多元统计分析/大学数学科学丛书18 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张润楚 著

图书标签:

• 多元统计分析
• 统计学
• 大学数学
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 数学模型
• 高等教育

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030177797

版次：1

商品编码：11615953

包装：平装

丛书名： 大学数学科学丛书18

开本：16开

出版时间：2006-09-01

用纸：胶版纸

页数：351

字数：522000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：发稿
　　作者多年教学科研的结晶
　　汲取中外优秀教材的精华
　　理论和应用方法结合并重
　　注重前沿发展且实例生动
　　方法多样灵活并融会贯通

内容简介

　　《多元统计分析/大学数学科学丛书18》系统讲述统计中多元分布的基本理论和常用的多元数据分析方法，多元分布理论包括Wishart分布、T2分布、人分布、多元Beta分布、多元正态的参数估计和假设检验及一般多元分布的参数估计和假设检验理论，多元数据分析方法包括多元线性回归模型、判别分析、主成分分析、因子分析、相应分析、聚类分析、典型相关分析和多维标度法，既强调作为一个学科分支的理论系统性，对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、数学工具的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展，书中给出一些有启发性的实例和习题，书末附录给出一些代数补充知识，
　　《多元统计分析/大学数学科学丛书18》可作为高等院校数学系、数理统计或统计系、计量经济系、生物统计系等有关学科专业的高年级本科生、研究生学位课程的教材，也可作为数学、生物、医学、经济、金融、工程等领域的教师或科技工作者的参考书.

内页插图

目录

;

前言/序言

好的，这是一份不包含“多元统计分析/大学数学科学丛书18”内容的图书简介，字数约1500字，旨在为读者提供详细的背景信息和内容概述。 --- 图书名称：深度学习与神经网络原理及应用 丛书系列：现代计算科学前沿丛书 作者：李文华，张明远 出版社：科学技术出版社 图书简介 本书深入浅出地介绍了现代人工智能领域的核心技术——深度学习与神经网络的理论基础、关键算法以及实际应用。在全球计算能力飞速提升和大数据爆炸式增长的背景下，深度学习已经成为推动人工智能技术突破的关键驱动力。本书旨在为计算机科学、数学、统计学以及相关工程领域的学生、研究人员和工程师提供一套全面、系统且富有洞察力的学习资源。 第一部分：基础理论与神经科学启示 本书首先构建了理解现代深度学习模型的理论基石。我们从人工神经网络（ANN）的起源讲起，回顾了感知机模型（Perceptron）的局限性，并详细阐述了连接主义思想在计算模型中的体现。 1.1 神经科学启发与计算模型 我们探讨了生物神经元的工作机制如何启发了人工神经元的构建，包括激活函数的选择和权重更新的直观理解。在此基础上，我们详细介绍了经典的神经元模型，如 Sigmoid、Tanh 以及更现代的 ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU），并分析了它们在解决梯度消失/爆炸问题中的作用。 1.2 前馈网络与误差反向传播 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）是所有深度学习模型的基础骨架。本书详细剖析了 FNN 的结构、前向传播过程以及关键的学习机制——误差反向传播算法（Backpropagation）。我们不仅展示了数学推导，更重要的是强调了其计算效率和在实际训练中的应用技巧，如链式法则的巧妙运用。 1.3 优化理论与梯度下降家族 模型的训练本质上是一个复杂的非线性优化问题。本章集中讨论了各种优化算法，从基础的随机梯度下降（SGD）开始，逐步引入了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如 AdaGrad, RMSProp, Adam），并对比分析了它们在收敛速度、泛化能力和内存消耗方面的优劣。我们强调了学习率调度策略在精细化模型训练中的重要性。 第二部分：核心网络架构与特征提取 随着网络深度的增加，模型的表达能力显著增强。本书系统地介绍了当前主流的几种深度网络架构，它们分别针对不同类型的数据结构进行了优化。 2.1 卷积神经网络（CNN）的革命 卷积神经网络是处理图像、视频等具有空间结构数据的主导技术。我们深入讲解了卷积层、池化层（Pooling）的设计原理，并详细介绍了经典的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 结构）和 ResNet（残差连接）。特别地，我们对残差网络如何解决深度网络训练难题进行了深入剖析，并讨论了可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端部署中的效率优势。 2.2 循环神经网络（RNN）与序列建模 处理文本、语音、时间序列等序列数据时，循环神经网络展现出强大的能力。本书清晰地阐述了 RNN 的核心思想——时间步上的信息共享。随后，我们重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），分析了它们如何通过精巧的“门控”机制来捕获长期依赖关系，并讨论了传统 RNN 在处理长序列时的局限性。 2.3 Transformer 架构：注意力机制的崛起 近年来，基于自注意力机制（Self-Attention）的 Transformer 模型彻底改变了自然语言处理领域。本书详尽解析了 Transformer 的 Encoder-Decoder 结构，重点分析了多头注意力机制（Multi-Head Attention）的工作原理，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型提供序列顺序信息。我们还简要介绍了 BERT、GPT 等基于 Transformer 的预训练模型家族。 第三部分：训练策略、正则化与模型泛化 构建一个有效的深度模型不仅依赖于架构设计，更依赖于精妙的训练策略和防止过拟合的技术。 3.1 正则化与泛化能力 我们讨论了防止模型过度拟合的关键技术，包括 L1/L2 权重正则化、Dropout（及其在不同架构中的应用），以及早停法（Early Stopping）。此外，我们还介绍了批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization），分析了它们如何稳定训练过程并充当隐式的正则化器。 3.2 数据增强与迁移学习 在数据稀疏的情况下，数据增强（Data Augmentation）是提高模型鲁棒性的有效手段。对于图像和文本数据，我们分别介绍了常用和前沿的数据增强技术。更重要的是，本书详细阐述了迁移学习（Transfer Learning）的实践，包括特征提取和微调（Fine-tuning）策略，这对于资源受限的项目至关重要。 3.3 模型评估与可解释性 训练完成后，准确评估模型性能至关重要。我们介绍了分类、回归任务中的常用评估指标，并强调了交叉验证的重要性。同时，我们触及了深度学习模型“黑箱”问题的挑战，介绍了 LIME、SHAP 等基础的可解释性方法，帮助读者理解模型决策的依据。 第四部分：前沿应用与实践案例 本书的最后部分将理论知识与实际工程应用相结合，展示了深度学习在不同领域取得的突破性进展。 4.1 计算机视觉实践 我们将详细介绍目标检测（如 R-CNN 系列、YOLOvX）、语义分割（如 U-Net、DeepLab）的最新进展，并辅以实际数据集（如 ImageNet、COCO）的项目案例，演示如何使用主流框架（TensorFlow/PyTorch）实现这些复杂模型。 4.2 自然语言处理（NLP）应用 针对 NLP 领域，我们展示了如何利用预训练模型解决文本分类、命名实体识别和机器翻译任务。我们侧重于实操层面，指导读者如何加载和微调大型语言模型以适应特定领域的需求。 4.3 生成模型简介 最后，我们对生成模型进行了概述，包括变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。我们解释了 VAE 如何在潜空间中学习数据的概率分布，以及 GANs 如何通过“生成器-判别器”的博弈机制生成高度逼真的新数据样本。 总结与展望 《深度学习与神经网络原理及应用》不仅是一本技术手册，更是一份引导读者深入理解人工智能核心驱动力的路线图。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握从基本数学原理到复杂网络架构构建的全套技能，为他们在日益发展的智能计算领域中占据有利地位奠定坚实的基础。 ---

评分☆☆☆☆☆

作为一名对统计学应用场景充满好奇的读者，我发现这本书在理论讲解之外，还隐藏着许多值得挖掘的“宝藏”。它不仅仅是一本纯粹的理论教材，更像是一本“思想指南”。书中对各种统计方法的提出和发展，都关联到了实际问题的解决过程，比如在介绍某个模型时，作者会详细阐述这个模型是如何被用来分析某个特定领域的实际数据的，并且会讨论该模型在实际应用中可能遇到的挑战和局限性。这种“问题导向”的学习方式，让我能够更好地理解统计学工具的价值所在，也为我日后在工作中应用这些工具提供了思路。我尤其喜欢书中那些对不同统计方法进行比较分析的章节，作者并没有简单罗列，而是深入分析了它们各自的优劣势、适用范围以及在解决同一问题时的不同侧重点。这有助于我形成一种批判性的思维，能够根据具体情况选择最合适的方法，而不是生搬硬套。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，书脊的颜色比较沉稳，属于那种放在书架上不会轻易被忽视的类型。封面采用的是一种哑光纸，触感细腻，整体风格偏向学术，但又不失设计感，没有那种过于冷冰冰的感觉。翻开扉页，纸张的厚度适中，印刷清晰，字迹也比较锐利，阅读起来眼睛不容易疲劳。我特别留意了一下排版，章节的划分清晰明了，标题和副标题的层级感也很强，这对于理解和梳理知识点非常重要。另外，书中的图表和公式的呈现也做得相当不错，线条流畅，数据清晰，即便是一些复杂的图示，也能通过放大和细节调整看得清楚。我拿到这本书的时候，恰好是在寻找一本能够系统性地梳理统计学基础理论的读物，这本书的整体呈现，尤其是其严谨又不失条理的编排方式，让我对接下来的阅读充满了期待。它给我的第一印象，就是一本认真打磨、值得投入时间去钻研的学术著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排非常有条理，给人一种循序渐进的感觉。开篇的章节通常会回顾和梳理一些基础的数学概念，这些概念对于理解后续更复杂的统计理论至关重要。作者在处理这些基础知识时，并没有简单地掠过，而是用一种清晰易懂的方式进行了重述和补充，这对于像我这样在数学基础方面可能有些薄弱的读者来说，无疑是一大福音。随着内容的深入，章节的难度也在逐步提升，但这种提升是平缓的，不会让人感到突兀。每个新的统计方法或理论的引入，都伴随着清晰的定义、详细的推导过程以及直观的解释。我发现，在阅读过程中，作者会时不时地引用一些经典的研究案例，这些案例不仅增加了内容的趣味性，更重要的是，它们为抽象的理论提供了一个具体的实践载体，让我能够将所学的知识与实际应用联系起来，从而加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是一种独特的体验。在阅读过程中，我时常会感觉到作者在用一种非常严谨但又不失幽默的方式来引导读者。虽然主题是偏向理论的统计分析，但书中并没有充斥着枯燥的定义和冰冷的公式，反而是穿插了一些非常恰当的例子，有时候是一些生活化的场景，有时候则是从更宏观的科学研究角度切入，这些例子极大地帮助我理解了那些抽象的概念。尤其是在讲解一些具有挑战性的统计模型时，作者会先铺垫一个背景故事，或者提出一个引人思考的问题，然后逐步引导我们去发现问题的本质，最后才引出相应的统计方法。这种“故事化”的教学方式，让学习过程变得生动有趣，而不是死记硬背。我之前接触过一些统计学的书籍，有些过于注重公式推导，让人望而却步，而这本书则在这方面做得很好，既保证了理论的深度，又保持了知识的可读性，感觉就像在和一个经验丰富的导师进行一场高质量的对话，收获颇丰。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论的严谨性上做得非常到位，可以说是教科书级别的。每一个概念的引入都基于扎实的数学基础，公式的推导清晰明了，逻辑链条完整。对于一些关键性的定理和性质，作者不仅给出了证明，还对其背后的思想和直觉进行了深入的剖析。这一点对我来说尤为重要，因为我总觉得，理解理论背后的“为什么”比单纯记住“是什么”更有价值。书中对一些统计方法的假设条件、适用范围以及潜在的优缺点都进行了非常细致的探讨，这使得读者在应用这些方法时，能够做到心中有数，避免出现误用或滥用。我特别欣赏作者在处理一些争议性或者存在不同观点的统计学问题时，所展现出的客观和平衡的态度。它鼓励读者独立思考，而不是简单接受现成的结论。总而言之，这本书在理论深度和严谨性上，给我留下了非常深刻的印象，是一本值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

多n元utt统计y分析/大学数QR学UX科a学丛书18

评分☆☆☆☆☆

够难，够味！好书！强烈推荐

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

okokokokokokokokok

评分☆☆☆☆☆

终于重印了，多元统计分析的一本好书。

评分☆☆☆☆☆

内容听不错的，特别是对于数学、统计以外专业，而又从事相关工作的，用来做参考手册是听不错的。不过这边书的装订有些问题，特别是封面，这个简装版本的封面稍微翻看一下就皱起来了，整本书看上去就变得听难看的。主要是因为封面的那两页纸（一前一后）太薄了。

评分☆☆☆☆☆

书绝对是好书！可惜被京东搞成这样。没货了所以不能换，凑活用吧。

评分☆☆☆☆☆

多n元utt统计y分析/大学数QR学qUX科a学丛书18 多n元uttx统计y分析/大学数QR学BUX科a学丛书18 多元u统计分析/大学数R学U科N学丛书18 多n元utt统计y分析/大学数UQR学UX科a学丛书1a8 多n元utt统计y分d析/大学数QR学UX科a学丛书18

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，好好看看，应该会有收获