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　　2006 ~ 2008年最受欢迎的日本科幻动画大作「CODE GEASS」终于推出第一本模型作品集了！以剧中最受欢迎的角色人物模型为首，搭配上种类丰富、造型独特的KMF模型，同时还有完整的设定图稿。当然，C.C.的大尺寸拉页海报也绝对不可错过！

作者简介

HOBBY JAPAN编辑部

　　「HOBBY JAPAN」为日本知名的老牌模型杂志。

探寻数字时代的数据之舞：现代统计建模与机器学习原理 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践性强的统计建模与机器学习理论框架。我们聚焦于构建、评估和优化能够有效解决现实世界复杂问题的预测模型。全书内容严谨而不失启发性，从最基础的概率论和线性代数回顾开始，逐步深入到现代数据科学的核心算法。 第一部分：统计学习的基石 本部分致力于夯实读者对统计推断和模型构建的数学基础。 第一章：概率论与统计推断的再审视 我们将从贝叶斯定理的现代诠释出发，探讨信息论在模型选择中的作用。重点阐述最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的区别与联系，尤其是在高维数据下的挑战。引入随机过程的概念，为理解时间序列模型打下基础。我们不会仅仅罗列公式，而是深入探讨这些数学工具如何转化为对数据生成过程的深刻洞察。 第二章：线性模型的深度挖掘 线性模型是所有复杂模型的基础。本章详细剖析多元线性回归（MLR）的假设条件、系数估计（OLS）的性质，并引入正则化技术——岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）。我们将探讨Lasso在特征选择方面的内在机制，以及如何利用交叉验证来选择最优的正则化强度 $lambda$。此外，广义线性模型（GLM），包括逻辑回归和泊松回归，将被置于统一的指数族分布框架下进行讨论，展示其在处理非正态响应变量时的强大能力。 第三部分：非线性模型的演进 当数据结构超越线性假设时，非线性模型成为必需。 第三章：决策树与集成学习的艺术 决策树的构建算法，如ID3、C4.5和CART，将被细致解构。重点分析过拟合的风险，并引出树的剪枝策略。随后，我们将进入集成学习的黄金时代： 1. Bagging与随机森林（Random Forest）： 探讨如何通过降低模型方差来提升预测性能，以及特征重要性的可靠计算方法。 2. Boosting算法族： 详细解析AdaBoost、梯度提升机（GBM）的核心思想——将弱学习器迭代地聚焦于前一轮的残差上。随后，我们将深入研究XGBoost、LightGBM等现代工程化框架的优化策略，如近似分位数算法和梯度剪裁。 第四章：支持向量机（SVM）与核方法的精妙 SVM在小样本高维空间中表现出色。本章聚焦于最大间隔分类器的推导，以及拉格朗日对偶形式在求解中的核心地位。核函数的选择，特别是径向基函数（RBF）的原理及其参数 $gamma$ 的影响，将被作为重点进行分析。我们还将探讨SVM在回归问题（SVR）中的应用。 第四章：神经网络与深度学习的结构解析 本部分是全书的重点和难点。我们不再将神经网络视为“黑箱”，而是将其视为一种高度复杂的非线性函数逼近器。 1. 基础构建块： 详述多层感知机（MLP）的前向传播、误差反向传播（Backpropagation）的数学推导，并深入探讨梯度消失/爆炸问题的成因及解决方案（如ReLU激活函数、残差连接）。 2. 卷积神经网络（CNN）： 详细分析卷积层、池化层、全连接层的设计原理，特别关注其在处理空间结构数据（图像）时的参数共享优势。我们将回顾经典的LeNet、AlexNet到ResNet的架构演进，理解“深度”带来的表征学习能力。 3. 循环神经网络（RNN）及其变体： 阐述序列数据处理的挑战，聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门”的机制如何解决长期依赖问题。 第四部分：模型的评估、选择与优化 构建模型只是第一步，确保其泛化能力才是关键。 第五章：模型性能的科学评估 我们将超越简单的准确率指标。对于分类问题，详细分析混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的实际意义。对于回归问题，探讨RMSE、MAE以及调整 $R^2$ 的适用场景。重点讲解偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在模型选择中的指导作用，以及如何通过正则化和增加数据量来平衡这一关系。 第六章：无监督学习的探索 无监督学习旨在发现数据固有的结构。 1. 聚类分析： 深入K-Means算法的迭代优化过程，讨论肘部法则和轮廓系数（Silhouette Score）在确定最优 $K$ 时的局限性。随后引入层次聚类（Hierarchical Clustering）的两种主要合并/分裂策略。 2. 降维技术： 重点讲解主成分分析（PCA）的几何意义——寻找最大方差的方向。更进一步，介绍非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，及其在可视化高维数据时的优势与陷阱。 第七章：模型的可解释性与因果推断 在许多关键领域，模型必须是可信的。本章讨论如何打开“黑箱”。我们将介绍后处理解释方法，如局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值，用以理解单个预测背后的特征贡献。此外，本书还将触及因果推断的初步概念，区分相关性与因果性，介绍倾向性得分匹配（PSM）等基础工具，为构建真正具有决策指导意义的模型奠定基础。 全书穿插大量的Python和R语言代码实例，强调从数据预处理、模型训练到性能验证的完整流程，确保读者不仅理解理论，更能高效地应用于实际数据挑战中。本书适合具有一定微积分和线性代数基础，并希望系统掌握现代数据科学建模技术的工程师、分析师和研究人员阅读。

CONTENTS

004　CODE GEASS FIGURE MODELS
006　第99代不列颠帝国皇帝 雷路许．碧．不列颠∕TOMO．中岛．和田 淳
009　第零骑士 枢木朱雀∕TOMO
012　C.C.∕TOMO
014　赛西儿．克鲁米∕TOMO
016　柯奈莉亚．莉．不列颠∕TOMO
018　枢木朱雀∕TOMO
020　TOMO TALK about CODE GEASS FIGURE WORKS
022　雪莉．菲内特∕远那□□□
025　C.C.∕千草 巽
026　CODE GEASS FIGURE PRODUCTS
038　AFC LIMITED C.C.
040　CODE GEASS KMF＆ OTHER MODELS
042　Z-01兰斯洛特∕田仲正树
046　Z-01/A兰斯洛特．空骑型∕田仲正树
048　Z-01/A兰斯洛特．空骑型∕冈村征尔
050　Z-01兰斯洛特∕大森□□□
052　Z-01Z兰斯洛特．神灵型∕JUNⅢ
058　Type-02红莲贰式∕林 哲平
061　Type-02红莲贰式∕船户润二
064　Type-02/FIZ红莲圣天八极式∕ROKU
070　IFX-V3D1高文∕铃木政贵
074　RPI-212文生∕铃木政贵
078　RPI-00/SC格洛斯特（柯奈莉亚座机）∕JUNⅢ
081　BBAF-1001阿瓦隆∕武笠隆史
082　RZA-1A加拉哈特∕松宫诚一
085　ROBOT魂〈SIDE KMF〉加拉哈特
086　CODE GEASS MECHANICS PRODUCTS
094　CODE GEASS MECHANICS DESIGN
113　The Line Drawings of Mechanics

评分☆☆☆☆☆

我是一个对事物背后逻辑和运作机制有着强烈探究欲望的人，所以“CODE GAESS 模型作品集”这个书名，让我立刻联想到那些精密的、层层递进的系统工程。我不禁猜测，这本书是否像一本工业设计的蓝图，详细展示了“GAESS”模型的每一个组件，以及它们是如何通过“CODE”协同工作的。我希望看到的是对模型结构的详细阐述，包括其核心算法、数据流设计、以及可能存在的优化策略。我想要理解，是什么样的设计理念促成了“GAESS”模型的诞生，它解决了什么特定的技术挑战，又带来了哪些性能上的飞跃。这本书，在我心中，更像是一本关于“如何建造”的指南，它教会我如何从零开始，通过代码的构建，创造出具有强大功能和稳定性的模型。我期待在阅读过程中，能够学到宝贵的工程实践经验，以及那些能够让我受益终生的设计思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，那种带着金属质感和科技线条的风格，立刻让人联想到精密的计算和令人惊叹的工程。书名“CODE GAESS 模型作品集”更是勾起了我对“GAESS”这个概念的好奇心，它究竟是某种前沿的算法模型？是人工智能的未来形态？还是某个神秘项目代号？翻开书页，我期待着能深入了解这个“GAESS”的起源、发展脉络，以及它如何在“CODE”的驱动下，演化出如此丰富多样的模型作品。我希望看到那些推动科技进步的创新思维，那些解决复杂问题的巧妙设计，那些将抽象概念转化为实际应用的智慧结晶。我甚至想知道，这些模型背后是否有一个强大的团队，他们是如何协作，如何克服技术难题，最终将这些“作品”呈现在我们面前的。这本书，在我眼中，不仅仅是一本技术文档，更是一扇通往未来科技世界的窗口，让我得以窥见那些正在悄然改变我们生活的力量。我迫不及待地想知道，这些“模型作品”究竟能为我们带来哪些惊喜，又会如何影响我们对世界的认知。

评分☆☆☆☆☆

我对数据科学和机器学习领域的最新进展一直保持着高度关注，而“CODE GAESS 模型作品集”这个书名，立刻就点燃了我对前沿技术的好奇心。在我看来，“GAESS”很可能代表着一种全新的、颠覆性的模型架构或者算法思想，而“CODE”则是实现这一切的基石。我期望这本书能够深入浅出地剖析这些模型的原理，展示它们在解决现实世界中的复杂问题时所展现出的强大能力。我想看到具体的案例分析，了解这些模型是如何被训练、优化，并最终在各个领域，比如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面，取得突破性成果的。我尤其想知道，这些“模型作品”是否代表了对现有方法的改进，或者开创了全新的研究方向。这本书，在我眼中，是一份珍贵的参考指南，它能够帮助我理解当前AI领域的最新动态，洞察未来发展趋势，并为我自己的研究提供新的灵感和方向。

评分☆☆☆☆☆

从我接触到“CODE GAESS 模型作品集”这个书名开始，我就对其中蕴含的“GAESS”概念产生了浓厚的兴趣。在我看来，“GAESS”或许是一种前所未有的创新范式，一种能够赋予代码强大生命力和适应性的技术。我期待这本书能够引领我进入一个全新的知识领域，让我得以一窥“GAESS”模型在实际应用中的风采。我想看到的是，那些已经被成功部署和应用的“模型作品”，它们如何在不同的场景中发挥作用，解决现实世界的痛点。我希望了解这些模型是否具有自主学习、自我优化或者协同进化的能力，以及它们如何通过“CODE”的驱动，不断突破自身的局限。这本书，对我而言，更像是一次对未知领域的探索之旅，它鼓励我去思考，去想象，去发现那些隐藏在代码深处的无限可能性。它让我相信，通过创新的代码和精巧的模型设计，我们能够创造出真正改变世界的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对视觉艺术和叙事表达充满热情的人，我一直对那些能够将技术与美学完美结合的作品感到着迷。这本书的名字，特别是“模型作品集”这几个字，在我看来，预示着一种将冰冷的代码转化为鲜活、富有生命力的艺术形式的可能性。我脑海中浮现出的是各种精妙的3D模型，它们或许是概念设计、虚拟现实场景，甚至是游戏角色，每一个都凝聚着创作者的心血和非凡的创意。我期待在这本书中看到那些令人惊叹的模型渲染图，感受到它们所传达出的情感和故事。更重要的是，我希望了解这些模型是如何被“CODE”所驱动的。它们是否运用了复杂的算法生成？是否通过机器学习不断优化？亦或是基于某种独特的编程范式？我想要探究的是代码与艺术的交织，是逻辑与想象的碰撞，是工程师的严谨与艺术家的浪漫的完美融合。这本书，对我而言，是通往数字艺术新边疆的邀请，让我有机会欣赏那些用代码雕刻出的、超越现实的视觉奇观。