數字信號處理實用教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:25.00元

裝幀:

isbn號碼:9787115073471

叢書系列:

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 實用教程
• 通信工程
• 電子工程
• MATLAB
• 算法
• 濾波
• 譜分析
• 圖像處理

《機器學習算法深度剖析》 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的機器學習算法世界之旅。我們從機器學習的基本概念和核心思想齣發，逐步引導讀者理解各種主流算法的原理、實現細節及其適用場景。全書共分為三個主要部分：監督學習、無監督學習以及模型評估與優化。 第一部分：監督學習 本部分將詳細闡述監督學習中的經典算法，這些算法在模式識彆、預測分析等眾多領域有著廣泛的應用。 綫性模型：我們將從最基礎的綫性迴歸開始，介紹其模型假設、損失函數（如均方誤差）以及求解方法（如梯度下降、正規方程）。隨後，我們將深入探討邏輯迴歸，講解其如何處理分類問題，包括sigmoid函數的作用、交叉熵損失函數以及如何將其擴展到多分類場景（如Softmax迴歸）。還會觸及嶺迴歸（L2正則化）和Lasso迴歸（L1正則化），分析正則化項如何防止過擬閤，以及它們在特徵選擇方麵的作用。 支持嚮量機（SVM）：SVM作為一種強大的分類器，我們將詳細解析其最大間隔原理，介紹核技巧（綫性核、多項式核、高斯核/RBF核）如何將數據映射到高維空間以解決非綫性可分問題。同時，我們會討論軟間隔SVM及其引入的鬆弛變量和C參數，解釋其在處理噪聲數據時的魯棒性。 決策樹：決策樹以其直觀易懂的特性而備受青睞。本書將介紹ID3、C4.5和CART等經典決策樹算法，重點講解信息增益、增益率和基尼指數等分裂準則。我們將詳細分析剪枝技術（預剪枝和後剪枝）對於防止過擬閤的重要性，並介紹如何在決策樹中處理連續特徵和缺失值。 集成學習：集成學習通過組閤多個學習器來提升整體性能。我們將重點介紹兩種主流集成方法： Bagging（自助采樣聚閤）：以隨機森林為例，詳細講解自助采樣、特徵隨機子集以及基學習器的構建。分析隨機森林如何通過降低方差來提高準確性和魯棒性。 Boosting（提升法）：以AdaBoost和Gradient Boosting（GBDT）為例，深入剖析其迭代訓練過程，以及如何根據前一輪學習器的錯誤來調整樣本權重或梯度。我們會詳細講解Gradient Boosting的梯度下降思想，以及它在處理復雜迴歸和分類問題上的強大能力。 第二部分：無監督學習 本部分將聚焦於探索數據內在結構和隱藏模式的無監督學習技術。 聚類算法： K-Means：作為最經典的聚類算法之一，我們將詳細解析其工作流程、損失函數（簇內平方和）以及優缺點。我們會探討如何選擇K值（如肘部法則、輪廓係數）以及K-Means的變種（如K-Medoids）。 層次聚類：介紹兩種層次聚類方式：自底嚮上（凝聚型）和自頂嚮下（分裂型）。詳細講解不同連接準則（如單連接、全連接、平均連接、Ward連接）及其對聚類結果的影響，並介紹如何通過樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類過程和選擇閤適的簇數量。 DBSCAN（基於密度的聚類）：講解其核心概念，包括核心點、邊界點和噪聲點，以及其對簇形狀和噪聲的魯棒性。 降維算法： 主成分分析（PCA）：詳解PCA的數學原理，包括協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量的計算。介紹PCA如何尋找數據的主成分，最大化數據方差，並實現數據的低維錶示。 t-SNE（t-分布隨機鄰域嵌入）：深入解析t-SNE在可視化高維數據上的優勢，講解其如何將高維歐氏距離轉化為低維的概率分布，並使用KL散度來度量兩者之間的差異。 第三部分：模型評估與優化 本部分將討論如何科學地評估模型性能，並采取有效措施優化模型。 模型評估指標： 分類評估：詳細介紹混淆矩陣（True Positive, False Positive, True Negative, False Negative），並以此為基礎推導齣精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及準確率（Accuracy）。講解ROC麯綫和AUC值在評估二分類器性能中的作用。 迴歸評估：介紹均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定係數（R-squared）等常用指標，並分析它們各自的優缺點。 交叉驗證：講解K摺交叉驗證、留一法（LOOCV）等技術，闡述其如何更可靠地估計模型的泛化能力，避免模型在特定訓練集上過擬閤。 正則化與過擬閤：係統梳理過擬閤和欠擬閤的概念，並深入探討各種正則化技術，包括L1、L2正則化（在模型訓練中應用），以及早停（Early Stopping）和數據增強（Data Augmentation）等策略。 超參數調優：介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）和貝葉斯優化等常用的超參數尋優方法，幫助讀者找到最優的模型配置。 本書力求理論與實踐相結閤，在介紹算法原理的同時，也會穿插實際應用案例的分析，引導讀者在實際項目中靈活運用這些強大的機器學習工具。無論您是初學者還是有一定基礎的從業者，本書都將為您構建堅實的機器學習知識體係提供有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

深入學習後我發現，本書最大的亮點在於其“實用性”的定位執行得非常徹底。它並非停留在純粹的理論證明和公式推導上，而是大量穿插瞭基於MATLAB/Python等主流工具的仿真和應用案例。每一個重要的算法，比如快速傅裏葉變換（FFT）的實現、濾波器設計（FIR/IIR）的具體步驟，書裏都提供瞭清晰的代碼示例和運行結果分析。這對於我們這些希望學完理論後能立刻上手做工程項目的人來說，簡直是福音。我特彆欣賞它在“係統辨識”和“自適應濾波”這些前沿應用章節的處理方式，理論介紹得紮實，但又緊密結閤瞭實際工程中的難點和解決思路，而不是簡單地把理論知識點羅列一遍。這種理論與實踐緊密結閤的編排，讓我感覺手中的不再是一本“教科書”，而更像是一本“項目開發手冊”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量實在讓人眼前一亮，拿到手上就感覺物有所值。紙張厚實，不像有些教材用那種泛黃、摸起來很薄的紙，長時間閱讀眼睛也不會太纍。封麵設計簡潔大氣，色彩搭配和諧，讓人有一種想立刻翻開閱讀的衝動。排版布局也做得非常用心，圖文並茂，公式和文字之間的留白恰到好處，即便是初次接觸這個領域的讀者也能很快適應這種視覺風格。特彆是書中插圖的清晰度和專業度，遠超我之前看過的幾本同類書籍。很多復雜的係統框圖和波形圖都繪製得非常精細，細節之處體現瞭作者和齣版社對質量的嚴謹把控。這種高標準的硬件製作，為深度學習打下瞭非常好的基礎，畢竟心情愉悅瞭，學習的效率自然也會提高不少。我個人非常看重教材的物理形態，因為它代錶著一種對待知識的尊重，而這本《數字信號處理實用教程》在這方麵做得近乎完美，從翻閱的觸感到視覺的享受，都讓人感到舒適和專業。

评分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源支持，是我迄今為止接觸過的所有教材中最完善的之一。很多教材隻給齣瞭理論，但真正實踐起來卻發現代碼缺失或者版本過舊。然而，這本《數字信號處理實用教程》的官方配套網站（或者配套光盤/鏈接）提供瞭非常詳盡的資源包。所有的代碼示例都經過瞭良好的組織和注釋，並且針對不同軟件環境（如不同版本的MATLAB）做瞭兼容性說明，這極大地減少瞭讀者調試代碼時可能遇到的挫敗感。此外，書中每章末尾的“自測與擴展”部分，設計得非常巧妙，它不僅僅是簡單的練習題，更是對本章知識點的另一種應用場景的探索，有些甚至需要查閱外部資料纔能完成，這種“引導式學習”的模式，有效地激發瞭我主動探索和深入鑽研的內在動力。這種全方位的學習支持體係，讓學習過程變得更加順暢和高效。

评分☆☆☆☆☆

在內容深度和廣度上，這本書的處理顯得非常老道和平衡。它並沒有為瞭追求麵麵俱到而導緻每一部分都淺嘗輒止，而是精準地把握瞭“數字信號處理”這門學科的核心脈絡。基礎部分（如采樣定理、離散時間係統）講解得極為透徹，為後續的濾波器設計打下瞭堅實的基礎。而在進階內容的處理上，作者也展現瞭深厚的功力，例如在處理多相濾波器組和譜估計時，不僅介紹瞭經典方法，還簡要提及瞭現代一些發展趨勢，這使得這本書的生命周期得以延長，即使未來技術有所更新，其核心框架依然適用。特彆是對於一些容易混淆的細節，比如周期延拓與頻譜泄露之間的關係，作者用瞭專門的篇幅進行對比分析，這種對知識點深層次挖掘的態度，體現瞭作者極高的學術素養和教學經驗，避免瞭讀者在學習過程中産生不必要的知識盲區。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格簡直是一股清流，完全打破瞭我對傳統理工科教材那種刻闆、晦澀的印象。作者似乎非常理解初學者在麵對傅裏葉變換、Z變換這些核心概念時的思維障礙，因此，每一個理論的引入都伴隨著非常生活化、貼近實際的例子來鋪墊。比如講解捲積時，不是直接拋齣復雜的數學定義，而是先用一個模擬聲音處理的場景來解釋其物理意義，這種“先知其然，後求其所以然”的教學路徑，極大地降低瞭我的畏難情緒。語言錶達流暢自然，沒有太多生硬的學術術語堆砌，即便是拗口的數學推導過程，作者也用非常白描的手法進行瞭梳理和解釋，讓人感覺就像是有一位經驗豐富的工程師在身邊手把手地指導。這種高度的“可讀性”和“親和力”，使得原本枯燥的數學推導過程也變得生動有趣起來，閱讀體驗非常棒。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆