Engineering Applications of Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pimenidis, Elias 编

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:

价格:$ 134.47

装帧:

isbn号码:9783642039683

丛书系列:

图书标签:

• Neural Networks
• Engineering
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Applications
• Modeling
• Simulation
• Algorithms
• Data Analysis
• Optimization

《算法的炼金术：现代智能系统设计与实现》 内容梗概 在数字时代，智能系统以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从推荐引擎到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风控，无不闪耀着算法的智慧。本书《算法的炼金术：现代智能系统设计与实现》并非仅仅罗列枯燥的代码或堆砌晦涩的理论，而是致力于揭示驱动这些智能系统背后核心算法的“炼金术”——那些将海量数据转化为洞察力、将复杂问题转化为解决方案的精妙设计与实现过程。本书旨在为广大开发者、研究者以及对人工智能和机器学习充满好奇的读者提供一条清晰而深入的学习路径，让他们不仅能理解现有算法的原理，更能掌握设计与实现全新智能系统的能力。 本书的写作风格力求严谨而不失灵动，旨在引导读者穿越算法的海洋，抵达知识的彼岸。我们不会止步于对单一算法的浅尝辄止，而是将视角聚焦于算法在实际工程应用中的整合、优化与创新。本书将从基础的数学原理出发，逐步深入到复杂的模型构建，并最终落脚于如何在真实世界的问题中落地生根。 第一部分：智能系统的基石——数学与概率的回归 在探讨任何高级算法之前，理解其底层的数学支撑至关重要。本部分将以一种直观且应用导向的方式，回顾构建现代智能系统所必需的数学工具。 线性代数：向量、矩阵与空间的语言。 我们将探讨向量空间、矩阵运算、特征值分解等概念，并阐释它们如何在数据表示、降维（如主成分分析）以及模型参数优化中扮演核心角色。例如，我们将通过实际案例展示矩阵乘法如何高效地处理大规模数据集的特征交互，以及特征值如何揭示数据的内在结构。 微积分：优化的引擎。 梯度下降、链式法则等微积分概念是训练大多数机器学习模型的基石。本书将深入讲解这些概念，并特别关注其在求解优化问题中的应用，如如何通过迭代更新参数来最小化损失函数。我们将用直观的几何解释和代码示例来阐明梯度下降算法的运作机制，并讨论各种优化器的变种及其优缺点。 概率论与统计学：不确定性的度量与推理。 概率分布、条件概率、贝叶斯定理是理解数据生成过程、模型推断和不确定性量化的关键。本部分将重点介绍概率模型（如高斯混合模型、朴素贝叶斯）的应用，以及统计推断的基本原理，如参数估计和假设检验。我们将探讨如何利用概率模型来处理噪声数据，以及如何进行有效的分类和回归。 第二部分：核心智能算法的深度解析 在夯实数学基础后，本书将逐一深入剖析那些构成现代智能系统骨架的关键算法。我们不仅会讲解算法的数学原理，更会关注其实现细节、计算效率以及在不同场景下的适用性。 决策树与集成学习：从简单规则到强大预测。 本章将详细讲解决策树的构建过程（如ID3、C4.5、CART算法），以及如何通过剪枝来避免过拟合。在此基础上，我们将进一步介绍集成学习的强大之处，重点解析随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting Machines，如XGBoost、LightGBM）的原理和实现。我们将通过实际数据集演示如何构建一个高效的集成模型，并分析其在分类和回归任务中的优异表现。 支持向量机（SVM）：寻找最优分割超平面。 本章将深入探讨SVM的核心思想，包括最大间隔分类器、核技巧（Kernel Trick）以及不同核函数的选择。我们将详细阐述SVM如何通过将数据映射到高维空间来解决非线性可分问题，并提供实际代码实现，让读者理解其在模式识别和二分类问题中的强大能力。 聚类算法：发现数据的内在分组。 本章将介绍几种经典的聚类算法，包括K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）以及DBSCAN。我们将分析不同算法的优劣势，并演示如何在无监督学习场景下，利用这些算法来发现数据中的隐藏结构和模式，例如客户细分、异常检测等。 降维技术：数据的浓缩与提炼。 除了前文提到的PCA，本章还将探讨线性判别分析（LDA）、t-SNE等降维方法。我们将解释它们如何在保留数据关键信息的同时，有效减少数据的维度，从而加速计算、缓解“维度灾难”，并可视化高维数据。 第三部分：深度学习的革命——神经网络与模型构建 深度学习的兴起彻底改变了人工智能的面貌。本部分将带领读者深入探索神经网络的奥秘，从基础的感知机到复杂的深度模型。 前馈神经网络（FNN）：基础感知机与多层感知机。 本章将从最简单的感知机模型开始，逐步讲解多层感知机（MLP）的结构、激活函数的作用以及反向传播算法的原理。我们将通过代码实现一个简单的MLP，并演示其在基础分类任务中的应用。 卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器。 本章将聚焦于CNN的独特结构，包括卷积层、池化层以及全连接层。我们将深入解析卷积核的工作原理、感受野的概念，以及池化操作如何提取空间特征并减少计算量。本书将提供CNN在图像分类、目标检测等经典任务中的详细案例分析与代码实现。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：序列数据的处理之道。 本章将探讨RNN如何处理时序依赖性问题，并详细讲解其变种LSTM和GRU。我们将解释门控机制如何帮助RNN解决长期依赖问题，并展示它们在自然语言处理（如文本生成、机器翻译）和时间序列预测中的强大能力。 注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer模型：新一代序列处理的范式。 本章将介绍注意力机制的原理，它如何让模型在处理序列数据时“关注”最重要的部分。我们将重点解析Transformer模型的自注意力（Self-Attention）机制，并解释其在自然语言处理领域取得突破性进展的原因。 第四部分：智能系统的工程实践与优化 理论知识的学习固然重要，但将算法落地到实际工程应用中，才是衡量其价值的关键。本部分将聚焦于智能系统的工程化实践。 数据预处理与特征工程：为模型打下坚实基础。 本章将详细讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征缩放、特征编码（独热编码、标签编码）等关键步骤。我们将强调特征工程的重要性，并通过案例展示如何从原始数据中提取有意义的特征，从而显著提升模型的性能。 模型评估与选择：客观衡量模型性能。 本章将介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、RMSE等，并解释其适用场景。我们将深入探讨交叉验证（Cross-Validation）、网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数调优技术，以及如何避免过拟合和欠拟合。 模型部署与推理：将智能带入生产环境。 本章将讨论模型部署的不同策略，包括RESTful API、批处理推理以及边缘计算。我们将介绍一些常用的部署工具和框架，并讨论模型压缩、量化等优化技术，以实现高效的在线推理。 可解释性AI（XAI）：理解模型的决策过程。 随着智能系统应用的深入，模型的透明度和可解释性变得越来越重要。本章将介绍一些XAI技术，如LIME、SHAP，以及如何通过可视化和特征重要性分析来理解模型的决策依据，增强用户对AI的信任。 第五部分：前沿探索与未来展望 在本书的最后，我们将目光投向智能系统领域的最新进展和未来趋势。 生成对抗网络（GANs）：创造新数据的力量。 本章将揭示GANs如何通过生成器和判别器的对抗训练来生成逼真的图像、文本等数据，并探讨其在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的应用。 强化学习（Reinforcement Learning）：智能体的学习之道。 本章将介绍强化学习的基本框架，包括状态、动作、奖励和策略。我们将讲解Q-Learning、DQN等经典算法，并探讨其在游戏AI、机器人控制、推荐系统等领域的应用潜力。 模型的可持续性与伦理考量：负责任的AI发展。 本章将讨论AI模型在训练和应用过程中可能产生的偏见、公平性问题，以及如何构建更具可持续性和社会责任感的智能系统。 目标读者 本书适合于计算机科学、软件工程、数据科学、人工智能等相关专业的在校学生，以及希望提升算法设计与实现能力的在职开发者、数据科学家、机器学习工程师。对于任何希望深入了解现代智能系统底层逻辑，并掌握从理论到实践的读者，本书都将是宝贵的参考。 学习体验 本书不仅仅是一本技术手册，更是一次启发思维的旅程。我们通过清晰的逻辑脉络、丰富的图示、详实的数学推导以及大量的代码示例（使用Python及其主流库如NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）来帮助读者理解和掌握复杂的概念。书中提出的挑战性问题和思考题，将进一步巩固读者的知识，并鼓励他们进行自主探索和创新。 结语 “算法的炼金术”并非神秘莫测，而是由严谨的数学原理、精巧的工程设计以及不断创新的思想所构成。掌握了这些“炼金术”，我们便能驱动更智能、更高效、更美好的未来。希望本书能点燃您对算法世界的无限热情，并为您在智能系统设计的道路上提供坚实的指引。

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