高等学校教材：概率论与数理统计学习指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张艳 等 编

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出版社： 石油工业出版社

ISBN：9787502187446

版次：1

商品编码：10930463

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-12-01

用纸：胶版纸

页数：210

字数：336000

正文语种：中文

内容简介

　　 《21世纪旅游管理学精品教材·普通高等教育十一五国家级规划教材：旅行社经营管理（第2版）》共分十章，从旅行社的产生和发展出发，阐述了旅行社的性质、地位和作用，旅行社的职能、业务与分类，并重点介绍了旅行社的组织管理和经营计划，市场细分和定位，产品的开发设计、定价、促销和销售，采购业务，接待业务，客户管理和质量管理，财务管理，电子商务等。内容丰富，实用性强。
　　 《21世纪旅游管理学精品教材·普通高等教育十一五国家级规划教材：旅行社经营管理（第2版）》为作为旅游管理专业的教材，也可作为旅行社从业人员的培训教材。

目录

第一章 随机事件的概率
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案

第二章 随机变量及其分布
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案

第三章 多维随机变量及其分布
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案

第四章 随机变量的数字特征
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案

第五章 大数定律及中心极限定理
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案

第六章 样本及抽样分布
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案

第七章 参数估计
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案

第八章 假设检验
1 知识点
2 典型例题
3 教材习题详解
4 训练题
5 训练题参考答案
参考文献

前言/序言

深度学习：前沿理论与实践应用 作者： [此处可填写作者名，例如：李明、王芳 等] 出版社： [此处可填写出版社名，例如：科技文献出版社] ISBN： [此处可填写ISBN号] --- 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，深度学习（Deep Learning）已成为人工智能领域最具颠覆性的核心技术之一。它不仅推动了计算机视觉、自然语言处理等传统领域的划时代进步，更在自动驾驶、生物医药、金融风控等关键行业展现出巨大的应用潜力。 《深度学习：前沿理论与实践应用》并非一本基础的入门教程，而是旨在为具备一定数学和编程基础的研究人员、工程师及高年级本科生，提供一个深入、系统且紧跟前沿的学习路径。本书聚焦于深度学习框架背后的核心数学原理、最新的网络结构创新以及在复杂现实问题中的高效部署策略。 全书结构严谨，内容覆盖面广，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。我们摒弃了对基础概念的冗余阐述，直接切入当前研究热点和工业界关注的难点，帮助读者跨越“会用”到“精通”的鸿沟。 --- 第一部分：理论基石的深化与重构 本部分旨在夯实读者对深度学习数学基础的理解，并引入更现代、更高效的优化与正则化技术。 第一章：张量运算与高性能计算范式 本章深入探讨了张量（Tensor）在现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）中的底层实现机制。重点分析了自动微分（Autograd）引擎的工作原理，包括如何高效构建计算图、实现反向传播以及处理复杂的梯度依赖关系。此外，本章还详细介绍了如何利用GPU/TPU进行并行计算优化，包括数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的策略选择与性能瓶颈分析。内容将涵盖混合精度训练（Mixed Precision Training）对内存和速度的影响。 第二章：高级优化算法的收敛性分析 传统的随机梯度下降（SGD）及其简单变体已不足以应对大规模模型的训练需求。本章将详尽剖析自适应学习率优化器的数学原理，包括AdamW、RAdam以及最新的Lookahead等算法的推导过程。重点不在于算法描述，而在于对其收敛性、泛化能力以及在不同模型架构（如Transformer）中应用时的超参数敏感性进行严格的数学分析，并对比不同优化器在高维稀疏梯度下的表现差异。 第三章：泛化理论与可解释性建模 深度学习模型的成功不仅在于训练误差的降低，更关键在于其泛化能力。本章将超越VC维度的经典框架，深入探讨最小范数（Norm Minimization）、隐性正则化（Implicit Regularization）等现代泛化理论。同时，我们引入了模型可解释性（XAI）的前沿方法，如集成梯度（Integrated Gradients）、因果推断在模型解释中的应用，帮助读者理解模型决策背后的机制，而非仅仅停留在“黑箱”层面。 --- 第二部分：前沿网络架构的结构创新 本部分聚焦于当前驱动AI进步的两大核心领域：视觉与序列处理，并探讨跨模态融合的新趋势。 第四章：视觉网络的演进与稀疏化技术 本章从深度残差网络（ResNet）的结构优化开始，系统梳理了密集连接（DenseNet）、注意力机制（Squeeze-and-Excitation）在提高特征复用性上的作用。核心内容将集中于高效卷积设计，包括深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）、空洞卷积（Dilated Convolutions）的原理及其在实时系统中的应用。此外，本章还将详细探讨网络剪枝（Pruning）、权重共享（Weight Sharing）等模型压缩与稀疏化技术，以应对边缘计算的部署需求。 第五章：Transformer架构的深度解析与扩展 Transformer模型已经成为序列建模的通用范式。本章将深入解析自注意力机制（Self-Attention）的内在计算复杂度和优化策略，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化实现。内容将延伸至稀疏化注意力（Sparse Attention）机制（如Reformer、Longformer）如何解决长序列的二次复杂度问题。此外，本章还将讨论ViT（Vision Transformer）等将Transformer应用于视觉领域的最新尝试，揭示其与传统CNN的内在联系与差异。 第六章：图神经网络（GNN）的拓扑建模 在处理非欧几里得结构数据（如图、社交网络、分子结构）时，图神经网络展现出强大的能力。本章将系统介绍谱域方法（如Graph Convolutional Networks, GCN）和空域方法（如Graph Attention Networks, GAT）。重点分析消息传递（Message Passing）框架的通用性，以及如何在GNN中有效地处理异构图和动态图结构，并讨论其在推荐系统和药物发现中的实际案例。 --- 第三部分：面向实际场景的复杂任务处理 本部分关注深度学习在解决现实世界中复杂、开放性问题时的关键技术和工程考量。 第七章：生成模型的先进技术与对抗学习 本章深入探讨生成对抗网络（GANs）在图像合成、数据增强中的应用，重点剖析WGAN、StyleGAN等模型的稳定化技术和高保真度生成机理。同时，本章会引入扩散模型（Diffusion Models），从随机微分方程（SDE）的角度理解其生成过程，并对比其在图像质量和训练稳定性上相对于GANs的优势与劣势。 第八章：自监督学习与大规模预训练策略 在数据标注成本高昂的背景下，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）成为构建通用模型的基础。本章将详细阐述对比学习（Contrastive Learning）的理论基础（如SimCLR、MoCo），以及掩码建模（Masked Modeling）（如BERT的预训练策略）在自然语言理解中的成功经验。重点分析如何设计有效的数据增强（Augmentation）策略，以最大化模型从无标签数据中学习到的信息。 第九章：联邦学习与隐私保护下的模型协作 随着数据隐私法规的日益严格，联邦学习（Federated Learning, FL）已成为分布式机器学习的重要方向。本章不仅介绍经典的FedAvg算法，还将深入探讨如何应对数据异构性（Non-IID Data）带来的模型漂移问题。内容将涵盖差分隐私（Differential Privacy, DP）在客户端梯度聚合中的应用，以及安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在保护模型参数传输安全上的前沿进展，旨在构建安全、高效的协作训练生态。 --- 适用对象 深入理解机器学习基础，希望掌握深度学习前沿研究方向的研究生。 从事AI算法研发、需要将复杂模型部署到生产环境的工程师。 希望从理论深度上把握最新网络架构和优化策略的资深开发者。 本书的阅读需要读者具备扎实的线性代数、概率论、多元微积分基础，并熟练掌握至少一种主流编程语言（如Python）及深度学习框架的使用经验。 本书致力于提供一个通往深度学习领域核心研究与尖端应用的全面、深入的知识图谱。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材不仅仅是要传递知识，更要激发读者的学习兴趣，培养他们的独立思考能力。《高等学校教材：概率论与数理统计学习指南》在这方面做得相当不错。我之所以这么说，是因为它在讲解每一个概念时，都用了非常生动形象的比喻和例子，让我这种对抽象概念不太敏感的人也能很快理解。比如，在介绍“期望”的时候，它就用了下棋输赢的赔率来类比，一下子就抓住了核心。而且，这本书的语言风格也非常轻松幽默，读起来一点都不会感到枯燥。最让我印象深刻的是，它不是简单地罗列公式和定理，而是强调理解其背后的逻辑和思想。在讲解推导过程时，它会给出详细的步骤和解释，让你清楚地知道每一步是怎么来的，而不是简单地告诉你“这是公式”。而且，书中的练习题也很有特色，很多都需要你动脑筋去分析，去解决问题，而不是死记硬背。感觉就像是在玩一场有趣的智力游戏，在不知不觉中就掌握了知识。

评分☆☆☆☆☆

这本《高等学校教材：概率论与数理统计学习指南》真是为我这种学渣量身定做的！说实话，刚拿到这书的时候，心里还是有点打鼓的。毕竟“概率论”和“数理统计”这两个词听起来就让人头大，感觉像是数学界的“劝退三巨头”之一。但是，当我翻开第一页，就被里面的排版和讲解方式吸引住了。它不像我之前看的那些教材，上来就给你一大堆公式和定理，看得人云里雾里。这本书就特别接地气，用很多生活中的例子来引入概念，比如掷硬币、抽奖、甚至是猜拳游戏，都能联系到概率的基本原理。一开始我还担心它会不会太浅显，不够深入，结果发现作者在讲解这些“简单”例子的时候，其实已经悄悄地把核心概念讲清楚了。而且，它还很注重逻辑推理的过程，不是直接给出结论，而是引导你一步一步去思考，去理解为什么会是这样。很多时候，我看着看着，就自己豁然开朗了，感觉好像真的掌握了这个知识点，而不是死记硬背。特别是里面的习题，也不是那种上来就让你计算的东西，很多都是思考题，需要你结合实际去理解。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对概率论和数理统计一直感到很头疼，觉得它们抽象难懂，而且公式特别多，容易混淆。但《高等学校教材：概率论与数理统计学习指南》的出现，彻底改变了我的看法。这本书在内容编排上非常用心，它不是那种一本厚厚的大部头，而是将各个知识点拆分成一个个小单元，每个单元的讲解都非常清晰明了。最让我惊喜的是，它在讲解每一个公式的时候，都会先给出直观的解释，告诉你这个公式到底代表什么物理意义或者统计意义，而不是简单地罗列出来。我经常会遇到这样的情况：看着一个陌生的公式，脑子里一片空白，但看了这本书的讲解，再结合它配的图示，我一下子就明白了这个公式是怎么来的，它的用途是什么。而且，这本书还非常注重对学生思维方式的培养，它不会直接告诉你答案，而是通过引导性的提问，让你自己去探索和发现。感觉就像是在和一个经验丰富的老师在交流，他不会直接把知识塞给你，而是循循善诱，让你自己去领悟。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习任何一门学科，如果不能把它跟实际联系起来，那学了也是白学。这本《高等学校教材：高等数学：概率论与数理统计学习指南》在这方面做得非常出色。它没有把概率论和数理统计变成纯粹的数学游戏，而是花了大量篇幅去介绍这些理论在现实世界中的应用。比如，在金融领域，如何用统计模型来预测股票价格的波动；在医学领域，如何通过样本数据来判断某种治疗方法的有效性；甚至在工程领域，如何评估产品出现的故障率。书里列举的案例非常具体，而且讲解过程也循序渐进，不会让你觉得枯燥乏味。我特别喜欢它在介绍每个应用案例时，都会先交代清楚背景，然后解释概率论和数理统计的哪些概念能够帮助我们解决这个问题，最后再给出解决方案。这种“问题-工具-解决方案”的模式，让我觉得学到的知识是实实在在有用的，而不是空中楼阁。而且，它还鼓励读者去思考，在实际应用中可能会遇到哪些问题，如何去调整模型，这让我的学习更有主动性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对学习内容总是有着极高要求的学生，我总是在寻找那种能真正帮助我深入理解知识的书籍。《高等学校教材：概率论与数理统计学习指南》绝对是我近期遇到的佼佼者。它并非简单地堆砌大量的公式和定理，而是以一种极其友好的方式，将这些看似复杂的概念一一剖析。我尤其欣赏它在引入新概念时所采用的“由浅入深”的策略，往往会先从一个非常贴近生活的场景出发，引导读者建立直观的理解，然后再逐步过渡到严谨的数学定义和推导。这种方式大大降低了初学者的门槛，也让我这种容易被理论吓倒的学生感到了前所未有的轻松。更重要的是，本书在讲解过程中，非常注重培养读者的逻辑思维能力。它不是那种直接给出答案的书，而是通过一系列精巧的设计，让你在思考的过程中，自己去发现问题，去探索解决方案。每一次阅读，都感觉像是在和一位经验丰富的导师在进行一场精彩的对话，我不仅学到了知识，更学到了如何去思考。

评分☆☆☆☆☆

毕竟是自己学校的~~啥都不说了

评分☆☆☆☆☆

典型例题——通过例题的示范，指导读者解题，帮助读者掌握解题的步骤和方法。

评分☆☆☆☆☆

知识点——便于读者在学习时提纲挈领地掌握课程内容。

评分☆☆☆☆☆

知识点——便于读者在学习时提纲挈领地掌握课程内容。

评分☆☆☆☆☆

教材习题详解——对《概率论与数理统计》教材中习题的解题过程进行较为详细地说明和分析。

评分☆☆☆☆☆

知识点——便于读者在学习时提纲挈领地掌握课程内容。

评分☆☆☆☆☆

训练题参考答案——给出简答，便于学生自查。关于训练题参考答案，希望读者先主动思考，然后将自己的解题结果与答案对照，有益于提高解题水平

评分☆☆☆☆☆

正版图书，物美价廉，以后还会购买

评分☆☆☆☆☆

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