多變量分析（第七版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:翰蘆

作者:黃俊英

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20000701

价格:NT$ 450

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isbn号码:9789579951449

丛书系列:

图书标签:

• 多元统计分析
• 回归分析
• 方差分析
• 主成分分析
• 因子分析
• 聚类分析
• 判别分析
• 统计建模
• 数据分析
• 应用统计

经典教材的深度探索：数据驱动决策的基石 书名：深度数据挖掘与预测建模：从理论到实践的全面指南 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具操作性的指南，涵盖现代数据科学领域中最核心、最前沿的数据挖掘技术与预测建模方法。不同于侧重于基础统计推断的传统教材，本书将视角聚焦于如何利用复杂数据结构、海量信息流以及计算智能，有效地从数据中提取知识、构建高精度的预测模型，并将其应用于解决实际业务和科学研究中的复杂问题。 全书结构严谨，内容循序渐进，分为四个主要部分：基础理论与准备、核心挖掘技术、高级建模策略与优化、以及模型部署与解释。 --- 第一部分：基础理论与数据准备的精细化处理 本部分为后续所有高级分析工作奠定坚实的基础，强调了数据质量和特征工程在模型性能中的决定性作用。 第一章：数据科学范式的转变与现代数据生态 本章首先探讨了大数据时代下数据分析范式的深刻变革，从传统的抽样调查推断转向全域数据挖掘和计算智能。深入剖析了不同类型数据的特征（结构化、半结构化、非结构化数据）及其在存储、处理上的挑战。重点讨论了数据治理（Data Governance）和伦理考量，强调在模型构建之初就必须考虑数据的公平性、隐私保护和可解释性框架。 第二章：数据预处理与特征工程的艺术 高质量的特征是成功模型的前提。本章详细讲解了从原始数据到可训练特征集的完整流程。内容包括： 缺失值处理的高级策略： 不仅仅是均值或中位数填充，深入探讨基于预测模型（如MICE多重插补）和时间序列模型的插补技术。 异常值检测与鲁棒性： 介绍基于距离（如LOF、孤立森林）和基于密度的方法来识别复杂数据集中的异常点，并讨论在不同模型（如神经网络对异常值敏感度更高）下的不同处理策略。 特征构建与转换的深度解析： 详述了如何通过领域知识（Domain Knowledge）与自动化技术相结合，创建交互特征、多项式特征以及时间序列滞后特征。重点阐述了在处理高维稀疏数据（如文本和推荐系统数据）时的特征编码技巧（如Target Encoding、Feature Hashing）。 第三章：数据降维与特征选择的策略 在高维空间中，计算效率和模型泛化能力面临巨大挑战。本章提供了多种降维和特征选择工具： 线性与非线性降维： 详细对比了主成分分析（PCA）与独立成分分析（ICA）的适用场景，并引入了流形学习（如t-SNE、UMAP）在可视化和高维结构发现中的应用。 过滤法、包裹法与嵌入法的综合运用： 不仅介绍方差阈值、卡方检验等过滤方法，更侧重于解释如何利用L1正则化（Lasso）和基于树模型的特征重要性分数进行有效的特征筛选。 --- 第二部分：核心挖掘技术：从经典到前沿 本部分系统地介绍了用于模式识别、分类和回归的核心算法，并强调了在实际应用中如何选择和调优这些工具。 第四章：监督学习的深度剖析：分类与回归 本章聚焦于构建可靠的预测模型。 广义线性模型（GLM）的扩展： 不仅限于逻辑回归和线性回归，还深入探讨了广义可加模型（GAMs）在处理非线性关系时的灵活性。 集成学习的效能最大化： 详细对比了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的内在机制与侧重点。特别深入讲解了XGBoost、LightGBM和CatBoost的并行化、正则化与量化技术，以及它们在速度和精度上的权衡。 支持向量机（SVM）的核方法精进： 探讨了径向基函数（RBF）核的参数敏感性，以及如何在高维或大规模数据集上优化SVM的求解器。 第五章：无监督学习与数据结构发现 无监督学习是探索未知模式的关键。本章侧重于聚类、密度估计和关联规则挖掘。 聚类方法的演进： 全面分析了K-Means的局限性，并详细介绍了基于密度的DBSCAN、层次聚类（Agglomerative Clustering）的应用场景。重点介绍了混合高斯模型（GMM）作为概率聚类的强大工具。 关联规则挖掘与购物篮分析： 深入探讨Apriori算法的效率瓶颈，并转向FP-Growth等更现代、可扩展的算法。 降维作为聚类预处理： 强调在应用聚类前，利用有效降维技术（如稀疏PCA）来提高聚类算法的鲁棒性和性能。 第六章：文本与序列数据的挖掘 随着非结构化数据的激增，处理文本和时间序列成为数据分析师的必备技能。 文本表示方法的演进： 从TF-IDF到词袋模型（BoW），再到现代的词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）的原理和应用。探讨了主题模型（如LDA）在信息检索中的作用。 时间序列分析与预测： 涵盖了经典的ARIMA/SARIMA模型，并引入了状态空间模型（Kalman Filter）和用于高频数据的指数平滑法。 --- 第三部分：高级建模策略与模型优化 本部分超越了单一算法的应用，探讨了模型选择、性能评估的科学性以及如何使用计算智能来提升模型表现。 第七章：模型评估与诊断的科学艺术 准确的评估是模型可信度的基础。本章强调了超越准确率的评估指标。 分类模型的细致评估： 深入讲解了精确率-召回率（PR）曲线、ROC曲线的绘制与解读，以及F1分数、Kappa系数等指标的实际意义。特别关注不平衡数据集下的评估挑战（如AUC-PR的应用）。 回归模型的稳健性检验： 讨论了残差分析的重要性，包括异方差性检验（White Test）和自相关性检验（Durbin-Watson）。 交叉验证与模型选择： 详述了K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及分层采样（Stratified Sampling）在保证评估无偏性中的作用。 第八章：模型正则化、超参数优化与泛化能力 本章致力于解决过拟合问题并自动化模型调优过程。 正则化的深度理解： 不仅介绍L1和L2，还探讨了弹性网络（Elastic Net）如何结合两者的优势。在神经网络语境下，详细讲解了Dropout、Batch Normalization（BN）和层归一化（LayerNorm）的作用机制。 自动化超参数调优： 系统性地介绍了网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的优劣，并重点阐述了贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在高效探索超参数空间中的强大能力，包括其背后的高斯过程模型。 第九章：深度学习基础与应用入门 本章简要介绍了深度学习的核心概念，并将其应用于特征提取和复杂模式识别。 前馈网络（FNN）的构建与优化： 激活函数的选择（ReLU族、Sigmoid的局限性）、损失函数的优化（交叉熵、MSE）以及优化器（SGD、Adam、RMSProp）的收敛特性比较。 卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的结构解析： 侧重于它们在图像特征提取和序列依赖建模中的基础应用，而非复杂的架构细节，确保读者理解其作为高效特征提取器的角色。 --- 第四部分：模型部署、可解释性与前沿展望 构建完模型后，如何使其投入实际使用并确保其透明度是现代数据科学的最终目标。 第十章：模型可解释性（XAI）的必要性与方法 在许多关键决策领域，"为什么"比"是什么"更重要。本章聚焦于打开“黑箱”模型的内部机制。 局部解释方法： 深入解析了LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的工作原理，强调它们如何为单个预测提供因果性解释。 全局解释技术： 讨论了特征重要性的不同计算方式（如置换重要性）以及偏依赖图（PDP）和个体条件期望（ICE）图在理解模型整体行为中的作用。 第十一章：模型验证、监控与管道集成 模型在生产环境中需要持续的维护。 模型漂移（Model Drift）的检测： 讲解了如何通过统计检验（如Kolmogorov-Smirnov检验）来监控输入数据分布和预测性能随时间的变化。 A/B测试与生产环境验证： 提供了将新模型部署到生产环境中的标准化流程，包括流量分割、指标定义和决策阈值的确定。 第十二章：面向未来的数据挖掘趋势 本章对当前数据科学领域的热点进行展望，包括因果推断（Causal Inference）在观测数据中的应用，以及联邦学习（Federated Learning）在隐私保护计算中的潜能。 本书力求提供一个既有扎实理论深度，又高度注重实操细节的技术手册，帮助数据分析师、机器学习工程师和量化研究人员掌握从数据获取到最终决策支持的完整、现代化的数据挖掘技术栈。本书的案例研究和代码示例均基于最主流的Python/R生态系统，确保读者能够无缝衔接理论与实践。

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拿起这本教材，最先映入眼帘的是其严谨的逻辑结构和清晰的版式设计。不同于以往许多统计学著作那种密密麻麻、令人望而生畏的排版，《多变数分析（第七版）》采用了大量的图表和清晰的章节划分，使得即便是面对涉及大量线性代数运算的章节，读者的心神也能保持相对的专注。书中穿插的“案例分析”部分是点睛之笔，它们不仅仅是理论的简单应用展示，更像是小型研究项目的缩影，从数据采集的设想到模型选择的权衡，再到结果的批判性解读，每一步都体现了扎实的实战经验。我曾尝试用其他几本被誉为经典的教材来学习方差分析（ANOVA）的混合模型，但总是卡在某些前提假设的理解上，直到翻阅此书，作者对模型假设的背景、违反假设的后果以及应对策略的讨论，才真正解开了我的困惑。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地提升了我对统计推断本质的理解深度。对于渴望将理论知识转化为实际解决问题能力的人来说，这本书提供的工具箱是相当全面的。

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说实话，一开始我对第七版是否有必要购买持保留态度，毕竟市面上同类书籍汗牛充栋。然而，实际阅读后发现，这次修订的价值远超我的预期。最让我感到惊喜的是其对“模型诊断”部分的强化。在实际研究中，模型拟合得好坏往往比模型的形式本身更关键，而很多教材往往一笔带过。但在这里，作者花费了大量篇幅详细阐述了残差分析、杠杆点、影响点以及多重共线性的检测和处理方法，甚至包括了一些非参数方法的适用场景。这种对“健壮性”的关注，体现了作者深厚的学术功底和对实践的深刻洞察。书中的习题设计也极富层次感，从基础的计算巩固，到需要综合运用多个章节知识的开放性问题，都有效地促进了知识的内化。我尤其喜欢那些需要读者自行判断和选择最合适分析方法的题目，它们强迫我跳出“套公式”的思维定式，真正像一个分析师那样去思考。这本书无疑为我接下来的毕业论文研究打下了无比坚实的数据基础。

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这本《多变数分析（第七版）》的出版，无疑为我这位在数据海洋中摸索已久的学子提供了一盏明灯。书中的内容编排极为精妙，从基础的矩阵代数到高级的多元回归模型，每一步的过渡都处理得恰到好处，没有让人感到突兀或难以理解的鸿沟。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的直观解释，而非一味地堆砌深奥的公式。例如，在解释主成分分析（PCA）时，作者没有仅仅停留在特征值和特征向量的数学推导上，而是用生动的几何图形和实际应用案例，将高维数据的“降维”过程描绘得如在眼前，让人豁然开朗。这本书的深度与广度达到了一个极佳的平衡点，它既能满足初学者建立扎实理论基础的需求，也能为那些寻求深入研究特定模型的专业人士提供详尽的参考资料。第七版的更新显然吸收了近年来统计学领域的最新进展，对机器学习和大数据背景下的分析方法也进行了适当的补充和论述，这使得它在面对当前快速变化的研究环境时，依然保持着强大的生命力和指导价值。阅读过程中，我感觉自己不是在啃一本枯燥的教科书，而是在与一位经验丰富的导师进行深入的交流，他对知识的掌握和传授的耐心，都让我受益匪浅。

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这本书的叙述风格非常内敛而精确，它不像某些流行的科普读物那样追求哗众取宠的表达，而是恪守着学术规范，每一个定义、每一个定理的陈述都无可挑剔。对于我这种对数学严谨性有较高要求的读者来说，这是最宝贵的品质。我曾经在学习时间序列分析的某些复杂模型时，遇到过因符号定义不一致而导致的混乱，但翻阅此书，作者对符号系统的统一管理和详尽的索引，使得查找和对照变得异常方便。更值得称赞的是，作者在引入新概念时，总会先回顾相关的前置知识，确保读者不会因为遗漏了某个基础知识点而掉队。这种“温故而知新”的教学结构，使得即便是跨学科的学习者也能较快地进入状态。我常常将它作为工具书查阅，发现无论是在查找特定检验的适用条件，还是在理解复杂模型背后的统计学意义时，它总能提供最权威、最清晰的解释。

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我曾听闻一些同行抱怨，多变量分析的书籍往往过于偏重理论推导，导致在应用层面显得干巴巴的。然而，这本《多变数分析（第七版）》彻底颠覆了我的这种看法。它在保持数学严谨性的同时，将理论与实际应用紧密地结合在一起，特别是对那些在商业决策、生物统计和经济预测等领域中常见的分析场景进行了深入剖析。例如，书中对因子分析（Factor Analysis）的讨论，不仅解释了其因子旋转的数学原理，还详细探讨了不同旋转方法（如Varimax、Promax）在解释结果时的差异和适用性，这在实际工作中至关重要。此外，作者在章节末尾提供的“进一步阅读”推荐清单也十分有价值，它为我们指明了深入探索更前沿或更专业领域的清晰路径。这本书给我的感觉是，它不仅教会了我“如何做分析”，更重要的是，它塑造了我作为研究者应有的“批判性思维”——即对任何分析结果保持审慎和探究的精神。它无疑是我书架上最常被翻阅的统计学著作之一。

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