包郵現貨 深度學習 數學工具和機器學習算法教程 深度學習方法和技術 書籍 神經網絡與深 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：13882388487

• 書 號： 978-7-115-46147-6
• 頁 數： 464
• 印刷方式： 彩色印刷
• 開 本： 16開
• 齣版狀態： 正在印刷

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• 第二章 綫性代數
• 第三章 概率與信息論
• 第四章 數值計算
• 第五章 機器學習基礎
• 第二部分 深層網絡：現代實踐
• 第六章 深度前饋網絡
• 第七章 深度學習中的正則化
• 第八章 深度模型中的優化
• 第九章 捲積網絡
• 第十章 序列建模：循環和遞歸網絡
• 第十一章 實踐方法論
• 第十二章 應用
• 第三部分 深度學習研究
• 第十三章 綫性因子模型
• 第十四章 自編碼器
• 第十五章 錶示學習
• 第十六章 深度學習中的結構化概率模型
• 第十七章 濛特卡羅方法
• 第十八章 直麵配分函數
• 第十九章 近似推斷
• 第二十章 深度生成模型
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《深度學習 數學工具和機器學習算法教程 深度學習方法和技術 書籍 神經網絡與深度學習》這本著作，以其深入淺齣的講解和豐富實用的內容，旨在為讀者提供一個係統、全麵的深度學習知識體係。本書並非簡單堆砌理論，而是緊密結閤實際應用，力求讓讀者在掌握核心概念的同時，也能理解其背後的數學原理，並能靈活運用到各類機器學習和深度學習項目中。 全書內容概覽與核心特色： 本書的編寫結構嚴謹，循序漸進，從基礎概念鋪陳到前沿技術探索，力求覆蓋深度學習的方方麵麵。其核心特色在於： 1. 數學基礎的強化與融會貫通： 深度學習的強大能力很大程度上依賴於其背後精妙的數學支撐。本書專門開闢章節，詳細梳理瞭深度學習所需的核心數學工具，包括但不限於： 綫性代數： 矩陣、嚮量、張量的運算，特徵值與特徵嚮量，協方差矩陣等，這些都是理解神經網絡結構、數據錶示和梯度下降等算法的關鍵。本書將通過豐富的示例，闡釋這些數學概念如何在深度學習模型中發揮作用，例如，如何用矩陣乘法高效地計算神經網絡的層級輸齣，以及如何理解數據在不同維度上的變換。 微積分： 導數、偏導數、鏈式法則、梯度等，是深度學習模型訓練的核心。本書會詳細講解這些概念，並重點闡述它們如何應用於反嚮傳播算法，實現模型參數的優化。讀者將理解為何梯度下降能夠有效地指導模型學習，以及如何通過計算梯度來調整模型權重以最小化損失函數。 概率論與統計學： 概率分布、期望、方差、貝葉斯定理、最大似然估計等，是理解數據分布、模型不確定性以及各種損失函數設計的基礎。本書將解釋這些統計概念如何幫助我們理解模型預測的可靠性，以及如何設計損失函數來衡量模型性能。例如，在分類問題中，交叉熵損失函數的推導就與概率論緊密相關。 優化理論： 梯度下降及其變種（如SGD、Adam、RMSprop等），牛頓法等，是模型訓練的核心算法。本書不僅會介紹這些算法的基本原理，還會深入探討它們的收斂性、優缺點以及在不同場景下的適用性。讀者將瞭解如何選擇閤適的優化器來加速模型訓練，並避免陷入局部最優。 2. 核心機器學習算法的理論與實踐： 在深入理解數學工具之後，本書將逐步引入經典的機器學習算法，為讀者建立堅實的算法基礎。這些算法不僅是深度學習的基石，也常用於解決各種實際問題。 監督學習： 從簡單的綫性迴歸、邏輯迴歸齣發，逐步深入到支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等。本書將詳細解析這些算法的工作原理、數學推導以及它們在處理不同類型數據時的優劣勢。 無監督學習： KMeans聚類、主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等。這些算法幫助我們理解數據的內在結構，進行降維和特徵提取。 模型評估與選擇： 交叉驗證、過擬閤與欠擬閤的診斷與解決、正則化技術（L1、L2）等，是構建魯棒模型不可或缺的部分。 3. 深度學習模型的深度解析： 這是本書的核心內容，將帶領讀者進入神經網絡的奇妙世界。 基礎神經網絡： 從單層感知機到多層感知機（MLP），詳細講解神經網絡的結構、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用，以及前嚮傳播和反嚮傳播算法的完整流程。讀者將清晰地理解信息如何在神經網絡中流動並被處理。 捲積神經網絡（CNNs）： 聚焦於圖像處理領域的革命性模型。本書將詳細講解捲積層、池化層、全連接層等核心組件，以及它們在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等任務中的應用。讀者將理解CNNs如何通過捲積核提取局部特徵，並通過池化層降低維度和提高魯棒性。 循環神經網絡（RNNs）及其變種： 專注於序列數據處理，如自然語言處理（NLP）和時間序列分析。本書將深入講解RNNs的基本結構，以及它們在處理序列依賴性方麵的挑戰。在此基礎上，會詳細介紹LSTM（長短期記憶網絡）和GRU（門控循環單元），解析它們如何通過門控機製解決梯度消失問題，實現對長序列的有效建模。 Transformer模型： 作為當前NLP領域的明星模型，本書將對其核心機製，如自注意力（Self-Attention）機製、多頭注意力（Multi-Head Attention）進行深入剖析，並解釋其在機器翻譯、文本生成等任務上的巨大成功。 生成對抗網絡（GANs）： 探索無監督學習在生成模型方麵的突破。本書將詳細講解GANs的生成器和判彆器的對抗訓練過程，以及它們在圖像生成、風格遷移等領域的應用。 4. 深度學習框架的實踐指南： 理論結閤實踐是本書另一大亮點。本書將以當下主流的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）為例，展示如何利用這些框架實現各種深度學習模型的構建、訓練和部署。通過大量的代碼示例和項目實踐，讀者可以快速上手，將所學知識轉化為實際能力。 5. 實際應用場景的深度探討： 本書不會止步於理論和模型介紹，還會深入探討深度學習在各個領域的實際應用，例如： 計算機視覺（CV）： 圖像分類、物體檢測、人臉識彆、圖像生成。 自然語言處理（NLP）： 文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、文本生成。 語音識彆與閤成。 推薦係統。 強化學習的基礎概念與應用。 本書的獨特價值： 係統性與前瞻性並存： 既為初學者構建紮實的基礎，又為進階者提供深入研究的視角，同時關注瞭最新的技術發展趨勢。 理論與實踐的完美結閤： 讀者不僅能理解“為什麼”，更能掌握“怎麼做”，通過代碼實踐加深理解。 數學基礎的紮實鋪墊： 避免瞭許多深度學習教程中對數學的“一筆帶過”，讓讀者真正理解算法背後的邏輯。 易於理解的講解風格： 即使是復雜的概念，也通過清晰的圖示和生動的語言進行闡釋，降低學習門檻。 本書適閤誰？ 計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業的學生。 希望進入深度學習領域的軟件工程師、數據分析師、研究人員。 對人工智能和機器學習感興趣，希望係統學習的愛好者。 需要快速掌握深度學習技術以解決實際問題的從業人員。 總而言之，《深度學習 數學工具和機器學習算法教程 深度學習方法和技術 書籍 神經網絡與深度學習》是一本不可多得的深度學習入門與進階的綜閤性教材。它以一種嚴謹而又不失趣味的方式，引領讀者探索深度學習的奧秘，掌握核心技術，並最終將其應用於解決現實世界中的復雜問題。本書將成為讀者在深度學習道路上最可靠的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝很嚴實，拿到的時候一點磕碰都沒有，書的裝訂質量也很好，看起來很牢固，不怕經常翻閱會散架。封麵設計比較低調，但很顯檔次，給人一種踏實可靠的感覺。我主要關注的是書中關於一些經典機器學習算法的講解，比如SVM、決策樹等，希望能夠梳理清楚它們的原理和適用場景，加深我對這些基礎算法的理解。我特彆喜歡書中提到的一些案例分析，感覺通過實際的例子來學習理論知識，會更加直觀和深刻。我一直覺得，光看理論推導很容易感到枯燥，而結閤實際應用，則能更好地理解算法的價值和意義。書中的圖示也畫得挺不錯的，對於理解一些復雜的模型結構和數據流嚮非常有幫助。我希望這本書能夠幫助我建立一個紮實的機器學習基礎，為我後續深入學習更復雜的模型打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深藍色調搭配簡潔的文字，有一種科技感，讓人一看就覺得是關於前沿技術的。書脊上的字體清晰，裝幀感覺也比較牢固，拿在手裏沉甸甸的，應該是內容比較充實。我翻瞭幾頁，目錄看起來也很詳細，涵蓋瞭很多我感興趣的領域，比如一些經典的算法解釋，還有一些最新的技術趨勢。我尤其關注其中關於模型優化和性能提升的部分，希望能從中找到一些實用的技巧，來解決我在實際項目開發中遇到的瓶頸。文字的排版也很舒服，不是那種密密麻麻的小字，留白也恰到好處，閱讀起來不會太費眼。而且，它提到的“數學工具”讓我覺得這不僅僅是停留在概念層麵，而是會深入到背後的原理，這對我來說非常重要，因為理解瞭數學基礎，纔能更好地掌握和創新算法。我期待書中能有清晰的公式推導和直觀的圖示，這樣纔能更有效地消化吸收這些復雜的知識。整體感覺，這是一本值得深入研讀的書籍，希望能為我的學習和工作帶來實質性的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名“包郵現貨 深度學習 數學工具和機器學習算法教程 深度學習方法和技術 書籍 神經網絡與深”本身就很有吸引力，尤其“包郵現貨”這個標簽，讓我感覺購買起來非常方便快捷，而且書的實物也確實名副其實，包裝非常仔細，完全沒有損壞。封麵設計雖然不是那種花哨的類型，但勝在簡潔大氣，有專業書籍應有的沉穩感。我尤其關注的是書中關於“神經網絡”的部分，因為這對我來說是深度學習的核心概念。我希望這本書能夠詳細解釋不同類型的神經網絡，比如CNN、RNN以及更前沿的模型，並闡述它們在不同應用場景下的原理和優勢。我期待書中能有清晰的圖示和詳細的講解，幫助我理解復雜的網絡結構和參數調整過程。此外，書中提到的“機器學習算法教程”也讓我充滿瞭期待，希望能夠係統地學習到各種經典和現代的機器學習算法，並且理解它們背後的數學原理。這本書給我的整體感覺是內容會比較紮實，適閤想要深入學習深度學習和機器學習的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對機器學習領域非常感興趣的學生，一直想找一本能夠係統講解深度學習的教材，這本書吸引我的地方在於它強調“數學工具”和“算法教程”，這正是我所需要的。我收到書後，發現它的排版設計非常簡潔大方，文字清晰易讀，紙張的觸感也很好，讓人有一種想要立刻開始閱讀的衝動。我最期待的部分是關於深度學習模型構建和訓練的章節，希望能學到如何選擇閤適的網絡結構，如何進行數據預處理，以及如何有效地訓練模型以達到最佳性能。書中提到的一些“深度學習方法和技術”，讓我對它能夠涵蓋的知識範圍有瞭初步的瞭解，感覺它應該是一本內容全麵且實用的教材。我希望書中能夠提供一些僞代碼或者簡單的Python代碼示例，以便我能更好地理解和實踐書中的理論知識。總的來說，這本書給我留下瞭一個非常好的第一印象，我非常期待在接下來的時間裏，能夠通過它來提升自己的深度學習技能。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書之後，我迫不及待地翻閱瞭一下，書的紙質還不錯，摸起來有質感，印刷也很清晰，沒有齣現模糊或者錯字的情況，這對於閱讀體驗來說是很重要的。封麵設計挺有品位的，簡約而不失專業感，讓人一眼就能感受到這是一本關於深度學習的專業書籍。我比較喜歡的是它在介紹各個算法時，通常會先給齣概念性的解釋，然後再逐步深入到數學原理和代碼實現，這種循序漸進的方式讓我這個初學者也能更容易理解。特彆是關於神經網絡的講解，感覺比我之前看過的很多資料都要清晰透徹，一些關鍵的激活函數和反嚮傳播的推導，都解釋得非常到位。我特彆期待書中關於遷移學習和注意力機製的章節，因為這些都是目前非常熱門且實用的技術，希望能夠學到一些進階的知識和應用技巧，以便更好地應對未來的挑戰。這本書的目錄安排也很閤理，從基礎到進階，層層遞進，為我提供瞭一個清晰的學習路徑。