深度学习：原理与应用实践 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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张重生著

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出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121304132

版次：1

商品编码：12025311

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：轻型纸

页数：232

字数：259000

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

适读人群：高校教师、研究人员、研究生、高年级本科生、深度学习爱好者

本书全面、系统地介绍深度学习相关的技术，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。

内容简介

　　《深度学习：原理与应用实践》全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、深度学习爱好者，能够在3 个月内，系统掌握深度学习相关的理论和技术。

作者简介

　　张重生，男，博士，教授，硕士生导师，河南大学大数据研究中心、大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、数据流（实时数据分析）。博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)，获得优秀博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)，计算机系，师从著名的数据库专家Carlo Zaniolo教授，从事数据挖掘领域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大学，ERCIM/Marie-Curie Fellow。

前言/序言

如今，深度学习是国际上非常活跃、非常多产的研究领域，它被广泛应用于计算机视觉、图像分析、语音识别和自然语言处理等诸多领域。在多个领域上，深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能。

本书是深度学习领域的一本力作。它对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍，且注重深度学习的实际应用。而且，本书还对深度学习研发现状进行总结和阐述，包括Google 和Facebook。本书通过示例的方式详解深度学习的具体应用，包括手写数字识别，物体识别，及以人为中心的计算（包括人脸识别、人脸表情识别、年龄估计、人脸关键点定位等）。本书也介绍了深度学习Caffe 和Pylearn2 两个平台，并给出具体示例，介绍如何使用。

本书的所有实验均可重现，对初学者、研究生和工程师有重要参考价值，能够帮助读者掌握深度学习的实战技能。我在访问河南大学期间与本书作者相识。作者和他的学生为本书的出版投入了1 年多的时间，付出了巨大的心血。我相信，本书将会被中国科技界所认可。

Ioannis Pitas

IEEE Fellow

亚里士多德

《数据挖掘的艺术：洞悉海量信息中的价值》在信息爆炸的时代，海量的数据正以前所未有的速度涌现，它们蕴藏着巨大的潜在价值，等待着被发掘和利用。然而，如何从这片“数据之海”中精准地捕获有意义的洞察，将原始的数字转化为驱动决策、优化流程、革新业务的智能，一直是困扰着学术界和产业界的重大课题。《数据挖掘的艺术：洞悉海量信息中的价值》正是为了应对这一挑战而诞生的。本书并非简单罗列各种算法，而是旨在深入浅出地阐释数据挖掘的核心思想、关键技术及其在真实世界中的广泛应用，引领读者踏上一场探索数据背后奥秘的奇妙旅程。本书的独特之处在于，它将数据挖掘的整个过程视为一门精妙的艺术。从最初的数据采集与预处理，到模型选择与训练，再到最终的评估与部署，每一步都凝聚着科学的严谨与创新的巧思。我们不将数据挖掘仅仅视为一项技术操作，而是强调其背后的逻辑思维、问题拆解能力以及对业务场景的深刻理解。只有将这些要素融会贯通，才能真正做到“洞悉海量信息中的价值”。数据预备：为价值挖掘奠定基石任何成功的挖掘工作都离不开优质的“矿石”。同样，数据挖掘的首要任务是确保数据的质量与可用性。本书的第一部分将详细介绍数据预处理的各个环节。我们会探讨如何应对数据中的缺失值、异常值，如何进行数据转换（如归一化、标准化），以及如何进行特征工程，创造新的、更有意义的特征来提升模型性能。例如，在分析用户行为数据时，如何将零散的点击日志转化为用户的兴趣画像，如何从文本数据中提取关键信息，这些都将通过生动的案例一一解析。此外，我们还将讨论数据采样、数据集成等策略，以确保我们拥有足够多、足够干净、足够相关的数据集来支持后续的分析。模式寻踪：发掘隐藏的关联与规律一旦数据准备就绪，便进入了发掘数据中隐藏模式的关键阶段。本书将系统地介绍数据挖掘中几大核心的技术流派。首先，分类与回归是识别数据中类别或预测数值型输出的基石。我们将深入讲解经典的算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等。对于每一种算法，我们不仅会阐述其数学原理，更会重点分析其优缺点、适用场景以及参数调优的最佳实践。例如，我们将探讨如何在不平衡数据集上训练出鲁棒的分类器，如何通过集成学习来融合多个模型的优势，以及如何利用特征重要性来解释模型的预测结果。其次，聚类分析旨在将相似的数据点分组，发现数据内部的结构。我们将介绍K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，并讨论如何评估聚类结果的质量，如何选择合适的聚类数量。通过聚类，我们可以发现不同用户群体、产品类别，或是异常行为模式。再次，关联规则挖掘专注于发现数据项之间的有趣联系。我们熟悉的“啤酒与尿布”的故事只是冰山一角，本书将带领读者理解Apriori、FP-Growth等算法，学习如何高效地挖掘频繁项集和生成强关联规则。这在市场篮子分析、推荐系统构建等方面有着不可估量的应用价值。异常检测则是识别与大多数数据点显著不同的“离群点”。这对于欺诈检测、网络安全监控、设备故障预警等领域至关重要。我们将探讨基于统计的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法，并分析在不同场景下选择何种方法更为合适。预测未来：驾驭时间序列与序列模式许多业务场景都与时间相关，因此，时间序列分析是数据挖掘中一个不可或缺的组成部分。本书将详细介绍ARIMA、SARIMA、指数平滑等经典时间序列模型，并引入更现代的深度学习方法（如RNN、LSTM）在时间序列预测中的应用。我们将讨论如何处理季节性、趋势性，如何进行短期和长期预测，以及如何评估预测模型的准确性。同时，序列模式挖掘则关注数据中的事件序列。在分析用户点击流、基因序列、文本语料时，理解事件发生的顺序和模式能够带来深刻的见解。我们将介绍序列模式挖掘的基本概念和常用算法。洞悉文本：驾驭自然语言的海洋随着互联网的发展，文本数据已经成为数据挖掘领域的重要组成部分。本书将专门开辟章节，深入探讨文本挖掘的技术。我们将从文本的预处理（如分词、词性标注、停用词去除）讲起，逐步介绍词袋模型、TF-IDF等经典的文本表示方法。在此基础上，我们将重点讲解主题模型（如LDA）在发现文本主题上的应用，以及情感分析、文本分类、文本摘要等常见NLP任务中的数据挖掘技术。读者将了解到如何从海量的非结构化文本中提取有价值的信息，为智能问答、舆情监控、内容推荐等应用打下基础。模型评估与部署：确保挖掘成果落地生根技术的落地是衡量其价值的最终标准。本书的最后部分将聚焦于模型评估与部署。我们会详细介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并强调如何根据具体的业务目标选择合适的评估指标。理解过拟合与欠拟合的问题，掌握交叉验证、留一法等模型验证技术，是构建稳健模型的关键。此外，我们还会讨论模型部署的策略，包括如何将训练好的模型集成到现有系统中，如何进行实时预测，以及如何监控模型在实际运行中的表现。我们还将触及模型的可解释性问题，强调在很多场景下，理解模型为何做出某个预测与预测的准确性同等重要。实践为王：理论与应用的深度融合《数据挖掘的艺术：洞悉海量信息中的价值》并非一本纯粹的理论书籍。贯穿全书的，是丰富的实际案例和代码示例。我们将选取不同行业（如电商、金融、医疗、社交媒体）的真实或模拟数据集，演示如何运用所学的数据挖掘技术解决实际问题。无论是构建用户画像以实现精准营销，还是预测股票价格以辅助投资决策，抑或是分析医疗影像以辅助疾病诊断，本书都将提供清晰的思路和可操作的代码实现。我们鼓励读者动手实践，通过代码来加深对算法原理的理解，并体会数据挖掘的强大力量。本书的目标读者广泛，包括但不限于：数据科学家与分析师：期望系统性地学习和提升数据挖掘技能，掌握从数据中提取深层价值的方法。软件工程师与开发人员：希望将数据挖掘技术集成到产品或服务中，实现智能化功能。产品经理与业务决策者：希望理解数据挖掘如何赋能业务增长，并能与技术团队进行有效沟通。在校学生与研究人员：对数据挖掘领域充满好奇，希望打下坚实的理论基础和实践经验。《数据挖掘的艺术：洞悉海量信息中的价值》是一本兼具理论深度与实践广度的指南。它将帮助您理解数据背后的逻辑，掌握从海量信息中发掘宝贵洞察的艺术，最终将数据转化为驱动创新与成功的强大引擎。让我们一起，在数据的海洋中，驾驭智慧的航船，驶向价值的彼岸。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《深度学习：原理与应用实践》这本书，让我眼前浮现出的是一幅清晰的知识地图。我希望能在这本书中找到深度学习发展脉络的梳理，从早期的感知机到现代的深度神经网络，了解不同时期关键的理论突破和模型创新。我希望它能详细讲解神经网络的基本构成单元，如神经元、层、激活函数，以及它们如何协同工作构建出强大的学习能力。更让我期待的是，这本书能深入剖析各种主流的深度学习架构，例如CNN如何捕捉空间层次特征，RNN如何处理序列数据，以及Transformer模型在NLP领域掀起的革命。我非常好奇书中对“原理”的阐述能有多么透彻，是否能用直观的比喻和清晰的数学推导来解释复杂的概念。同时，“应用实践”这四个字，更是点燃了我学习的热情。我希望书中能提供一系列与实际场景紧密结合的案例，展示深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域的实际应用，并且能够对这些应用的具体实现步骤进行详细的讲解。例如，如何选择合适的模型、如何准备训练数据、如何进行模型评估和部署，甚至是面对数据不平衡、计算资源有限等实际问题时，作者会给出怎样的建议。

评分☆☆☆☆☆

《深度学习：原理与应用实践》这本书，我拿到手时，心里真是充满了期待。我一直对人工智能的飞速发展感到着迷，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域，深度学习的出现简直是颠覆性的。我希望这本书能够系统地介绍深度学习的核心概念，比如神经网络的层级结构、激活函数的作用、反向传播的原理，以及各种经典的深度学习模型，像卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演进和应用。更重要的是，我期待它能深入探讨这些模型是如何在实际问题中发挥作用的，例如在图像识别中如何捕捉特征，在文本翻译中如何理解语境。这本书的名字里有“应用实践”，这一点尤其吸引我，因为它暗示了不仅仅是理论的堆砌，而是有实际的代码示例、数据集分析，甚至是项目开发的指导。我希望它能告诉我如何从零开始构建一个深度学习模型，如何进行数据预处理、模型训练、参数调优，以及如何评估模型的性能。如果能涉及到一些前沿的研究方向，比如生成对抗网络（GANs）或者强化学习在深度学习中的应用，那就更好了，能让我对未来的发展趋势有一个更清晰的认识。总之，我希望这本书能成为我进入深度学习世界的一本详实且实用的入门指南，让我能够真正理解深度学习的强大之处，并尝试将其应用到我感兴趣的领域。

评分☆☆☆☆☆

对于《深度学习：原理与应用实践》这本书，我最看重的是它是否能提供一些“实操性”的见解。我个人是技术爱好者，喜欢动手去验证理论。所以，我希望书中不仅仅是抽象的数学公式和模型架构图，更重要的是能有清晰的代码片段，最好能结合当下流行的深度学习框架，比如PyTorch或者TensorFlow。如果能提供一些循序渐进的例子，从简单的线性回归、逻辑回归开始，逐步过渡到复杂的深度学习网络，那将非常有帮助。我想了解如何处理不同类型的数据，比如图像、文本、语音，以及在实际应用中会遇到哪些常见的挑战，比如过拟合、欠拟合、梯度消失/爆炸等，以及作者是如何给出解决方案的。我对书中提及的“应用实践”部分特别感兴趣，希望能看到作者分享一些真实的案例分析，比如在医疗影像识别、智能推荐系统、自动驾驶等领域，深度学习是如何被具体应用的，以及这些应用背后需要考虑哪些工程上的细节。我希望这本书的叙述风格能够通俗易懂，即使是非科班出身的读者也能有所收获，但同时又要保持学术的严谨性，让我能够深入理解背后的数学原理。

评分☆☆☆☆☆

《深度学习：原理与应用实践》这本书，在我看来，是一扇通往人工智能核心世界的窗户。我渴望通过它，能够系统地构建起对深度学习的全面认知。我希望书中不仅能涵盖诸如神经网络、反向传播、梯度下降等基础原理，还能深入讲解不同类型神经网络的结构与优劣，比如CNN在视觉任务上的卓越表现，RNN在序列建模上的独特优势，以及Transformer架构如何改变了自然语言处理的面貌。我特别期待书中对“原理”部分的阐述能够兼具深度与广度，不仅解释“是什么”，更能说明“为什么”。当涉及到“应用实践”时，我希望书中能提供详尽的步骤指导，展示如何将理论知识转化为实际的解决方案。我设想书中会包含一系列精心设计的案例，涵盖从数据采集、清洗，到模型选择、训练，再到模型评估、部署的完整流程。例如，我期待能看到如何利用深度学习解决图像分割、目标检测、文本生成、情感分析等具体问题。如果书中还能触及一些前沿的深度学习技术，例如迁移学习、对抗生成网络（GANs）或联邦学习，那将是对我极大的启发，让我能够站在巨人的肩膀上，进一步探索这个令人兴奋的领域。

评分☆☆☆☆☆

拿到《深度学习：原理与应用实践》这本书，我心中涌起的是一种探索未知的兴奋感。我一直对人工智能的神奇能力感到好奇，尤其是深度学习在图像识别、语音交互、自动驾驶等领域的惊人表现。我希望这本书能够为我揭示深度学习背后的奥秘，详细介绍神经网络的基本原理，包括前向传播和反向传播算法，以及各种激活函数和损失函数的选择。我对书中“原理”部分的阐述充满了期待，希望能够理解不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）如何从图像中提取特征，循环神经网络（RNN）如何处理时序数据，以及更先进的模型如Transformer如何实现强大的序列建模能力。更重要的是，“应用实践”这部分让我看到了学以致用的可能性。我希望书中能够提供一些具体的项目案例，展示如何将深度学习技术应用于解决现实世界中的问题，例如如何构建一个图像分类器，如何开发一个机器翻译系统，或者如何实现一个智能推荐引擎。我期待书中能够包含代码示例，并能讲解如何使用常见的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来完成这些实践。这本书能否帮助我理解数据预处理、模型训练、参数调优以及性能评估等关键环节，是我非常关注的。

评分☆☆☆☆☆

还可以吧，先看看再说，哈哈

评分☆☆☆☆☆

书写得不错，值得一看。

评分☆☆☆☆☆

买了一大堆的深度学习，包装不错，慢慢学

评分☆☆☆☆☆

很赞的书，认真学习中!

评分☆☆☆☆☆

东西不错下次再来

评分☆☆☆☆☆

还行，有一定帮助可用