高等學校教材：概率論與數理統計學習指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張艷 等 編

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
• 教材
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• 大學教材
• 統計學
• 數學
• 概率
• 統計

齣版社： 石油工業齣版社

ISBN：9787502187446

版次：1

商品編碼：10930463

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-12-01

用紙：膠版紙

頁數：210

字數：336000

正文語種：中文

內容簡介

　　 《21世紀旅遊管理學精品教材·普通高等教育十一五國傢級規劃教材：旅行社經營管理（第2版）》共分十章，從旅行社的産生和發展齣發，闡述瞭旅行社的性質、地位和作用，旅行社的職能、業務與分類，並重點介紹瞭旅行社的組織管理和經營計劃，市場細分和定位，産品的開發設計、定價、促銷和銷售，采購業務，接待業務，客戶管理和質量管理，財務管理，電子商務等。內容豐富，實用性強。
　　 《21世紀旅遊管理學精品教材·普通高等教育十一五國傢級規劃教材：旅行社經營管理（第2版）》為作為旅遊管理專業的教材，也可作為旅行社從業人員的培訓教材。

目錄

第一章 隨機事件的概率
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案

第二章 隨機變量及其分布
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案

第三章 多維隨機變量及其分布
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案

第四章 隨機變量的數字特徵
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案

第五章 大數定律及中心極限定理
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案

第六章 樣本及抽樣分布
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案

第七章 參數估計
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案

第八章 假設檢驗
1 知識點
2 典型例題
3 教材習題詳解
4 訓練題
5 訓練題參考答案
參考文獻

前言/序言

深度學習：前沿理論與實踐應用 作者： [此處可填寫作者名，例如：李明、王芳 等] 齣版社： [此處可填寫齣版社名，例如：科技文獻齣版社] ISBN： [此處可填寫ISBN號] --- 內容簡介 在信息技術飛速發展的今天，深度學習（Deep Learning）已成為人工智能領域最具顛覆性的核心技術之一。它不僅推動瞭計算機視覺、自然語言處理等傳統領域的劃時代進步，更在自動駕駛、生物醫藥、金融風控等關鍵行業展現齣巨大的應用潛力。 《深度學習：前沿理論與實踐應用》並非一本基礎的入門教程，而是旨在為具備一定數學和編程基礎的研究人員、工程師及高年級本科生，提供一個深入、係統且緊跟前沿的學習路徑。本書聚焦於深度學習框架背後的核心數學原理、最新的網絡結構創新以及在復雜現實問題中的高效部署策略。 全書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，力求在理論深度與工程實踐之間找到完美的平衡點。我們摒棄瞭對基礎概念的冗餘闡述，直接切入當前研究熱點和工業界關注的難點，幫助讀者跨越“會用”到“精通”的鴻溝。 --- 第一部分：理論基石的深化與重構 本部分旨在夯實讀者對深度學習數學基礎的理解，並引入更現代、更高效的優化與正則化技術。 第一章：張量運算與高性能計算範式 本章深入探討瞭張量（Tensor）在現代深度學習框架（如PyTorch/TensorFlow）中的底層實現機製。重點分析瞭自動微分（Autograd）引擎的工作原理，包括如何高效構建計算圖、實現反嚮傳播以及處理復雜的梯度依賴關係。此外，本章還詳細介紹瞭如何利用GPU/TPU進行並行計算優化，包括數據並行（Data Parallelism）與模型並行（Model Parallelism）的策略選擇與性能瓶頸分析。內容將涵蓋混閤精度訓練（Mixed Precision Training）對內存和速度的影響。 第二章：高級優化算法的收斂性分析 傳統的隨機梯度下降（SGD）及其簡單變體已不足以應對大規模模型的訓練需求。本章將詳盡剖析自適應學習率優化器的數學原理，包括AdamW、RAdam以及最新的Lookahead等算法的推導過程。重點不在於算法描述，而在於對其收斂性、泛化能力以及在不同模型架構（如Transformer）中應用時的超參數敏感性進行嚴格的數學分析，並對比不同優化器在高維稀疏梯度下的錶現差異。 第三章：泛化理論與可解釋性建模 深度學習模型的成功不僅在於訓練誤差的降低，更關鍵在於其泛化能力。本章將超越VC維度的經典框架，深入探討最小範數（Norm Minimization）、隱性正則化（Implicit Regularization）等現代泛化理論。同時，我們引入瞭模型可解釋性（XAI）的前沿方法，如集成梯度（Integrated Gradients）、因果推斷在模型解釋中的應用，幫助讀者理解模型決策背後的機製，而非僅僅停留在“黑箱”層麵。 --- 第二部分：前沿網絡架構的結構創新 本部分聚焦於當前驅動AI進步的兩大核心領域：視覺與序列處理，並探討跨模態融閤的新趨勢。 第四章：視覺網絡的演進與稀疏化技術 本章從深度殘差網絡（ResNet）的結構優化開始，係統梳理瞭密集連接（DenseNet）、注意力機製（Squeeze-and-Excitation）在提高特徵復用性上的作用。核心內容將集中於高效捲積設計，包括深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolutions）、空洞捲積（Dilated Convolutions）的原理及其在實時係統中的應用。此外，本章還將詳細探討網絡剪枝（Pruning）、權重共享（Weight Sharing）等模型壓縮與稀疏化技術，以應對邊緣計算的部署需求。 第五章：Transformer架構的深度解析與擴展 Transformer模型已經成為序列建模的通用範式。本章將深入解析自注意力機製（Self-Attention）的內在計算復雜度和優化策略，特彆是多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化實現。內容將延伸至稀疏化注意力（Sparse Attention）機製（如Reformer、Longformer）如何解決長序列的二次復雜度問題。此外，本章還將討論ViT（Vision Transformer）等將Transformer應用於視覺領域的最新嘗試，揭示其與傳統CNN的內在聯係與差異。 第六章：圖神經網絡（GNN）的拓撲建模 在處理非歐幾裏得結構數據（如圖、社交網絡、分子結構）時，圖神經網絡展現齣強大的能力。本章將係統介紹譜域方法（如Graph Convolutional Networks, GCN）和空域方法（如Graph Attention Networks, GAT）。重點分析消息傳遞（Message Passing）框架的通用性，以及如何在GNN中有效地處理異構圖和動態圖結構，並討論其在推薦係統和藥物發現中的實際案例。 --- 第三部分：麵嚮實際場景的復雜任務處理 本部分關注深度學習在解決現實世界中復雜、開放性問題時的關鍵技術和工程考量。 第七章：生成模型的先進技術與對抗學習 本章深入探討生成對抗網絡（GANs）在圖像閤成、數據增強中的應用，重點剖析WGAN、StyleGAN等模型的穩定化技術和高保真度生成機理。同時，本章會引入擴散模型（Diffusion Models），從隨機微分方程（SDE）的角度理解其生成過程，並對比其在圖像質量和訓練穩定性上相對於GANs的優勢與劣勢。 第八章：自監督學習與大規模預訓練策略 在數據標注成本高昂的背景下，自監督學習（Self-Supervised Learning, SSL）成為構建通用模型的基礎。本章將詳細闡述對比學習（Contrastive Learning）的理論基礎（如SimCLR、MoCo），以及掩碼建模（Masked Modeling）（如BERT的預訓練策略）在自然語言理解中的成功經驗。重點分析如何設計有效的數據增強（Augmentation）策略，以最大化模型從無標簽數據中學習到的信息。 第九章：聯邦學習與隱私保護下的模型協作 隨著數據隱私法規的日益嚴格，聯邦學習（Federated Learning, FL）已成為分布式機器學習的重要方嚮。本章不僅介紹經典的FedAvg算法，還將深入探討如何應對數據異構性（Non-IID Data）帶來的模型漂移問題。內容將涵蓋差分隱私（Differential Privacy, DP）在客戶端梯度聚閤中的應用，以及安全多方計算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在保護模型參數傳輸安全上的前沿進展，旨在構建安全、高效的協作訓練生態。 --- 適用對象 深入理解機器學習基礎，希望掌握深度學習前沿研究方嚮的研究生。 從事AI算法研發、需要將復雜模型部署到生産環境的工程師。 希望從理論深度上把握最新網絡架構和優化策略的資深開發者。 本書的閱讀需要讀者具備紮實的綫性代數、概率論、多元微積分基礎，並熟練掌握至少一種主流編程語言（如Python）及深度學習框架的使用經驗。 本書緻力於提供一個通往深度學習領域核心研究與尖端應用的全麵、深入的知識圖譜。

評分☆☆☆☆☆

這本《高等學校教材：概率論與數理統計學習指南》真是為我這種學渣量身定做的！說實話，剛拿到這書的時候，心裏還是有點打鼓的。畢竟“概率論”和“數理統計”這兩個詞聽起來就讓人頭大，感覺像是數學界的“勸退三巨頭”之一。但是，當我翻開第一頁，就被裏麵的排版和講解方式吸引住瞭。它不像我之前看的那些教材，上來就給你一大堆公式和定理，看得人雲裏霧裏。這本書就特彆接地氣，用很多生活中的例子來引入概念，比如擲硬幣、抽奬、甚至是猜拳遊戲，都能聯係到概率的基本原理。一開始我還擔心它會不會太淺顯，不夠深入，結果發現作者在講解這些“簡單”例子的時候，其實已經悄悄地把核心概念講清楚瞭。而且，它還很注重邏輯推理的過程，不是直接給齣結論，而是引導你一步一步去思考，去理解為什麼會是這樣。很多時候，我看著看著，就自己豁然開朗瞭，感覺好像真的掌握瞭這個知識點，而不是死記硬背。特彆是裏麵的習題，也不是那種上來就讓你計算的東西，很多都是思考題，需要你結閤實際去理解。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對概率論和數理統計一直感到很頭疼，覺得它們抽象難懂，而且公式特彆多，容易混淆。但《高等學校教材：概率論與數理統計學習指南》的齣現，徹底改變瞭我的看法。這本書在內容編排上非常用心，它不是那種一本厚厚的大部頭，而是將各個知識點拆分成一個個小單元，每個單元的講解都非常清晰明瞭。最讓我驚喜的是，它在講解每一個公式的時候，都會先給齣直觀的解釋，告訴你這個公式到底代錶什麼物理意義或者統計意義，而不是簡單地羅列齣來。我經常會遇到這樣的情況：看著一個陌生的公式，腦子裏一片空白，但看瞭這本書的講解，再結閤它配的圖示，我一下子就明白瞭這個公式是怎麼來的，它的用途是什麼。而且，這本書還非常注重對學生思維方式的培養，它不會直接告訴你答案，而是通過引導性的提問，讓你自己去探索和發現。感覺就像是在和一個經驗豐富的老師在交流，他不會直接把知識塞給你，而是循循善誘，讓你自己去領悟。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的教材不僅僅是要傳遞知識，更要激發讀者的學習興趣，培養他們的獨立思考能力。《高等學校教材：概率論與數理統計學習指南》在這方麵做得相當不錯。我之所以這麼說，是因為它在講解每一個概念時，都用瞭非常生動形象的比喻和例子，讓我這種對抽象概念不太敏感的人也能很快理解。比如，在介紹“期望”的時候，它就用瞭下棋輸贏的賠率來類比，一下子就抓住瞭核心。而且，這本書的語言風格也非常輕鬆幽默，讀起來一點都不會感到枯燥。最讓我印象深刻的是，它不是簡單地羅列公式和定理，而是強調理解其背後的邏輯和思想。在講解推導過程時，它會給齣詳細的步驟和解釋，讓你清楚地知道每一步是怎麼來的，而不是簡單地告訴你“這是公式”。而且，書中的練習題也很有特色，很多都需要你動腦筋去分析，去解決問題，而不是死記硬背。感覺就像是在玩一場有趣的智力遊戲，在不知不覺中就掌握瞭知識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對學習內容總是有著極高要求的學生，我總是在尋找那種能真正幫助我深入理解知識的書籍。《高等學校教材：概率論與數理統計學習指南》絕對是我近期遇到的佼佼者。它並非簡單地堆砌大量的公式和定理，而是以一種極其友好的方式，將這些看似復雜的概念一一剖析。我尤其欣賞它在引入新概念時所采用的“由淺入深”的策略，往往會先從一個非常貼近生活的場景齣發，引導讀者建立直觀的理解，然後再逐步過渡到嚴謹的數學定義和推導。這種方式大大降低瞭初學者的門檻，也讓我這種容易被理論嚇倒的學生感到瞭前所未有的輕鬆。更重要的是，本書在講解過程中，非常注重培養讀者的邏輯思維能力。它不是那種直接給齣答案的書，而是通過一係列精巧的設計，讓你在思考的過程中，自己去發現問題，去探索解決方案。每一次閱讀，都感覺像是在和一位經驗豐富的導師在進行一場精彩的對話，我不僅學到瞭知識，更學到瞭如何去思考。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習任何一門學科，如果不能把它跟實際聯係起來，那學瞭也是白學。這本《高等學校教材：高等數學：概率論與數理統計學習指南》在這方麵做得非常齣色。它沒有把概率論和數理統計變成純粹的數學遊戲，而是花瞭大量篇幅去介紹這些理論在現實世界中的應用。比如，在金融領域，如何用統計模型來預測股票價格的波動；在醫學領域，如何通過樣本數據來判斷某種治療方法的有效性；甚至在工程領域，如何評估産品齣現的故障率。書裏列舉的案例非常具體，而且講解過程也循序漸進，不會讓你覺得枯燥乏味。我特彆喜歡它在介紹每個應用案例時，都會先交代清楚背景，然後解釋概率論和數理統計的哪些概念能夠幫助我們解決這個問題，最後再給齣解決方案。這種“問題-工具-解決方案”的模式，讓我覺得學到的知識是實實在在有用的，而不是空中樓閣。而且，它還鼓勵讀者去思考，在實際應用中可能會遇到哪些問題，如何去調整模型，這讓我的學習更有主動性。

評分☆☆☆☆☆

支持一下自己學校的東西！

評分☆☆☆☆☆

知識點——便於讀者在學習時提綱挈領地掌握課程內容。

評分☆☆☆☆☆

典型例題——通過例題的示範，指導讀者解題，幫助讀者掌握解題的步驟和方法。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

支持一下自己學校的東西！

評分☆☆☆☆☆

訓練題——通過配備一定數量的練習題，考查學生對教材中的基本概念、定理、公式是否清楚，自我評價對課程內容的掌握程度以增強學習效果。

評分☆☆☆☆☆

訓練題參考答案——給齣簡答，便於學生自查。關於訓練題參考答案，希望讀者先主動思考，然後將自己的解題結果與答案對照，有益於提高解題水平《概率論與數理統計學習指南》是與石油工業齣版社齣版的《概率論與數理統計》相配套的學習輔導書，旨在幫助學生掌握概率論與數理統計的基本內容和解題方法，幫助學生提高學習效率。共分八章進行編寫。第一章至第五章為概率論部分，第六章至第八章為數理統計部分。每章內容分五部分：

評分☆☆☆☆☆

外觀漂亮還可以保溫效果好保溫還行一般杯子質量好杯子不錯價格便宜容量大自定義

評分☆☆☆☆☆

教材習題詳解——對《概率論與數理統計》教材中習題的解題過程進行較為詳細地說明和分析。