具体描述
《工程测量》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全书共分十三章，主要内容包括：测量学的基本知识、水准测量、角度测量、距离测量与直线定向、全站仪测量、小地区控制测量、大比例尺地形图的测绘、地形图的应用、测设的基本方法、线路工程测量、建筑工程施工测量、水利工程施工测量、工程建筑物的变形观测等。《工程测量》主要供土建施工类各专业、工程管理类各专业、城镇规划与管理类各专业、地质工程与技术类各专业、水利工程与管理类各专业及道路与桥梁工程技术等专业教学使用，也可供从事土建工程的技术人员参考。
好的，这是一份图书简介，主题为《现代应用统计学与数据挖掘》，旨在提供一个详尽且专业的介绍，内容涵盖其核心概念、应用领域、技术方法以及在现代商业决策中的重要性，且完全不涉及《工程测量》相关内容。 --- 现代应用统计学与数据挖掘：从理论基石到智能决策的实践指南 图书名称：《现代应用统计学与数据挖掘》 作者：[此处可设想一位统计学或数据科学领域的资深专家] 出版社：[此处可设想一家专业学术出版社] 内容概述：驾驭数据洪流，洞察未来趋势 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心资源。然而，原始数据本身并不能直接转化为价值，需要强大的统计学理论作为基础，辅以先进的数据挖掘技术进行提炼、分析和预测。《现代应用统计学与数据挖掘》正是为应对这一挑战而编写的权威性专著。本书深度融合了严谨的数理统计基础与前沿的机器学习算法，旨在为读者构建一个从数据采集、预处理、模型构建到结果解释的完整知识体系。 本书超越了传统统计学的静态描述范畴，聚焦于如何利用复杂的数据集，尤其是高维、非线性、海量的数据，实现描述性分析、推断性统计、预测性建模以及规范性优化。它不仅是统计学理论的教科书，更是一本面向实际应用、强调动手实践的工程指南。 --- 第一部分：统计学理论的坚实基石 (Foundations of Modern Statistics) 本部分系统回顾并深化了读者对现代统计学核心概念的理解，为后续的数据挖掘技术奠定不可或缺的理论基础。 第一章：概率论与随机过程重温 本书首先从概率分布的现代视角出发，重点讲解了广义矩方法、极限定理的现代应用（如Bootstrap和Jackknife的理论依据），以及时间序列的平稳性、马尔可夫链的遍历性等在金融和工程领域中常见的随机过程模型。特别关注了非参数概率估计的重要性。 第二章：线性模型与方差分析的深化 深入探讨经典线性模型（GLM）的假设检验、模型诊断和残差分析。内容包括异方差性、自相关性的处理方法（如WLS、GMM估计），以及多重共线性的岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归的统计学解释。方差分析（ANOVA）部分扩展至混合效应模型（Mixed-Effects Models），适用于处理具有层级结构或重复测量的复杂实验设计数据。 第三章：非参数与半参数统计 认识到许多现实世界的数据并不严格服从正态分布，本章详细介绍了核密度估计（KDE）、秩检验（如Wilcoxon、Kruskal-Wallis），以及经验过程理论在非参数推断中的应用。半参数部分则侧重于局部回归（LOESS/LOWESS）和广义加性模型（GAM），它们在处理非线性关系时提供了比传统线性模型更强的灵活性。 --- 第二部分：数据挖掘的核心技术与算法 (Core Techniques in Data Mining) 本部分是全书的技术核心，详细剖析了当前数据挖掘领域最常用且最有效的算法，并探讨了它们背后的统计学原理。 第四章：监督式学习：预测建模的艺术 本章详述了构建高精度预测模型的流程。 回归模型进阶： 重点讲解梯度提升机（GBM）和XGBoost/LightGBM等集成学习方法的构建原理、正则化策略和超参数调优的统计学意义。 分类算法的比较与选择： 深入对比逻辑回归、支持向量机（SVM）的核函数理论，以及随机森林的Bagging机制。特别强调了分类性能评估指标（如ROC曲线、精确率-召回率、F1分数）的统计学解释和应用场景选择。 第五章：无监督式学习：发现隐藏的结构 本部分关注数据内在的结构发现。 聚类分析的深化： 覆盖K-Means、DBSCAN的几何和距离度量基础，并详细探讨了层次聚类（Agglomerative Clustering）的统计学推导。引入混合高斯模型（GMM）作为概率聚类方法。 降维与特征提取： 深入探讨主成分分析（PCA）的特征值分解理论，以及独立成分分析（ICA）在分离混合信号中的应用。对比t-SNE和UMAP等流形学习技术在可视化中的优势与局限。 第六章：关联规则与序列模式挖掘 本章专门针对购物篮分析、日志分析等场景，介绍Apriori算法、FP-Growth算法的效率优化，并讨论了置信度（Confidence）和提升度（Lift）等关键指标的统计学稳健性分析。 --- 第三部分：模型评估、验证与可解释性 (Evaluation, Validation, and Interpretability) 一个有效的模型必须是可靠、稳定且可解释的。本部分将焦点从模型构建转移到模型的质量控制和实际部署。 第七章：交叉验证与模型选择的科学 详细阐述了K折交叉验证、留一法（LOOCV）的统计学原理和偏差-方差权衡。引入Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等模型选择标准，并讨论了在小样本和大数据集下如何选择最优的验证策略。 第八章：贝叶斯统计与概率编程 本书引入了贝叶斯推断的现代视角，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样。这使得读者能够处理参数的不确定性，并构建更具鲁棒性的概率模型。重点讲解PyMC或Stan等工具在实际应用中的编程实现。 第九章：数据挖掘模型的可解释性（XAI） 在“黑箱”模型日益普及的背景下，可解释性成为关键。本章系统介绍局部可解释性（如LIME、SHAP值）和全局可解释性（如特征重要性排序、偏依赖图PDP）的技术，确保模型决策过程的透明度和可追溯性，尤其是在金融风险控制、医疗诊断等高风险领域。 --- 第四部分：高级专题与前沿应用 (Advanced Topics and Emerging Applications) 最后一部分将统计学与数据挖掘的知识应用于更复杂的现实场景。 第十章：时间序列分析与预测的现代方法 超越传统的ARIMA模型，本书聚焦于状态空间模型、卡尔曼滤波在动态系统跟踪中的应用。对于非线性时间序列，重点介绍基于深度学习的序列模型（如LSTM/GRU）的统计学视角和参数估计挑战。 第十一章：空间数据分析与地理信息挖掘 探讨如何处理具有空间自相关性的数据，包括克里金法（Kriging）的理论基础、空间自回归模型（SAR）的估计，以及如何将地理信息系统（GIS）数据融入到主流的预测模型中。 第十二章：大数据环境下的统计计算 讨论在海量数据（Big Data）背景下，如何高效地进行统计推断。内容包括随机梯度下降（SGD）的收敛性分析、分布式计算框架（如Spark MLlib）中的统计算法实现，以及蒙特卡洛模拟在大数据场景下的优化策略。 适用读者 本书面向统计学、计算机科学、金融工程、市场营销分析、运营管理等领域的本科高年级学生、研究生以及有志于成为数据科学家、商业智能分析师的专业人士。它要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并鼓励读者结合R或Python语言进行实践操作，真正将理论转化为解决复杂业务问题的能力。 通过本书的学习，读者将能够自信地设计、执行和评估复杂的数据驱动项目，从海量信息中提取战略价值。
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