MATLAB神经网络仿真与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:闻新

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2003-7-1

价格:31.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030116741

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
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《机器学习实战：从原理到Python实现》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的机器学习入门体验，从核心概念到实际应用，再到代码实现，力求做到逻辑清晰、循序渐进。我们不局限于某个特定领域的工具或框架，而是专注于机器学习背后的数学原理、算法思想以及如何将这些思想转化为可执行的代码。本书将帮助您建立起扎实的机器学习理论基础，并掌握使用Python及其丰富的科学计算库（如NumPy, SciPy, Scikit-learn, Pandas）解决实际问题的能力。 第一部分：机器学习基础 章：机器学习概述与基本概念 什么是机器学习？为什么我们需要它？ 监督学习、无监督学习、强化学习的定义与区别。 常见的机器学习任务：分类、回归、聚类、降维等。 训练集、验证集、测试集的划分及其作用。 模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、R²分数等，并讨论其适用场景。 偏差-方差权衡：理解过拟合与欠拟合。 第二章：数据预处理与特征工程 数据清洗：缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理。 特征缩放：标准化（Z-score）与归一化（Min-Max scaling），理解其对算法的影响。 特征编码：类别特征处理（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 特征选择：过滤法、包裹法、嵌入法，以及它们在降维和模型优化中的作用。 特征提取：主成分分析（PCA）的原理与应用，图像特征提取的初步介绍。 第三章：监督学习算法详解 线性模型 线性回归：最小二乘法原理，梯度下降法优化，正则化（Lasso, Ridge）。 逻辑斯蒂回归：分类问题的解决方案，Sigmoid函数，损失函数（交叉熵），判别边界。 支持向量机（SVM） 最大间隔分类器：超平面、支持向量、核技巧（线性核、多项式核、径向基核RBF）。 软间隔SVM：引入松弛变量，C参数的意义。 决策树 ID3, C4.5, CART算法：信息增益、增益比、基尼系数。 剪枝技术：预剪枝与后剪枝。 决策树的优点与局限性。 集成学习 Bagging：装袋法的思想，随机森林（Random Forest）的构建与优势。 Boosting：AdaBoost, Gradient Boosting（GBDT）的原理，序列学习。 XGBoost和LightGBM：现代集成学习的强大代表，性能优化。 第四章：无监督学习算法详解 聚类算法 K-Means：算法流程，簇中心选择，肘部法则选择K。 层次聚类：凝聚型与分裂型，树状图（Dendrogram）。 DBSCAN：基于密度的聚类，噪声点处理。 降维算法 主成分分析（PCA）：数学原理，协方差矩阵，特征向量的意义。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：高维数据可视化。 第二部分：Python实现与实践 第五章：Scikit-learn入门与常用工具 Scikit-learn库的整体架构与API设计。 数据集加载与分割（`train_test_split`）。 模型训练与预测的基本流程。 `Pipeline`的使用：串联预处理步骤与模型。 模型选择与超参数调优：网格搜索（`GridSearchCV`）、随机搜索（`RandomizedSearchCV`）。 交叉验证：k折交叉验证。 第六章：使用Scikit-learn实现经典算法 线性回归与逻辑斯蒂回归的Python实现。 支持向量机的参数调整与核函数选择。 决策树构建与可视化，随机森林的应用。 K-Means聚类的实践，结果可视化。 PCA降维的应用示例。 第七章：处理文本数据 文本预处理：分词、去除停用词、词干提取/词形还原。 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）。 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。 使用Scikit-learn实现文本分类任务。 第三部分：进阶主题与应用 第八章：模型评估与调优深入 更复杂的评估指标：ROC曲线，AUC值。 模型性能的可视化。 如何诊断过拟合与欠拟合，并采取相应对策。 贝叶斯优化：一种更高效的超参数调优方法。 第九章：机器学习的实际应用场景 推荐系统：协同过滤的基本思想。 图像识别：特征工程在图像上的初步应用。 欺诈检测：异常检测在金融领域的应用。 用户行为分析：聚类在用户分群中的作用。 第十章：机器学习项目开发流程 从问题定义到模型部署的整个生命周期。 数据收集与理解。 特征工程的迭代。 模型选择与训练。 模型评估与部署。 持续监控与优化。 本书结构清晰，语言通俗易懂，理论与实践相结合。每个算法都配有详细的数学推导和Python代码示例，帮助读者在动手实践中深刻理解机器学习的原理。通过本书的学习，您将能够独立地构建、评估和优化机器学习模型，并将其应用于解决各种实际问题。

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当我拿到这本《MATLAB神经网络仿真与应用》时，我立刻被它翔实的目录和清晰的结构所吸引。我一直认为，一本好的技术书籍，不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够引导读者一步步地掌握核心技术，并将其应用到解决实际问题中。从书名来看，这本书似乎正是朝着这个方向努力。我特别关注书中是否能够深入浅出地讲解神经网络的数学原理，例如反向传播算法、激活函数、损失函数等，并且能够结合MATLAB的具体函数和代码示例进行演示。我希望作者能够通过精心设计的案例，让我理解如何在MATLAB环境中构建神经网络的层级结构，如何设置训练参数，以及如何利用可视化工具来监控训练过程。更重要的是，我希望能从中学习到如何将训练好的模型应用到实际场景，比如通过实例演示如何用神经网络来识别手写数字，或者进行股票价格的预测。这本书的“应用”二字，让我对它寄予厚望，希望能它能够成为我迈入神经网络应用领域的坚实跳板。

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这本书的标题让我对它充满了期待，毕竟“MATLAB神经网络仿真与应用”这几个字本身就描绘了一个庞大且充满潜力的领域。我一直对人工智能，特别是神经网络的内在机制充满好奇，并且渴望能够将这些理论知识转化为实际的编程操作。MATLAB作为一款功能强大且广泛应用于科学计算和工程领域的软件，其在神经网络仿真方面的能力一直备受关注。因此，我毫不犹豫地入手了这本书，希望能从中找到构建、训练和部署各种神经网络模型的系统方法。我设想书中会包含对不同类型神经网络，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，从基础原理到实际应用的详细讲解。我期待能够学习到如何利用MATLAB的工具箱，例如Deep Learning Toolbox，来高效地实现这些模型，并能够通过实际的仿真项目，例如图像识别、自然语言处理、时间序列预测等，来巩固和深化理解。同时，我也希望书中能够提供一些关于如何优化神经网络性能、处理过拟合、以及评估模型准确性的技巧和最佳实践，这些都是在实际应用中至关重要的方面。

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说实话，我选择《MATLAB神经网络仿真与应用》这本书，主要是因为它直接点明了我的学习目标。我一直在寻找一本能够系统性地介绍如何使用MATLAB进行神经网络仿真和应用的教材。我渴望能够深入理解神经网络的工作原理，并且掌握在MATLAB环境下实现这些原理的技术。我期待书中能够涵盖从基础的前馈神经网络到更复杂的卷积神经网络、循环神经网络等各种模型的构建和训练过程。我希望能够通过书中提供的代码示例，一步步地学习如何加载和预处理数据，如何构建网络架构，如何设置训练参数，以及如何评估模型的性能。同时，我也非常关注书中是否会提供一些实际的应用案例，例如如何利用神经网络进行图像识别、文本分类或者预测分析。如果书中能够有详细的步骤和清晰的解释，那就太好了，这样我就可以更有效地将所学的知识应用到我的实际项目中，解决我遇到的实际问题。

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老实说，我购买这本书的初衷，更多是希望能找到一个全面、系统的MATLAB神经网络学习指南。市面上关于神经网络的书籍很多，但能将理论与MATLAB的实际操作完美结合的却不常见。我希望这本书能够详细介绍MATLAB在神经网络仿真中的各种工具和函数，例如如何利用`feedforwardnet`、`patternnet`等函数来构建不同类型的神经网络，如何使用`train`函数来训练模型，以及如何利用`sim`函数来对模型进行预测。我还特别关注书中是否会讲解如何利用MATLAB的可视化工具，如`plotperform`、`plotfit`等，来直观地展示模型的训练过程和性能。对于初学者来说，能够清晰地理解每一步的操作，并看到实际的效果，是非常重要的。我期待书中能够包含一些不同难度和类型的项目，从简单的分类任务到更复杂的回归问题，通过这些项目，让我能够逐步掌握神经网络的构建、训练、评估和应用的全过程，最终能够独立地解决一些实际的工程问题。

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拿到《MATLAB神经网络仿真与应用》这本书，我的第一感觉是它非常适合那些希望将理论知识转化为实践的读者。我一直觉得，学习神经网络，光看公式和概念是不够的，关键是要能够动手实现，并且看到它在实际问题中发挥作用。从书名来看，这本书应该能够满足我的这个需求。我特别期待书中能够详细讲解如何在MATLAB环境中利用其强大的工具箱，例如Deep Learning Toolbox，来设计、构建和训练各种神经网络模型。我希望能够学到如何有效地进行数据预处理，如何选择合适的网络结构和激活函数，以及如何进行参数的优化和模型的评估。更重要的是，我希望书中能够提供一些实际的应用案例，比如利用神经网络来处理图像、文本或者时间序列数据，从而让我能够真正体会到神经网络在解决现实世界问题中的强大能力。如果书中能够详细解释每一个代码片段背后的逻辑，并且给出清晰的步骤，那将对我来说非常有帮助。

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