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刘鹏 著

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 大数据
• 人工智能
• 神经网络
• TensorFlow
• PyTorch
• 数据挖掘
• 模式识别
• 算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121335211

版次：1

商品编码：12316898

包装：平装

丛书名： 高级大数据人才培养丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：268

字数：408000

正文语种：中文

产品特色

内容简介

本书是深度学习的入门教材，系统地介绍了深度学习的基本概念与实战应用，包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用，以及前沿发展等。本书分为10章，大致为3个部分：第1部分（1-3章）介绍深度学习的基础知识。第2部分（4-6章）介绍深度学习的各个方面，从算法设计到模型实现。第3部分（8-10章）介绍深度学习的实战应用以及前沿发展。每章都附有相应的习题和参考文献，以便感兴趣的读者进一步深入思考。"让学习变得轻松”是本书的基本编写理念。本书适合作为相关专业本科和研究生教材，也适合作为深度学习研究与开发人员的入门书籍。

作者简介

清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并二次夺得全国高校科技比赛*高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研发的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格和中国云计算网站。

目录

第1章 深度学习的来源与应用 1
1．1 人工智能的思想、流派与发展起落 1
1．1．1 人工智能的思潮流派和主要研究与应用领域 2
1．1．2 人工智能的三起三落 4
1．2 什么是深度学习 6
1．2．1 我们不分离――数据和算法 6
1．2．2 深度学习基础 9
1．3 机器学习与深度学习 10
1．3．1 机器学习的定义与种类 10
1．3．2 机器学习的任务与方法 13
1．3．3 深度学习的提出 16
1．4 深度学习的应用场景 18
1．4．1 应用场合和概念层次 18
1．4．2 主要开发工具和框架 20
1．4．3 人工智能、深度学习有关学术会议和赛事 22
习题 24
参考文献 24
第2章 深度学习的数学基础 26
2．1 线性代数 26
2．1．1 向量空间 26
2．1．2 矩阵分析 28
2．2 概率与统计 30
2．2．1 概率与条件概率 30
2．2．2 贝叶斯理论 33
2．2．3 信息论基础 35
2．3 多元微积分 39
2．3．1 导数和偏导数 39
2．3．2 梯度和海森矩阵 42
2．3．3 最速下降法 44
2．3．4 随机梯度下降算法 45
习题 48
参考文献 50
第3章 人工神经网络与深度学习 51
3．1 探秘大脑的工作原理 52
3．1．1 人类活动抽象与深度学习模型 53
3．1．2 人脑神经元的结构 54
3．1．3 人脑神经元功能 55
3．1．4 人脑视觉机理 57
3．2 人脑神经元模型 59
3．2．1 人脑神经元模型介绍 60
3．2．2 激活函数 62
3．3 M-P模型 64
3．3．1 标准M-P模型 65
3．3．2 改进的M-P模型 66
3．4 人脑神经网络的互连结构 66
3．4．1 前馈神经网络 67
3．4．2 反馈网络 67
3．5 人工神经网络的学习 68
3．5．1 人工神经网络的学习方式 68
3．5．2 神经网络的学习规则 71
3．5．3 人工神经网络算法基本要求 73
3．5．4 神经网络计算特点 74
3．6 人工神经网络的特点 75
3．7 神经网络基本概念与功能 76
3．7．1 几个基本概念 76
3．7．2 基本功能 78
3．7．3 感知机的局限性 83
3．8 深度学习其他网络结构 84
3．8．1 卷积神经网络 88
3．8．2 循环（递归）神经网络 94
习题 97
参考文献 98
第4章 深度学习基本过程 99
4．1 正向学习过程 99
4．1．1 正向学习概述 99
4．1．2 正向传播的流程 100
4．1．3 正向传播的详细原理 100
4．2 反向调整过程 102
4．2．1 反向调整概述 102
4．2．2 反向传播过程详解 103
4．2．3 深层模型反向调整的问题与对策 106
4．3 手写体数字识别实例 107
4．3．1 数据准备 107
4．3．2 网络设计 109
4．3．3 模型训练 115
4．3．4 模型测试 116
习题 121
参考文献 121
第5章 深度学习主流模型 122
5．1 卷积神经网络 123
5．1．1 CNN概念 123
5．1．2 CNN常用算法 127
5．1．3 CNN训练技巧 131
5．2 循环神经网络 132
5．2．1 RNN结构 132
5．2．2 RNN训练 133
5．2．3 RNN训练技巧 135
习题 136
参考文献 136
第6章 深度学习的主流开源框架 138
6．1 Caffe 138
6．1．1 Caffe框架 138
6．1．2 安装Caffe 139
6．1．3 案例：基于Caffe的目标识别 145
6．2 TensorFlow 146
6．2．1 TensorFlow框架 146
6．2．2 安装TensorFlow 147
6．2．3 案例：基于TensorFlow的目标识别 149
6．3 其他开源框架 150
6．3．1 CNTK 150
6．3．2 MXNet 151
6．3．3 Theano 151
6．3．4 Torch 151
6．3．5 Deeplearning4j 152
习题 153
参考文献 153
第7章 深度学习在图像中的应用 154
7．1 图像识别基础 154
7．2 基于深度学习的大规模图像识别 155
7．2．1 大规模图像数据库：ImageNet 155
7．2．2 AlexNet网络结构 156
7．2．3 非线性激活函数ReLU 157
7．2．4 在多GPU上进行实现 158
7．2．5 增加训练样本 158
7．2．6 dropout技术 159
7．3 应用举例：人脸识别 160
7．3．1 人脸识别的经典流程 160
7．3．2 人脸图像数据库 161
7．3．3 基于深度学习的人脸识别方法 162
7．4 应用举例：图像风格化 163
7．4．1 内容重构 164
7．4．2 风格重构 165
7．4．3 内容与风格的重组 166
7．5 应用举例：图像标注 167
7．5．1 基于深度网络的图像标注方法概述 168
7．5．2 视觉语义对齐 169
7．5．3 为新图像生成对应文本描述 171
习题 172
参考文献 172
第8章 深度学习在语音中的应用 174
8．1 语音识别基础 174
8．1．1 人类之间的交流 175
8．1．2 人机交流 175
8．1．3 语音识别系统的基本结构 176
8．1．4 特征提取 176
8．1．5 声学模型 177
8．1．6 语言模型 177
8．1．7 解码器 178
8．1．8 用于语音识别的GMM-HMM模型 178
8．2 基于深度学习的连续语音识别 181
8．2．1 DNN-HMM混合系统 181
8．2．2 CD-DNN-HMM的关键模块及分析 185
8．3 应用举例：语音输入法 190
8．3．1 案例背景 190
8．3．2 语音输入法设计 191
8．3．3 语音中心SpeechCenter的设计 192
8．3．4 输入法FreeVoice的设计 194
8．3．5 FreeVoice和SpeechCenter之间的通信设计 196
习题 198
参考文献 198
第9章 深度学习在文本中的应用 201
9．1 自然语言处理基础 201
9．1．1 正则表达式和自动机 202
9．1．2 句法处理 203
9．1．3 词的分类和词性标注 203
9．1．4 上下文无关语法 205
9．1．5 浅层语法分析 205
9．1．6 语义分析 206
9．1．7 语义网络 206
9．1．8 词汇关系信息库 206
9．2 基于深度学习的文本处理 207
9．2．1 词汇向量化表示 207
9．2．2 句法分析 209
9．2．3 神经机器翻译 209
9．2．4 情感分析 210
9．3 应用举例：机器翻译 211
9．4 应用举例：聊天机器人 215
9．4．1　聊天机器人的主要功能模块 216
9．4．2　主要的技术挑战 217
9．4．3　深度学习构建智能聊天机器人 218
习题 220
参考文献 220
第10章 深度学习前沿发展 222
10．1 增强学习 222
10．1．1 增强学习的基本概念 222
10．1．2 增强学习的过程 224
10．1．3 增强学习的应用 225
10．2 迁移学习 225
10．2．1 迁移学习的定义 226
10．2．2 迁移学习的分类 226
10．2．3 迁移学习的应用场景 226
10．3 记忆网络 228
10．3．1 循环神经网络 228
10．3．2 长短期记忆网络 228
10．3．3 长短期记忆变体 231
10．4 深度学习的硬件实现 232
10．4．1 FPGA 232
10．4．2 ASIC 233
10．4．3 TPU 234
10．4．4 寒武纪 235
10．4．5 TrueNorth 237
习题 238
参考文献 238
附录A 人工智能和大数据实验环境 240

前言/序言

总序

短短几年间，大数据就以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期：IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上；中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明，自2017年起,我国大数据产业将迎来发展黄金期，未来2~3年的市场规模增长率将保持在35%左右。

数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用，随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测，每年数据科学专业的应届毕业生将增加7%，然而仅高质量项目对于专业数据科学家的需求每年就会增加12%，完全供不应求。根据《人民日报》的报道，未来3~5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人，人才缺口达到150万之多。

以贵州大学为例，其首届大数据专业研究生就业率就达到100%，可以说“一抢而空”。急切的人才需求直接催热了大数据专业，国家教育部正式设立“数据科学与大数据技术”本科新专业。目前已经有两批共计35所大学获批，包括北京大学、中南大学、对外经济贸易大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。估计2018年会有几百所高校获批。

不过，就目前而言，在大数据人才培养和大数据课程建设方面，大部分高校仍然处于起步阶段，需要探索的还有很多。首先，大数据是个新生事物，懂大数据的老师少之又少，院校缺“人”；其次，尚未形成完善的大数据人才培养和课程体系，院校缺“机制”；再次，大数据实验需要为每位学生提供集群计算机，院校缺“机器”；最后，院校没有海量数据，开展大数据教学科研工作缺“原材料”。

其实，早在网格计算和云计算兴起时，我国科技工作者就曾遇到过类似的挑战，我有幸参与了这些问题的解决过程。为了解决网格计算问题，我在清华大学读博期间，于2001年创办了中国网格信息中转站网站，每天花几个小时收集和分享有价值的资料给学术界，此后我也多次筹办和主持全国性的网格计算学术会议，进行信息传递与知识分享。2002年，我与其他专家合作的《网格计算》教材也正式面世。

2008年，当云计算开始萌芽之时，我创办了中国云计算网站（chinacloud.cn）（在各大搜索引擎“云计算”关键词中排名第一），2010年出版了《云计算（第一版）》、2011年出版了《云计算（第二版）》、2015年出版了《云计算（第三版）》，每一版都花费了大量成本制作并免费分享对应的几十个教学PPT。目前，这些PPT的下载总量达到了几百万次之多。同时，《云计算》教材也成为国内高校的首选教材，在CNKI公布的高被引图书名单中，对于2010年以来出版的所有图书，《云计算(第一版)》在自动化和计算机领域排名全国第一。除了资料分享，在2010年，我在南京组织了全国高校云计算师资培训班，培养了国内第一批云计算老师，并通过与华为、中兴、360等知名企业合作，输出云计算技术，培养云计算研发人才。这些工作获得了大家的认可与好评，此后我接连担任了工信部云计算研究中心专家、中国云计算专家委员会云存储组组长等职位。

近几年，面对日益突出的大数据发展难题，我也正在尝试使用此前类似的办法去应对这些挑战。为了解决大数据技术资料缺乏和交流不够通透的问题，我于2013年创办了中国大数据网站（thebigdata.cn），投入大量的人力进行日常维护，该网站目前已经在各大搜索引擎的“大数据”关键词排名中位居第一；为了解决大数据师资匮乏的问题，我面向全国院校陆续举办多期大数据师资培训班。2016年年末至今，在南京多次举办全国高校/高职/中职大数据免费培训班，基于《大数据》《大数据实验手册》以及云创大数据提供的大数据实验平台，帮助到场老师们跑通了Hadoop、Spark等多个大数据实验，使他们跨过了“从理论到实践，从知道到用过”的门槛。2017年5月，还举办了全国千所高校大数据师资免费讲习班，盛况空前。

其中，为了解决大数据实验难的问题而开发的大数据实验平台，正在为越来越多高校的教学科研带去方便：2016年，我带领云创大数据（www.cstor.cn，股票代码：835305）的科研人员，应用Docker容器技术，成功开发了BDRack大数据实验一体机，它打破虚拟化技术的性能瓶颈，可以为每一位参加实验的人员虚拟出Hadoop集群、Spark集群、Storm集群等，自带实验所需数据，并准备了详细的实验手册（包含42个大数据实验）、PPT和实验过程视频，可以开展大数据管理、大数据挖掘等各类实验，并可进行精确营销、信用分析等多种实战演练。目前，大数据实验平台已经在郑州大学、西京学院、郑州升达经贸管理学院、镇江高等职业技术学校等多所院校成功应用，并广受校方好评。该平台也以云服务的方式在线提供（大数据实验平台，https://bd.cstor.cn），帮助师生通过自学，用一个月左右的时间成为大数据动手的高手。

同时，为了解决缺乏权威大数据教材的问题，我所负责的南京大数据研究院，联合金陵科技学院、河南大学、云创大数据、中国地震局等多家单位，历时两年，编著出版了适合本科教学的《大数据》《大数据库》《大数据实验手册》等教材。另外，《数据挖掘》《虚拟化与容器》《大数据可视化》《深度学习》等本科教材也将于近期出版。在大数据教学中，本科院校的实践教学应更加系统性，偏向新技术的应用，且对工程实践能力要求更高。而高职、高专院校则更偏向于技术性和技能训练，理论以够用为主，学生将主要从事数据清洗和运维方面的工作。基于此，我们还联合多家高职院校专家准备了《云计算基础》《大数据基础》《数据挖掘基础》《R语言》《数据清洗》《大数据系统运维》《大数据实践》系列教材，目前也已经陆续进入定稿出版阶段。

此外，我们也将继续在中国大数据（thebigdata.cn）和中国云计算（chinacloud.cn）等网站免费提供配套PPT和其他资料。同时，持续开放大数据实验平台（https://bd.cstor.cn）、免费的物联网大数据托管平台万物云（wanwuyun.com）和环境大数据免费分享平台环境云（envicloud.cn），使资源与数据随手可得，让大数据学习变得更加轻松。

在此，特别感谢我的硕士导师谢希仁教授和博士导师李三立院士。谢希仁教授所著的《计算机网络》已经更新到第7版，与时俱进且日臻完美，时时提醒学生要以这样的标准来写书。李三立院士是留苏博士，为我国计算机事业做出了杰出贡献，曾任国家攀登计划项目首席科学家。他严谨治学的态度带出了一大批杰出的学生。

本丛书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。我的邮箱：gloud@126.com，微信公众号：刘鹏看未来（lpoutlook）。

刘鹏

于南京大数据研究院

前言

自2012年以来，深度学习在图像识别上取得了重大突破，使得深度学习技术得到了前所未有的关注。越来越多的科研人员与工程技术人员投入到深度学习的研究中，涌现出了大量的深度学习开源框架和成功应用，各种基于深度学习的技术和应用也层出不穷。有关深度学习的文章、评论、文档也非常多。然而尚缺乏针对本科生入门的系统性深度学习教材，以使读者可以了解深度学习的来龙去脉，为以后进一步使用深度学习做相关应用或者深入研究深度学习技术奠定基础。

南京大数据研究院刘鹏教授顺势而为，周密思考，在高级大数据人才培养课程体系中，专门设立深度学习课程，并邀请全国上百家高校中从事一线教学科研任务的教师一起，编撰高级大数据人才培养丛书。本书即该套丛书之一。

本书的定位是深度学习。以“让学习变得轻松”为根本出发点，介绍深度学习的入门知识，通过浅显易懂的语言，将深度学习的发展过程说清楚，以便将来对深度学习进行进一步深入研究或应用。本书特别注重动手能力，因此对于书中所有的例子和实验，都可以使用深度学习一体机进行练习。读者在读完本书之后，不仅仅了解了深度学习的原理，更重要的是，可以自己搭建深度学习的环境，训练自己的深度学习模型，甚至构建深度学习的原型系统。

本书以教育部“十三五”规划和学校的相关规划发展为依据，响应国家有关大力发展人工智能的号召，遵循本科教育的规律，顺应学生身心发展的特点，致力于构建开放而有力的教材体系，促进学生学习方式的改变，全面提高学生的知识素养，为他们的终身学习、生活和工作奠定坚实的理论和实践基础。作为深度学习的入门教材，本书分别从基本概念、基础与应用（包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用），以及前沿发展等方面系统介绍了深度学习。本书大致分3个部分：第1部分介绍深度学习的基础知识。第2部分介绍深度学习模型与算法。第3部分介绍深度学习的应用，最后附上人工智能和大数据实验环境的介绍供读者参考。

本书得到了南京大数据研究院院长刘鹏教授，金陵科技学院副校长张燕教授的大力支持。2015年度江苏高校优秀科技创新团队“大数据智能挖掘信息技术研究”在书稿提纲和内容组织上提出了诸多建设性意见。编写过程得到了金陵科技学院高层次人才科研启动基金（40610186）、国家自然科学基金（61472005）、江苏高校软件工程品牌专业建设工程（PPZY2015B140）的资助。同时，南京大学吴建鑫教授和南京信息工程大学袁晓彤教授评阅了本书的稿件，对本书给予了全面指导和帮助。在此一并致谢。

当前，深度学习技术处在高速的发展阶段，其概念内涵、技术方法、应用模式都在不断演化之中。由于时间和水平所限，本书还存在缺点和不足，欢迎读者不吝赐教，批评指正。

编 者

2017年10月

《大数据分析的基石：从数据清洗到模式识别》 引言： 数据，已然成为当今世界中最宝贵的资源之一。从海量用户行为的记录，到精密的科学实验数据，再到物联网设备产生的滚滚信息流，数据以前所未有的速度和规模涌现。然而，原始数据本身往往充斥着噪声、缺失、重复和不一致，杂乱无章的状态使得其价值难以直接显现。如何从这些看似混乱的数据中提炼出有意义的信息，进而发现隐藏的规律、预测未来的趋势、支持关键的决策，已成为每一个希望在数据驱动时代取得成功的组织和个人所面临的重大挑战。《大数据分析的基石：从数据清洗到模式识别》正是为了应对这一挑战而生，它将带领读者踏上一段深入探究大数据分析核心流程的旅程，从最基础但至关重要的数据预处理阶段，逐步深入到能够揭示数据内在奥秘的模式识别技术。 本书并非聚焦于某一特定领域的高深理论或前沿算法，而是致力于构建一个坚实、实用的知识体系，帮助读者掌握大数据分析的必备技能。我们将逐一剖析数据从原始状态转化为可分析、可洞察的高质量数据的完整过程，并在此基础上，介绍如何运用各种统计学和机器学习方法，从中提取有价值的模式和洞见。本书的目标是赋予读者一套行之有效的工具箱和一套清晰的思维框架，使他们能够自信地处理真实世界中的大数据难题。 第一部分：数据质量的守护者——数据清洗与预处理 在着手任何复杂的分析任务之前，确保数据的质量是不可或缺的第一步。如同建筑的根基，不牢固的数据基础将导致后续所有分析工作的脆弱不堪。本部分将深入探讨数据清洗与预处理的方方面面，这是通往有效大数据分析的必由之路。 第一章：数据的“健康检查”——识别与理解数据质量问题 在开始清洗之前，我们首先需要了解数据中可能存在哪些“病症”。本章将引导读者学习如何审视数据，识别各种潜在的质量问题。我们将介绍： 数据类型与结构分析： 理解数据的基本类型（数值型、类别型、文本型、日期型等）以及数据的组织结构（表格、嵌套结构等），并学习如何通过可视化和统计方法来初步了解数据的分布特征。 缺失值检测与处理策略： 缺失值是数据中最常见的问题之一。我们将详细讨论不同类型的缺失（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失），以及各种处理方法，包括删除法（行删除、列删除）、填充法（均值填充、中位数填充、众数填充、插值法、模型预测填充）及其各自的优缺点和适用场景。 异常值（离群点）的识别与处置： 异常值可能会极大影响分析结果的准确性。本章将介绍多种异常值检测方法，例如基于统计学的Z-score、IQR（四分位距）方法，以及基于可视化（箱线图、散点图）的直观判断。对于识别出的异常值，我们将探讨如何进行处理，包括删除、替换为合理值，或是将其视为特殊情况进行单独分析。 重复值检测与消除： 重复记录会人为地放大某些数据的权重，导致分析结果的偏差。我们将学习如何高效地检测和移除数据集中的重复记录，并讨论如何处理部分重复或近似重复的情况。 数据一致性与准确性检查： 现实世界的数据往往存在格式不统一、单位不一致、逻辑错误等问题。本章将介绍如何进行跨字段、跨记录的一致性校验，例如检查日期是否符合逻辑、数值范围是否合理、类别标签是否规范等，并提供相应的纠正方法。 第二章：数据预处理的艺术——转换、规约与特征工程 识别并处理完数据中的“病灶”后，下一步是将数据转化为更适合分析的“健康”状态。本章将聚焦于数据转换、规约以及构建更具表现力的特征。 数据类型转换： 经常需要将类别型数据转换为数值型（如独热编码、标签编码），或将数值型数据离散化为类别型。我们将深入探讨这些转换的原理、实现方式以及对后续模型的影响。 数据标准化与归一化： 不同尺度的数据会影响到某些算法的性能。本章将详细讲解标准化（Z-score标准化）和归一化（Min-Max归一化）的概念、计算方法及其在不同机器学习算法中的重要性。 特征编码技术： 对于类别型特征，需要将其转化为模型能够理解的数值形式。我们将介绍独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、有序编码（Ordinal Encoding）等多种编码技术，并讨论其适用场景和潜在的陷阱。 文本数据预处理： 文本数据作为大数据的重要组成部分，其预处理尤为关键。本章将涵盖文本清洗（去除标点、特殊字符、数字）、分词（中文分词、英文分词）、词形还原/词干提取、去除停用词等关键步骤。 特征工程的魅力： 特征工程是数据分析中最具创造性和影响力的环节之一。我们将学习如何基于原始特征创造新的、更能捕捉数据潜在信息的特征，例如多项式特征、交互特征、组合特征等。本章还将介绍一些常用的特征工程策略，以提升模型的预测能力。 数据抽样技术： 在处理超大规模数据集时，抽样是常用的技术。我们将介绍简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等方法，并讨论如何合理选择抽样比例以兼顾效率和代表性。 第二部分：洞察数据之魂——模式识别与特征提取 经过严谨的数据清洗与预处理，我们终于拥有了一份高质量的数据集。现在，我们将进入数据分析的核心阶段，运用各种模式识别技术，从这些数据中挖掘出隐藏的价值。 第三章：数据概览与探索性数据分析（EDA） 在正式建模之前，充分理解数据的分布、变量之间的关系以及潜在的模式至关重要。EDA是揭示数据特征的基石。 描述性统计： 计算均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等统计量，全面了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 数据可视化技术： 强大的可视化工具能够直观地展现数据特征。本章将介绍各种图表类型，如直方图、密度图、箱线图、散点图、热力图、条形图、折线图等，并教授如何选择最适合展示特定信息的可视化方法。 变量间关系探索： 理解不同变量之间的相关性是发现模式的关键。我们将使用相关系数矩阵、散点图矩阵等工具来探究变量间的线性或非线性关系，以及变量与目标变量之间的关联。 聚类分析初步： 探索数据中自然形成的群体。本章将初步介绍聚类分析的基本思想，并通过一些简单的可视化方法来初步观察数据的分组情况。 第四章：维度规约与特征选择 有时，数据集中会包含大量冗余或不重要的特征，这不仅会增加计算复杂度，还可能导致模型过拟合。本章将介绍如何有效地减少数据维度。 主成分分析（PCA）： 学习PCA的原理，如何通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时保留尽可能多的信息。我们将探讨PCA的应用场景，如降噪、可视化和特征提取。 独立成分分析（ICA）： 介绍ICA的基本概念，用于从混合信号中分离出独立的源信号。 特征选择方法： 除了降维，直接选择最相关的特征也是一种有效的策略。本章将介绍过滤法（如基于相关性、卡方检验）、包裹法（如递归特征消除）和嵌入法（如Lasso回归）等特征选择技术。 第五章：模式识别的基础：分类与回归 分类和回归是监督学习中最核心的任务，也是模式识别的典型应用。 分类算法简介： 逻辑回归（Logistic Regression）： 学习其用于二分类问题的原理、模型参数的估计以及如何解释模型结果。 K近邻（KNN）： 理解基于距离的分类思想，以及如何选择合适的K值和距离度量。 决策树（Decision Trees）： 学习如何构建决策树，包括节点分裂准则（如信息增益、基尼系数）以及剪枝技术。 支持向量机（SVM）： 介绍SVM的基本原理，包括最大间隔分类器、核函数的使用以及如何处理非线性可分情况。 回归算法简介： 线性回归（Linear Regression）： 学习其基本模型、参数估计（最小二乘法）以及模型评估指标。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归： 了解正则化技术的应用，如何解决过拟合问题，并实现特征选择。 多项式回归（Polynomial Regression）： 学习如何处理非线性关系。 模型评估与选择： 学习各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值（分类），以及均方误差（MSE）、R²分数（回归）。了解交叉验证在模型评估中的作用。 第六章：揭示数据结构的秘密：聚类与降维 聚类是一种无监督学习方法，旨在发现数据集中隐藏的群体结构。 K-Means聚类： 深入理解K-Means算法的原理，包括簇的中心选择、分配和更新过程，以及如何选择合适的K值。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 学习凝聚式和分裂式层次聚类的构建方法，以及如何解释聚类树（Dendrogram）。 DBSCAN聚类： 了解基于密度的聚类方法，如何发现任意形状的簇，并处理噪声点。 降维技术的进一步应用： 除了PCA，还将涉及t-SNE等可视化降维技术，用于在高维空间中探索数据的内在结构，并辅助理解聚类结果。 第七章：关联规则挖掘与异常检测 关联规则挖掘： 学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了商品A的顾客也经常购买商品B”。我们将介绍Apriori算法等经典算法，以及支持度、置信度和提升度等度量指标。 异常检测（进一步探讨）： 结合聚类和统计方法，进一步学习更高级的异常检测技术，如基于孤立森林（Isolation Forest）等。 结语： 《大数据分析的基石：从数据清洗到模式识别》旨在为读者打下坚实的理论基础和实践能力，使其能够从容应对大数据时代的挑战。本书的编写风格力求清晰易懂，同时兼顾了技术实现的细节。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，读者将能够掌握从原始数据到有价值洞见的转化能力，为进一步学习更高级的大数据技术和算法奠定坚实的基础，并在各自的领域内，利用数据驱动的方式，创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一反应就是它可能是一本“硬核”技术书。我一直认为，在大数据领域，仅仅掌握现成的工具和框架是远远不够的，理解背后的原理和算法才是关键。这本书的书名恰恰点出了这一点，“深度学习”代表着算法的深度，“大数据人才培养”则暗示了其理论的系统性和前沿性。我特别期待书中能够详细讲解一些常用的深度学习模型，并说明它们在大数据分析中的具体应用场景和优化方法。比如，在处理大规模文本数据或图像数据时，如何选择合适的深度学习模型，如何进行有效的特征工程，以及如何处理模型训练中的过拟合和欠拟合问题。我希望这本书不仅能让我了解“是什么”，更能让我明白“为什么”以及“怎么做”，从而真正提升自己的技术水平。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在大数据领域摸爬滚打多年的老兵了，见证了大数据技术从兴起到爆发的全过程。这些年，我接触过不少相关的书籍，有的内容陈旧，有的过于晦涩，有的则停留在表面。这本书的名字听起来就很有分量，"深度学习"和"高级大数据人才培养"这几个关键词，让我联想到它可能涵盖了当前大数据领域最前沿的技术和最核心的理论。我更感兴趣的是书中对于大数据生态系统中深度学习的系统性阐述，包括它如何融入数据采集、清洗、存储、处理、分析、可视化等各个环节，以及如何与其他大数据技术（如Hadoop、Spark等）协同工作。我期待这本书能够提供一种全新的视角，帮助我理解大数据背后更深层次的逻辑，以及如何利用深度学习的力量来优化现有的大数据应用，甚至创造出全新的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在努力转型为大数据分析师的学生，对于大数据技术充满了好奇和求知欲。市面上的大数据教材和入门书籍很多，但我总觉得它们不够深入，无法让我建立起对整个大数据技术体系的全面认知。当我看到这本书的名字时，我立刻被吸引了。它将“深度学习”这一前沿技术与“高级大数据人才培养”的目标相结合，这正是我目前最需要的。我希望通过阅读这本书，能够系统地学习深度学习在大数据分析中的应用，了解如何利用深度学习来解决更复杂的数据问题，比如预测分析、异常检测、推荐系统等等。我尤其希望书中能够包含一些实际的案例研究和代码示例，这样我才能更好地将理论知识转化为实践技能，为我未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书刚拿到手，就被它的厚度镇住了，厚厚的一叠，沉甸甸的分量，一看就知道内容相当扎实。我从事大数据分析有几年了，虽然日常工作离不开数据，但总觉得在理论深度上有所欠缺，尤其是在如何更有效地利用和处理海量数据方面，总有瓶颈。市面上关于大数据技术的书籍很多，但大多侧重于工具和实践，真正能触及底层原理、从宏观角度剖析大数据处理流程的书籍却不常见。这本书的书名让我眼前一亮，“深度学习”和“高级大数据人才培养”的结合，让我看到了它可能填补的知识空白。包装也很精美，印刷质量没得说，纸张手感也很好，翻阅起来非常舒服。我迫不及待地想开始阅读，希望它能带我进入一个全新的认知领域，解决我在工作中遇到的那些棘手问题。我特别期待能够学习到如何将更先进的算法应用于大数据场景，从而挖掘出数据中隐藏的更深层次的价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对深度学习的了解仅限于一些皮毛，知道它在图像识别、自然语言处理等领域表现出色，但总觉得和自己日常的大数据分析工作有些距离。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它不仅仅是介绍深度学习的理论，更重要的是，它将深度学习的技术与大数据处理紧密地结合起来，为我们展示了如何利用深度学习的能力来解决大数据领域的挑战。我尤其对书中关于如何构建高效的大数据深度学习模型的部分感到好奇，例如如何处理海量数据的分布式训练，如何优化模型以适应大数据集，以及如何评估和部署这些模型。书中的案例分析和实际操作指导，让我觉得这本书非常接地气，不像一些纯理论的书籍那样空洞。我希望通过学习这本书，能够掌握一些实用的技能，提升自己在大数据领域的核心竞争力，成为一名真正意义上的“高级人才”。

评分☆☆☆☆☆

非常好，很喜欢，这次可是买值了，赚到了。

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学习学习，需要补充新能量

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很基础，很有用，适合初学者

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非常好，很喜欢，这次可是买值了，赚到了。

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哈哈哈哈哈哈哈哈呵呵

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还可以，虽然看起来比较旧。

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在京东买过N次书了。每次都是那么快，那么好。

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终于有一本较为权威的书了

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购书～速度快～态度好