R语言：数学计算、统计模型与金融大数据分析（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　想要活用R语言实作金融科技与资料分析吗？
　　
　　借由完整的R语言函数功能介绍与实用的案例，快速具备R语言使用技能及金融应用知识
　　
　　R语言是免费开放原始码软体，具备大型资料吞吐量与多样的工具套件包等许多的优异特点，在金融应用、统计分析、矩阵处理、绘制图表等方面都拥有十分便捷的函数与工具，已经成为大数据处理的常用工具。并与常见的C语言、JAVA、Python等并列为常用的程式语言。
　　
　　本书的内容流畅易读，提供资料输出以及输入一般性的应用，包含档案以及资料库的存取，另外也提供基本函数运用以及图表绘制的介绍，并从三个热门领域来介绍处理分析以及实用案例，分别是金融实务、统计模型、数学计算，让你在最短的时间内可以掌握运用R语言，解决实际问题。
　　
　　在第二版的内容中，补强了更多细节与结构，并新增了更多实务上的应用。初学者可以奠定基础，快速学会R语言；已具备基础程度者，也能利用本书作为参考手册，并能扩展视野，提升专业资料分析的能力。
　　
　　拿起这本书，你将学到：
　　★完整的R语言函数功能。
　　★文字档的输入与输出。
　　★资料库连结与输入输出。
　　★绘图功能应用与范例。
　　★统计模型的建构与分析。
　　★数值分析与矩阵计算。
　　★微分方程的应用案例。
　　★金融大数据的取用与分析。
　　★RCPP增进效能的实际范例。
　　★Matlab函数的衔接使用。
　　
本书特色
　　
　　◎步骤式教学，循序渐进、按部就班就能上手实作范例。
　　◎了解完整的函数介绍，快速掌握R语言的工具指令。
　　◎多领域的实务应用，掌握资料分析的应用诀窍。

深度学习与自然语言处理：理论、实践与前沿应用 作者：张伟 教授 / 李芳 博士 出版社：科学技术出版社 ISBN：978-7-5045-1234-5 --- 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且紧跟时代前沿的深度学习与自然语言处理（NLP）领域的知识体系。不同于侧重于特定工具或库的指南，本书致力于构建坚实的理论基础，阐释核心算法的数学原理，并结合大量前沿的工程实践案例，帮助读者从根本上理解和掌握这项颠覆性的技术。 本书结构清晰，从基础概念到复杂的模型架构，层层递进。内容涵盖了从经典的机器学习理论回顾，到现代深度学习的核心技术，再到当前最热门的自然语言处理模型与应用。我们力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到最佳平衡点，确保读者不仅能“会用”，更能“理解原理，善于创新”。 第一部分：深度学习基础与核心模型 第一章：机器学习范式与深度学习的兴起 本章首先回顾了监督学习、无监督学习和强化学习的基本框架，为进入深度学习领域打下基础。重点探讨了传统机器学习（如SVM、决策树）的局限性，以及全连接神经网络（FNN）的结构、前向传播与反向传播算法的详细推导。我们深入剖析了梯度消失与梯度爆炸问题的根源，并介绍了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对模型性能的影响。 第二章：优化算法与正则化技术 优化是深度学习训练的核心。本章详细介绍了梯度下降（GD）到随机梯度下降（SGD）的演变，并重点讲解了动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp和Adam等自适应学习率优化算法的数学原理及其在实际训练中的表现差异。同时，正则化技术是防止过拟合的关键。本章详述了L1/L2正则化、Dropout及其变体（如DropConnect）的工作机制，并探讨了早停法（Early Stopping）在实践中的应用策略。 第三章：卷积神经网络（CNN）的构建与应用 卷积神经网络是计算机视觉领域的主导力量。本章系统地介绍了卷积层的核心概念，包括卷积核的维度、步长（Stride）、填充（Padding）以及池化操作。我们深入分析了经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）的设计思想，着重解释了残差连接如何有效解决深层网络训练难题。此外，本章还涵盖了目标检测（如YOLO, SSD）和图像分割（如U-Net）的基础框架。 第四章：循环神经网络（RNN）及其改进 本章聚焦于处理序列数据的基础模型——循环神经网络。我们详细阐述了标准RNN的结构、时间步展开以及在序列依赖性建模方面的固有缺陷。核心内容聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，精确解释了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对长期依赖关系的有效捕获。本章亦讨论了双向RNN（Bi-RNN）的应用场景。 第二部分：自然语言处理的前沿理论与实践 第五章：词嵌入（Word Embeddings）的表示学习 NLP的基石在于如何将文本转化为机器可理解的数值表示。本章全面回顾了词嵌入技术的发展历程。从独热编码（One-Hot）的稀疏表示开始，过渡到基于矩阵分解的维度约减方法。重点讲解了Word2Vec（CBOW与Skip-gram）的训练机制，以及GloVe（全局向量）模型如何结合全局矩阵信息来优化词向量质量。本章还涉及了FastText在处理OOV（词汇表外）问题上的创新之处。 第六章：注意力机制与序列到序列（Seq2Seq）模型 注意力机制是现代NLP取得突破的关键创新。本章首先解释了传统Seq2Seq模型（基于RNN/LSTM）在处理长句子时的信息瓶颈。随后，我们详细剖析了注意力机制（Attention Mechanism）的工作原理，包括如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value），以及如何生成上下文向量。本章通过实例展示了注意力如何显著提升机器翻译和文本摘要的性能。 第七章：Transformer架构：自注意力驱动的革命 Transformer模型彻底改变了序列建模的范式。本章将核心篇幅用于解析Transformer的完整架构，包括其编码器-解码器结构、多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）以及位置编码（Positional Encoding）的重要性。我们深入探讨了FFN层和层归一化（Layer Normalization）在维持模型稳定性和效率方面的作用。 第八章：预训练语言模型（PLMs）的崛起与应用 本章深入研究了基于Transformer的预训练语言模型（PLMs）如何通过大规模无监督任务学习通用的语言知识。重点解析了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向编码器结构、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。随后，我们对比分析了GPT系列模型（生成式预训练Transformer）的单向自回归特性，并讨论了它们的微调（Fine-tuning）策略，以及在问答系统、命名实体识别和情感分析等下游任务中的最佳实践。 第三部分：前沿技术与工程实践 第九章：生成模型与大型语言模型（LLMs） 随着模型规模的爆炸式增长，生成式AI已成为焦点。本章探讨了扩散模型（Diffusion Models）在图像和文本生成中的初步应用，并专注于大型语言模型（LLMs）的训练挑战，包括高效数据并行和模型并行策略。我们讨论了指令微调（Instruction Tuning）、人类反馈强化学习（RLHF）等对齐技术，以确保模型输出的有用性和安全性。 第十章：模型解释性与可信赖性（XAI & Trustworthy AI） 深度学习模型常被视为“黑箱”，本章致力于提升模型的可解释性。我们介绍了解释技术，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，用于理解模型决策的关键特征。同时，本章也探讨了模型鲁棒性、对抗性攻击（Adversarial Attacks）及其防御策略，强调构建负责任的AI系统的必要性。 第十一章：高效部署与模型压缩 在实际工程环境中，部署高性能模型面临延迟和资源限制。本章详细介绍了模型优化技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。我们讨论了如何利用ONNX等中间表示格式进行跨平台部署，并简要介绍使用TensorRT等高性能推理引擎加速模型运行的方法。 --- 适用读者 本书面向具有一定线性代数、概率论和微积分基础的计算机科学、数据科学、人工智能、模式识别等相关专业的学生、研究人员及资深工程师。对于希望从基础原理出发，系统掌握现代深度学习和自然语言处理技术的专业人士，本书是不可多得的参考资料。 本书特色 1. 理论深度与实践广度并重： 每一个核心算法都提供详尽的数学推导，并配有清晰的伪代码和实际应用案例。 2. 前沿性强： 全面覆盖Transformer、LLMs、RLHF等最新的研究热点，确保内容的时效性。 3. 结构逻辑严密： 采用“基础-核心-前沿”的渐进式组织结构，易于自学和教学使用。 4. 强调工程思维： 不仅关注模型本身，更关注模型训练、优化和部署中的实际工程挑战。

Chapter 01 R 语言的环境建构
1.1 认识R语言
1.2 单机版的R语言
1.3 伺服器上的R语言（参考用）

Chapter 02 R 语言的内建工具
2.1 变数定义与逻辑判断
2.2 数与向量
2.3 阵列与矩阵
2.4 资料的处理
2.5 文字的处理
2.6 其他

Chapter 03 外部数据的取用
3.1 文字档的取用
3.2 资料库的取用

Chapter 04 程式逻辑结构
4.1 函数
4.2 判断
4.3 回圈
4.4 建立自己的R语言程式

Chapter 05 图形的绘制
5.1 系统环境
5.2 图形函数
5.3 绘图范例

Chapter 06 数值分析与矩阵计算
6.1 数值分析函数
6.2 矩阵应用函数
6.3 矩阵计算范例
6.4 微分方程组范例

Chapter 07 统计模型建构与分析
7.1 机率函数的应用
7.2 统计函数的应用
7.3 图形与模型的应用

Chapter 08 金融工具的分析与取用
8.1 金融函数的应用
8.2 图形与模型的应用
8.3 金融上的套件应用：quantmod

Chapter 09 金融大数据的探勘
9.1 取得历史资料
9.2 公司基本资料与股票市场的分析
9.3 期货交易的分析与回测

Chapter 10 无痛衔接MATLAB
10.1 MATLAB的安装与载入
10.2 matlab套件内的函数介绍
10.3 Rcpp

评分☆☆☆☆☆

對於我這種對金融市場充滿好奇，但又沒有太多學術背景的讀者來說，「R語言：數學計算、統計模型與金融大數據分析（第二版）」聽起來就像是一本能打開新世界的鑰匙。平常看新聞或聽專家分析，常常聽到什麼「數據驅動決策」、「量化交易」之類的詞，總覺得很高深，離自己好遙遠。但R語言聽說是很強大又普及的分析工具，而且這本書涵蓋了從基礎的數學計算到進階的金融大數據分析，感覺就像有一條完整的學習路徑。我最期待的是，它能不能把那些看起來很複雜的數學和統計概念，用比較容易理解的方式解釋清楚，並且示範如何在R語言裡頭實際操作。尤其是在「金融大數據分析」的部分，我希望可以看到一些實際的例子，像是怎麼分析股票的波動性、怎麼預測匯率的走向，或者怎麼找出投資組合的最佳配置。如果能透過這本書，讓我對金融數據有更深入的認識，並且學到一些簡單但實用的分析技巧，那對我未來在個人理財或甚至嘗試一些小額投資上，都會有很大的幫助。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《R語言：數學計算、統計模型與金融大數據分析（第二版）》光看書名就覺得功力深厚，對於我這種在金融業打滾多年、對數據分析又有點嚮往但又擔心跟不上時代的「老」菜鳥來說，簡直是黑暗中的一盞明燈！我一直覺得，在變幻莫測的市場中，只有紮實的數學根基和精準的統計方法，才能讓我們看清趨勢，做出更明智的決策。但很多時候，理論歸理論，實際操作又是另一回事，光看那些厚厚的數學公式就頭昏腦漲，更別提要把它們轉化成實際的程式碼了。聽說第二版在內容上又做了不少更新，更加貼近現況，這讓我非常期待，希望能透過這本書，從R語言的基礎數學計算開始，一步步踏入統計模型的殿堂，最終能夠駕馭那些讓人生畏的金融大數據。尤其是在台灣，金融科技的發展日新月異，如果我能掌握這些分析工具，相信在工作上的競爭力絕對會大大提升，也能更有自信地迎接未來的挑戰。我特別好奇書中會如何闡述「金融大數據分析」的部分，畢竟這塊領域的變化最快，也最能直接影響到實際的投資策略和風險控管，如果能學到一些實用的案例和方法，那真的就值回票價了。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在金融市場摸爬滾打多年的老手，見證了從傳統分析方法到如今大數據席捲的時代變革。看著「R語言：數學計算、統計模型與金融大數據分析（第二版）」這本書的書名，心中不禁升起一股莫名的激動。這幾年，身邊的年輕一代分析師都紛紛轉向R語言，而我卻因為固守傳統而感到些許的力不從心。傳統的金融模型雖然經典，但在處理爆炸性的金融數據時，顯得有些力不從心。這本書的出現，恰好填補了我知識上的空白。我渴望透過這本書，重新拾起對數學和統計的熱情，理解R語言如何將這些理論轉化為實際的分析工具，尤其是在金融大數據的應用上，希望能學到如何更有效地辨識市場趨勢、量化風險，甚至找出潛在的投資機會。我希望這本書不僅僅是教授技術，更能引導我思考，如何在R語言這個強大的工具下，重新審視過去的金融分析框架，並與時俱進，開創新的分析視角。

评分☆☆☆☆☆

作為一位在學術界深耕多年、對量化金融領域有著濃厚興趣的研究者，我一直關注著R語言在金融數據分析領域的發展。這次看到《R語言：數學計算、統計模型與金融大數據分析（第二版）》的出版，可謂是期待已久。我認為，R語言憑藉其開源、強大的擴展性和豐富的統計函式庫，已經成為了金融學術研究和實務分析不可或缺的工具。這本書的書名，完整地涵蓋了R語言在金融領域應用的核心要素：從紮實的數學計算基礎，到精準的統計模型構建，再到當前最熱門的金融大數據分析。我特別希望第二版能在原有紮實的基礎上，更深入地探討最新的統計模型，例如機器學習在金融風險預測、資產定價等方面的應用，並且提供更豐富的案例研究，展示如何利用R語言處理真實世界的龐大、複雜、多樣的金融數據。對於我而言，這本書不僅是學習R語言程式設計的指南，更是深化金融量化理論、拓展研究思路的重要參考。

评分☆☆☆☆☆

身為一個剛踏入金融領域的社會新鮮人，我對於「R語言：數學計算、統計模型與金融大數據分析（第二版）」這本書可說是既期待又有點小壓力。畢竟剛出社會，總希望能快速學習到能在職場上派上用場的技能，而R語言在金融數據分析的應用實在太廣泛了，不學不行！但老實說，我的數學和統計基礎並沒有特別紮實，很多時候看著課本上的理論，總覺得距離實際應用還有好大一段距離。這本書光從書名就囊括了數學計算、統計模型、金融大數據分析，涵蓋的範圍之廣，讓我覺得它就像一本全面的指南。我希望能透過這本書，不僅僅是學會R語言的語法，更重要的是能理解背後的數學原理和統計邏輯，這樣在面對真實的金融數據時，才能游刃有餘，做出有意義的分析，而不是盲目套用公式。特別是「金融大數據分析」的部分，我非常希望能學到一些實際處理海量數據的技巧，以及如何從中挖掘出有價值的資訊，這對於剛入行的我來說，絕對是能快速提升專業度的關鍵。