1k MATLAB数据分析方法 第2版 MATLAB软件教程书籍 数据处理基本方法matl pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 1

ISBN：9787111558507

商品编码：27185075257

丛书名： MATLAB数据分析方法 第2版

商品参数

MATLAB数据分析方法 第二版
	定价	39.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	第二版
	出版时间
	开本	16开
	作者	吴礼斌 李柏年
	装帧	平装
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787111558507

内容介绍

数据分析方法就是解决大数据分析与应用的重要方法,已成为自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。MATLAB是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。全书共分7章，主要内容包括：MATLAB软件简介，数据处理的基本方法、回归模型、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数据模拟方法、应用神经网络进行模式识别和预测。此外，每章除了习题还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。

目录

前言

 

教学建议

 

第1章 MATLAB基础1

 

1.1 数据分析与MATLAB1

 

1.1.1 数据分析概述1

 

1.1.2 MATLAB在数据分析中的作用2

 

1.2 MATLAB基础概述3

 

1.2.1 MATLAB的影响3

 

1.2.2 MATLAB的特点与主要功能3

 

1.2.3 MATLAB主界面与常用窗口4

 

1.2.4 MATLAB的联机帮助7

 

1.2.5 工具箱及其在线帮助8

 

1.3 MATLAB基本语法10

 

1.3.1 数据类型10

 

1.3.2 操作符与运算符12

 

1.3.3 MATLAB命令函数14

 

1.4 数组和矩阵运算14

 

1.4.1 数组的创建与运算14

 

1.4.2 矩阵的输入与运算15

 

1.5 M文件与编程20

 

1.5.1 M文件编辑/调试器窗口20

 

1.5.2 M文件21

 

1.5.3 控制语句的编程22

 

1.6 MATLAB通用操作实例25

 

习题128

 

第2章 数据描述性分析29

 

2.1 基本统计量与数据可视化29

 

2.1.1 一维样本数据的基本统计量29

 

2.1.2 多维样本数据的统计量36

 

2.1.3 样本数据可视化39

 

2.2 数据分布及其检验45

 

2.2.1 一维数据的分布与检验45

 

2.2.2 多维数据的正态分布检验48

 

2.3 数据变换52

 

2.3.1 数据属性变换52

 

2.3.2 Box-Cox变换55

 

2.3.3 基于数据变换的综合评价模型57

 

习题259

 

实验1 数据统计量及其分布检验61

 

第3章 回归分析63

 

3.1 一元回归模型63

 

3.1.1 一元线性回归模型63

 

3.1.2 一元多项式回归模型67

 

3.1.3 一元非线性回归模型69

 

3.1.4 一元回归建模实例76

 

3.2 多元线性回归模型79

 

3.2.1 多元线性回归模型及其表示79

 

3.2.2 MATLAB的回归分析命令82

 

3.2.3 多元线性回归实例89

 

3.3 逐步回归92

 

3.3.1 最优回归方程的选择92

 

3.3.2 引入变量和剔除变量的依据93

 

3.3.3 逐步回归的MATLAB实现94

 

3.4 回归诊断96

 

3.4.1 异常点与强影响点诊断96

 

3.4.2 残差分析100

 

3.4.3 多重共线性诊断102

 

习题3106

 

实验2 多元线性回归与逐步回归110

 

第4章 判别分析111

 

4.1 距离判别分析111

 

4.1.1 判别分析的概念111

 

4.1.2 距离的定义111

 

4.1.3 两个总体的距离判别分析114

 

4.1.4 多个总体的距离判别分析119

 

4.2 判别准则的评价121

 

4.3 贝叶斯判别分析124

 

4.3.1 两个总体的贝叶斯判别124

 

4.3.2 多个总体的贝叶斯判别128

 

4.3.3 平均误判率130

 

4.4 K近邻判别与支持向量机135

 

习题4141

 

实验3 距离判别与贝叶斯判别分析145

 

第5章 主成分分析与典型相关分析147

 

5.1 主成分分析147

 

5.1.1 主成分分析的基本原理147

 

5.1.2 样本主成分分析154

 

5.2 主成分分析的应用158

 

5.2.1 主成分分析用于综合评价158

 

5.2.2 主成分分析用于分类161

 

5.2.3 主成分分析用于信号分离163

 

5.3 典型相关分析166

 

5.3.1 典型相关分析的基本原理166

 

5.3.2 样本的典型变量与典型相关系数169

 

5.3.3 典型相关系数的显著性检验170

 

5.3.4 典型相关分析实例172

 

5.4 趋势性与属性相关分析应用实例177

 

5.4.1 Cox-Stuart趋势检验177

 

5.4.2 属性数据分析178

 

习题5180

 

实验4 主成分分析与典型相关分析184

 

第6章 聚类分析187

 

6.1 距离聚类187

 

6.1.1 聚类的思想187

 

6.1.2 样品间的距离188

 

6.1.3 变量间的相似系数190

 

6.1.4 类间距离与递推公式192

 

6.2 谱系聚类193

 

6.2.1 谱系聚类的思想193

 

6.2.2 谱系聚类的步骤194

 

6.2.3 谱系聚类的MATLAB实现196

 

6.3 K均值聚类200

 

6.3.1 K均值聚类的思想200

 

6.3.2 K均值聚类的步骤200

 

6.3.3 K均值聚类的MATLAB实现201

 

6.4 模糊均值聚类203

 

6.4.1 模糊C均值聚类203

 

6.4.2 模糊减法聚类205

 

6.5 聚类的有效性207

 

6.5.1 谱系聚类的有效性207

 

6.5.2 K均值聚类的有效性209

 

6.5.3 模糊聚类的有效性211

 

习题6212

 

实验5 聚类方法与聚类有效性215

 

第7章 数值模拟分析217

 

7.1 蒙特卡罗方法与应用217

 

7.1.1 蒙特卡罗方法的基本思想217

 

7.1.2 随机数的产生与MATLAB的伪随机数218

 

7.1.3 蒙特卡罗方法应用实例219

 

7.2 BP神经网络及应用227

 

7.2.1 人工神经元及人工神经元网络227

 

7.2.2 BP神经网络228

 

7.2.3 MATLAB神经网络工具箱230

 

7.2.4 BP神经网络应用实例232

 

习题7239

 

实验6 数值模拟240

 

参考文献241

深度学习基础与实践：从理论到应用 本书概述： 本教程旨在为读者提供一个全面且深入的学习路径，掌握现代人工智能领域的核心技术——深度学习。不同于侧重于特定软件工具或单一编程语言的书籍，本书将聚焦于深度学习的核心数学原理、算法构建逻辑以及多种前沿架构的深入剖析。我们力求在理论的严谨性和工程实践的有效性之间找到最佳平衡点，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。全书内容涵盖从经典的人工神经网络（ANN）到复杂的大规模预训练模型，并辅以大量的案例分析，以展示深度学习如何在图像识别、自然语言处理、序列建模等多个关键领域发挥作用。 本书特别强调模型的可解释性（XAI）和鲁棒性，这是当前深度学习研究和工业部署中最受关注的两大前沿课题。我们将详细探讨反向传播算法的数学推导、优化器的选择与调优策略，以及如何使用卷积、循环和注意力机制构建高效的网络结构。 --- 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本部分将打下坚实的理论基础，为后续复杂模型的学习做好准备。 第一章：机器学习回顾与神经网络的起源 引言： 从统计学习到深度学习的范式转变。 线性模型与非线性分离： 复习逻辑回归与支持向量机（SVM）在线性可分问题上的局限性。 感知机（Perceptron）原理： 单个神经元的决策边界与激活函数概念的引入。 异或（XOR）问题： 阐述多层结构（MLP）的必要性。 第二章：多层感知机（MLP）的精细解构 网络结构拓扑： 输入层、隐藏层、输出层的设计原则。 激活函数深度剖析： Sigmoid、Tanh 的梯度消失问题；ReLU 及其变体（Leaky ReLU, ELU）的优势与选择依据。 损失函数体系： 均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）在不同任务中的适用性。 核心：反向传播（Backpropagation）算法的数学推导： 链式法则在网络中的应用，理解梯度计算的精确过程。 第三章：优化算法与收敛性分析 梯度下降（GD）家族： 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）的性能对比。 动量（Momentum）的引入： 加速收敛与震荡抑制。 自适应学习率方法： AdaGrad, RMSProp, Adam 的工作机制与参数更新公式的详细解析。 学习率调度策略： 固定衰减、余弦退火等在训练后期防止过拟合的关键技术。 正则化技术： L1/L2 正则化与权重衰减的机制，以及它们对模型复杂度的控制。 --- 第二部分：核心结构与前沿架构 本部分转向深度学习的“积木块”，深入研究用于处理不同类型数据的专用网络结构。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 核心概念： 卷积层、局部感受野、权重共享的原理与效率优势。 特征图的生成与池化操作： 最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）对空间维度的降采样。 经典CNN架构解析： LeNet-5, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception) 的设计思想和创新点。 深度残差学习： ResNet 中的跳跃连接（Skip Connection）如何解决深层网络训练难题。 现代架构探讨： DenseNet 和 MobileNet 的轻量化设计。 第五章：序列建模与循环神经网络（RNN） 处理时间序列的挑战： 梯度依赖问题。 长短期记忆网络（LSTM）： 详细介绍输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的工作流程。 门控循环单元（GRU）： 相较于 LSTM 的简化与效率平衡。 双向RNN（Bi-RNN）： 如何捕获前向和后向的上下文信息。 序列到序列（Seq2Seq）模型基础： 编码器-解码器结构在机器翻译中的应用。 第六章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制的起源： 解决 Seq2Seq 模型中“信息瓶颈”的方法。 自注意力（Self-Attention）详解： Query, Key, Value 向量的计算过程。 Transformer 架构的完全解构： 多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。 位置编码（Positional Encoding）： 如何将序列顺序信息注入到无循环的结构中。 Encoder-Decoder 堆叠： 标准 Transformer 在机器翻译任务中的完整流程。 --- 第三部分：高级主题与实践挑战 本部分关注如何将理论模型部署到实际问题中，并探讨当前研究的热点方向。 第七章：深度学习模型的训练与调优策略 过拟合与欠拟合的诊断： 学习曲线的分析。 Dropout 技术详解： 随机失活对网络权重的独立性约束。 批标准化（Batch Normalization）： 内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解及其对训练速度的影响。 超参数优化实践： 网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化在确定最优配置中的应用。 迁移学习与微调（Fine-tuning）： 利用预训练模型高效解决新任务的策略。 第八章：深度学习的可解释性（XAI） 为何需要可解释性？ 信任、调试与公平性。 梯度类方法： Saliency Maps、Guided Backpropagation 对输入特征重要性的可视化。 激活最大化（Activation Maximization）： 理解神经元所学特征的本质。 模型无关方法： LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和 SHAP（SHapley Additive exPlanations）的原理与应用。 第九章：生成模型导论 变分自编码器（VAE）： 潜在空间（Latent Space）的构建与重参数化技巧。 生成对抗网络（GANs）基础： 判别器与生成器的博弈过程。 GAN 的训练稳定性问题： 模式崩溃（Mode Collapse）的分析与解决。 高级生成模型简介： 探讨扩散模型（Diffusion Models）的基本思想，理解其在图像生成领域的突破。 第十章：前沿应用与未来趋势 大型语言模型（LLMs）的结构基础： 从 BERT 到 GPT 系列的演进路线图。 高效推理技术： 模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）在资源受限环境中的部署考量。 自监督学习（SSL）： 在大规模无标签数据上预训练的有效性。 伦理与偏差： 深度学习系统中的公平性、隐私保护与对社会的影响。 --- 本书特色： 本书的内容组织遵循从基础理论到复杂应用的逻辑链条，特别注重数学推导的清晰性，避免了对特定库的过度依赖，使读者能够跨平台、跨框架地理解和实现算法。每一章节的理论讲解后都附有深入的“设计思路剖析”，帮助读者理解不同算法选择背后的工程和科学权衡。本书适合具有一定线性代数和概率论基础，希望系统掌握现代深度学习理论体系的工程师、研究人员及高年级学生阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据处理领域的“救命稻草”！我最近刚接触数据分析，面对那些复杂的算法和陌生的软件界面，简直是一头雾水。这本指南就像一个经验丰富的老教授，一步步地把我从门外汉领进了数据分析的世界。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是充满了实用的代码示例和详尽的操作步骤。特别是对于初学者来说，它把数据清洗、转换、可视化这些看似高深莫测的步骤，讲解得清晰易懂。我记得有一次，我处理一个大型数据集时遇到了内存溢出的问题，翻阅这本书的特定章节后，找到了一个巧妙的内存优化技巧，瞬间解决了困扰我好几天的难题。这种“即学即用，学完就能解决实际问题”的体验，让我对它爱不释手。它不仅仅教会了我“怎么做”，更重要的是让我理解了“为什么这么做”，为我后续的深入学习打下了坚实的基础。这本书的排版也非常人性化，关键代码块和输出结果对比鲜明，查找起来非常方便，极大地提升了我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的深度和广度远远超出了我的预期。我原本以为这只是一本基础操作手册，但它对高级统计分析和机器学习算法的介绍，展现出了非常扎实的理论功底和高超的工程实践能力。它没有停留在简单的线性回归或基础绘图上，而是深入探讨了更复杂的模型构建和性能评估指标，这对于那些希望从“会用工具”迈向“精通分析”的读者来说，是无价的财富。我特别欣赏作者在讲解复杂模型时，总能巧妙地结合实际案例，比如金融时间序列的预测或是生物医学数据的分类问题。这种理论与实践紧密结合的方式，让抽象的概念变得具象化，极大地增强了读者的理解力和应用能力。我甚至发现了一些在我以往阅读的其他教程中从未见过的，关于数据降维和特征工程的独到见解，这些都极大地拓宽了我的分析思路。对于资深用户而言，这本书的价值体现在它能提供那些“教科书不讲”的实战技巧和陷阱规避指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，用一个词来形容就是“沉稳而有力”。作者的文字表达非常精准，没有华丽的辞藻，但每一个词语的选择都恰到好处地传达了技术要点。在讲解涉及复杂数学概念的部分时，作者展现出了极强的科普能力，总能找到最恰当的比喻或类比来打破技术壁垒，让非数学背景的读者也能领会其精髓。比如，在讲解主成分分析（PCA）时，它没有陷入复杂的线性代数推导，而是用了一个非常形象的“影子投射”模型来解释维度压缩的本质，这让我豁然开朗。此外，书中穿插的一些作者自身的项目经验和反思，让冰冷的技术内容瞬间变得有“人情味”起来，让人感觉像是在跟一位经验丰富的同事交流心得，而不是在阅读冷冰冰的技术文档。这种真诚的分享态度，极大地增强了读者对内容的信任感和亲近感，让人愿意主动投入时间和精力去消化吸收这些宝贵的知识。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对软件操作的细节有着“偏执狂”式追求的人来说，这本书的附录和技巧部分简直是宝藏。很多时候，我们都被某个小小的设置或一个晦涩的命令搞得焦头烂额。这本书似乎预料到了读者可能遇到的所有“拦路虎”，并提前准备了详尽的解决方案。例如，关于如何定制特定的图表样式以符合出版物要求，书中的脚本片段可以直接复制粘贴使用，极大地节省了调试时间。它不光关注核心的分析逻辑，连同软件界面的个性化设置、性能调优的小技巧，甚至是如何编写更高效、更具可读性的脚本的规范，都有涉及。这体现了作者不仅是工具的使用者，更是工具的深度驾驭者和传道者。这种对细节的关注，使得这本书的实用价值远超一般的理论参考书，更像是一本随身携带的、时刻能提供帮助的“现场指导手册”。它让我的工作效率提升了一个档次，很多原本需要查阅大量论坛才能解决的小问题，这本书里都有直接的答案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计简直是艺术品级别的流畅。从数据导入的各种格式兼容性，到数据清洗的“疑难杂症”处理，再到结果的可视化和报告撰写，整个流程如同精心编排的交响乐，层层递进，毫不拖沓。我最喜欢它在数据预处理环节的细致入微。数据质量是分析的基石，这本书用大量的篇幅，细致地讨论了缺失值、异常值、重复数据等常见“顽疾”的处理策略，并对比了不同处理方法的优劣。这不像很多书籍只是简单地告诉你用一个函数就能解决，而是深入分析了每种策略背后的统计学含义和可能带来的偏差。读完这部分内容，我感觉自己对“干净数据”的理解提升到了一个新的高度。此外，作者在章节间的过渡非常自然，知识点的铺垫和衔接非常到位，让你在不知不觉中就掌握了一个完整的分析流程，完全没有生硬的割裂感。这种整体性的叙事，让学习不再是零散知识点的堆砌，而是一个连贯的知识体系的构建过程。