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☆☆☆☆☆

出版者:国防工业

作者:董长虹

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2007-1

价格:33.00元

装帧:平装

isbn号码:9787118053036

丛书系列:

图书标签:

神经网络
计算机
学业
复杂神经网络
人工智能
matlab
科研方法论
Matlab
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
数据处理
图像识别
算法设计
信号处理
应用实例

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具体描述

Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空间。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。本书是在Matlab 7．2的神经网络工具箱v5．2基础上编写的，在M-book数据图形文字环境下以图文并茂的形式循序渐近地介绍了Matlab神经网络工具箱的原理和应用。全书共11章，首先就各类型神经网络的结构模型、设计、训练等加以描述，并辅以大量的应用实例演示，然后介绍了神经网络图形用户界面，以及如何在Simulink环境下进行网络设计，最后提供了自定义神经网络的方法。本书内容广泛，实例丰富，可作为高等学校计算机、电子工程、控制工程、应用力学、信息科学、数学、机械工程等专业师生的参考资料，也可作为从事这些领域工作的广大科技人员的参考用书。

《机器学习算法原理与实践》本书深入探讨了机器学习的核心算法，旨在为读者构建扎实的理论基础，并提供丰富的实践指导。全书围绕理解“机器如何学习”这一核心问题展开，从最基础的线性模型出发，逐步深入到复杂的深度学习架构。第一部分：基础篇——理解学习的本质本部分首先铺垫了机器学习所需的数学基础，包括概率论、统计学和线性代数中的关键概念，并以直观易懂的方式进行阐述，确保读者能够无障碍地理解后续算法。第一章：数据预处理与特征工程数据采集与清洗：讨论常见的数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值，并介绍数据填充、删除、平滑等处理方法。特征选择与提取：讲解过滤法、包裹法、嵌入法等特征选择技术，以及主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维方法，帮助读者识别和构建对模型有用的特征。特征缩放与编码：介绍标准化（Standardization）、归一化（Normalization）等特征缩放技术，以及独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等分类特征处理方法。第二章：监督学习基础——回归模型线性回归：从最简单的单变量线性回归讲起，推导多元线性回归的原理，介绍最小二乘法和梯度下降法求解参数。岭回归与Lasso回归：讲解L1和L2正则化如何防止过拟合，并分析其在特征选择上的作用。多项式回归：探讨如何使用多项式特征扩展线性模型的表达能力。第三章：监督学习基础——分类模型逻辑回归：详细介绍逻辑回归的原理，如何通过Sigmoid函数将输出映射到概率，以及损失函数（交叉熵）和优化方法。支持向量机（SVM）：深入讲解SVM的核技巧，包括线性核、多项式核、高斯核，并阐述其在高维空间中的分类原理。 K近邻（KNN）：介绍基于距离的分类思想，讨论距离度量方式和K值的选择。第四章：模型评估与选择交叉验证：介绍K折交叉验证等方法，用于更可靠地评估模型性能。评估指标：详细讲解回归模型（MSE, R²）、分类模型（准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC曲线, AUC）的评估指标及其适用场景。偏差-方差权衡：阐述过拟合与欠拟合的根源，以及如何通过模型复杂度、数据量和正则化等手段进行权衡。第二部分：进阶篇——探索强大算法本部分将带领读者深入学习更复杂的机器学习算法，这些算法在处理非线性问题和大规模数据方面表现出色。第五章：决策树与集成学习决策树：讲解ID3, C4.5, CART等经典决策树算法的构建原理，包括信息增益、增益率和基尼指数等分裂标准。随机森林：介绍如何通过集成多棵决策树构建随机森林，以及Bagging思想在提高模型鲁棒性上的作用。梯度提升树（GBDT）：详细讲解Boosting思想，以及GBDT如何通过迭代优化残差来构建强预测模型。第六章：无监督学习——聚类与降维 K-Means聚类：介绍K-Means算法的工作流程，包括簇中心选择、样本分配和迭代优化。层次聚类：讲解凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）层次聚类的构建方法，以及Dendrogram的可视化。 DBSCAN：介绍基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇，并处理噪声点。 t-SNE：重点讲解t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE）算法，及其在高维数据可视化上的强大能力。第七章：概率图模型贝叶斯网络：介绍概率图模型的概念，以及如何利用图结构表示变量之间的依赖关系。隐马尔可夫模型（HMM）：深入讲解HMM在序列数据建模中的应用，包括前向算法、后向算法和维特比算法。第三部分：应用篇——深度学习的基石本部分将介绍深度学习的基础概念和核心模型，为读者开启通往神经网络世界的门径。第八章：神经网络基础感知机：从最简单的感知机模型开始，理解神经元的工作原理。多层感知机（MLP）：介绍激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用，以及反向传播算法（Backpropagation）的原理，用于更新网络权重。损失函数与优化器：详细介绍梯度下降、Adam、RMSprop等优化算法，以及它们如何加速模型收敛。第九章：卷积神经网络（CNN）卷积层：讲解卷积核（Filter）的作用，以及如何提取图像的局部特征。池化层：介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何降低特征维度，提高模型的计算效率。 CNN架构：介绍LeNet, AlexNet, VGG, ResNet等经典CNN架构的设计思想，以及它们在图像识别领域的突破。第十章：循环神经网络（RNN） RNN结构：介绍RNN如何处理序列数据，以及隐藏状态（Hidden State）的作用。长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：讲解LSTM和GRU如何解决RNN的梯度消失问题，有效捕捉长距离依赖。 RNN的应用：探讨RNN在自然语言处理（文本生成、机器翻译）和时间序列预测等领域的应用。第四部分：实践篇——动手实现与案例分析本部分强调理论与实践相结合，通过实际代码示例和真实数据集，帮助读者巩固所学知识。第十一章：Python与Scikit-learn实战使用Scikit-learn实现线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林等算法。演示模型训练、评估和调参的全过程。第十二章：TensorFlow与PyTorch入门介绍TensorFlow和PyTorch这两个主流深度学习框架的基本用法。使用这两个框架构建和训练简单的神经网络模型，如MLP和CNN。第十三章：真实世界案例分析案例一：房屋价格预测（回归问题），应用线性模型、集成学习模型。案例二：图像分类（例如：猫狗识别），应用CNN模型。案例三：文本情感分析（分类问题），应用RNN或LSTM模型。案例四：用户行为分析（聚类问题），应用K-Means或DBSCAN。本书通过系统性的知识体系、详实的算法讲解以及丰富的实战演练，旨在帮助读者掌握机器学习的原理，理解不同算法的适用场景，并具备独立解决实际问题的能力。无论您是初学者希望入门机器学习，还是有一定基础希望深入钻研，本书都将是您宝贵的参考。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

北京爱情故事23爆红网络选LED在线看网上三好街 2012-1-10 17:48最近《北京爱情故事》开始上映,爆红网络,这部片子则由《士兵突击》的主力人马陈思成、李晨、张译和佟丽娅、张歆艺、莫小棋、杨幂联合主演,...23英寸宽屏显示器主要面向的就是娱乐型用户,因此在各方面的设计都十...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

读完《Matlab神经网络与应用》，我感觉自己仿佛完成了一次深入神经网络腹地的探险。这本书的结构设计堪称精妙，它不像一些技术书籍那样枯燥乏味，而是将理论知识巧妙地编织在实际应用场景之中。作者的写作风格非常接地气，没有过多的专业术语堆砌，而是用通俗易懂的语言来阐述复杂的算法原理。我特别欣赏书中关于如何将神经网络应用于不同领域的案例分析，比如在金融市场的预测、在医学图像的诊断，甚至在自然语言处理方面，都提供了详实的解决方案和代码实现。这些案例不仅拓宽了我的视野，更重要的是让我看到了神经网络技术的巨大潜力。书中的图示也相当丰富，每一个关键概念都配有精美的插图，极大地帮助了我理解抽象的数学模型。虽然我还没有完全消化其中的所有内容，但我已经迫不及待地想将学到的知识应用到我自己的项目中了。这本书绝对是想要系统学习神经网络技术、并且希望能够快速将其投入实际应用的读者们的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对《Matlab神经网络与应用》并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于神经网络的书籍琳琅满目。但事实证明，我的顾虑是多余的。这本书最大的亮点在于其对理论知识的系统性梳理和对实践操作的细致讲解。作者并没有将神经网络的概念割裂开来，而是像剥洋葱一样，一层层地将复杂的结构和算法展现在读者面前。从数据准备、特征工程，到网络结构的构建、参数的初始化，再到训练过程的监控和结果的评估，每一步都讲得非常到位。我尤其喜欢书中关于如何理解和解释神经网络的“黑箱”问题的探讨，虽然这依然是一个挑战，但作者提供了一些非常有启发性的思路。这本书的附录内容也非常实用，包含了一些常用算法的数学推导和Matlab函数的使用说明，这为我查阅和复习提供了极大的便利。我相信，无论你是初学者还是有一定基础的从业者，都能从这本书中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

《Matlab神经网络与应用》给我带来的最大惊喜在于其前瞻性和实用性。这本书并没有停留在对传统神经网络模型的简单介绍，而是深入探讨了一些前沿的神经网络架构和技术，例如在深度学习领域备受瞩目的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及一些更高级的概念，比如生成对抗网络（GAN）的初步介绍。作者在讲解这些复杂模型时，依然保持了其一贯的清晰和易懂。令人称道的是，书中提供的所有代码示例都是基于Matlab的最新版本，这确保了读者能够顺利地复现和运行。我特别喜欢书中关于模型选择和调参的章节，它提供了很多实用的建议，帮助读者避免常见的陷阱，提高模型的性能。这本书的价值不仅仅在于教会你如何编写神经网络代码，更在于培养你解决实际问题的思维方式。通过书中提供的案例，我开始能够独立思考如何将神经网络应用于我感兴趣的领域，并且找到了有效的实现路径。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，《Matlab神经网络与应用》这本书给我带来了耳目一新的感觉。作者的功力深厚，对于神经网络的理解可以说是融会贯通，并且能够将其转化为简洁易懂的文字。这本书最让我印象深刻的是其对训练和优化策略的详尽论述。从学习率的选择，到各种正则化技术的应用，再到批次大小的调整，书中都给出了深入的分析和实践指导。我过去在训练模型时经常会遇到过拟合的问题，但通过阅读这本书，我找到了许多有效的解决方案，并且在实际操作中取得了显著的改善。此外，书中对不同激活函数的比较分析，以及对损失函数的选择建议，都非常具有指导意义。总而言之，这是一本真正能够帮助读者提升神经网络建模能力的著作，它不仅仅是知识的传递，更是经验的分享。

评分☆☆☆☆☆

这本《Matlab神经网络与应用》绝对是我最近读过最令人兴奋的教材之一！作为一个深度学习领域的初学者，我一直被复杂的概念和晦涩的代码弄得晕头转向。然而，这本书以一种非常直观和循序渐进的方式，将原本高不可攀的神经网络技术展现在我面前。书中的例子从最基础的感知机开始，逐步深入到多层前馈网络、卷积神经网络，甚至还有循环神经网络。每一个章节都辅以清晰的代码示例，而且这些代码都可以在Matlab环境下直接运行，这对于我这种动手能力强、喜欢实践的学习者来说简直太棒了。我尤其喜欢作者在解释反向传播算法时使用的类比，让那个一度让我头疼的数学公式变得生动有趣。书中还详细讲解了如何使用Matlab的神经网络工具箱，从数据预处理、网络构建，到训练、评估和优化，几乎涵盖了整个流程。我尝试着跟着书中的教程构建了一个简单的图像识别模型，效果出乎意料地好！这种将理论与实践紧密结合的教学方式，让我对神经网络的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆