From Statistics to Neural Networks pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Vladimier S. Cherkassky

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1994-09

價格:USD 99.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780387581996

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 神經網絡
• 機器學習
• 深度學習
• 數據科學
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 概率論
• 數學

好的，這是一份為您的圖書《From Statistics to Neural Networks》所撰寫的、不包含原書內容的、詳細的圖書簡介。 --- 《算法之徑：從理論基石到智能前沿的探索》 一、 導論：數字世界的構建基石與演進 在當今信息爆炸的時代，我們所依賴的每一點進步，無論是精準的天氣預報、流暢的在綫推薦，還是日益成熟的自動駕駛係統，其背後都潛藏著一套嚴謹的數學框架和創新的計算模型。本書《算法之徑：從理論基石到智能前沿的探索》旨在提供一條清晰的認知路徑，引導讀者深入理解支撐現代數據科學和人工智能領域的核心理論與技術，並著重探討這些概念如何從基礎數學原理逐步發展、演化，最終構建起我們今天所見的復雜智能係統。 本書將超越單純的技術手冊，著重於建立一種跨越不同學科領域的思維框架。我們不滿足於停留在“如何操作”的層麵，而是深入探究“為何有效”的內在邏輯。從經典的概率論與數理統計的嚴密推導，到復雜係統建模的藝術，再到麵嚮未來的深度學習架構的湧現，本書描繪瞭一幅從量化分析到自主學習的完整圖景。 二、 第一部分：量化世界的精確測量——統計學的堅實地基 本部分聚焦於構建所有數據驅動決策的數學基礎——統計學。我們首先從描述性統計入手，探討如何有效地、無損地概括大規模數據集的特徵，包括各種集中趨勢的度量、離散度的分析，以及高維數據可視化的技巧。這部分內容強調的是“看清數據”的能力，是後續推斷的基礎。 隨後，我們將進入概率論的核心領域。本書將詳細闡述隨機變量的定義、矩的性質、以及各種重要的概率分布（如正態分布、泊鬆分布、二項分布等）在現實世界問題中的適用性。尤其會深入探討大數定律和中心極限定理，它們是連接有限樣本觀察與無限總體推斷的橋梁，是理解模型泛化能力的關鍵。 推斷統計是本篇的重頭戲。我們將係統梳理參數估計的原理，區分點估計與區間估計的優勢與局限。重點章節將放在假設檢驗的構建流程上，從零假設的設定、檢驗統計量的選擇，到P值的解讀和決策的製定，力求讓讀者掌握如何在不確定性中做齣科學的判斷。對於方差分析（ANOVA）和迴歸分析的經典綫性模型（如最小二乘法），本書將采用幾何直觀與代數推導相結閤的方式，確保讀者能夠理解其模型假設的嚴格性及其在解釋變量間關係時的強大威力。 三、 第二部分：從模型構建到優化求解——經典計算方法的演進 當數據有瞭堅實的統計基礎之後，下一步就是如何構建有效的模型來描述和預測這些數據背後的機製。本部分將迴顧那些塑造瞭早期計算科學和優化理論的經典方法。 我們探討信息論在數據壓縮和特徵選擇中的應用，理解熵、互信息等概念如何量化信息的不確定性與關聯強度。緊接著，本書深入研究經典機器學習模型，例如支持嚮量機（SVM）的核方法理論，解釋其如何在高維空間中尋找最優分離超平麵，以及決策樹與隨機森林如何通過分治策略和集成學習提升預測的穩健性。 優化的核心在於尋找最佳參數配置。因此，我們將詳細分析凸優化的基礎，包括拉格朗日乘子法和KKT條件。本書將重點剖析梯度下降法及其各種變體（如動量法、自適應學習率方法），這不是簡單地羅列公式，而是通過對目標函數的幾何理解，解釋為什麼某些優化策略能夠更有效地逃離局部最優，並收斂至全局最優解。 四、 第三部分：復雜係統的湧現——高維建模與錶徵學習 現代計算的挑戰在於處理海量、高維度且高度非綫性的數據。本部分將目光轉嚮那些能夠自動學習數據深層抽象錶示的方法，揭示復雜係統建模的強大潛力。 我們將從人工神經網絡的基礎結構開始，詳細解析神經元模型、激活函數的選擇（如Sigmoid、ReLU及其變體），以及前嚮傳播與反嚮傳播（Backpropagation）算法的精妙之處。反嚮傳播的推導過程將被細緻分解，幫助讀者理解其如何高效地將誤差信號分配給網絡中的每一層權重。 隨後，本書將進入深度學習的架構設計。對於捲積神經網絡（CNN），我們將重點解析捲積核操作的平移不變性原理，以及池化層在構建特徵層級結構中的作用，尤其是在圖像識彆任務中的關鍵性。對於循環神經網絡（RNN）及其變體，如LSTM和GRU，本書將側重於它們如何解決序列數據中的長期依賴問題，即梯度消失/爆炸的機製及其對應的門控結構設計。 五、 第四部分：模型評估、魯棒性與未來展望 一個強大的模型不僅需要準確的預測能力，更需要具備可解釋性、穩健性和泛化性。本部分關注模型投入實際應用後麵臨的挑戰。 我們將係統性地探討模型評估的陷阱，包括對過擬閤與欠擬閤的診斷，使用ROC麯綫、精確率-召迴率麯綫等工具進行性能度量。同時，本書將深入分析模型的可解釋性（XAI）技術，探討如SHAP值和LIME等方法如何幫助我們理解黑箱模型內部的決策依據，這對於金融、醫療等高風險領域的應用至關重要。 最後，本書將展望未來計算範式的可能方嚮，例如生成模型（如GANs和VAEs）在數據閤成與創新中的角色，以及因果推斷與傳統預測模型的融閤趨勢。我們將在結論中總結，真正的算法之徑並非知識的終點，而是持續探索、批判性思考和跨界融閤的永恒旅程。 《算法之徑：從理論基石到智能前沿的探索》是一本獻給所有對數據世界抱有深度好奇心的工程師、研究人員和學者們的指南。它承諾的不是捷徑，而是一條紮實、深刻、充滿洞見的探索之路。

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