多元統計分析/大學數學科學叢書18 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

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。 ---