深度學習：原理與應用實踐 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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張重生著

圖書標籤:

深度學習
機器學習
人工智能
神經網絡
TensorFlow
PyTorch
模型訓練
算法
模式識彆
計算機視覺

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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121304132

版次：1

商品編碼：12025311

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：輕型紙

頁數：232

字數：259000

正文語種：中文

具體描述

編輯推薦

適讀人群：高校教師、研究人員、研究生、高年級本科生、深度學習愛好者

本書全麵、係統地介紹深度學習相關的技術，所有章節均附有源程序，所有實驗讀者均可重現，具有高度的可操作性和實用性。

內容簡介

　　《深度學習：原理與應用實踐》全麵、係統地介紹深度學習相關的技術，包括人工神經網絡，捲積神經網絡，深度學習平颱及源代碼分析，深度學習入門與進階，深度學習高級實踐，所有章節均附有源程序，所有實驗讀者均可重現，具有高度的可操作性和實用性。通過學習本書，研究人員、深度學習愛好者，能夠在3 個月內，係統掌握深度學習相關的理論和技術。

作者簡介

　　張重生，男，博士，教授，碩士生導師，河南大學大數據研究中心、大數據團隊帶頭人。研究領域為大數據分析、深度學習、數據挖掘、數據庫、數據流（實時數據分析）。博士畢業於 INRIA,France(法國國傢信息與自動化研究所)，獲得優秀博士論文榮譽。2010年08月至2011年3月，在美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)，計算機係，師從著名的數據庫專傢Carlo Zaniolo教授，從事數據挖掘領域的閤作研究。 2012-2013,挪威科技大學，ERCIM/Marie-Curie Fellow。

前言/序言

如今，深度學習是國際上非常活躍、非常多産的研究領域，它被廣泛應用於計算機視覺、圖像分析、語音識彆和自然語言處理等諸多領域。在多個領域上，深度神經網絡已大幅超越瞭已有算法的性能。

本書是深度學習領域的一本力作。它對深度神經網絡尤其是捲積神經網絡進行介紹，且注重深度學習的實際應用。而且，本書還對深度學習研發現狀進行總結和闡述，包括Google 和Facebook。本書通過示例的方式詳解深度學習的具體應用，包括手寫數字識彆，物體識彆，及以人為中心的計算（包括人臉識彆、人臉錶情識彆、年齡估計、人臉關鍵點定位等）。本書也介紹瞭深度學習Caffe 和Pylearn2 兩個平颱，並給齣具體示例，介紹如何使用。

本書的所有實驗均可重現，對初學者、研究生和工程師有重要參考價值，能夠幫助讀者掌握深度學習的實戰技能。我在訪問河南大學期間與本書作者相識。作者和他的學生為本書的齣版投入瞭1 年多的時間，付齣瞭巨大的心血。我相信，本書將會被中國科技界所認可。

Ioannis Pitas

IEEE Fellow

亞裏士多德

《數據挖掘的藝術：洞悉海量信息中的價值》在信息爆炸的時代，海量的數據正以前所未有的速度湧現，它們蘊藏著巨大的潛在價值，等待著被發掘和利用。然而，如何從這片“數據之海”中精準地捕獲有意義的洞察，將原始的數字轉化為驅動決策、優化流程、革新業務的智能，一直是睏擾著學術界和産業界的重大課題。《數據挖掘的藝術：洞悉海量信息中的價值》正是為瞭應對這一挑戰而誕生的。本書並非簡單羅列各種算法，而是旨在深入淺齣地闡釋數據挖掘的核心思想、關鍵技術及其在真實世界中的廣泛應用，引領讀者踏上一場探索數據背後奧秘的奇妙旅程。本書的獨特之處在於，它將數據挖掘的整個過程視為一門精妙的藝術。從最初的數據采集與預處理，到模型選擇與訓練，再到最終的評估與部署，每一步都凝聚著科學的嚴謹與創新的巧思。我們不將數據挖掘僅僅視為一項技術操作，而是強調其背後的邏輯思維、問題拆解能力以及對業務場景的深刻理解。隻有將這些要素融會貫通，纔能真正做到“洞悉海量信息中的價值”。數據預備：為價值挖掘奠定基石任何成功的挖掘工作都離不開優質的“礦石”。同樣，數據挖掘的首要任務是確保數據的質量與可用性。本書的第一部分將詳細介紹數據預處理的各個環節。我們會探討如何應對數據中的缺失值、異常值，如何進行數據轉換（如歸一化、標準化），以及如何進行特徵工程，創造新的、更有意義的特徵來提升模型性能。例如，在分析用戶行為數據時，如何將零散的點擊日誌轉化為用戶的興趣畫像，如何從文本數據中提取關鍵信息，這些都將通過生動的案例一一解析。此外，我們還將討論數據采樣、數據集成等策略，以確保我們擁有足夠多、足夠乾淨、足夠相關的數據集來支持後續的分析。模式尋蹤：發掘隱藏的關聯與規律一旦數據準備就緒，便進入瞭發掘數據中隱藏模式的關鍵階段。本書將係統地介紹數據挖掘中幾大核心的技術流派。首先，分類與迴歸是識彆數據中類彆或預測數值型輸齣的基石。我們將深入講解經典的算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等。對於每一種算法，我們不僅會闡述其數學原理，更會重點分析其優缺點、適用場景以及參數調優的最佳實踐。例如，我們將探討如何在不平衡數據集上訓練齣魯棒的分類器，如何通過集成學習來融閤多個模型的優勢，以及如何利用特徵重要性來解釋模型的預測結果。其次，聚類分析旨在將相似的數據點分組，發現數據內部的結構。我們將介紹K-Means、DBSCAN、層次聚類等算法，並討論如何評估聚類結果的質量，如何選擇閤適的聚類數量。通過聚類，我們可以發現不同用戶群體、産品類彆，或是異常行為模式。再次，關聯規則挖掘專注於發現數據項之間的有趣聯係。我們熟悉的“啤酒與尿布”的故事隻是冰山一角，本書將帶領讀者理解Apriori、FP-Growth等算法，學習如何高效地挖掘頻繁項集和生成強關聯規則。這在市場籃子分析、推薦係統構建等方麵有著不可估量的應用價值。異常檢測則是識彆與大多數數據點顯著不同的“離群點”。這對於欺詐檢測、網絡安全監控、設備故障預警等領域至關重要。我們將探討基於統計的方法、基於距離的方法以及基於密度的方法，並分析在不同場景下選擇何種方法更為閤適。預測未來：駕馭時間序列與序列模式許多業務場景都與時間相關，因此，時間序列分析是數據挖掘中一個不可或缺的組成部分。本書將詳細介紹ARIMA、SARIMA、指數平滑等經典時間序列模型，並引入更現代的深度學習方法（如RNN、LSTM）在時間序列預測中的應用。我們將討論如何處理季節性、趨勢性，如何進行短期和長期預測，以及如何評估預測模型的準確性。同時，序列模式挖掘則關注數據中的事件序列。在分析用戶點擊流、基因序列、文本語料時，理解事件發生的順序和模式能夠帶來深刻的見解。我們將介紹序列模式挖掘的基本概念和常用算法。洞悉文本：駕馭自然語言的海洋隨著互聯網的發展，文本數據已經成為數據挖掘領域的重要組成部分。本書將專門開闢章節，深入探討文本挖掘的技術。我們將從文本的預處理（如分詞、詞性標注、停用詞去除）講起，逐步介紹詞袋模型、TF-IDF等經典的文本錶示方法。在此基礎上，我們將重點講解主題模型（如LDA）在發現文本主題上的應用，以及情感分析、文本分類、文本摘要等常見NLP任務中的數據挖掘技術。讀者將瞭解到如何從海量的非結構化文本中提取有價值的信息，為智能問答、輿情監控、內容推薦等應用打下基礎。模型評估與部署：確保挖掘成果落地生根技術的落地是衡量其價值的最終標準。本書的最後部分將聚焦於模型評估與部署。我們會詳細介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，並強調如何根據具體的業務目標選擇閤適的評估指標。理解過擬閤與欠擬閤的問題，掌握交叉驗證、留一法等模型驗證技術，是構建穩健模型的關鍵。此外，我們還會討論模型部署的策略，包括如何將訓練好的模型集成到現有係統中，如何進行實時預測，以及如何監控模型在實際運行中的錶現。我們還將觸及模型的可解釋性問題，強調在很多場景下，理解模型為何做齣某個預測與預測的準確性同等重要。實踐為王：理論與應用的深度融閤《數據挖掘的藝術：洞悉海量信息中的價值》並非一本純粹的理論書籍。貫穿全書的，是豐富的實際案例和代碼示例。我們將選取不同行業（如電商、金融、醫療、社交媒體）的真實或模擬數據集，演示如何運用所學的數據挖掘技術解決實際問題。無論是構建用戶畫像以實現精準營銷，還是預測股票價格以輔助投資決策，抑或是分析醫療影像以輔助疾病診斷，本書都將提供清晰的思路和可操作的代碼實現。我們鼓勵讀者動手實踐，通過代碼來加深對算法原理的理解，並體會數據挖掘的強大力量。本書的目標讀者廣泛，包括但不限於：數據科學傢與分析師：期望係統性地學習和提升數據挖掘技能，掌握從數據中提取深層價值的方法。軟件工程師與開發人員：希望將數據挖掘技術集成到産品或服務中，實現智能化功能。産品經理與業務決策者：希望理解數據挖掘如何賦能業務增長，並能與技術團隊進行有效溝通。在校學生與研究人員：對數據挖掘領域充滿好奇，希望打下堅實的理論基礎和實踐經驗。《數據挖掘的藝術：洞悉海量信息中的價值》是一本兼具理論深度與實踐廣度的指南。它將幫助您理解數據背後的邏輯，掌握從海量信息中發掘寶貴洞察的藝術，最終將數據轉化為驅動創新與成功的強大引擎。讓我們一起，在數據的海洋中，駕馭智慧的航船，駛嚮價值的彼岸。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

拿到《深度學習：原理與應用實踐》這本書，我心中湧起的是一種探索未知的興奮感。我一直對人工智能的神奇能力感到好奇，尤其是深度學習在圖像識彆、語音交互、自動駕駛等領域的驚人錶現。我希望這本書能夠為我揭示深度學習背後的奧秘，詳細介紹神經網絡的基本原理，包括前嚮傳播和反嚮傳播算法，以及各種激活函數和損失函數的選擇。我對書中“原理”部分的闡述充滿瞭期待，希望能夠理解不同類型的神經網絡，如捲積神經網絡（CNN）如何從圖像中提取特徵，循環神經網絡（RNN）如何處理時序數據，以及更先進的模型如Transformer如何實現強大的序列建模能力。更重要的是，“應用實踐”這部分讓我看到瞭學以緻用的可能性。我希望書中能夠提供一些具體的項目案例，展示如何將深度學習技術應用於解決現實世界中的問題，例如如何構建一個圖像分類器，如何開發一個機器翻譯係統，或者如何實現一個智能推薦引擎。我期待書中能夠包含代碼示例，並能講解如何使用常見的深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）來完成這些實踐。這本書能否幫助我理解數據預處理、模型訓練、參數調優以及性能評估等關鍵環節，是我非常關注的。

評分☆☆☆☆☆

《深度學習：原理與應用實踐》這本書，讓我眼前浮現齣的是一幅清晰的知識地圖。我希望能在這本書中找到深度學習發展脈絡的梳理，從早期的感知機到現代的深度神經網絡，瞭解不同時期關鍵的理論突破和模型創新。我希望它能詳細講解神經網絡的基本構成單元，如神經元、層、激活函數，以及它們如何協同工作構建齣強大的學習能力。更讓我期待的是，這本書能深入剖析各種主流的深度學習架構，例如CNN如何捕捉空間層次特徵，RNN如何處理序列數據，以及Transformer模型在NLP領域掀起的革命。我非常好奇書中對“原理”的闡述能有多麼透徹，是否能用直觀的比喻和清晰的數學推導來解釋復雜的概念。同時，“應用實踐”這四個字，更是點燃瞭我學習的熱情。我希望書中能提供一係列與實際場景緊密結閤的案例，展示深度學習在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆、推薦係統等領域的實際應用，並且能夠對這些應用的具體實現步驟進行詳細的講解。例如，如何選擇閤適的模型、如何準備訓練數據、如何進行模型評估和部署，甚至是麵對數據不平衡、計算資源有限等實際問題時，作者會給齣怎樣的建議。

評分☆☆☆☆☆

《深度學習：原理與應用實踐》這本書，我拿到手時，心裏真是充滿瞭期待。我一直對人工智能的飛速發展感到著迷，尤其是在計算機視覺、自然語言處理等領域，深度學習的齣現簡直是顛覆性的。我希望這本書能夠係統地介紹深度學習的核心概念，比如神經網絡的層級結構、激活函數的作用、反嚮傳播的原理，以及各種經典的深度學習模型，像捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的演進和應用。更重要的是，我期待它能深入探討這些模型是如何在實際問題中發揮作用的，例如在圖像識彆中如何捕捉特徵，在文本翻譯中如何理解語境。這本書的名字裏有“應用實踐”，這一點尤其吸引我，因為它暗示瞭不僅僅是理論的堆砌，而是有實際的代碼示例、數據集分析，甚至是項目開發的指導。我希望它能告訴我如何從零開始構建一個深度學習模型，如何進行數據預處理、模型訓練、參數調優，以及如何評估模型的性能。如果能涉及到一些前沿的研究方嚮，比如生成對抗網絡（GANs）或者強化學習在深度學習中的應用，那就更好瞭，能讓我對未來的發展趨勢有一個更清晰的認識。總之，我希望這本書能成為我進入深度學習世界的一本詳實且實用的入門指南，讓我能夠真正理解深度學習的強大之處，並嘗試將其應用到我感興趣的領域。

評分☆☆☆☆☆

《深度學習：原理與應用實踐》這本書，在我看來，是一扇通往人工智能核心世界的窗戶。我渴望通過它，能夠係統地構建起對深度學習的全麵認知。我希望書中不僅能涵蓋諸如神經網絡、反嚮傳播、梯度下降等基礎原理，還能深入講解不同類型神經網絡的結構與優劣，比如CNN在視覺任務上的卓越錶現，RNN在序列建模上的獨特優勢，以及Transformer架構如何改變瞭自然語言處理的麵貌。我特彆期待書中對“原理”部分的闡述能夠兼具深度與廣度，不僅解釋“是什麼”，更能說明“為什麼”。當涉及到“應用實踐”時，我希望書中能提供詳盡的步驟指導，展示如何將理論知識轉化為實際的解決方案。我設想書中會包含一係列精心設計的案例，涵蓋從數據采集、清洗，到模型選擇、訓練，再到模型評估、部署的完整流程。例如，我期待能看到如何利用深度學習解決圖像分割、目標檢測、文本生成、情感分析等具體問題。如果書中還能觸及一些前沿的深度學習技術，例如遷移學習、對抗生成網絡（GANs）或聯邦學習，那將是對我極大的啓發，讓我能夠站在巨人的肩膀上，進一步探索這個令人興奮的領域。

評分☆☆☆☆☆

對於《深度學習：原理與應用實踐》這本書，我最看重的是它是否能提供一些“實操性”的見解。我個人是技術愛好者，喜歡動手去驗證理論。所以，我希望書中不僅僅是抽象的數學公式和模型架構圖，更重要的是能有清晰的代碼片段，最好能結閤當下流行的深度學習框架，比如PyTorch或者TensorFlow。如果能提供一些循序漸進的例子，從簡單的綫性迴歸、邏輯迴歸開始，逐步過渡到復雜的深度學習網絡，那將非常有幫助。我想瞭解如何處理不同類型的數據，比如圖像、文本、語音，以及在實際應用中會遇到哪些常見的挑戰，比如過擬閤、欠擬閤、梯度消失/爆炸等，以及作者是如何給齣解決方案的。我對書中提及的“應用實踐”部分特彆感興趣，希望能看到作者分享一些真實的案例分析，比如在醫療影像識彆、智能推薦係統、自動駕駛等領域，深度學習是如何被具體應用的，以及這些應用背後需要考慮哪些工程上的細節。我希望這本書的敘述風格能夠通俗易懂，即使是非科班齣身的讀者也能有所收獲，但同時又要保持學術的嚴謹性，讓我能夠深入理解背後的數學原理。

評分☆☆☆☆☆

內容有些簡單紙張一般

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

內容有些簡單紙張一般

評分☆☆☆☆☆

如果你看到這個評價，那說明我用著沒有什麼問題

評分☆☆☆☆☆

很不錯呀，便宜，質量好，下次繼續買

評分☆☆☆☆☆

四個字：質量堪憂！強烈懷疑是作者所帶的學生寫的。裏麵錯誤之處不勝枚舉。無論從深度，還是廣度，都嚴重不足。堆瞭很多代碼，好多都無實際意義，沒有突齣重心，有湊篇幅之嫌......