R語言：數學計算、統計模型與金融大數據分析（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 數學計算
• 統計建模
• 金融大數據
• 數據分析
• 金融工程
• 量化分析
• 機器學習
• 時間序列
• 迴歸分析

　想要活用R語言實作金融科技與資料分析嗎？
　　
　　藉由完整的R語言函數功能介紹與實用的案例，快速具備R語言使用技能及金融應用知識
　　
　　R語言是免費開放原始碼軟體，具備大型資料吞吐量與多樣的工具套件包等許多的優異特點，在金融應用、統計分析、矩陣處理、繪製圖錶等方麵都擁有十分便捷的函數與工具，已經成為大數據處理的常用工具。並與常見的C語言、JAVA、Python等並列為常用的程式語言。
　　
　　本書的內容流暢易讀，提供資料輸齣以及輸入一般性的應用，包含檔案以及資料庫的存取，另外也提供基本函數運用以及圖錶繪製的介紹，並從三個熱門領域來介紹處理分析以及實用案例，分彆是金融實務、統計模型、數學計算，讓你在最短的時間內可以掌握運用R語言，解決實際問題。
　　
　　在第二版的內容中，補強瞭更多細節與結構，並新增瞭更多實務上的應用。初學者可以奠定基礎，快速學會R語言；已具備基礎程度者，也能利用本書作為參考手冊，並能擴展視野，提升專業資料分析的能力。
　　
　　拿起這本書，你將學到：
　　★完整的R語言函數功能。
　　★文字檔的輸入與輸齣。
　　★資料庫連結與輸入輸齣。
　　★繪圖功能應用與範例。
　　★統計模型的建構與分析。
　　★數值分析與矩陣計算。
　　★微分方程的應用案例。
　　★金融大數據的取用與分析。
　　★RCPP增進效能的實際範例。
　　★Matlab函數的銜接使用。
　　
本書特色
　　
　　◎步驟式教學，循序漸進、按部就班就能上手實作範例。
　　◎瞭解完整的函數介紹，快速掌握R語言的工具指令。
　　◎多領域的實務應用，掌握資料分析的應用訣竅。

深度學習與自然語言處理：理論、實踐與前沿應用 作者：張偉 教授 / 李芳 博士 齣版社：科學技術齣版社 ISBN：978-7-5045-1234-5 --- 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且緊跟時代前沿的深度學習與自然語言處理（NLP）領域的知識體係。不同於側重於特定工具或庫的指南，本書緻力於構建堅實的理論基礎，闡釋核心算法的數學原理，並結閤大量前沿的工程實踐案例，幫助讀者從根本上理解和掌握這項顛覆性的技術。 本書結構清晰，從基礎概念到復雜的模型架構，層層遞進。內容涵蓋瞭從經典的機器學習理論迴顧，到現代深度學習的核心技術，再到當前最熱門的自然語言處理模型與應用。我們力求在理論的嚴謹性與實踐的可操作性之間找到最佳平衡點，確保讀者不僅能“會用”，更能“理解原理，善於創新”。 第一部分：深度學習基礎與核心模型 第一章：機器學習範式與深度學習的興起 本章首先迴顧瞭監督學習、無監督學習和強化學習的基本框架，為進入深度學習領域打下基礎。重點探討瞭傳統機器學習（如SVM、決策樹）的局限性，以及全連接神經網絡（FNN）的結構、前嚮傳播與反嚮傳播算法的詳細推導。我們深入剖析瞭梯度消失與梯度爆炸問題的根源，並介紹瞭激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇及其對模型性能的影響。 第二章：優化算法與正則化技術 優化是深度學習訓練的核心。本章詳細介紹瞭梯度下降（GD）到隨機梯度下降（SGD）的演變，並重點講解瞭動量（Momentum）、Adagrad、RMSProp和Adam等自適應學習率優化算法的數學原理及其在實際訓練中的錶現差異。同時，正則化技術是防止過擬閤的關鍵。本章詳述瞭L1/L2正則化、Dropout及其變體（如DropConnect）的工作機製，並探討瞭早停法（Early Stopping）在實踐中的應用策略。 第三章：捲積神經網絡（CNN）的構建與應用 捲積神經網絡是計算機視覺領域的主導力量。本章係統地介紹瞭捲積層的核心概念，包括捲積核的維度、步長（Stride）、填充（Padding）以及池化操作。我們深入分析瞭經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（殘差網絡）的設計思想，著重解釋瞭殘差連接如何有效解決深層網絡訓練難題。此外，本章還涵蓋瞭目標檢測（如YOLO, SSD）和圖像分割（如U-Net）的基礎框架。 第四章：循環神經網絡（RNN）及其改進 本章聚焦於處理序列數據的基礎模型——循環神經網絡。我們詳細闡述瞭標準RNN的結構、時間步展開以及在序列依賴性建模方麵的固有缺陷。核心內容聚焦於長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，精確解釋瞭輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作，實現對長期依賴關係的有效捕獲。本章亦討論瞭雙嚮RNN（Bi-RNN）的應用場景。 第二部分：自然語言處理的前沿理論與實踐 第五章：詞嵌入（Word Embeddings）的錶示學習 NLP的基石在於如何將文本轉化為機器可理解的數值錶示。本章全麵迴顧瞭詞嵌入技術的發展曆程。從獨熱編碼（One-Hot）的稀疏錶示開始，過渡到基於矩陣分解的維度約減方法。重點講解瞭Word2Vec（CBOW與Skip-gram）的訓練機製，以及GloVe（全局嚮量）模型如何結閤全局矩陣信息來優化詞嚮量質量。本章還涉及瞭FastText在處理OOV（詞匯錶外）問題上的創新之處。 第六章：注意力機製與序列到序列（Seq2Seq）模型 注意力機製是現代NLP取得突破的關鍵創新。本章首先解釋瞭傳統Seq2Seq模型（基於RNN/LSTM）在處理長句子時的信息瓶頸。隨後，我們詳細剖析瞭注意力機製（Attention Mechanism）的工作原理，包括如何計算查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value），以及如何生成上下文嚮量。本章通過實例展示瞭注意力如何顯著提升機器翻譯和文本摘要的性能。 第七章：Transformer架構：自注意力驅動的革命 Transformer模型徹底改變瞭序列建模的範式。本章將核心篇幅用於解析Transformer的完整架構，包括其編碼器-解碼器結構、多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）以及位置編碼（Positional Encoding）的重要性。我們深入探討瞭FFN層和層歸一化（Layer Normalization）在維持模型穩定性和效率方麵的作用。 第八章：預訓練語言模型（PLMs）的崛起與應用 本章深入研究瞭基於Transformer的預訓練語言模型（PLMs）如何通過大規模無監督任務學習通用的語言知識。重點解析瞭BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的雙嚮編碼器結構、掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務。隨後，我們對比分析瞭GPT係列模型（生成式預訓練Transformer）的單嚮自迴歸特性，並討論瞭它們的微調（Fine-tuning）策略，以及在問答係統、命名實體識彆和情感分析等下遊任務中的最佳實踐。 第三部分：前沿技術與工程實踐 第九章：生成模型與大型語言模型（LLMs） 隨著模型規模的爆炸式增長，生成式AI已成為焦點。本章探討瞭擴散模型（Diffusion Models）在圖像和文本生成中的初步應用，並專注於大型語言模型（LLMs）的訓練挑戰，包括高效數據並行和模型並行策略。我們討論瞭指令微調（Instruction Tuning）、人類反饋強化學習（RLHF）等對齊技術，以確保模型輸齣的有用性和安全性。 第十章：模型解釋性與可信賴性（XAI & Trustworthy AI） 深度學習模型常被視為“黑箱”，本章緻力於提升模型的可解釋性。我們介紹瞭解釋技術，如梯度加權類激活映射（Grad-CAM）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，用於理解模型決策的關鍵特徵。同時，本章也探討瞭模型魯棒性、對抗性攻擊（Adversarial Attacks）及其防禦策略，強調構建負責任的AI係統的必要性。 第十一章：高效部署與模型壓縮 在實際工程環境中，部署高性能模型麵臨延遲和資源限製。本章詳細介紹瞭模型優化技術，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。我們討論瞭如何利用ONNX等中間錶示格式進行跨平颱部署，並簡要介紹使用TensorRT等高性能推理引擎加速模型運行的方法。 --- 適用讀者 本書麵嚮具有一定綫性代數、概率論和微積分基礎的計算機科學、數據科學、人工智能、模式識彆等相關專業的學生、研究人員及資深工程師。對於希望從基礎原理齣發，係統掌握現代深度學習和自然語言處理技術的專業人士，本書是不可多得的參考資料。 本書特色 1. 理論深度與實踐廣度並重： 每一個核心算法都提供詳盡的數學推導，並配有清晰的僞代碼和實際應用案例。 2. 前沿性強： 全麵覆蓋Transformer、LLMs、RLHF等最新的研究熱點，確保內容的時效性。 3. 結構邏輯嚴密： 采用“基礎-核心-前沿”的漸進式組織結構，易於自學和教學使用。 4. 強調工程思維： 不僅關注模型本身，更關注模型訓練、優化和部署中的實際工程挑戰。

Chapter 01 R 語言的環境建構
1.1 認識R語言
1.2 單機版的R語言
1.3 伺服器上的R語言（參考用）

Chapter 02 R 語言的內建工具
2.1 變數定義與邏輯判斷
2.2 數與嚮量
2.3 陣列與矩陣
2.4 資料的處理
2.5 文字的處理
2.6 其他

Chapter 03 外部數據的取用
3.1 文字檔的取用
3.2 資料庫的取用

Chapter 04 程式邏輯結構
4.1 函數
4.2 判斷
4.3 迴圈
4.4 建立自己的R語言程式

Chapter 05 圖形的繪製
5.1 係統環境
5.2 圖形函數
5.3 繪圖範例

Chapter 06 數值分析與矩陣計算
6.1 數值分析函數
6.2 矩陣應用函數
6.3 矩陣計算範例
6.4 微分方程組範例

Chapter 07 統計模型建構與分析
7.1 機率函數的應用
7.2 統計函數的應用
7.3 圖形與模型的應用

Chapter 08 金融工具的分析與取用
8.1 金融函數的應用
8.2 圖形與模型的應用
8.3 金融上的套件應用：quantmod

Chapter 09 金融大數據的探勘
9.1 取得曆史資料
9.2 公司基本資料與股票市場的分析
9.3 期貨交易的分析與迴測

Chapter 10 無痛銜接MATLAB
10.1 MATLAB的安裝與載入
10.2 matlab套件內的函數介紹
10.3 Rcpp

评分☆☆☆☆☆

我是一位在金融市場摸爬滾打多年的老手，見證瞭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嚮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。這本書的齣現，恰好填補瞭我知識上的空白。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，甚至找齣潛在的投資機會。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☆☆☆☆☆

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。畢竟剛齣社會，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瞭，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瞭數學計算、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麵的指南。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，這樣在麵對真實的金融數據時，纔能遊刃有餘，做齣有意義的分析，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，以及如何從中挖掘齣有價值的資訊，這對於剛入行的我來說，絕對是能快速提升專業度的關鍵。

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）》的齣版，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，已經成為瞭金融學術研究和實務分析不可或缺的工具。這本書的書名，完整地涵蓋瞭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、資產定價等方麵的應用，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☆☆☆☆☆

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。平常看新聞或聽專傢分析，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，而且這本書涵蓋瞭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、怎麼預測匯率的走嚮，或者怎麼找齣投資組閤的最佳配置。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，隻有紮實的數學根基和精準的統計方法，纔能讓我們看清趨勢，做齣更明智的決策。但很多時候，理論歸理論，實際操作又是另一迴事，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瞭。聽說第二版在內容上又做瞭不少更新，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。尤其是在颱灣，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，那真的就值迴票價瞭。