Fuzzy Logic for Beginners pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wspc

作者:Masao Mukaidono

出品人:

页数:116

译者:

出版时间:2001-2

价格:GBP 17.00

装帧:Paperback

isbn号码:9789810245344

丛书系列:

图书标签:

• 模糊逻辑
• 人工智能
• 机器学习
• 初学者
• 算法
• 控制系统
• 专家系统
• 决策制定
• 工程学
• 计算机科学

好的，这是一份关于一本名为《统计学习方法导论》的图书简介，内容详尽且不含任何关于“Fuzzy Logic for Beginners”的信息，旨在呈现一本独立且专业的学术著作的特点。 --- 统计学习方法导论：从理论基石到前沿应用 作者： [此处留空，模拟真实书籍的作者信息] 出版社： [此处留空，模拟真实出版社信息] ISBN： [此处留空] 内容简介 在数据爆炸的时代，如何从海量信息中提取知识、做出可靠预测和决策，已成为科学研究与工程实践的核心挑战。《统计学习方法导论》正是为系统性地阐述现代统计学习的理论框架、核心算法及其在实际问题中的应用而编写的权威性专著。本书旨在为读者构建一个坚实而全面的知识体系，涵盖从经典统计学原理到当前最前沿的机器学习范式，确保读者不仅能熟练运用工具，更能深刻理解其背后的数学逻辑和局限性。 本书的结构设计遵循循序渐进的原则，首先从概率论与信息论的基础回顾开始，为后续复杂的模型建立必要的数学语言。随后，深入探讨线性模型和正则化方法，如岭回归、Lasso，这些是理解高维数据处理和模型选择的基础。接着，全书的重心将转移至非线性模型的构建，包括支持向量机（SVM）的优化理论、核方法在特征空间映射中的威力，以及决策树的构建策略与集成学习（如随机森林和梯度提升机）的强大性能。 第一部分：基础与线性模型 本书伊始，我们首先回顾了统计推断的两个基本支柱——频率学派与贝叶斯学派的视角，并引入了信息论中的熵、互信息等概念，这些是衡量模型复杂度和信息增益的通用度量。 在线性模型部分，本书详尽分析了最小二乘法的局限性，并引入了正则化技术。特别地，对于高维数据的处理，Lasso模型如何实现特征选择的内在机制被细致剖析，这对于需要解释性模型的应用领域至关重要。我们不仅推导了这些方法的梯度下降和坐标下降算法，还探讨了它们在凸优化框架下的收敛性证明。 第二部分：非线性模型的深化 非线性建模是现代统计学习的核心。《统计学习方法导论》花费大量篇幅讲解了支持向量机（SVM）。从最大间隔分类器的几何解释到拉格朗日对偶问题的求解，再到核函数的精妙运用，本书力求使读者透彻理解SVM在小样本、高维空间中的鲁棒性来源。我们详细对比了线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核的选择标准与适用场景。 决策树部分，本书着重阐述了ID3、C4.5及CART算法中基于信息增益、Gini系数的节点分裂准则。随后，我们将视野拓展至集成学习。随机森林（Random Forest）如何通过Bagging机制有效降低方差，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM）如何通过残差拟合和前向分步算法来迭代优化损失函数，实现极高的预测精度，都被置于深入的数学分析之下。 第三部分：概率模型与隐变量 概率图模型是处理复杂依赖关系的关键工具。本书系统介绍了隐马尔可夫模型（HMM）在序列数据分析中的应用，包括前向-后向算法计算序列概率，以及Viterbi算法进行最优状态序列解码。此外，贝叶斯网络的构建原理、条件独立性的判断以及参数估计（如EM算法的原理和应用）也得到了充分的讲解。特别地，本书对期望最大化（EM）算法的迭代性质和局部最优性进行了严谨的数学论证，并以高斯混合模型（GMM）为例进行演示。 第四部分：现代深度学习的统计基础 尽管本书并非专门针对深度学习框架，但它提供了理解深度神经网络统计学本质的必要背景。我们探讨了多层感知机（MLP）中的反向传播算法的数学推导，并从统计模型的角度解读了激活函数的选择（如Sigmoid、ReLU）如何影响梯度流和模型表达能力。本书还深入讨论了欠拟合与过拟合的统计学解释——偏差-方差的权衡。通过引入VC维和结构风险最小化（SRM）的概念，读者将能从理论上理解为何复杂的模型容易过拟合，以及如何通过正则化和交叉验证来控制模型的泛化能力。 第五部分：模型评估与前沿方向 本书的最后一部分聚焦于如何科学地评估和比较模型性能。我们详细阐述了混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数等指标，以及ROC曲线和AUC值的实际意义。对于回归问题，均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）的比较分析也被包含在内。 此外，本书还简要介绍了统计学习领域的一些前沿探索，如流形学习（Manifold Learning）的基本思想，以及如何在贝叶斯框架下进行贝叶斯优化，以更高效地搜索超参数空间。 本书特色 1. 理论与实践并重： 每种算法的推导都基于严谨的数学公式，同时配有清晰的算法伪代码和对实际数据集的案例分析。 2. 结构逻辑严密： 内容组织遵循“问题提出—理论基础—算法推导—模型评估”的逻辑链条，确保知识的连贯性。 3. 面向进阶读者： 本书假设读者具备微积分、线性代数和基础概率论的知识，旨在将初学者提升至能够独立研究和开发统计学习系统的水平。 《统计学习方法导论》是研究生、数据科学家、机器学习工程师以及对数据驱动决策原理有深刻兴趣的专业人士的理想参考书。通过阅读本书，读者将能够掌握构建强大、可解释且泛化能力强的统计模型的全部核心工具。

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日本人写的超级入门的模糊逻辑书，讲得很生动，英语很容易懂。不过稍微有一点儿too naive了，不过还好，推荐本科低年级看。

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