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☆☆☆☆☆

出版者:中国人民大学出版社

作者:刘义卿

出品人:

页数:248 页

译者:

出版时间:2001年01月

价格:19.0

装帧:平装

isbn号码:9787300037578

丛书系列:

图书标签:

统计学
专业
回归分析
应用统计
计量经济学
数据分析
统计建模
线性模型
多元回归
统计推断
R语言
Python

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具体描述

应用回归分析，ISBN：9787300037578，作者：何晓群，刘义卿编著

深度学习在复杂系统建模中的前沿探索图书简介本书聚焦于当前人工智能领域最富活力和前景的方向之一：深度学习模型在处理高度非线性、高维度的复杂系统建模问题中的应用。我们旨在为对机器学习、模式识别、大数据分析以及特定行业应用（如金融工程、生物信息学、气候科学和工业控制）感兴趣的研究人员、工程师和高级学生提供一套系统、深入且实用的知识框架和实践指南。本书的理论深度与应用广度并重，不仅详尽阐述了核心深度学习架构的数学原理和计算效率，更侧重于如何将这些理论工具转化为解决实际复杂问题的有效策略。我们摒弃了对基础神经网络概念的冗余介绍，而是将重点放在提升模型性能、增强模型可解释性以及应对真实世界数据挑战的尖端技术上。第一部分：复杂系统建模的理论基石与挑战第一章：超越传统模型的局限性本章首先回顾了经典统计模型（如线性回归、时间序列分析中的ARIMA模型）在面对高维特征空间、异构数据源以及内在非线性的复杂现象时所暴露出的局限。随后，我们引入了“复杂系统”的定义范畴，强调其涌现性、自组织性和不可分解性，并论证了深度学习模型——凭借其多层非线性变换能力——成为有效近似这些复杂映射函数的必然选择。第二章：深度神经网络的数学重构深入剖析了当前主流深度学习架构（CNN, RNN, Transformer）的核心激活函数、损失函数设计背后的优化理论。重点讲解了现代优化算法（如AdamW、L-BFGS的变体）如何克服深度网络训练中的梯度消失/爆炸问题。此外，本章还详细探讨了信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）如何指导网络层级结构的压缩与特征提取效率的优化。第三章：高维数据的高效表示学习本章探讨了“表示学习”（Representation Learning）的精髓。我们不仅覆盖了传统的自编码器（AE）及其变体（如DAE, VAE），更侧重于对比学习（Contrastive Learning）在无监督和自监督场景下的最新进展。特别是，如何利用SimCLR、MoCo等框架，在缺乏精确标签的情况下，学习到具有高语义区分度的特征向量，这对于处理大规模未标注的科学数据集至关重要。第二部分：前沿深度学习架构与应用策略第四章：序列数据的动态建模：进阶循环网络与注意力机制针对具有内在时间依赖性的复杂系统（如金融市场波动、天气演变），本章深入研究了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的优化变体。核心内容集中在Transformer架构，特别是其多头自注意力机制如何有效地捕捉远距离依赖关系，并将其应用于长程时间序列预测和事件序列的因果推断。讨论了稀疏注意力机制在高计算成本问题上的解决方案。第五章：图结构数据与关系推理许多复杂系统（如社交网络、分子结构、物理连通性）本质上是图结构。本章系统介绍了图神经网络（GNN）的家族，包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）以及空间-时间图网络（STGNN）。重点阐述了消息传递机制（Message Passing Paradigm）的数学形式，并展示了如何利用GNN进行链路预测、节点分类和图级别的生成建模。第六章：生成模型在数据增强与系统模拟中的应用本章专注于深度生成模型，包括生成对抗网络（GANs）的最新发展（如StyleGAN、WGAN）及其在合成高保真数据方面的能力。此外，还探讨了扩散模型（Diffusion Models）在复杂分布拟合上的优越性，并展示了如何利用这些生成模型进行高保真的物理模拟替代、合成罕见事件数据，以克服真实数据采集成本高昂的瓶颈。第三部分：模型的可信赖性、效率与可解释性第七章：深度学习的鲁棒性与对抗性防御随着深度模型被集成到关键决策系统中，模型的鲁棒性成为首要考量。本章深入研究了对抗性攻击的机理，包括白盒与黑盒攻击策略。随后，系统介绍了如何通过对抗性训练、梯度掩码以及规范化技术来增强模型的防御能力，确保模型在面对输入微小扰动时仍能保持预测的稳定性。第八章：可解释性人工智能（XAI）在科学发现中的作用在复杂系统研究中，“黑箱”模型是不可接受的。本章详细考察了多种后验可解释性方法（如LIME、SHAP值）的计算原理及其在模型决策分解中的局限。更重要的是，本章强调了内在可解释模型的设计，例如基于注意力权重流动的因果路径分析，以及如何利用模型内部表示层来揭示底层物理或生物学机制。第九章：高效能训练与硬件优化针对训练超大规模模型所需的巨大计算资源，本章探讨了模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和低秩分解。此外，还分析了分布式训练策略（如数据并行与模型并行）在现代集群环境下的实现细节，以及混合精度训练如何显著提升GPU/TPU的吞吐量，加速复杂模型迭代。总结与展望全书最后部分对当前深度学习在复杂系统建模中的前沿趋势进行了总结，并展望了联邦学习、因果推断与深度学习融合等可能开辟新研究方向的交叉领域。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和前沿的实践视野，鼓励将先进的AI技术应用于解决人类面临的最具挑战性的科学与工程问题。

作者简介

何晓群，男，1954年6月生于西安。1985至1987年在中国科学院应用数学研究所师从方开泰先生学习应用数理统计，获理学硕士学位。九三学社中国人民大学支社主委。现为中国人民大学统计学院教授，博士生导师，中国人民大学6Sigma质量管理研究中心主任，日本国立山口大学、香港浸会大学、台湾辅仁大学访问教授。摩托罗拉和美国六西格玛国际学院认证讲师，中国现场统计研究会常务理事，副秘书长，中国现场统计研究会多元统计分析分会理事长。

刘文卿，中国人民大学统计学院六西格玛质量管理研究中心副主任，获得国家质量监督检验检疫总局认证的质量工程师职业资格培训教师，中国质量协会聘任的质量管理技术方法课程教师。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深的软件工程师，习惯于面向对象和严谨的代码逻辑，对统计学的直觉理解一直比较薄弱。这本书的语言风格对我来说异常友好，它使用了大量类比和比喻来解释概率论和假设检验的核心思想，比如用“陪审团审判”来解释零假设和备择假设的逻辑，一下子就把抽象的概念具象化了。书中关于模型解释力的评估部分，也着重强调了如何用非统计学背景的人也能理解的语言来汇报结果，这一点对跨部门沟通至关重要。例如，它详细对比了R方、调整R方和AIC/BIC指标在不同场景下的优缺点和适用范围，并给出了清晰的决策树。我感觉作者非常理解非统计专业人士的阅读障碍，用最简洁的语言构建起知识的桥梁。对于那些希望利用数据驱动工作流，但又被传统教材吓退的IT或工程领域专业人士，这本书绝对是开启统计思维的金钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常考究，拿到手上就能感受到它散发出的专业气息，那种沉甸甸的质感让人对内容充满期待。内页的排版清晰明了，图表和文字的分布疏密有致，即使是面对相对复杂的概念，阅读起来也不会感到压抑或疲劳。我特别关注了书中关于时间序列分析的部分，很多其他教材只是泛泛而谈，而这本书却深入剖析了ARIMA模型的构建和检验过程，配图的解释性极强，几乎不需要额外的参考资料就能理解其内在机制。作者的叙事风格非常严谨，引用了大量近期的学术研究作为支撑，保证了内容的权威性和前沿性。对于那些追求学术深度和严谨论证的读者来说，这本书无疑是一座宝库。我建议所有研究生在进行定量研究之前，都应该仔细研读这本书中的方法论部分，它能帮助你建立起一个稳固的统计学思维框架，避免在论文撰写中出现逻辑硬伤。它不仅仅是一本工具书，更像是一部系统梳理现代计量经济学基础知识的权威著作。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这类书籍抱有很深的疑虑，总觉得它们要么过于理论化，要么就是一堆简单的操作指南。然而，这本书完全颠覆了我的固有印象。它最大的亮点在于其对“数据准备”和“变量选择”的重视程度，这往往是初学者最容易忽略但对结果影响最大的环节。作者花费了大量的篇幅来讨论如何清洗数据、如何处理缺失值和异常值，这些实操层面的经验分享，比那些复杂的算法推导更有价值。我印象最深的是其中一个关于非线性关系处理的章节，它没有直接给出复杂的转换公式，而是通过一系列的启发式提问，引导读者自己去思考如何用更直观的方式拟合数据，这种启发式的教学方式非常高明。这本书读起来一点也不枯燥，因为它始终围绕着“解决实际问题”这个核心目标，每一章的设置都像是在解决一个真实的商业难题，让人读起来充满代入感，恨不得立刻动手实践一番。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构设计得如同精心规划的攀岩路线，层层递进，每一步都有明确的目标和明确的难度提升。从最基础的简单线性回归开始，到后面复杂的多层级模型和面板数据分析，作者的逻辑脉络清晰得令人称赞。我特别欣赏的是，作者在介绍完理论后，总是会立即附带一个完整的“批判性思考”环节，提示读者哪些情况下模型可能失效，哪些潜在的混淆变量需要关注。这种前瞻性的风险提示，体现了作者深厚的实战经验，远超一般教科书的理论陈述。更让我惊喜的是，书中对贝叶斯回归方法的介绍，篇幅适中且讲解透彻，为读者提供了超越传统频率学派的另一种思考视角。这本书的阅读体验是渐进式的、探索性的，它鼓励读者不仅是学习方法，更是学习如何像一个真正的统计学家一样思考问题，充满了方法论上的智慧和对数据探索精神的倡导。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的，我一直苦于如何在实际工作中应用那些晦涩的统计学理论，这本书恰好填补了这个空白。它没有堆砌那些让人望而生畏的数学公式，而是非常直观地展示了回归分析在商业决策中的具体应用场景。比如，在市场营销中如何利用多元回归模型来预测不同广告渠道的投入产出比，书中都有详尽的案例分析和操作步骤。我尤其欣赏作者在讲解每一个模型时，都会强调其背后的逻辑和适用条件，避免了那种“拿锤子找钉子”的盲目应用。阅读过程中，我感觉就像是身边有一位经验丰富的顾问在一步步引导我，不仅教会了我“怎么做”，更重要的是让我理解了“为什么这么做”。那些关于模型诊断和残差分析的章节，讲解得深入浅出，让我这个非科班出身的人也能轻松掌握如何判断模型的可靠性。读完之后，我立刻尝试着将书中的方法应用到我手头的一个项目上，效果立竿见影，数据说话的逻辑清晰了很多，决策也更加有底气了。这本书绝对是统计分析初学者和希望提升实战能力的职场人士的案头必备。

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两天看完。

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