数字信号处理实用教程

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isbn号码:9787115073471
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  • 数字信号处理
  • 信号处理
  • 实用教程
  • 通信工程
  • 电子工程
  • MATLAB
  • 算法
  • 滤波
  • 谱分析
  • 图像处理
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具体描述

《机器学习算法深度剖析》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的机器学习算法世界之旅。我们从机器学习的基本概念和核心思想出发,逐步引导读者理解各种主流算法的原理、实现细节及其适用场景。全书共分为三个主要部分:监督学习、无监督学习以及模型评估与优化。 第一部分:监督学习 本部分将详细阐述监督学习中的经典算法,这些算法在模式识别、预测分析等众多领域有着广泛的应用。 线性模型:我们将从最基础的线性回归开始,介绍其模型假设、损失函数(如均方误差)以及求解方法(如梯度下降、正规方程)。随后,我们将深入探讨逻辑回归,讲解其如何处理分类问题,包括sigmoid函数的作用、交叉熵损失函数以及如何将其扩展到多分类场景(如Softmax回归)。还会触及岭回归(L2正则化)和Lasso回归(L1正则化),分析正则化项如何防止过拟合,以及它们在特征选择方面的作用。 支持向量机(SVM):SVM作为一种强大的分类器,我们将详细解析其最大间隔原理,介绍核技巧(线性核、多项式核、高斯核/RBF核)如何将数据映射到高维空间以解决非线性可分问题。同时,我们会讨论软间隔SVM及其引入的松弛变量和C参数,解释其在处理噪声数据时的鲁棒性。 决策树:决策树以其直观易懂的特性而备受青睐。本书将介绍ID3、C4.5和CART等经典决策树算法,重点讲解信息增益、增益率和基尼指数等分裂准则。我们将详细分析剪枝技术(预剪枝和后剪枝)对于防止过拟合的重要性,并介绍如何在决策树中处理连续特征和缺失值。 集成学习:集成学习通过组合多个学习器来提升整体性能。我们将重点介绍两种主流集成方法: Bagging(自助采样聚合):以随机森林为例,详细讲解自助采样、特征随机子集以及基学习器的构建。分析随机森林如何通过降低方差来提高准确性和鲁棒性。 Boosting(提升法):以AdaBoost和Gradient Boosting(GBDT)为例,深入剖析其迭代训练过程,以及如何根据前一轮学习器的错误来调整样本权重或梯度。我们会详细讲解Gradient Boosting的梯度下降思想,以及它在处理复杂回归和分类问题上的强大能力。 第二部分:无监督学习 本部分将聚焦于探索数据内在结构和隐藏模式的无监督学习技术。 聚类算法: K-Means:作为最经典的聚类算法之一,我们将详细解析其工作流程、损失函数(簇内平方和)以及优缺点。我们会探讨如何选择K值(如肘部法则、轮廓系数)以及K-Means的变种(如K-Medoids)。 层次聚类:介绍两种层次聚类方式:自底向上(凝聚型)和自顶向下(分裂型)。详细讲解不同连接准则(如单连接、全连接、平均连接、Ward连接)及其对聚类结果的影响,并介绍如何通过树状图(Dendrogram)来可视化聚类过程和选择合适的簇数量。 DBSCAN(基于密度的聚类):讲解其核心概念,包括核心点、边界点和噪声点,以及其对簇形状和噪声的鲁棒性。 降维算法: 主成分分析(PCA):详解PCA的数学原理,包括协方差矩阵、特征值和特征向量的计算。介绍PCA如何寻找数据的主成分,最大化数据方差,并实现数据的低维表示。 t-SNE(t-分布随机邻域嵌入):深入解析t-SNE在可视化高维数据上的优势,讲解其如何将高维欧氏距离转化为低维的概率分布,并使用KL散度来度量两者之间的差异。 第三部分:模型评估与优化 本部分将讨论如何科学地评估模型性能,并采取有效措施优化模型。 模型评估指标: 分类评估:详细介绍混淆矩阵(True Positive, False Positive, True Negative, False Negative),并以此为基础推导出精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数以及准确率(Accuracy)。讲解ROC曲线和AUC值在评估二分类器性能中的作用。 回归评估:介绍均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R-squared)等常用指标,并分析它们各自的优缺点。 交叉验证:讲解K折交叉验证、留一法(LOOCV)等技术,阐述其如何更可靠地估计模型的泛化能力,避免模型在特定训练集上过拟合。 正则化与过拟合:系统梳理过拟合和欠拟合的概念,并深入探讨各种正则化技术,包括L1、L2正则化(在模型训练中应用),以及早停(Early Stopping)和数据增强(Data Augmentation)等策略。 超参数调优:介绍网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)和贝叶斯优化等常用的超参数寻优方法,帮助读者找到最优的模型配置。 本书力求理论与实践相结合,在介绍算法原理的同时,也会穿插实际应用案例的分析,引导读者在实际项目中灵活运用这些强大的机器学习工具。无论您是初学者还是有一定基础的从业者,本书都将为您构建坚实的机器学习知识体系提供有力的支持。

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用户评价

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这本书的配套资源支持,是我迄今为止接触过的所有教材中最完善的之一。很多教材只给出了理论,但真正实践起来却发现代码缺失或者版本过旧。然而,这本《数字信号处理实用教程》的官方配套网站(或者配套光盘/链接)提供了非常详尽的资源包。所有的代码示例都经过了良好的组织和注释,并且针对不同软件环境(如不同版本的MATLAB)做了兼容性说明,这极大地减少了读者调试代码时可能遇到的挫败感。此外,书中每章末尾的“自测与扩展”部分,设计得非常巧妙,它不仅仅是简单的练习题,更是对本章知识点的另一种应用场景的探索,有些甚至需要查阅外部资料才能完成,这种“引导式学习”的模式,有效地激发了我主动探索和深入钻研的内在动力。这种全方位的学习支持体系,让学习过程变得更加顺畅和高效。

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这本书的装帧和印刷质量实在让人眼前一亮,拿到手上就感觉物有所值。纸张厚实,不像有些教材用那种泛黄、摸起来很薄的纸,长时间阅读眼睛也不会太累。封面设计简洁大气,色彩搭配和谐,让人有一种想立刻翻开阅读的冲动。排版布局也做得非常用心,图文并茂,公式和文字之间的留白恰到好处,即便是初次接触这个领域的读者也能很快适应这种视觉风格。特别是书中插图的清晰度和专业度,远超我之前看过的几本同类书籍。很多复杂的系统框图和波形图都绘制得非常精细,细节之处体现了作者和出版社对质量的严谨把控。这种高标准的硬件制作,为深度学习打下了非常好的基础,毕竟心情愉悦了,学习的效率自然也会提高不少。我个人非常看重教材的物理形态,因为它代表着一种对待知识的尊重,而这本《数字信号处理实用教程》在这方面做得近乎完美,从翻阅的触感到视觉的享受,都让人感到舒适和专业。

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深入学习后我发现,本书最大的亮点在于其“实用性”的定位执行得非常彻底。它并非停留在纯粹的理论证明和公式推导上,而是大量穿插了基于MATLAB/Python等主流工具的仿真和应用案例。每一个重要的算法,比如快速傅里叶变换(FFT)的实现、滤波器设计(FIR/IIR)的具体步骤,书里都提供了清晰的代码示例和运行结果分析。这对于我们这些希望学完理论后能立刻上手做工程项目的人来说,简直是福音。我特别欣赏它在“系统辨识”和“自适应滤波”这些前沿应用章节的处理方式,理论介绍得扎实,但又紧密结合了实际工程中的难点和解决思路,而不是简单地把理论知识点罗列一遍。这种理论与实践紧密结合的编排,让我感觉手中的不再是一本“教科书”,而更像是一本“项目开发手册”。

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在内容深度和广度上,这本书的处理显得非常老道和平衡。它并没有为了追求面面俱到而导致每一部分都浅尝辄止,而是精准地把握了“数字信号处理”这门学科的核心脉络。基础部分(如采样定理、离散时间系统)讲解得极为透彻,为后续的滤波器设计打下了坚实的基础。而在进阶内容的处理上,作者也展现了深厚的功力,例如在处理多相滤波器组和谱估计时,不仅介绍了经典方法,还简要提及了现代一些发展趋势,这使得这本书的生命周期得以延长,即使未来技术有所更新,其核心框架依然适用。特别是对于一些容易混淆的细节,比如周期延拓与频谱泄露之间的关系,作者用了专门的篇幅进行对比分析,这种对知识点深层次挖掘的态度,体现了作者极高的学术素养和教学经验,避免了读者在学习过程中产生不必要的知识盲区。

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这本书的叙述风格简直是一股清流,完全打破了我对传统理工科教材那种刻板、晦涩的印象。作者似乎非常理解初学者在面对傅里叶变换、Z变换这些核心概念时的思维障碍,因此,每一个理论的引入都伴随着非常生活化、贴近实际的例子来铺垫。比如讲解卷积时,不是直接抛出复杂的数学定义,而是先用一个模拟声音处理的场景来解释其物理意义,这种“先知其然,后求其所以然”的教学路径,极大地降低了我的畏难情绪。语言表达流畅自然,没有太多生硬的学术术语堆砌,即便是拗口的数学推导过程,作者也用非常白描的手法进行了梳理和解释,让人感觉就像是有一位经验丰富的工程师在身边手把手地指导。这种高度的“可读性”和“亲和力”,使得原本枯燥的数学推导过程也变得生动有趣起来,阅读体验非常棒。

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