线性代数和概率论自测试题 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海财经大学出版社

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页数:0

译者:

出版时间:2000-07-01

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787810494458

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• 线性代数
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深度学习与模式识别：理论基础与前沿实践 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟、李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：科技前沿出版社] 版次： [虚构版次，例如：第一版] 页数： 约 650 页 装帧： 精装 ISBN： [虚构 ISBN 号码] --- 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，涵盖现代人工智能领域的核心基石——深度学习（Deep Learning）和模式识别（Pattern Recognition）的理论精髓与最新发展。本书内容组织严谨，从数学基础的夯实到复杂网络的构建，再到前沿算法的应用与挑战，力求构建一座连接理论与实践的坚实桥梁。 本书特别适合具有一定高等数学、线性代数和概率论基础的计算机科学、电子工程、统计学及相关交叉学科的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性提升自身在人工智能领域技能的工程师和研究人员。 --- 第一部分：模式识别的理论基石与传统方法 (约 150 页) 本部分着重回顾和梳理了模式识别领域的发展脉络及其核心数学工具，为理解深度学习奠定坚实的基础。 第 1 章：模式识别概述与信息论基础 详细介绍了模式识别的定义、发展历程、基本框架（特征提取、分类器设计、决策）及其在现实世界中的应用场景。深入探讨香农信息论、熵、互信息等概念，它们是衡量数据复杂性和信息量的重要工具，直接影响特征选择的有效性。 第 2 章：统计决策理论与贝叶斯分类器 系统阐述了统计模式识别的核心——最优贝叶斯决策理论。内容包括风险函数、最小化错误率的决策规则、似然比检验等。重点分析了高斯分布下的线性判别函数，并详细推导了最小化错误概率的最小误差贝叶斯分类器。 第 3 章：特征提取与维度约减 特征工程是传统模式识别的关键瓶颈。本章深入讲解了特征选择（Filter、Wrapper、Embedded 方法）和特征提取技术。详细分析了主成分分析（PCA）的数学原理、几何意义及其在数据可视化和降维中的应用。此外，还介绍了线性判别分析（LDA）在最大化类间方差和最小化类内方差方面的优势。 第 4 章：经典分类算法回顾 全面回顾了支撑早期人工智能发展的经典算法，包括： K近邻（KNN）算法： 距离度量（欧氏、马氏）的选择与优化。 决策树与集成学习基础： ID3、C4.5、CART 算法的构建原理，以及 Bagging 和 Boosting（Adaboost 基础）的集成思想。 支持向量机（SVM）： 核函数理论（线性、多项式、RBF）、对偶问题求解、软间隔最大化以及最大间隔超平面的几何解释。 --- 第二部分：深度学习的核心原理与网络结构 (约 250 页) 本部分是全书的核心，从人工神经网络的构建单元出发，逐步深入到现代深度网络的复杂结构和优化机制。 第 5 章：人工神经网络的基本单元与前向传播 从神经元模型（感知机）开始，引入非线性激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax）的必要性。详细讲解了多层感知机（MLP）的前向传播过程，并引入网络结构设计中的参数初始化策略。 第 6 章：反向传播算法与优化理论 这是理解深度学习训练过程的基石。本章详尽推导了链式法则在网络中的应用，即反向传播（Backpropagation, BP）算法的完整流程。随后，深入探讨了基于梯度的优化器： 基础优化器： 随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）。 自适应学习率方法： AdaGrad, RMSProp, 以及革命性的 Adam 优化器 的原理与收敛特性分析。 第 7 章：卷积神经网络（CNN）的原理与设计 CNN 是图像处理领域的霸主。本章系统介绍卷积层、池化层（Pooling）的功能与数学操作。重点分析了经典架构的演进： 经典结构： LeNet-5, AlexNet（引入 Dropout 和 ReLU）。 深度结构： VGG（小卷积核堆叠）、GoogLeNet/Inception（多尺度处理）、ResNet（残差连接与梯度消失的缓解）。 第 8 章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据，本章详细介绍 RNN 的结构、时间展开图以及其在处理长期依赖问题上的局限性。随后，着重讲解解决这一问题的关键技术： 长短期记忆网络（LSTM）： 遗忘门、输入门、输出门的精确工作机制。 门控循环单元（GRU）： 相比 LSTM 的简化与效率优势。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 编码器-解码器架构的基础介绍。 第 9 章：现代网络组件与正则化技术 本章聚焦于提升网络性能和泛化能力的关键技术： 批标准化（Batch Normalization, BN）： 解决了内部协变量偏移问题，并加速了收敛。 Dropout： 随机失活的机制及其对模型集成效果的模拟。 权重初始化策略： Xavier/Glorot 初始化和 He 初始化。 --- 第三部分：前沿主题、模型应用与实践挑战 (约 200 页) 本部分将读者带入深度学习研究的最前沿，探讨更复杂的模型范式以及实际部署中遇到的挑战。 第 10 章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制是自然语言处理（NLP）领域近年的最大突破。本章详细解释了自注意力（Self-Attention）的计算流程，并完整剖析了 Transformer 架构 的 Encoder-Decoder 结构，包括多头注意力机制（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的作用。 第 11 章：生成模型与对抗性学习 涵盖了当前数据生成领域最热门的技术： 变分自编码器（VAE）： 概率建模视角下的生成过程，重参数化技巧。 生成对抗网络（GAN）： 判别器与生成器之间的零和博弈理论，以及 WGAN、DCGAN 等改进模型的对比。 第 12 章：深度学习的迁移学习与模型部署 在实际应用中，从零开始训练模型并不常见。本章重点讨论迁移学习的策略（特征提取、微调），以及如何高效地将训练好的模型部署到实际环境中，涉及模型压缩、量化等轻量化技术。 第 13 章：可解释性人工智能（XAI）基础 随着深度模型复杂度的增加，其“黑箱”特性带来了信任危机。本章介绍理解模型决策过程的常用工具和方法，例如： 梯度可视化方法： Grad-CAM, Saliency Maps。 局部解释方法： LIME（局部可解释模型无关解释）。 --- 本书特色 1. 理论深度与实践广度兼顾： 每一核心算法均配有严格的数学推导，并结合现代框架（如 PyTorch/TensorFlow 概念）进行案例说明。 2. 结构逻辑清晰： 从传统模式识别稳固基础，到深度学习核心机制，再到前沿架构的探索，层层递进，适合系统学习。 3. 强调优化视角： 不仅介绍网络结构，更深入探讨了优化算法如何影响模型的最终性能，是理解“调参”背后的科学原理的关键。 通过阅读本书，读者不仅能掌握构建和训练复杂深度模型的能力，更能理解这些模型背后的统计学和信息论原理，从而在面对新问题时，能够设计出更具创新性和鲁棒性的解决方案。

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在翻阅《线性代数和概率论自测试题》这本平装书的过程中，最让我印象深刻的是它对于一些经典问题的不同角度的考量。比如，在涉及到矩阵运算的部分，我看到了一些题目，它不是简单地让你去计算行列式或者求解方程组，而是通过矩阵的几何意义来设计问题，这让我意识到，线性代数不仅仅是数字的游戏，更是关于空间变换和向量关系的理论。同样，在概率论的部分，很多题目都结合了实际生活中的场景，比如彩票中奖的概率、交通流量的预测等等，这使得原本抽象的概率概念变得生动有趣，也更容易理解其应用价值。最重要的是，这本书的题目设计似乎很有“目的性”，每一个题型都好像是为了检验某个特定的知识点或者解题技巧，这样你在做题的时候，就知道自己到底是在练习什么，而不是盲目地刷题。而且，我特别喜欢它里面的一些“变式题”，就是把一个基础题稍微改动一下，就能引出新的问题，这让我体会到了数学的灵活性和创造性，也锻炼了我举一反三的能力。

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这本书给我的感觉就像是一位严谨又不失耐心的良师益友，虽然我还没真正开始做题，但光是浏览一下目录和例题，就能感受到作者的用心良苦。我一直觉得，学习数学，尤其是像线性代数和概率论这种需要逻辑思维和抽象能力的内容，光靠死记硬背是远远不够的，关键在于理解概念背后的数学思想，以及如何将理论应用到实际问题中。这本书在这一点上做得非常出色，它不仅仅是罗列题目，而是通过题目来引导读者回顾和巩固知识点。我看到一些题目，会立刻联想到课堂上老师讲过的某个定理，或者某个例子的解法，感觉这本书就像是一个连接器，把零散的知识点串联了起来。而且，我注意到这本书的难度梯度设计得相当合理，从入门级的概念检验，到中等难度的技巧应用，再到高级别的综合题，都能满足不同水平读者的需求。我打算先从基础题入手，慢慢过渡到难题，希望通过这本书的锻炼，能够真正地夯实我的数学基础，尤其是对那些曾经让我望而却步的证明题，希望能在这本书的帮助下找到解题的窍门。

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拿到这本书的时候，我其实是有一些期待，但更多的是一种“试试看”的态度。毕竟，线性代数和概率论这两个科目，在我过去的学习生涯中，留下了不少“阴影”。但是，当我开始仔细翻看这本书的时候，我发现它真的给我带来了很多惊喜。首先，这本书的排版非常清晰，题目和解答都分得很清楚，不会让人觉得眼花缭乱。更重要的是，它的题目设计非常有层次感，从最基本的概念辨析，到复杂的推导和应用，几乎涵盖了所有重要的知识点。我尤其喜欢它里面的一些题目，会让你从不同的角度去理解同一个概念，比如说，一个线性方程组，你可以从代数的角度去解，也可以从向量的角度去理解它的几何意义，这本书就巧妙地将这两种思路结合在题目中，让你在解题的同时，加深对知识的理解。而且，它还提供了一些非常详细的解答过程，不是那种简单地给个答案，而是会一步步讲解思路，告诉你为什么这么做，这一点对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，简直太友好了。

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我通常不太喜欢做那种纯粹的练习册，因为很多时候，题目本身并没有多大的挑战性，而且解答也过于简单。但是，这本书《线性代数和概率论自测试题》在这一点上做得非常到位。它不是简单地堆砌题目，而是通过精心设计的题组，来引导读者深入理解线性代数和概率论的核心概念。我注意到，很多题目都涉及到了对定理的灵活运用，要求你不仅仅是背诵公式，而是要理解公式的由来和适用范围。比如说，在关于特征值和特征向量的部分，它设计了一些题目，让你去分析矩阵的变换性质，而不仅仅是计算。在概率论方面，它的一些题目则更侧重于对随机过程和统计推断的理解，让我觉得不像是做题，更像是在进行一次学术探讨。这本书的平装版本质感也不错，拿在手里很舒服，而且纸张的质量也很好，不会有廉价感。我相信，如果我能够认真地完成这本书中的所有练习，我的线性代数和概率论的水平一定会有质的飞跃。

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终于把这本《线性代数和概率论自测试题》的平装版折腾完了，说实话，刚开始拿到这本书的时候，我抱着一种“试试看”的心态，毕竟线性代数和概率论这两个科目对我来说，曾经是大学里最让我头疼的存在，尤其是那些抽象的概念和繁杂的计算，常常让我陷入“为什么我学不会”的无限循环。这本书的封面设计倒是挺朴实无华的，没有花哨的插画，就是书名和作者信息，这一点我倒是挺喜欢的，感觉更像是认认真真做学问的书。翻开第一页，扑面而来的就是各种公式和定理，一开始还有点畏惧，但仔细看下去，发现它的题目编排非常有条理，从最基础的定义和性质，一步步深入到复杂的应用，而且每道题的后面都附带了详细的解答过程，这对我来说简直是救星！不像有些参考书，答案就给个数字，完全不知道错在哪里，而这本书的解析，是真的会引导你一步步理清思路，找到问题根源。我尤其喜欢它里面有一些“陷阱题”，就是那种看起来很简单，但稍不留神就会出错的题目，做这些题真的能让你对知识点有更深刻的理解，就像在给大脑做一次“压力测试”，通过之后，你会觉得那些曾经难以理解的概念变得清晰多了。

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