《统计学》 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:239

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出版时间:2010-7

价格:32.00元

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isbn号码:9787511404749

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 统计建模
• 实验设计
• 抽样调查
• 回归分析

好的，这是一本名为《深度学习导论》的图书简介，其内容与您提到的《统计学》一书完全无关，力求详实、自然： --- 《深度学习导论：从理论基石到前沿应用》 作者： 李明德 著 出版社： 智慧工坊科技出版中心 书本页数： 780页（含索引与附录） 定价： 188.00 元 --- 内容概述 《深度学习导论》是一部全面、深入且兼具实践指导性的教材，旨在为渴望掌握现代人工智能核心技术的学习者提供一座坚实的知识桥梁。本书不仅涵盖了深度学习的数学和理论基础，更详尽地剖析了从经典多层感知机（MLP）到尖端Transformer架构的演变历程与技术细节。本书的编写遵循“理论先行，案例驱动”的原则，确保读者在理解复杂算法背后的数学原理的同时，能够迅速将其应用于实际问题解决中。 全书共分为六大部分，结构严谨，逻辑清晰。 第一部分：基础奠基——理解计算的本质（第1章至第5章） 本部分致力于为读者打下坚实的数学与计算基础，这是理解深度学习复杂模型的前提。我们首先回顾了必要的线性代数知识，重点关注矩阵分解、特征值与奇异值，这些是理解梯度优化和降维技术的基础。随后，我们深入探讨了概率论与数理统计中与信息论和贝叶斯方法紧密相关的概念，包括最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。 第三章详细介绍了优化理论的核心——梯度下降及其变种。我们不仅解释了标准梯度下降的局限性，还引入了动量法、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam）的数学推导，分析了它们在非凸优化问题中的收敛特性和实际表现差异。 数值计算稳定性是本部分关注的重点。我们探讨了梯度消失与爆炸问题的根源，并介绍了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对模型训练动态的影响，以及如何利用合理的初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）来维持训练的稳定。 第二部分：经典网络结构与反向传播（第6章至第10章） 本部分聚焦于深度学习的“骨架”——神经网络的构建与训练机制。我们从最基础的多层感知机（MLP）开始，详细剖析了前向传播和反向传播算法的链式法则推导，这是理解所有现代深度网络训练的基础。 随后，本书进入了卷积神经网络（CNN）的世界。我们不仅阐述了卷积操作、池化层和感受野的概念，还系统地梳理了经典CNN架构的演进，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）的创新点及其设计哲学。针对图像处理任务，我们深入讲解了目标检测（如R-CNN系列到YOLOv5/v7）和语义分割（如FCN、U-Net）的核心模型和损失函数。 在循环神经网络（RNN）部分，我们清晰地描绘了处理序列数据的挑战，并重点解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门和输出门的工作机制，解释了它们如何有效解决长期依赖问题。 第三部分：模型正则化、泛化与效率（第11章至第14章） 本部分是连接理论与工程实践的关键环节，重点讨论如何训练出性能稳定、泛化能力强的模型。正则化技术是核心内容，包括L1/L2权重衰减、Dropout的随机失活机制及其在不同层上的应用效果。 我们详细讨论了批标准化（Batch Normalization）、层标准化（Layer Normalization）等技术，分析了它们如何加速收敛、稳定训练过程，并探讨了它们在不同网络类型（如CNN和RNN）中的适用性差异。 此外，本书还系统地介绍了模型评估与选择的科学方法，如交叉验证、超参数搜索策略（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化），以及如何使用混淆矩阵、ROC曲线等工具进行细致的性能诊断。 第四部分：生成模型与无监督学习（第15章至第18章） 深度学习的应用远不止于分类和回归。本部分深入探讨了生成模型的前沿领域。我们首先介绍了变分自编码器（VAE）的概率建模思想，重点在于理解潜在空间（Latent Space）的构建和重参数化技巧。 随后，本书对生成对抗网络（GAN）进行了彻底的解析，包括其Minimax博弈的理论基础，以及DCGAN、WGAN、CycleGAN等关键变体的创新之处。我们讨论了训练GAN时常见的模式崩溃（Mode Collapse）问题及其解决方案。 此外，我们还涵盖了自监督学习的基础，特别是对比学习（Contrastive Learning）在图像和自然语言处理中如何不依赖人工标签进行有效的特征学习。 第五部分：自然语言处理的前沿——Transformer架构（第19章至第22章） 自然语言处理（NLP）的范式在近几年被Transformer架构彻底改变。本部分是全书的重点和亮点。我们从注意力机制（Attention Mechanism）的直觉和数学表达入手，解释了它如何取代传统的RNN结构。 随后，我们对Transformer模型进行了深度的结构拆解，详细阐述了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）和层归一化在其中的作用。 本书紧密跟踪前沿进展，系统介绍了预训练语言模型的崛起，包括BERT（及其掩码语言模型MML）、GPT（自回归生成模型）以及T5等Encoder-Decoder统一框架。对于每种模型，我们都剖析了其预训练任务、微调策略及其在问答、摘要、机器翻译等下游任务中的应用范例。 第六部分：实践、部署与伦理考量（第23章至第25章） 本书的最后一部分将理论知识导向实际工程应用。我们详细对比了PyTorch和TensorFlow 2.x两大主流框架，并提供了使用这些框架构建上述所有模型的代码实现示例（主要基于Python环境）。 模型部署与优化是本章的重中之重。我们讨论了模型量化、模型剪枝和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，这些都是将大型模型高效部署到边缘设备或生产环境的关键技术。 最后，我们以负责任的视角探讨了深度学习的伦理和社会影响，包括模型的公平性、可解释性（XAI）方法（如LIME、SHAP）的介绍，以及数据隐私保护的重要性，引导读者以更负责任的态度推进AI技术的发展。 适用读者 本书面向具有一定微积分、线性代数和编程基础的计算机科学、电子工程、数据科学专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性地深化自身AI知识体系的行业工程师和研究人员。本书的深度和广度，使其成为一本优秀的硕士研究生教材或领域内重要的参考手册。

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