| 商品基本信息,请以下列介绍为准 | |
| 商品名称: | 张量数据的特征提取与分类 科学与自然 书籍 |
| 作者: | 张帆 |
| 定价: | 48.0 |
| 出版社: | 中国水利水电出版社 |
| 出版日期: | 2018-01-01 |
| ISBN: | 9787517057550 |
| 印次: | 1 |
| 版次: | 1 |
| 装帧: | 平装 |
| 开本: | 大32开 |
| 内容简介 | |
| 本书的主要研究内容是在模式识别应用领域中,提出新的基于张量数据的特征提取和分类算法,并且对这些张量型算法进行详细的理论推导和性能分析,在实验中验证所提出算法的优越性。主要内容来自于作者多年的研究成果,使读者能够比较全面地了解张量分析的基本知识以及张量型算法在模式识别领域的研究、发展和应用。本书理论联系实际,集知识性、专业性、作性、技能性为一体。本书的读者对象主要为模式识别的、人工智能领域的研究人员以及高等院校高年级的学生和研究生。 |
我必须承认,这本书的阅读难度是存在的,尤其是在涉及到高阶统计推断和贝叶斯方法的章节时,需要读者具备一定的数学基础和专注力。但这绝不是一本可以快速翻阅的书,它要求你慢下来,去品味每一个论证的逻辑链条。然而,正是这种“慢”和“深”,铸就了它的不凡。书的后半部分,作者将目光投向了模型的鲁棒性和可解释性,这部分内容在当前人工智能领域日益受到重视的背景下,显得尤为及时和必要。他并没有给出简单的“万能药方”,而是系统地展示了不同解释框架(如LIME和SHAP)的优缺点,并讨论了在不同监管环境下如何权衡模型的准确性和透明度。这种对行业前沿挑战的敏锐捕捉和深入探讨,使得这本书超越了一般的教科书范畴,成为了一部具有前瞻性和指导意义的学术力作,是值得反复研读、常读常新的案头必备良书。
评分如果让我用一个词来形容这本书对我的影响,那就是“颠覆性”。它挑战了我过去多年来对“特征”的传统认知。我过去习惯于依赖现成的工具包,对背后的原理一知半解。而这本书,却是从最底层的信号处理原理开始,一步步构建起特征提取的完整知识体系。特别是在非线性特征映射的部分,作者对核方法的深入剖析,让我对支持向量机(SVM)这类“经典”算法有了全新的认识,理解了它们在特定场景下依然具有强大的生命力。这本书的价值在于,它教我们如何“思考”数据,而不是仅仅“操作”数据。它鼓励读者去质疑既定的范式,去探索更适合当前问题的独特解决方案。对于我们这些在数据科学前沿摸索的人来说,这种思维上的启迪远比掌握一两个新工具来得重要和持久,它真正提升了我们的“算法直觉”。
评分读完这本著作,我最大的感受是它在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到了一个近乎完美的平衡点。书中的每一个算法讲解,都配上了极其详尽的数学推导,这对于追求深层理解的我来说,简直是福音。我过去总是困惑于为什么某些优化器比其他更有效,这本书用清晰的梯度下降路径图和收敛性分析,彻底解开了我的疑惑。更令人称道的是,作者似乎深知理论与现实之间的鸿沟,他没有止步于纸面上的完美,而是花费了大量的篇幅讨论了数据噪声、缺失值处理以及特征工程中那些“脏活累活”。他甚至分享了自己在实际项目中遇到的“陷阱”和“弯路”,这种坦诚使得整本书的实用价值飙升。我甚至开始后悔没有早点读到它,许多年前在处理一个图像识别项目时,正是因为对特征选择的理解不够透彻,导致模型性能始终徘徊不前。这本书就像一位耐心、经验丰富的导师,在我需要的时候,精准地指出了当时我所缺失的那块关键拼图。
评分这部书简直是信息时代的“炼金术指南”!我花了整整一周的时间沉浸其中,感觉自己的思维方式都被重新构建了。作者似乎拥有一种罕见的洞察力,能够将那些原本晦涩难懂的数学概念,转化为可以被普通人理解的直观图像。尤其是关于数据降维的那几个章节,作者用生活化的比喻,比如描述一个高维空间中的“影子”,一下子就让我明白了主成分分析(PCA)的精髓所在。这本书的结构安排得极其巧妙,它不是简单地堆砌公式,而是像一位经验丰富的老木匠,带着你一步步从最基础的木料(原始数据)开始,教你如何打磨、如何组合,最终雕刻出具有实用价值的“家具”(高效的特征集)。我特别欣赏作者在讨论激活函数时的那种批判性思维,他没有盲目推崇最新的技术,而是深入挖掘了不同函数背后的哲学考量和应用边界,这使得整本书的深度远超市面上那些浮光掠影的教材。对于任何想从数据海洋中打捞出真金的工程师或研究者来说,这本书的价值无可估量,它提供的不仅仅是工具,更是一种看待和处理复杂信息世界的全新视角。
评分这本书的叙事风格极其迷人,它不像传统技术书籍那样冷冰冰的,反而带有一种探索未知世界的史诗感。作者仿佛在带领我们进行一场穿越复杂数学丛林的探险之旅。比如,在讲解深度学习中的注意力机制时,他用到了古希腊神话中“聚焦之光”的比喻,瞬间将抽象的概念具象化了。这种文笔上的功力,使得即便是面对那些需要反复推敲的线性代数和概率论基础知识,阅读过程也充满了乐趣。我惊喜地发现,这本书的排版和图示设计也极具匠心,那些用不同颜色和粗细线条区分的流程图,清晰地勾勒出了数据流动的脉络。我能想象到作者在编写时,投入了多少心血去设计这些视觉辅助工具。它成功地做到了让读者在享受阅读的流畅性的同时,也确保了知识的吸收是扎实而深刻的,真正做到了雅俗共赏,让那些原本对数学望而却步的读者也能鼓起勇气,踏入这片迷人的领域。
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