受用户的好评。《21世纪高等学校计算机规划教材•SPSS16实用教程》以SPSS 16。0为基础，详细介绍了多种统计分析方法的原理和实现技术。全书共分10章，主要内容包括SPSS简介，变量、数据文件、系统参数，统计描述，均值比较和T检验，方差分析，相关分析，回归分析，聚类分析与判别分析，因子分析和非参数检验。

探索数据科学的广袤疆域：深度学习与Python实战指南图书名称：探索数据科学的广袤疆域：深度学习与Python实战指南内容简介：在当今这个数据爆炸的时代，从海量信息中提取洞察力已成为推动科技进步和社会发展的核心驱动力。传统的统计分析方法虽然在特定领域仍有其价值，但面对日益复杂的非结构化数据和高维特征空间，它们显得力不从心。本书《探索数据科学的广袤疆域：深度学习与Python实战指南》旨在为读者搭建一座从基础理论到前沿实践的坚实桥梁，系统性地介绍以Python为核心工具，深度学习为主要引擎的数据科学方法论。本书的写作哲学是“理论指导实践，实践反哺理论”，力求在严谨的数学基础和直观的编程实现之间找到完美的平衡点。我们深知，要真正掌握数据科学，仅仅停留在调用库函数是远远不够的，必须理解模型背后的“为什么”和“如何做”。第一部分：数据科学的基石与Python生态系统（基石构建）本部分将为读者打下坚实的基础，确保即使是初次接触数据科学的读者也能快速上手。第一章：数据科学的范式转变与环境配置我们首先探讨数据科学在现代产业中的定位及其演变。重点解析为什么深度学习正在取代传统机器学习范式在图像、语音和自然语言处理（NLP）等领域的统治地位。随后，我们提供详尽的步骤指南，指导读者配置高效的Python开发环境，包括Anaconda/Miniconda、Jupyter Notebook/Lab的使用规范，以及如何管理和隔离不同项目的虚拟环境。第二章：Python数据处理的利器：NumPy与Pandas精要数据清洗和预处理占据了数据科学项目约70%的时间。本章将深入剖析NumPy的多维数组操作，强调向量化计算的效率优势。接着，我们将用大量实用案例讲解Pandas DataFrame的核心功能，包括高效的数据导入导出（CSV, SQL, Parquet）、缺失值（NaN）的处理策略（插值、删除、标记）、数据透视表（Pivot Tables）的构建、多级索引操作以及高效的数据合并与重塑技术。我们将特别关注处理大规模数据集时内存优化技巧。第三章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA是连接原始数据与模型假设的关键环节。本章聚焦于如何通过可视化揭示数据的内在结构、模式、异常值和潜在偏差。我们不仅会教授Matplotlib和Seaborn的基本用法，更会深入探讨Plotly和Altair等交互式可视化工具的应用，以创建更具叙事性的数据报告。重点案例将包括时间序列数据的趋势分解、分类变量之间的关联分析以及高维数据的降维可视化（如使用t-SNE和UMAP）。第二部分：传统机器学习回顾与进阶（范式过渡）虽然深度学习是重点，但理解传统模型的适用场景和局限性至关重要。本部分将快速回顾关键算法，并为过渡到神经网络做准备。第四章：监督学习：分类与回归的基石本章涵盖了线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）的原理和Scikit-learn中的实现。我们侧重于特征工程（Feature Engineering）的重要性，包括多项式特征、交互特征的创建以及特征缩放（标准化与归一化）。此外，我们将详细讨论模型评估指标的选择与权衡，如混淆矩阵、精确率-召回率曲线（PR Curve）以及ROC曲线下的面积（AUC）。第五章：集成学习的威力：树模型与Boosting 决策树的直观性到集成学习的强大性能是数据科学领域的一次重大飞跃。本章详述随机森林（Random Forest）的原理，并着重讲解梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的演进，包括XGBoost、LightGBM和CatBoost。实战部分将演示如何进行高效的超参数调优（Grid Search vs. Bayesian Optimization），以及如何利用SHAP值来解释复杂集成模型的预测结果。第三部分：深度学习的引擎：原理、架构与实战（核心突破）这是本书的核心部分，致力于将复杂的神经网络理论转化为可操作的代码。我们将以TensorFlow 2.x和PyTorch两大主流框架为载体进行讲解。第六章：神经网络基础：从感知机到反向传播我们从最基础的神经元模型出发，清晰地阐述激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其影响。核心内容是对反向传播算法（Backpropagation）的数学推导与直觉理解，帮助读者明白梯度是如何流动的。本章还介绍了优化器（SGD, Momentum, Adam）的进化过程，并解释了过拟合与欠拟合的诊断与处理（Dropout, L2正则化）。第七章：卷积神经网络（CNN）：图像识别的革命 CNN是处理网格结构数据（如图像）的黄金标准。本章深入解析卷积层、池化层和全连接层的结构与作用。我们将从零开始搭建一个简单的LeNet模型，随后过渡到使用预训练模型进行迁移学习（Transfer Learning），包括ResNet、VGG和EfficientNet的结构解析。实战项目将聚焦于高精度图像分类和目标检测的初步探索。第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模针对时间序列、文本等序列数据，本章详细介绍了RNN的基本结构、梯度消失/爆炸问题及其解决方案（LSTM与GRU）。我们将深入讲解序列到序列（Seq2Seq）模型的基本概念，并展示如何使用Keras/PyTorch实现一个简单的英译法文本生成器。第九章：注意力机制与Transformer架构 Transformer架构是现代NLP领域的颠覆者。本章抛弃了传统的循环结构，全面解析自注意力（Self-Attention）机制的数学原理。我们将详细剖析Encoder-Decoder结构，并介绍BERT和GPT系列模型的基本思想，重点在于理解预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的流程。第四部分：前沿应用、模型部署与伦理考量（实践升华）本部分将视角从模型构建转向真实世界的应用和责任。第十章：模型性能优化与生产化部署构建高性能模型后，效率和可部署性成为关键。本章探讨模型压缩技术（如量化、剪枝）以适应边缘设备。我们将介绍使用TensorFlow Serving或TorchServe将训练好的模型包装成RESTful API的流程，确保模型能在实际业务中稳定运行。第十一章：可解释性人工智能（XAI）与数据伦理在深度学习模型日益“黑箱化”的背景下，理解模型决策至关重要。本章介绍LIME和Grad-CAM等局部/全局解释技术。同时，我们严肃讨论数据偏见、公平性（Fairness）和隐私保护在数据科学项目中的伦理责任，倡导负责任的AI开发实践。本书通过丰富的代码示例、清晰的逻辑推导和贴近行业的案例分析，旨在培养读者独立解决复杂数据问题的能力，真正做到“探索数据科学的广袤疆域”，迎接AI时代的挑战。本书适合希望系统性掌握现代数据科学技术栈的工程师、研究人员以及高阶统计学爱好者。