数据挖掘方法与模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:拉罗斯

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2011-3

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787040309683

丛书系列:国外信息技术优秀图书选译

图书标签:

• 数据挖掘
• 计算机科学
• 计算机
• 数据挖掘
• 机器学习
• 模式识别
• 数据分析
• 统计学习
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 预测
• 知识发现

好的，以下是根据您的要求，为您撰写的一份图书简介，旨在介绍一本名为《数据挖掘方法与模型》之外的图书内容，力求详尽、自然，避免任何技术痕迹。 --- 《深度学习前沿：理论、框架与实践应用》 内容简介 本书全面深入地剖析了当前人工智能领域最为核心且发展迅猛的分支——深度学习的理论基石、主流模型架构，以及在多个关键行业的落地应用。我们旨在为读者构建一个从基础概念到尖端研究的完整知识图谱，强调理论的严谨性与工程实践的有效结合。 第一部分：深度学习的数学基础与核心概念 本部分首先为读者打下坚实的理论基础。我们没有停留在对神经网络结构表面的描述，而是细致梳理了支持深度学习高效运行的数学工具。这包括对线性代数在张量操作中的角色、概率论与统计学在模型评估与正则化中的重要性，以及梯度下降及其变体的优化原理的详尽阐述。 我们详细探讨了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的内在机制及其对梯度流的影响，重点分析了在深层网络中出现的梯度消失与爆炸问题的根源，并引入了现代的初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）来有效规避这些挑战。参数化与非参数化的边界、模型的容量与过拟合/欠拟合的权衡等核心统计学习理论概念，均通过直观的图示和严谨的数学推导进行阐释。 第二部分：经典与现代神经网络架构 深入基础之后，本书进入对核心模型结构的系统介绍。我们首先回顾了多层感知机（MLP）的演进历程，随后将重点聚焦于两大主流架构： 1. 卷积神经网络（CNN）的精深解析： 我们不仅描述了卷积层、池化层的工作方式，更深入剖析了诸如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception家族）以及残差网络（ResNet）等里程碑式模型的创新点。特别地，我们详细讨论了空洞卷积（Dilated Convolution）、可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在提升效率和保持性能方面的应用，并结合实例展示了如何设计针对特定视觉任务（如目标检测中的SSD和YOLO系列）的定制化网络结构。 2. 循环神经网络（RNN）及其序列建模的挑战： 本章探讨了RNN如何处理时间序列数据，并着重分析了其在长距离依赖捕捉上的固有缺陷。随之，我们详细解读了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的“门”结构如何精确控制信息流的遗忘与更新。此外，本书还涵盖了双向RNN和深度RNN的设计思路，为处理复杂的自然语言理解和语音识别任务奠定基础。 第三部分：注意力机制与Transformer的革命 本书将大量篇幅用于介绍注意力机制（Attention Mechanism），这是推动当前AI进展的核心驱动力。我们首先解释了注意力机制如何允许模型动态聚焦于输入数据的关键部分，随后系统地介绍了自注意力（Self-Attention）的计算流程。 重中之重是Transformer架构的完整解构。本书详细分析了其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何补偿序列模型中缺失的位置信息。我们通过对比分析，清晰地展示了Transformer相比传统RNN在并行计算能力和长距离依赖建模上的巨大飞跃。同时，本书也探讨了基于此架构衍生出的预训练模型家族，如BERT、GPT系列的基本原理和微调策略。 第四部分：深度学习的工程实践与前沿技术 理论模型的实现离不开高效的工程手段。本部分聚焦于实战层面，涵盖了主流的深度学习框架（PyTorch与TensorFlow）的关键API应用，重点在于如何高效地构建数据管道（Data Pipeline）和管理模型训练过程中的超参数优化。 我们深入讨论了模型训练的策略优化，包括学习率调度器（如余弦退火、热启动）、优化器选择（AdamW、Ranger等）的适用场景，以及模型压缩与量化技术（如知识蒸馏、权重剪枝）在部署到资源受限设备上的实际操作。 在前沿技术方面，本书探讨了生成对抗网络（GANs）的基本原理、训练中的稳定化技巧（如WGAN、StyleGAN），以及图神经网络（GNNs）在处理非欧几里得数据结构（如社交网络、分子结构）中的独特优势和当前面临的扩展性挑战。 本书特色 理论与实践的无缝衔接： 每个复杂模型的介绍都配有清晰的公式推导、对应的伪代码逻辑，以及在流行框架下的实现示例（主要使用Python生态）。 侧重于“为什么”而非“是什么”： 深入挖掘设计决策背后的动机和权衡，帮助读者建立批判性思维。 覆盖范围的广度和深度： 不仅囊括了核心的视觉和语言模型，还拓展到生成模型和图结构学习，力求全面反映当前研究热点。 本书适合具备一定高等数学和编程基础的计算机科学专业学生、从事数据分析和机器学习的研究人员，以及希望系统性掌握深度学习核心技术的工程技术人员阅读。通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的前沿深度学习模型，并将其有效应用于实际业务场景中。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

总体来说入门级。侧重理解，变黑箱为白盒子。 主要内容包括三部分：一是降维(第一章），二是回归、贝叶斯估计、逻辑算法(第二章到第六章），三是案例(最后一章)。 数据挖掘是一个不可分割的整体过程，从业务问题沟通，数据选择和管理，数据预处理，建立模型，模型评价，直到最后的模型部署。这是一个标准流程。 特别赞同这个观点！

评分☆☆☆☆☆

总体来说入门级。侧重理解，变黑箱为白盒子。 主要内容包括三部分：一是降维(第一章），二是回归、贝叶斯估计、逻辑算法(第二章到第六章），三是案例(最后一章)。 数据挖掘是一个不可分割的整体过程，从业务问题沟通，数据选择和管理，数据预处理，建立模型，模型评价，直到最后的模型部署。这是一个标准流程。 特别赞同这个观点！

评分☆☆☆☆☆

涉及降维，回归，贝叶斯分类，遗传算法等。好书推荐。

评分☆☆☆☆☆

总体来说入门级。侧重理解，变黑箱为白盒子。 主要内容包括三部分：一是降维(第一章），二是回归、贝叶斯估计、逻辑算法(第二章到第六章），三是案例(最后一章)。 数据挖掘是一个不可分割的整体过程，从业务问题沟通，数据选择和管理，数据预处理，建立模型，模型评价，直到最后的模型部署。这是一个标准流程。 特别赞同这个观点！

评分☆☆☆☆☆

涉及降维，回归，贝叶斯分类，遗传算法等。好书推荐。