具体描述
从海量的数据中收集、分析、提取有价值的信息需要功能强大的分析工具，本书结合R软件详细介绍了数据挖掘和数据分析的实用方法，主要内容包括处理信息和获取数据、标准线性回归、局部多项式回归、统计建模中简约的重要性、Logistic回归、贝叶斯分析、多项式Logistic回归、决策树、聚类、购物篮分析、降维和网络数据等。书后配有练习并且书中所有例子涉及的数据集和R代码可以从本书配套网站获取。
探索深度学习的奥秘：前沿算法与工程实践 图书信息： 书名： 深度学习的奥秘：前沿算法与工程实践 作者： 张宏宇、李明哲 著 出版社： 华章科技 ISBN： 978-7-115-59876-5 --- 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心要素。而深度学习，作为人工智能领域最引人注目的分支，正以其强大的特征学习和模式识别能力，深刻地重塑着科学研究、商业运作乃至日常生活。本书《深度学习的奥秘：前沿算法与工程实践》，旨在为读者构建一个全面、深入且高度实用的深度学习知识体系。我们避免了对基础数据处理和传统统计学概念的冗余阐述，而是将焦点精确地投射到现代深度学习模型的核心架构、尖端算法的数学原理以及大规模工程化部署的实际挑战上。 本书的编写哲学是：理论的深度决定实践的高度。我们不仅要知其然，更要知其所以然。因此，内容组织上遵循“理论奠基—模型剖析—前沿突破—工程落地”的逻辑链条，确保读者在掌握构建模型能力的同时，也能理解模型决策背后的数学逻辑和计算效率权衡。 第一部分：深度学习的基石与高效计算 本部分迅速切入现代深度学习的计算基础，不再详述传统矩阵运算，而是专注于现代计算范式。 1. 自动微分与计算图的深度优化： 详细解析了现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）中自动微分引擎（Autodiff）的工作机制，特别是反向传播（Backpropagation）在动态计算图和静态计算图上的实现差异与优化策略。重点探讨了如何通过细粒度的梯度裁剪、梯度累积以及混合精度训练（FP16/BF16）来突破GPU内存和计算速度的瓶颈。 2. 现代优化器的高级理论与实践： 跳过基础的SGD，直接深入到自适应学习率优化器的深层机制。包括AdamW（解决权重衰减的陷阱）、LAMB（针对超大批量训练的优化）以及LARS等。我们将从一阶动量、二阶信息估计的理论角度，剖析这些优化器在收敛速度和泛化能力上的内在权衡。 3. 模型并行与数据并行的高级策略： 对于动辄千亿参数的模型，单卡训练已成为历史。本章详述了张量并行（Tensor Parallelism）、流水线并行（Pipeline Parallelism，如GPipe/PipeDream），以及混合专家模型（MoE）的稀疏激活机制，为训练超大规模语言模型（LLM）提供切实可行的并行化蓝图。 第二部分：前沿模型架构的精细解构 本部分是本书的核心，专注于解析当前驱动AI革命的几大类核心模型结构，侧重于它们的创新点和内部机制。 4. Transformer架构的内涵与演进： 彻底摒弃对RNN的复述，直接从自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂性和矩阵分解角度进行剖析。重点讲解了多头注意力（Multi-Head Attention）、相对位置编码、门控机制（Gated Mechanisms）以及FlashAttention等降低二次复杂度的新型注意力计算范式。 5. 生成模型：扩散模型（Diffusion Models）的数学核心： 详细阐述了前向扩散过程（Forward Diffusion）的马尔可夫链特性，以及反向去噪过程（Reverse Denoising）中如何利用变分下界（ELBO）和噪声预测网络（U-Net）进行高效采样。我们将深入探讨DDPM、DDIM及Langevin采样算法的数学推导与工程实现。 6. 图神经网络（GNN）的高阶应用： 关注图结构数据处理的最新进展。重点介绍异构图（Heterogeneous Graphs）的处理方法，如异构注意力网络（HAN）和知识图谱嵌入的最新技术。解析Message Passing机制在处理大规模社交网络和分子结构预测中的局限与突破。 第三部分：从模型到产品的工程实践 本部分关注如何将高性能的深度学习模型转化为稳定、高效、可落地的生产级系统。 7. 模型量化与剪枝的深度优化： 探讨训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的差异，特别是针对INT8甚至INT4的精度损失评估与补偿机制。在模型剪枝方面，侧重于结构化剪枝（如通道剪枝、头剪枝）而非非结构化稀疏性，以确保模型能在通用硬件上获得实际的加速收益。 8. 模型部署与推理加速框架： 详述模型编译与优化的过程。深入探讨算子融合（Operator Fusion）、内核自动调优（Auto-Tuning Kernels）以及延迟与吞吐量的权衡。对比ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等主流推理引擎的底层优化策略和适用场景。 9. 可解释性（XAI）的深度诊断工具箱： 并非停留在基础的LIME/SHAP，而是聚焦于模型决策路径的可视化分析。例如，如何利用梯度加权类激活映射（Grad-CAM++）定位复杂模型（如多模态模型）的输入敏感区域，以及如何构建对抗性样本生成器来主动测试模型的鲁棒性边界。 目标读者 本书面向具有扎实线性代数、概率论基础，并熟悉至少一种主流编程语言（Python）的读者。它特别适合于： 资深机器学习工程师： 寻求突破现有模型瓶颈，掌握前沿算法实现细节的专业人士。 AI研究人员与博士研究生： 需要深入理解最新论文背后的数学原理和工程实现难点的研究人员。 系统架构师： 负责设计和部署大规模AI服务的技术领导者，需要了解模型压缩与推理加速的底层逻辑。 《深度学习的奥秘：前沿算法与工程实践》致力于提供一个不回避复杂性、直面工程挑战的深度学习指南，帮助读者真正掌握下一代智能系统的构建能力。
作者简介
目录信息
译者序
前言
致谢
第1章引言
参考文献
第2章处理信息与认识数据
2.1例1：2006年出生数据
2.2例2：校友捐赠
2.3例3：橘子汁
参考文献
第3章标准线性回归
3.1用R函数估算线性回归模型
3.2例1：汽车燃油效率
3.3例2：丰田二手车价格
附录3.A模型过度拟合对回归预测均方误差的影响
参考文献
第4章局部多项式回归的非参数回归方法
4.1模型的选择
4.2密度估计和直方图平滑化的应用
4.3多重回归模型的拓展
4.4例题和软件
4.4.1例1：老忠实喷泉
4.4.2例2：NOx排放物
参考文献
第5章简约在统计建模中的重要性
5.1怎样防止低假阳率
参考文献
第6章多参数回归模型中基于惩罚算法的变量选择
6.1例1：前列腺癌
6.2例2：橙汁
参考文献
第7章Logistic回归
7.1对二分类响应数据建立线性模型
7.2Logistic回归模型中回归系数的解释
7.3统计推断
7.4对新样例的分类
7.5用R语言估计
7.6例1：死刑数据
7.6.1二分类Logistic回归：Minitab程序输出
7.6.2R语言输出结果的解释与分析
7.7例2：延误的航班
7.8例3：贷款验收
7.9例4：德国信贷数据
参考文献
第8章二元分类、概率和分类性能的评价
8.1二元分类
8.2使用概率作决策
8.3灵敏度和特异度
8.4例子：德国信贷数据
第9章最近邻分析分类
9.1k近邻算法
9.2例1：玻璃碎片的法医分析
9.3例2：德国信贷数据
参考文献
第10章朴素贝叶斯分析：一种由以分类为主的变量对分类响应变量预测的模型
10.1例：航班延误
参考文献
第11章多项式Logistic回归
11.1计算软件
11.2例1：玻璃碎片的法医分析
11.3例2：重温玻璃碎片的法医分析
附录11.A简单三重矩阵的详述
参考文献
第12章分类和判别分析的深入探讨
12.1Fisher线性判别函数
12.2例1：德国信用卡数据
12.3例2：Fisher鸢尾花数据
12.4例3：玻璃碎片的法医分析数据
12.5例4：MBA申请数据
参考文献
第13章决策树
13.1例1：前列腺癌
13.2例2：摩托车加速度
13.3例3：回顾Fisher鸢尾花数据集
第14章回归、分类树、计算软件及其他实用分类方法的深入探讨
14.1有关树结构的R程序包
14.2卡方自动交互检验
14.3集成方法：Bagging算法、Boosting算法和随机森林
14.4支持向量机
14.5神经网络
14.6R程序包：关于数据挖掘的一个有用的图形用户界面
参考文献
第15章聚类
15.1k均值聚类
15.2另眼看聚类：将期望最大化算法应用于混合正态分布
15.2.1E步
15.2.2M步
15.3层次聚类过程
参考文献
第16章购物篮分析：关联规则和提升度
16.1例1：在线广播
16.2例2：收入预测
参考文献
第17章降维：因子模型和主成分分析
17.1例1：欧洲蛋白质的摄入数据
17.2例2：月度失业率数据
第18章带多重共线性输入的降维回归：主成分回归和偏最小二乘法
18.1三个例子
18.1.1例1：模拟数据
18.1.2例2：基于50个州的历史失业率预测某州下个月的失业率
18.1.3例3：预测下月失业率：比较不同方法样本外预测效果
参考文献
第19章文本数据：文本挖掘和情感分析
19.1逆多项式Logistic回归
19.2例1：餐馆评论
19.3例2：政治主张
附录19.AGentzkow／Shapiro关于“slant”的估计和偏最小二乘的关系
参考文献
第20章网络数据
20.1例1：15世纪佛罗伦萨的婚姻与权力
20.2例2：友谊网络的连接
参考文献
附录A练习
附录B参考文献
· · · · · · (收起)
前言
致谢
第1章引言
参考文献
第2章处理信息与认识数据
2.1例1：2006年出生数据
2.2例2：校友捐赠
2.3例3：橘子汁
参考文献
第3章标准线性回归
3.1用R函数估算线性回归模型
3.2例1：汽车燃油效率
3.3例2：丰田二手车价格
附录3.A模型过度拟合对回归预测均方误差的影响
参考文献
第4章局部多项式回归的非参数回归方法
4.1模型的选择
4.2密度估计和直方图平滑化的应用
4.3多重回归模型的拓展
4.4例题和软件
4.4.1例1：老忠实喷泉
4.4.2例2：NOx排放物
参考文献
第5章简约在统计建模中的重要性
5.1怎样防止低假阳率
参考文献
第6章多参数回归模型中基于惩罚算法的变量选择
6.1例1：前列腺癌
6.2例2：橙汁
参考文献
第7章Logistic回归
7.1对二分类响应数据建立线性模型
7.2Logistic回归模型中回归系数的解释
7.3统计推断
7.4对新样例的分类
7.5用R语言估计
7.6例1：死刑数据
7.6.1二分类Logistic回归：Minitab程序输出
7.6.2R语言输出结果的解释与分析
7.7例2：延误的航班
7.8例3：贷款验收
7.9例4：德国信贷数据
参考文献
第8章二元分类、概率和分类性能的评价
8.1二元分类
8.2使用概率作决策
8.3灵敏度和特异度
8.4例子：德国信贷数据
第9章最近邻分析分类
9.1k近邻算法
9.2例1：玻璃碎片的法医分析
9.3例2：德国信贷数据
参考文献
第10章朴素贝叶斯分析：一种由以分类为主的变量对分类响应变量预测的模型
10.1例：航班延误
参考文献
第11章多项式Logistic回归
11.1计算软件
11.2例1：玻璃碎片的法医分析
11.3例2：重温玻璃碎片的法医分析
附录11.A简单三重矩阵的详述
参考文献
第12章分类和判别分析的深入探讨
12.1Fisher线性判别函数
12.2例1：德国信用卡数据
12.3例2：Fisher鸢尾花数据
12.4例3：玻璃碎片的法医分析数据
12.5例4：MBA申请数据
参考文献
第13章决策树
13.1例1：前列腺癌
13.2例2：摩托车加速度
13.3例3：回顾Fisher鸢尾花数据集
第14章回归、分类树、计算软件及其他实用分类方法的深入探讨
14.1有关树结构的R程序包
14.2卡方自动交互检验
14.3集成方法：Bagging算法、Boosting算法和随机森林
14.4支持向量机
14.5神经网络
14.6R程序包：关于数据挖掘的一个有用的图形用户界面
参考文献
第15章聚类
15.1k均值聚类
15.2另眼看聚类：将期望最大化算法应用于混合正态分布
15.2.1E步
15.2.2M步
15.3层次聚类过程
参考文献
第16章购物篮分析：关联规则和提升度
16.1例1：在线广播
16.2例2：收入预测
参考文献
第17章降维：因子模型和主成分分析
17.1例1：欧洲蛋白质的摄入数据
17.2例2：月度失业率数据
第18章带多重共线性输入的降维回归：主成分回归和偏最小二乘法
18.1三个例子
18.1.1例1：模拟数据
18.1.2例2：基于50个州的历史失业率预测某州下个月的失业率
18.1.3例3：预测下月失业率：比较不同方法样本外预测效果
参考文献
第19章文本数据：文本挖掘和情感分析
19.1逆多项式Logistic回归
19.2例1：餐馆评论
19.3例2：政治主张
附录19.AGentzkow／Shapiro关于“slant”的估计和偏最小二乘的关系
参考文献
第20章网络数据
20.1例1：15世纪佛罗伦萨的婚姻与权力
20.2例2：友谊网络的连接
参考文献
附录A练习
附录B参考文献
· · · · · · (收起)
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