Excel 2007函数、图表与数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:九州书源

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2009-7

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787302200284

丛书系列:

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• 数据分析
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《深度学习：从零开始的理论与实践》 图书简介 一、内容定位与目标读者 本书旨在为对人工智能领域前沿技术——深度学习抱有浓厚兴趣，并希望系统掌握其理论基础与实践技能的读者提供一本全面、深入且兼具实操性的教材与参考书。我们假设读者具备一定的数学基础（微积分、线性代数、概率论），并对编程有基础了解（推荐Python）。 本书的目标读者群体广泛，主要包括： 1. 计算机科学与相关专业的高年级本科生及研究生： 作为深度学习课程的核心教材，提供扎实的理论支撑和丰富的案例分析。 2. 数据科学与机器学习工程师： 帮助现有从业者深入理解模型背后的数学原理，掌握最新的网络结构，并提升解决复杂实际问题的能力。 3. 有志于从事AI研究或开发的科研人员： 提供详尽的算法推导过程和对经典论文的解读，为进一步的创新打下基础。 4. 希望从传统软件开发转向AI领域的工程师： 提供清晰的路线图和实践指导，帮助完成技术栈的平滑过渡。 二、本书核心结构与章节概览 本书共分为六大部分，循序渐进地引导读者构建完整的知识体系： 第一部分：基础构建——机器学习与神经网络回顾 本部分首先快速回顾了机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、损失函数、梯度下降法等，为深度学习的展开做好铺垫。 第1章：机器学习的基石： 简要回顾线性回归、逻辑回归以及过拟合与欠拟合的概念。 第2章：前馈神经网络（FNN）的构建： 详细介绍神经元模型、激活函数的选择（Sigmoid, ReLU, Tanh等及其导数特性），以及多层感知机（MLP）的结构。 第3章：核心优化算法： 深入探讨反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，并介绍经典的优化器，如SGD、Momentum和Adam的原理与局限性。 第二部分：深度学习的革命——卷积神经网络（CNN） 本部分专注于处理图像、视频等网格结构数据的核心技术——卷积神经网络。 第4章：卷积与池化操作的数学本质： 详细解释卷积核（Filter）的工作机制、步长（Stride）和填充（Padding）的概念，并推导其参数共享的优势。 第5章：经典CNN架构解析： 系统地分析LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）等里程碑式模型的结构设计思想，重点阐述残差连接如何解决深层网络中的梯度消失问题。 第6章：目标检测与图像分割简介： 介绍基于CNN的物体定位方法（如R-CNN系列和YOLO的初步概念）和语义分割的基础框架（如FCN）。 第三部分：序列数据的处理——循环神经网络（RNN） 本部分聚焦于处理文本、语音等时间序列数据的核心工具——循环神经网络及其变体。 第7章：基础循环网络及其挑战： 介绍RNN的基本结构，并分析其在处理长序列时面临的梯度消失与爆炸问题。 第8章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详尽解析LSTM的三个关键门（输入门、遗忘门、输出门）和GRU的简化结构，阐述它们如何有效控制信息流。 第9章：双向RNN与序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍双向结构在上下文理解中的优势，并初步引入Seq2Seq框架，为机器翻译打下基础。 第四部分：注意力机制与Transformer架构 本部分深入探讨当前自然语言处理（NLP）领域占据主导地位的注意力机制和Transformer模型。 第10章：注意力机制的诞生与原理： 解释注意力机制如何解决Seq2Seq模型的瓶颈，区分软注意力与硬注意力，并详细推导自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product计算过程。 第11章：Transformer模型详解： 全面剖析Transformer的Encoder-Decoder结构，重点解析多头注意力（Multi-Head Attention）的机制，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。 第12章：预训练模型的兴起： 介绍BERT、GPT等基于Transformer的预训练范式，解释掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练任务。 第五部分：高级训练技巧与模型调优 本部分关注深度学习项目从理论到实际落地的关键环节，涵盖了提高模型性能和稳定性的实用技术。 第13章：正则化技术深化： 探讨Dropout、Batch Normalization（BN）和Layer Normalization（LN）的原理、实现方式及其对训练稳定性的影响。 第14章：超参数调优与模型评估： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等调优方法，并讲解交叉验证、ROC曲线等评估指标的正确使用。 第15章：迁移学习与微调（Fine-tuning）： 阐述如何利用预训练模型在目标任务上进行高效训练，包括特征提取器与全模型微调策略的权衡。 第六部分：前沿探索与实践部署 本书的最后一部分将目光投向更广阔的领域，包括生成模型和模型部署的基础知识。 第16章：生成对抗网络（GANs）导论： 介绍生成器与判别器的博弈过程，分析DCGAN、WGAN等变体的核心创新点。 第17章：强化学习与深度学习的结合（DQN基础）： 简要介绍智能体、环境、奖励的概念，并展示如何用深度网络来近似Q值函数。 第18章：模型部署与计算效率： 探讨模型量化、剪枝等优化技术，并初步介绍ONNX、TensorRT等工具链在加速推理中的作用。 三、本书特色 1. 理论与实践的完美结合： 每章的理论推导都配有清晰的数学公式和直观的图示解释。同时，所有核心算法均提供基于主流深度学习框架（如PyTorch）的伪代码或完整代码片段，读者可即时验证学习效果。 2. 注重原理而非仅是API调用： 本书着重于解释“为什么”以及“如何推导”，而非仅仅罗列库函数。例如，在讲解BN时，我们会深入分析其对内部协变量偏移的缓解作用。 3. 清晰的知识脉络： 内容组织严格按照从基础到高阶的逻辑顺序，确保读者能够稳固地建立起从感知机到Transformer的知识链条，避免知识碎片化。 4. 精选的经典案例： 针对CNN、RNN和Transformer部分，我们选取了最具代表性的模型进行深入剖析，帮助读者理解历代研究者是如何一步步解决技术难题的。 本书力求成为深度学习学习者案头必备的“字典”和“工具箱”，引领读者穿越复杂的数学迷雾，真正掌握驱动现代人工智能技术的核心力量。

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这本书的排版简直是灾难，拿到手就感觉印刷质量不太行，纸张偏薄，装订也松松垮垮的，翻了几页就有种快要散架的感觉。更让人抓狂的是里面的插图，分辨率低得可怜，很多关键的图表和界面截图都模糊不清，对着这些图试着操作，简直是浪费时间，完全看不清那些单元格的颜色或者按钮的具体位置。我本来是冲着学习新功能去的，结果光是适应这种糟糕的视觉体验就耗费了我大量的精力。如果作者或出版社在制作环节稍微上点心，至少把关键的视觉信息搞清楚，这本书的实用价值能提高不止一个档次。我甚至怀疑是不是盗版书，因为正规出版物很少有这种低劣的制作标准。希望未来的版本能在装帧和印刷上有所改进，毕竟是工具书，清晰直观是基本要求。

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我发现这本书的章节逻辑安排得非常跳跃和混乱，阅读体验极差。它不像一本循序渐进的教程，更像是一本零散知识点的堆砌。比如，前一章还在讲基础的单元格格式设置，下一章突然就跳到了复杂的数组公式，两者之间的过渡生硬无比，让人很难建立起系统的知识框架。我尝试从头开始学习，结果在第三章就感到认知负荷过重，因为缺乏必要的铺垫。如果作者能按照“从简单到复杂”、“从基础到高阶”的清晰脉络来组织内容，哪怕是针对不同技能水平的读者设置不同的学习路径，都会比现在这种看似包罗万象实则杂乱无章的状态要好得多。目前的结构更适合已经有一定基础，只是想查阅零散知识点的人，但对于新手来说，简直是一场灾难。

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这本书的理论阐述部分显得过于陈旧和空泛，完全没有跟上时代的发展步伐。它似乎停留在Excel更早期的版本概念上，很多现在常用的高级功能和效率技巧只字未提，比如Power Query或者更现代的数据模型构建思路，这本书里完全找不到影子。读起来就像是在翻阅一本多年前的旧资料，对于一个希望快速掌握当前主流数据处理方法的学习者来说，价值非常有限。作者在介绍基础概念时，也缺乏深入的剖析，仅仅是罗列了一些函数名称和基本语法，但对于这些函数在实际复杂业务场景中是如何组合运用、如何进行深度优化的探讨几乎没有。我更期待看到一些实战案例的深度解析，而不是停留在教科书式的定义上。

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这本书在“数据分析”这块的覆盖面也显得非常浅尝辄止，像是为了凑字数而强行加上去的章节。它似乎把“数据分析”等同于简单的数据透视表操作，而对于更深层次的统计分析方法，比如假设检验、回归分析等，仅仅是一笔带过，甚至有些概念的解释都是错误的或者过于简化，让人不敢相信这些内容真的能指导实际的分析工作。我尝试用书中的步骤处理一些稍微复杂的数据集时，发现完全无法应对，书里提供的那些“分析”技巧，在处理真实世界中那些充满缺失值和异常值的数据时，显得如此脆弱不堪。如果一本书要冠以“数据分析”之名，至少应该对常用的统计学基础和如何利用工具实现它们有更严谨和深入的探讨，而不是停留在Excel菜单层面的简单点击教学。

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关于图表制作的部分，简直是让人失望透顶。书里介绍的图表类型非常基础，无非就是柱状图、饼图这些最常见的几种，对于如何利用Excel制作出具有专业报告水准的可视化仪表盘，几乎没有提供任何有价值的指导。更重要的是，它没有深入讲解图表美化和数据叙事的重要性。比如，如何通过调整颜色、坐标轴、添加趋势线等精细操作，让图表信息传达更有效率，这些现代数据分析师必备的技能点，这本书完全忽略了。它提供的似乎只是“如何生成一个图表”的步骤，而不是“如何用图表讲好一个故事”的方法论。对于追求专业报告效果的读者来说，这本书提供的图表知识点远远不够用，基本可以忽略不计。

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