Statistical Design for Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Leslie Kish

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2004-7-9

价格:USD 128.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471691204

丛书系列:

图书标签:

统计学
研究设计
实验设计
数据分析
统计推断
抽样调查
研究方法
科学研究
定量研究
统计建模

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具体描述

Addresses basic aspects of research design which are central and common to many related fields in the social sciences, in the health sciences, in education, and in market research. Presents a unified approach to a common core of problems of statistical design that exists in all these fields, along with basic similarities in practical solutions. Describes many examples and analogies that are 'portable' from field to field of applications. Deals with designs that are the primary basis of research studies, but are neglected in most statistical textbooks (which tend to concentrate on statistical analysis). Takes a broader, more general and philosophical view of the statistics for the more fundamental aspects of design than do the standard treatments of experimental design. Carefully organized into seven chapters and 44 sections, this book can be readily consulted by research workers or graduate students. Extensively illustrated.

《深度学习基础与实践》内容简介本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习领域导论，内容涵盖从基础理论到前沿应用的完整知识体系。本书不仅注重理论的严谨性，更强调实践操作的有效性，力求使读者能够熟练掌握深度学习模型的设计、训练与优化技巧。第一部分：深度学习的基石本书的开篇将详细介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习的核心思想，为进入深度学习领域打下坚实的基础。我们将深入探讨神经网络的基本单元——神经元的工作原理，以及如何通过激活函数引入非线性特性。随后，我们将系统地讲解多层感知机（MLP）的结构、前向传播和反向传播算法。反向传播是深度学习训练的核心，本书将用清晰的数学推导和直观的例子来阐释梯度计算和链式法则的应用，帮助读者真正理解模型是如何学习和迭代的。此外，我们还会介绍损失函数的设计，例如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，以及优化器在模型训练中的关键作用，包括经典的随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、自适应学习率方法如Adagrad、RMSProp和Adam。第二部分：核心网络架构在巩固了基础理论后，本书将重点介绍深度学习中最具影响力的两大网络架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。卷积神经网络（CNN）部分，我们将从图像处理的需求出发，介绍卷积层的核心操作——卷积核（Filter）的工作方式，以及池化层（Pooling Layer）在特征降维和保持平移不变性中的作用。本书将详述经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception系列。特别地，对于残差网络（ResNet）中“残差连接”的设计思想，我们将进行深入剖析，解释其如何有效解决了深度网络中的梯度消失问题，使得训练超深网络成为可能。此外，我们还会讨论实例分割中常用的FCN和U-Net架构，以及目标检测领域如Faster R-CNN和YOLO系列的基本原理。循环神经网络（RNN）部分，我们将聚焦于序列数据的处理。我们会首先介绍标准RNN的结构，并分析其在处理长序列时面临的长期依赖问题。随后，本书将详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计，重点解释遗忘门、输入门和输出门（或更新门和重置门）如何协同工作，实现对序列信息的有效记忆和筛选。这部分内容还将扩展到双向RNN和堆叠RNN的应用场景，例如在机器翻译、语音识别和时间序列预测中的应用。第三部分：进阶主题与前沿探索本部分将引导读者探索更高级和当前研究热点的主题。自注意力机制与Transformer：我们将详细讲解注意力机制（Attention Mechanism）的起源及其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的重要性。随后，本书的核心将放在Transformer架构上，深入剖析其多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，解释“位置编码”（Positional Encoding）是如何为无序的输入序列引入顺序信息的。Transformer的编码器-解码器结构将被完整剖析，并讨论其如何彻底改变自然语言处理（NLP）领域。生成模型（Generative Models）：本书将系统介绍生成模型，重点关注变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于GAN，我们将详细阐述生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，并讨论训练中的常见挑战，如模式崩溃（Mode Collapse）。此外，还会介绍WGAN、DCGAN等改进型GAN架构及其在图像生成、风格迁移中的应用。模型优化与部署：为了使模型更具鲁棒性和实用性，本书会专门辟出章节讨论正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）、批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）的作用。在模型部署方面，我们会简要介绍模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）等技术，以提高模型在边缘设备上的推理效率。第四部分：实践与案例分析本书的每一理论部分都配有详尽的Python代码示例，使用TensorFlow和PyTorch主流框架实现。读者将通过多个完整的项目案例，从数据预处理、模型构建、训练调优到结果评估，获得端到端的实践经验。案例将覆盖图像分类（使用自定义CNN）、文本情感分析（使用LSTM/Transformer）以及简单的生成任务。总结《深度学习基础与实践》不仅是一本教科书，更是一份详尽的实践指南。它旨在培养读者独立分析和解决复杂深度学习问题的能力，为有志于在人工智能领域深耕的研究人员和工程师提供坚实的理论支撑和丰富的实战经验。全书结构逻辑严密，覆盖面广，适合具有一定编程基础和微积分、线性代数知识的读者学习。