图形图像处理实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:枊青

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2010-7

价格:22.80元

装帧:

isbn号码:9787040296723

丛书系列:

图书标签:

• 图形图像处理
• 图像处理
• 图形学
• 实用教程
• 计算机视觉
• 数字图像处理
• 图像分析
• MATLAB
• OpenCV
• 算法实现

好的，以下是一本与《图形图像处理实用教程》内容无关的图书简介，力求内容详实，风格自然： --- 《深度学习的基石：现代概率论与信息论的精要》 图书简介 在这部聚焦于理论基础的专著中，我们深入剖析了支撑现代人工智能，特别是深度学习领域发展的两大核心数学支柱：概率论和信息论。本书旨在为读者构建一个严谨、直观且富有洞察力的知识体系，使其能够不仅停留在应用层面，更能理解算法背后的数学原理与逻辑推导。 第一部分：现代概率论的基石——从测度论到随机过程 概率论是描述不确定性的语言。本书从基础的集合论和测度论概念出发，为严格定义随机变量、概率空间和期望奠定坚实的基础。我们避开了过于繁琐的纯数学证明，而是将重点放在如何运用这些概念来建模真实世界中的随机现象。 1. 随机变量与分布的深入探讨： 我们详细阐述了各种重要的概率分布，如高斯分布（及其高维形式——多元正态分布）、泊松分布、贝努利分布等。特别地，我们将重点放在了矩量生成函数（MGF）和特征函数的实用性上，展示它们在简化复杂概率计算和证明极限定理中的关键作用。 2. 极限理论与大数定律： 理解样本均值如何收敛至真实期望是统计推断的基石。本书系统梳理了切比雪夫不等式、马尔可夫不等式等基础工具，并深入探讨了强大数定律（Strong Law of Large Numbers）和中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）在统计推断和蒙特卡洛方法中的应用。我们着重分析了CLT在不同场景下的收敛速度和适用范围。 3. 随机过程的动态视角： 概率论的精髓在于处理随时间演化的系统。本章引入了马尔可夫链（Markov Chains）这一核心概念。我们详细解释了状态空间、转移概率矩阵，并深入分析了平稳分布（Stationary Distribution）的存在性与求解方法，这对于理解MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）算法至关重要。此外，还简要介绍了布朗运动（Wiener过程）的连续时间特性，为随机微积分的理解埋下伏笔。 第二部分：信息论——量化知识与不确定性 信息论，由香农奠基，是衡量信息、熵和数据压缩效率的科学。本书将信息论的概念与概率论紧密结合，展示了信息如何量化不确定性和系统的复杂性。 1. 熵的定义与性质： 我们从信息量的基本概念出发，推导出香农熵（Shannon Entropy）的定义。本书详尽地分析了熵的四大性质：非负性、单调性、可加性和凸性，并探讨了其在衡量系统混乱程度上的直观意义。 2. 互信息与相关性度量： 仅仅知道单个事件的熵是不够的，我们需要衡量事件之间的关联性。互信息（Mutual Information, MI）是度量两个随机变量之间相互依赖程度的黄金标准。我们展示了MI如何与条件熵、联合熵进行代数上的关联，并在特征选择中展示其强大的实用性。 3. 相对熵与信息增益： Kullback-Leibler 散度（KL 散度），又称相对熵，是衡量一个概率分布与另一个参考分布之间差异的核心工具。本书不仅解释了KL散度的非对称性，更重要的是，展示了它如何在变分推断（Variational Inference）中作为“距离”函数，指导模型逼近真实后验分布。 4. 速率失真理论与信源编码： 虽然本书更侧重基础理论，但我们仍然简要介绍了信息论在数据压缩领域的应用——信源编码定理，以及速率失真函数的概念，这为理解现代数据表示和压缩算法提供了理论背景。 第三部分：理论的融合与现代应用桥梁 最后一部分，我们将概率论和信息论的工具融合起来，探讨它们在现代计算科学中的交汇点。 1. 统计推断的概率视角： 本章回顾了最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）。我们利用信息论中的概念（如Fisher信息矩阵与渐近正态性）来分析MLE估计量的效率，并讨论了克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound），这是衡量任何无偏估计器性能的理论极限。 2. 贝叶斯方法中的信息角色： 贝叶斯推断天然地与概率分布的更新相关联。我们探讨了共轭先验的选择如何简化后验计算，并引入了变分贝叶斯方法，该方法利用最小化KL散度来近似复杂的后验分布，是处理大规模概率模型的核心技术。 目标读者与价值： 本书适合具备微积分和线性代数基础的高年级本科生、研究生，以及希望深入理解机器学习、统计建模和数据科学算法数学机理的研究人员与工程师。通过本书的学习，读者将能够自信地阅读和理解任何前沿的统计学习论文，并能从根本上设计和评估新的基于概率和信息的模型。我们力求将抽象的理论转化为清晰的数学洞察，是通往高级人工智能研究的必经之径。 ---

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