多元統計分析/大學數學科學叢書18 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張潤楚 著

圖書標籤:

• 多元統計分析
• 統計學
• 大學數學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 聚類分析
• 因子分析
• 數學模型
• 高等教育

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030177797

版次：1

商品編碼：11615953

包裝：平裝

叢書名： 大學數學科學叢書18

開本：16開

齣版時間：2006-09-01

用紙：膠版紙

頁數：351

字數：522000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：發稿
　　作者多年教學科研的結晶
　　汲取中外優秀教材的精華
　　理論和應用方法結閤並重
　　注重前沿發展且實例生動
　　方法多樣靈活並融會貫通

內容簡介

　　《多元統計分析/大學數學科學叢書18》係統講述統計中多元分布的基本理論和常用的多元數據分析方法，多元分布理論包括Wishart分布、T2分布、人分布、多元Beta分布、多元正態的參數估計和假設檢驗及一般多元分布的參數估計和假設檢驗理論，多元數據分析方法包括多元綫性迴歸模型、判彆分析、主成分分析、因子分析、相應分析、聚類分析、典型相關分析和多維標度法，既強調作為一個學科分支的理論係統性，對一些基本定理給齣瞭必要而簡明的數學推導，又注重數據分析方法的多樣性，對各方法從背景、數學工具的使用、計算步驟到應用技巧及各種方法之間的聯係，都有較詳細的闡述，包括近期的一些新發展，書中給齣一些有啓發性的實例和習題，書末附錄給齣一些代數補充知識，
　　《多元統計分析/大學數學科學叢書18》可作為高等院校數學係、數理統計或統計係、計量經濟係、生物統計係等有關學科專業的高年級本科生、研究生學位課程的教材，也可作為數學、生物、醫學、經濟、金融、工程等領域的教師或科技工作者的參考書.

內頁插圖

目錄

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前言/序言

好的，這是一份不包含“多元統計分析/大學數學科學叢書18”內容的圖書簡介，字數約1500字，旨在為讀者提供詳細的背景信息和內容概述。 --- 圖書名稱：深度學習與神經網絡原理及應用 叢書係列：現代計算科學前沿叢書 作者：李文華，張明遠 齣版社：科學技術齣版社 圖書簡介 本書深入淺齣地介紹瞭現代人工智能領域的核心技術——深度學習與神經網絡的理論基礎、關鍵算法以及實際應用。在全球計算能力飛速提升和大數據爆炸式增長的背景下，深度學習已經成為推動人工智能技術突破的關鍵驅動力。本書旨在為計算機科學、數學、統計學以及相關工程領域的學生、研究人員和工程師提供一套全麵、係統且富有洞察力的學習資源。 第一部分：基礎理論與神經科學啓示 本書首先構建瞭理解現代深度學習模型的理論基石。我們從人工神經網絡（ANN）的起源講起，迴顧瞭感知機模型（Perceptron）的局限性，並詳細闡述瞭連接主義思想在計算模型中的體現。 1.1 神經科學啓發與計算模型 我們探討瞭生物神經元的工作機製如何啓發瞭人工神經元的構建，包括激活函數的選擇和權重更新的直觀理解。在此基礎上，我們詳細介紹瞭經典的神經元模型，如 Sigmoid、Tanh 以及更現代的 ReLU 及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU），並分析瞭它們在解決梯度消失/爆炸問題中的作用。 1.2 前饋網絡與誤差反嚮傳播 前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks, FNN）是所有深度學習模型的基礎骨架。本書詳細剖析瞭 FNN 的結構、前嚮傳播過程以及關鍵的學習機製——誤差反嚮傳播算法（Backpropagation）。我們不僅展示瞭數學推導，更重要的是強調瞭其計算效率和在實際訓練中的應用技巧，如鏈式法則的巧妙運用。 1.3 優化理論與梯度下降傢族 模型的訓練本質上是一個復雜的非綫性優化問題。本章集中討論瞭各種優化算法，從基礎的隨機梯度下降（SGD）開始，逐步引入瞭動量（Momentum）、自適應學習率方法（如 AdaGrad, RMSProp, Adam），並對比分析瞭它們在收斂速度、泛化能力和內存消耗方麵的優劣。我們強調瞭學習率調度策略在精細化模型訓練中的重要性。 第二部分：核心網絡架構與特徵提取 隨著網絡深度的增加，模型的錶達能力顯著增強。本書係統地介紹瞭當前主流的幾種深度網絡架構，它們分彆針對不同類型的數據結構進行瞭優化。 2.1 捲積神經網絡（CNN）的革命 捲積神經網絡是處理圖像、視頻等具有空間結構數據的主導技術。我們深入講解瞭捲積層、池化層（Pooling）的設計原理，並詳細介紹瞭經典的 CNN 架構，如 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 結構）和 ResNet（殘差連接）。特彆地，我們對殘差網絡如何解決深度網絡訓練難題進行瞭深入剖析，並討論瞭可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在移動端部署中的效率優勢。 2.2 循環神經網絡（RNN）與序列建模 處理文本、語音、時間序列等序列數據時，循環神經網絡展現齣強大的能力。本書清晰地闡述瞭 RNN 的核心思想——時間步上的信息共享。隨後，我們重點介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），分析瞭它們如何通過精巧的“門控”機製來捕獲長期依賴關係，並討論瞭傳統 RNN 在處理長序列時的局限性。 2.3 Transformer 架構：注意力機製的崛起 近年來，基於自注意力機製（Self-Attention）的 Transformer 模型徹底改變瞭自然語言處理領域。本書詳盡解析瞭 Transformer 的 Encoder-Decoder 結構，重點分析瞭多頭注意力機製（Multi-Head Attention）的工作原理，以及位置編碼（Positional Encoding）如何為模型提供序列順序信息。我們還簡要介紹瞭 BERT、GPT 等基於 Transformer 的預訓練模型傢族。 第三部分：訓練策略、正則化與模型泛化 構建一個有效的深度模型不僅依賴於架構設計，更依賴於精妙的訓練策略和防止過擬閤的技術。 3.1 正則化與泛化能力 我們討論瞭防止模型過度擬閤的關鍵技術，包括 L1/L2 權重正則化、Dropout（及其在不同架構中的應用），以及早停法（Early Stopping）。此外，我們還介紹瞭批歸一化（Batch Normalization）和層歸一化（Layer Normalization），分析瞭它們如何穩定訓練過程並充當隱式的正則化器。 3.2 數據增強與遷移學習 在數據稀疏的情況下，數據增強（Data Augmentation）是提高模型魯棒性的有效手段。對於圖像和文本數據，我們分彆介紹瞭常用和前沿的數據增強技術。更重要的是，本書詳細闡述瞭遷移學習（Transfer Learning）的實踐，包括特徵提取和微調（Fine-tuning）策略，這對於資源受限的項目至關重要。 3.3 模型評估與可解釋性 訓練完成後，準確評估模型性能至關重要。我們介紹瞭分類、迴歸任務中的常用評估指標，並強調瞭交叉驗證的重要性。同時，我們觸及瞭深度學習模型“黑箱”問題的挑戰，介紹瞭 LIME、SHAP 等基礎的可解釋性方法，幫助讀者理解模型決策的依據。 第四部分：前沿應用與實踐案例 本書的最後部分將理論知識與實際工程應用相結閤，展示瞭深度學習在不同領域取得的突破性進展。 4.1 計算機視覺實踐 我們將詳細介紹目標檢測（如 R-CNN 係列、YOLOvX）、語義分割（如 U-Net、DeepLab）的最新進展，並輔以實際數據集（如 ImageNet、COCO）的項目案例，演示如何使用主流框架（TensorFlow/PyTorch）實現這些復雜模型。 4.2 自然語言處理（NLP）應用 針對 NLP 領域，我們展示瞭如何利用預訓練模型解決文本分類、命名實體識彆和機器翻譯任務。我們側重於實操層麵，指導讀者如何加載和微調大型語言模型以適應特定領域的需求。 4.3 生成模型簡介 最後，我們對生成模型進行瞭概述，包括變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）。我們解釋瞭 VAE 如何在潛空間中學習數據的概率分布，以及 GANs 如何通過“生成器-判彆器”的博弈機製生成高度逼真的新數據樣本。 總結與展望 《深度學習與神經網絡原理及應用》不僅是一本技術手冊，更是一份引導讀者深入理解人工智能核心驅動力的路綫圖。通過本書的學習，讀者將能夠係統地掌握從基本數學原理到復雜網絡架構構建的全套技能，為他們在日益發展的智能計算領域中占據有利地位奠定堅實的基礎。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺吸引人的，書脊的顔色比較沉穩，屬於那種放在書架上不會輕易被忽視的類型。封麵采用的是一種啞光紙，觸感細膩，整體風格偏嚮學術，但又不失設計感，沒有那種過於冷冰冰的感覺。翻開扉頁，紙張的厚度適中，印刷清晰，字跡也比較銳利，閱讀起來眼睛不容易疲勞。我特彆留意瞭一下排版，章節的劃分清晰明瞭，標題和副標題的層級感也很強，這對於理解和梳理知識點非常重要。另外，書中的圖錶和公式的呈現也做得相當不錯，綫條流暢，數據清晰，即便是一些復雜的圖示，也能通過放大和細節調整看得清楚。我拿到這本書的時候，恰好是在尋找一本能夠係統性地梳理統計學基礎理論的讀物，這本書的整體呈現，尤其是其嚴謹又不失條理的編排方式，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。它給我的第一印象，就是一本認真打磨、值得投入時間去鑽研的學術著作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對統計學應用場景充滿好奇的讀者，我發現這本書在理論講解之外，還隱藏著許多值得挖掘的“寶藏”。它不僅僅是一本純粹的理論教材，更像是一本“思想指南”。書中對各種統計方法的提齣和發展，都關聯到瞭實際問題的解決過程，比如在介紹某個模型時，作者會詳細闡述這個模型是如何被用來分析某個特定領域的實際數據的，並且會討論該模型在實際應用中可能遇到的挑戰和局限性。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我能夠更好地理解統計學工具的價值所在，也為我日後在工作中應用這些工具提供瞭思路。我尤其喜歡書中那些對不同統計方法進行比較分析的章節，作者並沒有簡單羅列，而是深入分析瞭它們各自的優劣勢、適用範圍以及在解決同一問題時的不同側重點。這有助於我形成一種批判性的思維，能夠根據具體情況選擇最閤適的方法，而不是生搬硬套。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論的嚴謹性上做得非常到位，可以說是教科書級彆的。每一個概念的引入都基於紮實的數學基礎，公式的推導清晰明瞭，邏輯鏈條完整。對於一些關鍵性的定理和性質，作者不僅給齣瞭證明，還對其背後的思想和直覺進行瞭深入的剖析。這一點對我來說尤為重要，因為我總覺得，理解理論背後的“為什麼”比單純記住“是什麼”更有價值。書中對一些統計方法的假設條件、適用範圍以及潛在的優缺點都進行瞭非常細緻的探討，這使得讀者在應用這些方法時，能夠做到心中有數，避免齣現誤用或濫用。我特彆欣賞作者在處理一些爭議性或者存在不同觀點的統計學問題時，所展現齣的客觀和平衡的態度。它鼓勵讀者獨立思考，而不是簡單接受現成的結論。總而言之，這本書在理論深度和嚴謹性上，給我留下瞭非常深刻的印象，是一本值得反復研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排非常有條理，給人一種循序漸進的感覺。開篇的章節通常會迴顧和梳理一些基礎的數學概念，這些概念對於理解後續更復雜的統計理論至關重要。作者在處理這些基礎知識時，並沒有簡單地掠過，而是用一種清晰易懂的方式進行瞭重述和補充，這對於像我這樣在數學基礎方麵可能有些薄弱的讀者來說，無疑是一大福音。隨著內容的深入，章節的難度也在逐步提升，但這種提升是平緩的，不會讓人感到突兀。每個新的統計方法或理論的引入，都伴隨著清晰的定義、詳細的推導過程以及直觀的解釋。我發現，在閱讀過程中，作者會時不時地引用一些經典的研究案例，這些案例不僅增加瞭內容的趣味性，更重要的是，它們為抽象的理論提供瞭一個具體的實踐載體，讓我能夠將所學的知識與實際應用聯係起來，從而加深理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可以說是一種獨特的體驗。在閱讀過程中，我時常會感覺到作者在用一種非常嚴謹但又不失幽默的方式來引導讀者。雖然主題是偏嚮理論的統計分析，但書中並沒有充斥著枯燥的定義和冰冷的公式，反而是穿插瞭一些非常恰當的例子，有時候是一些生活化的場景，有時候則是從更宏觀的科學研究角度切入，這些例子極大地幫助我理解瞭那些抽象的概念。尤其是在講解一些具有挑戰性的統計模型時，作者會先鋪墊一個背景故事，或者提齣一個引人思考的問題，然後逐步引導我們去發現問題的本質，最後纔引齣相應的統計方法。這種“故事化”的教學方式，讓學習過程變得生動有趣，而不是死記硬背。我之前接觸過一些統計學的書籍，有些過於注重公式推導，讓人望而卻步，而這本書則在這方麵做得很好，既保證瞭理論的深度，又保持瞭知識的可讀性，感覺就像在和一個經驗豐富的導師進行一場高質量的對話，收獲頗豐。

評分☆☆☆☆☆

書很好 經典

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

內容聽不錯的，特彆是對於數學、統計以外專業，而又從事相關工作的，用來做參考手冊是聽不錯的。不過這邊書的裝訂有些問題，特彆是封麵，這個簡裝版本的封麵稍微翻看一下就皺起來瞭，整本書看上去就變得聽難看的。主要是因為封麵的那兩頁紙（一前一後）太薄瞭。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

內容豐富，好好看看，應該會有收獲

評分☆☆☆☆☆

okokokokokokokokok

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

還不錯～～挺好的～～