1k MATLAB數據分析方法 第2版 MATLAB軟件教程書籍 數據處理基本方法matl pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 1

ISBN：9787111558507

商品編碼：27185075257

叢書名： MATLAB數據分析方法 第2版

商品參數

MATLAB數據分析方法 第二版
	定價	39.00
	齣版社	機械工業齣版社
	版次	第二版
	齣版時間
	開本	16開
	作者	吳禮斌 李柏年
	裝幀	平裝
	頁數	0
	字數	0
	ISBN編碼	9787111558507

內容介紹

數據分析方法就是解決大數據分析與應用的重要方法,已成為自然科學和社會科學各個學科研究者必備的知識。MATLAB是一套高性能的數值計算和可視化軟件，是實現數據分析與處理的有效工具。全書共分7章，主要內容包括：MATLAB軟件簡介，數據處理的基本方法、迴歸模型、判彆分析、主成分分析與典型相關分析、聚類分析、數據模擬方法、應用神經網絡進行模式識彆和預測。此外，每章除瞭習題還安排瞭緊密聯係實際的綜閤性、分析性實驗內容。

目錄

前言

 

教學建議

 

第1章 MATLAB基礎1

 

1.1 數據分析與MATLAB1

 

1.1.1 數據分析概述1

 

1.1.2 MATLAB在數據分析中的作用2

 

1.2 MATLAB基礎概述3

 

1.2.1 MATLAB的影響3

 

1.2.2 MATLAB的特點與主要功能3

 

1.2.3 MATLAB主界麵與常用窗口4

 

1.2.4 MATLAB的聯機幫助7

 

1.2.5 工具箱及其在綫幫助8

 

1.3 MATLAB基本語法10

 

1.3.1 數據類型10

 

1.3.2 操作符與運算符12

 

1.3.3 MATLAB命令函數14

 

1.4 數組和矩陣運算14

 

1.4.1 數組的創建與運算14

 

1.4.2 矩陣的輸入與運算15

 

1.5 M文件與編程20

 

1.5.1 M文件編輯/調試器窗口20

 

1.5.2 M文件21

 

1.5.3 控製語句的編程22

 

1.6 MATLAB通用操作實例25

 

習題128

 

第2章 數據描述性分析29

 

2.1 基本統計量與數據可視化29

 

2.1.1 一維樣本數據的基本統計量29

 

2.1.2 多維樣本數據的統計量36

 

2.1.3 樣本數據可視化39

 

2.2 數據分布及其檢驗45

 

2.2.1 一維數據的分布與檢驗45

 

2.2.2 多維數據的正態分布檢驗48

 

2.3 數據變換52

 

2.3.1 數據屬性變換52

 

2.3.2 Box-Cox變換55

 

2.3.3 基於數據變換的綜閤評價模型57

 

習題259

 

實驗1 數據統計量及其分布檢驗61

 

第3章 迴歸分析63

 

3.1 一元迴歸模型63

 

3.1.1 一元綫性迴歸模型63

 

3.1.2 一元多項式迴歸模型67

 

3.1.3 一元非綫性迴歸模型69

 

3.1.4 一元迴歸建模實例76

 

3.2 多元綫性迴歸模型79

 

3.2.1 多元綫性迴歸模型及其錶示79

 

3.2.2 MATLAB的迴歸分析命令82

 

3.2.3 多元綫性迴歸實例89

 

3.3 逐步迴歸92

 

3.3.1 最優迴歸方程的選擇92

 

3.3.2 引入變量和剔除變量的依據93

 

3.3.3 逐步迴歸的MATLAB實現94

 

3.4 迴歸診斷96

 

3.4.1 異常點與強影響點診斷96

 

3.4.2 殘差分析100

 

3.4.3 多重共綫性診斷102

 

習題3106

 

實驗2 多元綫性迴歸與逐步迴歸110

 

第4章 判彆分析111

 

4.1 距離判彆分析111

 

4.1.1 判彆分析的概念111

 

4.1.2 距離的定義111

 

4.1.3 兩個總體的距離判彆分析114

 

4.1.4 多個總體的距離判彆分析119

 

4.2 判彆準則的評價121

 

4.3 貝葉斯判彆分析124

 

4.3.1 兩個總體的貝葉斯判彆124

 

4.3.2 多個總體的貝葉斯判彆128

 

4.3.3 平均誤判率130

 

4.4 K近鄰判彆與支持嚮量機135

 

習題4141

 

實驗3 距離判彆與貝葉斯判彆分析145

 

第5章 主成分分析與典型相關分析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 樣本主成分分析154

 

5.2 主成分分析的應用158

 

5.2.1 主成分分析用於綜閤評價158

 

5.2.2 主成分分析用於分類161

 

5.2.3 主成分分析用於信號分離163

 

5.3 典型相關分析166

 

5.3.1 典型相關分析的基本原理166

 

5.3.2 樣本的典型變量與典型相關係數169

 

5.3.3 典型相關係數的顯著性檢驗170

 

5.3.4 典型相關分析實例172

 

5.4 趨勢性與屬性相關分析應用實例177

 

5.4.1 Cox-Stuart趨勢檢驗177

 

5.4.2 屬性數據分析178

 

習題5180

 

實驗4 主成分分析與典型相關分析184

 

第6章 聚類分析187

 

6.1 距離聚類187

 

6.1.1 聚類的思想187

 

6.1.2 樣品間的距離188

 

6.1.3 變量間的相似係數190

 

6.1.4 類間距離與遞推公式192

 

6.2 譜係聚類193

 

6.2.1 譜係聚類的思想193

 

6.2.2 譜係聚類的步驟194

 

6.2.3 譜係聚類的MATLAB實現196

 

6.3 K均值聚類200

 

6.3.1 K均值聚類的思想200

 

6.3.2 K均值聚類的步驟200

 

6.3.3 K均值聚類的MATLAB實現201

 

6.4 模糊均值聚類203

 

6.4.1 模糊C均值聚類203

 

6.4.2 模糊減法聚類205

 

6.5 聚類的有效性207

 

6.5.1 譜係聚類的有效性207

 

6.5.2 K均值聚類的有效性209

 

6.5.3 模糊聚類的有效性211

 

習題6212

 

實驗5 聚類方法與聚類有效性215

 

第7章 數值模擬分析217

 

7.1 濛特卡羅方法與應用217

 

7.1.1 濛特卡羅方法的基本思想217

 

7.1.2 隨機數的産生與MATLAB的僞隨機數218

 

7.1.3 濛特卡羅方法應用實例219

 

7.2 BP神經網絡及應用227

 

7.2.1 人工神經元及人工神經元網絡227

 

7.2.2 BP神經網絡228

 

7.2.3 MATLAB神經網絡工具箱230

 

7.2.4 BP神經網絡應用實例232

 

習題7239

 

實驗6 數值模擬240

 

參考文獻241

深度學習基礎與實踐：從理論到應用 本書概述： 本教程旨在為讀者提供一個全麵且深入的學習路徑，掌握現代人工智能領域的核心技術——深度學習。不同於側重於特定軟件工具或單一編程語言的書籍，本書將聚焦於深度學習的核心數學原理、算法構建邏輯以及多種前沿架構的深入剖析。我們力求在理論的嚴謹性和工程實踐的有效性之間找到最佳平衡點，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然。全書內容涵蓋從經典的人工神經網絡（ANN）到復雜的大規模預訓練模型，並輔以大量的案例分析，以展示深度學習如何在圖像識彆、自然語言處理、序列建模等多個關鍵領域發揮作用。 本書特彆強調模型的可解釋性（XAI）和魯棒性，這是當前深度學習研究和工業部署中最受關注的兩大前沿課題。我們將詳細探討反嚮傳播算法的數學推導、優化器的選擇與調優策略，以及如何使用捲積、循環和注意力機製構建高效的網絡結構。 --- 第一部分：深度學習的基石與數學原理 本部分將打下堅實的理論基礎，為後續復雜模型的學習做好準備。 第一章：機器學習迴顧與神經網絡的起源 引言： 從統計學習到深度學習的範式轉變。 綫性模型與非綫性分離： 復習邏輯迴歸與支持嚮量機（SVM）在綫性可分問題上的局限性。 感知機（Perceptron）原理： 單個神經元的決策邊界與激活函數概念的引入。 異或（XOR）問題： 闡述多層結構（MLP）的必要性。 第二章：多層感知機（MLP）的精細解構 網絡結構拓撲： 輸入層、隱藏層、輸齣層的設計原則。 激活函數深度剖析： Sigmoid、Tanh 的梯度消失問題；ReLU 及其變體（Leaky ReLU, ELU）的優勢與選擇依據。 損失函數體係： 均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）在不同任務中的適用性。 核心：反嚮傳播（Backpropagation）算法的數學推導： 鏈式法則在網絡中的應用，理解梯度計算的精確過程。 第三章：優化算法與收斂性分析 梯度下降（GD）傢族： 批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）的性能對比。 動量（Momentum）的引入： 加速收斂與震蕩抑製。 自適應學習率方法： AdaGrad, RMSProp, Adam 的工作機製與參數更新公式的詳細解析。 學習率調度策略： 固定衰減、餘弦退火等在訓練後期防止過擬閤的關鍵技術。 正則化技術： L1/L2 正則化與權重衰減的機製，以及它們對模型復雜度的控製。 --- 第二部分：核心結構與前沿架構 本部分轉嚮深度學習的“積木塊”，深入研究用於處理不同類型數據的專用網絡結構。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的視覺革命 核心概念： 捲積層、局部感受野、權重共享的原理與效率優勢。 特徵圖的生成與池化操作： 最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）對空間維度的降采樣。 經典CNN架構解析： LeNet-5, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception) 的設計思想和創新點。 深度殘差學習： ResNet 中的跳躍連接（Skip Connection）如何解決深層網絡訓練難題。 現代架構探討： DenseNet 和 MobileNet 的輕量化設計。 第五章：序列建模與循環神經網絡（RNN） 處理時間序列的挑戰： 梯度依賴問題。 長短期記憶網絡（LSTM）： 詳細介紹輸入門、遺忘門、輸齣門以及細胞狀態的工作流程。 門控循環單元（GRU）： 相較於 LSTM 的簡化與效率平衡。 雙嚮RNN（Bi-RNN）： 如何捕獲前嚮和後嚮的上下文信息。 序列到序列（Seq2Seq）模型基礎： 編碼器-解碼器結構在機器翻譯中的應用。 第六章：注意力機製與Transformer的崛起 注意力機製的起源： 解決 Seq2Seq 模型中“信息瓶頸”的方法。 自注意力（Self-Attention）詳解： Query, Key, Value 嚮量的計算過程。 Transformer 架構的完全解構： 多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢。 位置編碼（Positional Encoding）： 如何將序列順序信息注入到無循環的結構中。 Encoder-Decoder 堆疊： 標準 Transformer 在機器翻譯任務中的完整流程。 --- 第三部分：高級主題與實踐挑戰 本部分關注如何將理論模型部署到實際問題中，並探討當前研究的熱點方嚮。 第七章：深度學習模型的訓練與調優策略 過擬閤與欠擬閤的診斷： 學習麯綫的分析。 Dropout 技術詳解： 隨機失活對網絡權重的獨立性約束。 批標準化（Batch Normalization）： 內部協變量偏移（Internal Covariate Shift）的緩解及其對訓練速度的影響。 超參數優化實踐： 網格搜索、隨機搜索以及貝葉斯優化在確定最優配置中的應用。 遷移學習與微調（Fine-tuning）： 利用預訓練模型高效解決新任務的策略。 第八章：深度學習的可解釋性（XAI） 為何需要可解釋性？ 信任、調試與公平性。 梯度類方法： Saliency Maps、Guided Backpropagation 對輸入特徵重要性的可視化。 激活最大化（Activation Maximization）： 理解神經元所學特徵的本質。 模型無關方法： LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和 SHAP（SHapley Additive exPlanations）的原理與應用。 第九章：生成模型導論 變分自編碼器（VAE）： 潛在空間（Latent Space）的構建與重參數化技巧。 生成對抗網絡（GANs）基礎： 判彆器與生成器的博弈過程。 GAN 的訓練穩定性問題： 模式崩潰（Mode Collapse）的分析與解決。 高級生成模型簡介： 探討擴散模型（Diffusion Models）的基本思想，理解其在圖像生成領域的突破。 第十章：前沿應用與未來趨勢 大型語言模型（LLMs）的結構基礎： 從 BERT 到 GPT 係列的演進路綫圖。 高效推理技術： 模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）在資源受限環境中的部署考量。 自監督學習（SSL）： 在大規模無標簽數據上預訓練的有效性。 倫理與偏差： 深度學習係統中的公平性、隱私保護與對社會的影響。 --- 本書特色： 本書的內容組織遵循從基礎理論到復雜應用的邏輯鏈條，特彆注重數學推導的清晰性，避免瞭對特定庫的過度依賴，使讀者能夠跨平颱、跨框架地理解和實現算法。每一章節的理論講解後都附有深入的“設計思路剖析”，幫助讀者理解不同算法選擇背後的工程和科學權衡。本書適閤具有一定綫性代數和概率論基礎，希望係統掌握現代深度學習理論體係的工程師、研究人員及高年級學生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種對軟件操作的細節有著“偏執狂”式追求的人來說，這本書的附錄和技巧部分簡直是寶藏。很多時候，我們都被某個小小的設置或一個晦澀的命令搞得焦頭爛額。這本書似乎預料到瞭讀者可能遇到的所有“攔路虎”，並提前準備瞭詳盡的解決方案。例如，關於如何定製特定的圖錶樣式以符閤齣版物要求，書中的腳本片段可以直接復製粘貼使用，極大地節省瞭調試時間。它不光關注核心的分析邏輯，連同軟件界麵的個性化設置、性能調優的小技巧，甚至是如何編寫更高效、更具可讀性的腳本的規範，都有涉及。這體現瞭作者不僅是工具的使用者，更是工具的深度駕馭者和傳道者。這種對細節的關注，使得這本書的實用價值遠超一般的理論參考書，更像是一本隨身攜帶的、時刻能提供幫助的“現場指導手冊”。它讓我的工作效率提升瞭一個檔次，很多原本需要查閱大量論壇纔能解決的小問題，這本書裏都有直接的答案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計簡直是藝術品級彆的流暢。從數據導入的各種格式兼容性，到數據清洗的“疑難雜癥”處理，再到結果的可視化和報告撰寫，整個流程如同精心編排的交響樂，層層遞進，毫不拖遝。我最喜歡它在數據預處理環節的細緻入微。數據質量是分析的基石，這本書用大量的篇幅，細緻地討論瞭缺失值、異常值、重復數據等常見“頑疾”的處理策略，並對比瞭不同處理方法的優劣。這不像很多書籍隻是簡單地告訴你用一個函數就能解決，而是深入分析瞭每種策略背後的統計學含義和可能帶來的偏差。讀完這部分內容，我感覺自己對“乾淨數據”的理解提升到瞭一個新的高度。此外，作者在章節間的過渡非常自然，知識點的鋪墊和銜接非常到位，讓你在不知不覺中就掌握瞭一個完整的分析流程，完全沒有生硬的割裂感。這種整體性的敘事，讓學習不再是零散知識點的堆砌，而是一個連貫的知識體係的構建過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是數據處理領域的“救命稻草”！我最近剛接觸數據分析，麵對那些復雜的算法和陌生的軟件界麵，簡直是一頭霧水。這本指南就像一個經驗豐富的老教授，一步步地把我從門外漢領進瞭數據分析的世界。它不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是充滿瞭實用的代碼示例和詳盡的操作步驟。特彆是對於初學者來說，它把數據清洗、轉換、可視化這些看似高深莫測的步驟，講解得清晰易懂。我記得有一次，我處理一個大型數據集時遇到瞭內存溢齣的問題，翻閱這本書的特定章節後，找到瞭一個巧妙的內存優化技巧，瞬間解決瞭睏擾我好幾天的難題。這種“即學即用，學完就能解決實際問題”的體驗，讓我對它愛不釋手。它不僅僅教會瞭我“怎麼做”，更重要的是讓我理解瞭“為什麼這麼做”，為我後續的深入學習打下瞭堅實的基礎。這本書的排版也非常人性化，關鍵代碼塊和輸齣結果對比鮮明，查找起來非常方便，極大地提升瞭我的學習效率。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的深度和廣度遠遠超齣瞭我的預期。我原本以為這隻是一本基礎操作手冊，但它對高級統計分析和機器學習算法的介紹，展現齣瞭非常紮實的理論功底和高超的工程實踐能力。它沒有停留在簡單的綫性迴歸或基礎繪圖上，而是深入探討瞭更復雜的模型構建和性能評估指標，這對於那些希望從“會用工具”邁嚮“精通分析”的讀者來說，是無價的財富。我特彆欣賞作者在講解復雜模型時，總能巧妙地結閤實際案例，比如金融時間序列的預測或是生物醫學數據的分類問題。這種理論與實踐緊密結閤的方式，讓抽象的概念變得具象化，極大地增強瞭讀者的理解力和應用能力。我甚至發現瞭一些在我以往閱讀的其他教程中從未見過的，關於數據降維和特徵工程的獨到見解，這些都極大地拓寬瞭我的分析思路。對於資深用戶而言，這本書的價值體現在它能提供那些“教科書不講”的實戰技巧和陷阱規避指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，用一個詞來形容就是“沉穩而有力”。作者的文字錶達非常精準，沒有華麗的辭藻，但每一個詞語的選擇都恰到好處地傳達瞭技術要點。在講解涉及復雜數學概念的部分時，作者展現齣瞭極強的科普能力，總能找到最恰當的比喻或類比來打破技術壁壘，讓非數學背景的讀者也能領會其精髓。比如，在講解主成分分析（PCA）時，它沒有陷入復雜的綫性代數推導，而是用瞭一個非常形象的“影子投射”模型來解釋維度壓縮的本質，這讓我豁然開朗。此外，書中穿插的一些作者自身的項目經驗和反思，讓冰冷的技術內容瞬間變得有“人情味”起來，讓人感覺像是在跟一位經驗豐富的同事交流心得，而不是在閱讀冷冰冰的技術文檔。這種真誠的分享態度，極大地增強瞭讀者對內容的信任感和親近感，讓人願意主動投入時間和精力去消化吸收這些寶貴的知識。