数学建模方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:侯进军

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2012-7

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787564136468

丛书系列:

图书标签:

• 数学建模
• 数学建模
• 应用数学
• 算法
• 优化
• 统计分析
• 仿真
• 模型构建
• 问题求解
• 高等教育
• 理工科

《统计学习方法》 本书是一部引人入胜的统计学习领域经典著作，深入浅出地介绍了统计学习的各种基本方法。全书以清晰的逻辑和严谨的数学推导，为读者构建了一个完善的统计学习理论框架。 核心内容概览： 统计学习概述： 书籍开篇便点明统计学习的核心在于“从数据中学习规律”，强调其在模式识别、机器学习等领域的重要性。它介绍了统计学习的三个要素——模型、策略和算法，为后续内容的展开奠定了基础。 模型的选择与评估： 针对如何选择合适的模型以及如何评估模型的性能，本书详细阐述了监督学习和无监督学习的区分，以及过拟合与欠拟合等关键概念。交叉验证、留存法等模型评估技术被一一讲解，帮助读者掌握科学的评估手段。 感知机与支持向量机（SVM）： 作为早期强大的分类器，感知机和SVM在书中得到了详尽的介绍。从基本原理到线性可分、线性不可分情况下的解决方案，再到核技巧的应用，本书层层深入，展示了SVM在处理复杂分类问题时的强大能力。 决策树： 决策树作为一种直观易懂的学习方法，本书对其生成过程、剪枝策略进行了详细的阐述。 CART算法、ID3算法等经典算法被逐一剖析，并结合实例说明其应用。 朴素贝叶斯： 尽管“朴素”二字暗示了其简化假设，但朴素贝叶斯分类器在文本分类等任务中展现出的高效和鲁棒性不容忽视。本书详细解释了贝叶斯定理，以及如何将其应用于构建朴素贝叶斯分类器。 K近邻（K-NN）： K近邻算法以其简洁明了的原理而闻名。本书介绍了K-NN的分类和回归应用，并探讨了距离度量、K值的选择等影响算法性能的因素。 提升方法（Boosting）： 提升方法通过集成多个弱学习器来构建强学习器，是机器学习领域的一项重要技术。本书重点讲解了AdaBoost算法，并对其数学原理和收敛性进行了深入的分析。 Bagging与随机森林： Bagging通过并行地训练多个学习器并投票来降低方差，而随机森林在此基础上引入了特征随机性，进一步提高了模型的泛化能力。本书详细介绍了这两种集成学习方法。 EM算法： 对于存在隐变量的概率模型，EM（Expectation-Maximization）算法是一种非常有效的参数估计方法。本书从理论到实践，详细讲解了EM算法的迭代过程及其在GMM（高斯混合模型）等模型中的应用。 隐马尔可夫模型（HMM）： 隐马尔可夫模型在序列数据建模中扮演着重要角色，如语音识别、自然语言处理等。本书深入讲解了HMM的模型结构、前向算法、后向算法以及维特比算法等核心内容。 无监督学习： 除了监督学习，本书还涵盖了无监督学习的重要方法，如聚类算法（K-means）和降维算法（主成分分析PCA）。这些方法旨在从无标签数据中发现隐藏的结构和模式。 本书特色： 理论严谨，数学推导详尽： 作者在介绍每一种方法时，都进行了扎实的数学推导，确保了理论的严谨性。读者可以通过阅读本书，深入理解统计学习方法的内在机理。 实例丰富，易于理解： 书中穿插了大量的实际例子，将抽象的理论概念具象化，使得读者能够更好地理解算法的应用场景和实际效果。 章节结构清晰，逻辑性强： 各章节之间过渡自然，循序渐进，从基础概念到高级模型，逐步引导读者深入统计学习的世界。 面向实战，提供代码实现指导： 虽然本书以理论为主，但对算法的实现细节有着清晰的阐述，为读者进行实际编程提供了坚实的基础。 适合读者： 本书适合对机器学习、数据挖掘、模式识别等领域感兴趣的学生、研究人员以及软件工程师。尤其适合希望系统学习统计学习理论，并将其应用于实际问题的读者。阅读本书需要一定的数学基础，包括线性代数、概率论和微积分。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，给人一种既专业又充满神秘感的印象，仿佛一扇通往未知知识领域的门扉缓缓开启。我拿到它的时候，首先被它的装帧质量所吸引，纸张的触感细腻而厚实，即便是长时间翻阅，也不会觉得累手。内页的排版也做得极为考究，字里行间留白得当，使得即便是那些复杂的公式和图表，也能清晰地呈现在读者面前，这对于我们这些需要反复研读的理工科学习者来说，简直是福音。初翻目录，就能感受到编者在内容组织上的匠心独运，章节间的逻辑推进是如此的自然流畅，让人忍不住想要立刻沉浸其中，去探索那些看似艰深实则蕴含无穷智慧的数学世界。我对这套书的期待值一下子飙升，感觉它不仅仅是一本教材，更像是一件精心打磨的艺术品，预示着一次高质量的学习体验。

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说实话，我对那些动辄上千页的工具书一直抱有一种敬而远之的态度，总觉得它们更像是图书馆里的陈列品，而非可以时常翻阅的案头书。然而，这本著作在厚度和内容密度之间的平衡把握得相当精妙。它没有刻意去追求大而全的覆盖面，而是将重点放在了那些最核心、最具有普适性的建模思想和方法论上。例如，它对几种经典优化算法的讲解，不再是简单的公式堆砌，而是深入剖析了其背后的适用边界和局限性，甚至还探讨了当模型假设条件被打破时，我们应该如何进行“鲁棒性”的调整。这种深入骨髓的洞察力，远非市面上那些走马观花的“速成指南”所能比拟。每次合上书本，我都会有一种“茅塞顿开”的感觉，仿佛自己的思维边界被无形中拓宽了一圈，这才是真正有价值的阅读体验。

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我最近开始尝试将一些日常生活中遇到的复杂问题，尝试用更系统、更量化的方式去理解和拆解，这过程中我发现自己对于工具箱里缺少趁手的“利器”感到焦虑。我的许多同行朋友都在私下里推荐过一些经典的理论书籍，但我总觉得那些书要么过于偏重纯理论的推导，抽象得让人望而却步，要么就是案例陈旧，与当下日新月异的技术发展格格不入。这次偶然的机会接触到这本，它的气场与我之前接触到的那些“高冷”的学术著作截然不同。它的开篇似乎就带着一种接地气的亲切感，不像是在宣讲教条，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导着初学者如何搭建思考的脚手架。我尤其欣赏它在引入新概念时，总能巧妙地结合一个非常贴近现实的场景，比如城市交通流的优化或者供应链的动态平衡，这种“理论即工具，工具为解决实际问题而生”的理念贯穿始终，让人读起来充满了动力。

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我在阅读过程中，发现这本书在“建模思维”的培养上做得尤为出色。它似乎不仅仅是想教会我们如何套用已有的模型公式，更深层次上，它在训练读者如何像一个“建模者”那样去观察世界。具体来说，书中对于“问题抽象化”这一关键步骤的阐述，简直是教科书级别的示范。它会详细列举一个复杂的现实问题，然后一步步展示如何剥离掉无关的噪声，提炼出核心变量之间的关系，并最终将其转化为一个可操作的数学框架。这种示范过程极富启发性，它让我明白了，真正的建模能力不在于你记住了多少种模型，而在于你拥有多强的“识别”和“构建”能力。对于我们这些需要经常进行项目预研和方案设计的技术人员来说，这种思维的训练，其价值甚至超过了具体的算法知识本身。

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这本书的配套资源和扩展性也给我留下了深刻的印象。虽然我目前主要在研读纸质版，但书后附带的清晰的资源指引，让我对后续的学习路径充满信心。我注意到，很多章节后面都附带了不同复杂程度的延伸阅读建议，这极大地满足了不同层次读者的需求。对于初学者，它可以提供一个坚实的基础，让他们不至于在知识的海洋中迷失方向；而对于已经有一定基础的人，它又能像一个精准的“引力波探测器”，将他们引向那些更前沿、更具挑战性的研究方向。更难得的是，书中的案例选择不仅具有学术价值，更体现出一种对当下社会和技术趋势的敏锐捕捉，这让整个学习过程始终保持着一种与时代脉搏共振的鲜活感，让人持续保持着探索的激情和对知识的敬畏之心。

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