复杂数据统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国人民大学出版社

作者:吴喜之

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2013-9-1

价格:CNY 33.00

装帧:平装

isbn号码:9787300181417

丛书系列:

图书标签:

• R
• 统计
• 统计学
• 吴喜之
• 数据分析
• R语言
• 数据挖掘
• 方法论
• 统计学
• 数据分析
• 复杂数据
• 统计方法
• 数据挖掘
• 机器学习
• 回归分析
• 时间序列分析
• 聚类分析
• 假设检验

《高级数据科学理论与实践：从基础建模到前沿应用》 本书导言：数据洪流中的灯塔 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动决策、预测未来的核心资产。然而，海量数据的表象之下，隐藏着复杂的结构、潜在的偏差和难以捉摸的关联。本书《高级数据科学理论与实践：从基础建模到前沿应用》正是为那些渴望超越基础统计工具，深入理解数据科学核心驱动力的专业人士、研究人员和高级学生量身打造的深度指南。我们聚焦于构建坚实的数据科学理论框架，并将其无缝地应用于解决现实世界中最具挑战性的问题。 本书避免了对初级统计概念的冗余阐述，而是直奔现代数据科学方法论的前沿。我们相信，真正的洞察力源于对模型假设的深刻理解、对不确定性的精确量化，以及对算法局限性的清醒认识。 --- 第一部分：理论基石的重构与深化 (The Deep Foundations) 本部分旨在巩固并扩展读者对概率论、线性代数和优化理论在现代机器学习背景下应用的基础认知，重点关注那些在复杂模型构建中起到决定性作用的深层理论。 第一章：高维空间中的几何与代数视角 本章深入探讨了在高维特征空间中数据分布的几何特性。我们不再将线性代数视为计算工具，而是将其视为理解数据结构和模型决策边界的语言。 流形学习的代数基础： 探讨奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）在高维非线性降维中的局限性，引入黎曼几何在理解数据流形上的基础概念。 核方法的几何解释： 从希尔伯特空间的角度审视核函数如何隐式地将数据映射到更高维空间，分析不同核函数（如多项式核、高斯核）对决策边界形状的内在影响。 张量分解在多模态数据中的应用： 介绍CP分解、Tucker分解，并探讨其在融合图像、文本和时间序列数据时的优势与挑战。 第二章：统计推断与模型稳健性 在真实世界的数据中，噪声、异常值和数据缺失是常态。本章专注于如何构建在各种数据条件下依然保持良好性能的推断框架。 贝叶斯层次模型的构建： 详细介绍如何使用分层结构来整合先验知识和多源异构数据，特别关注MCMC（如Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling）算法的收敛诊断与效率优化。 非参数与半参数推断： 探讨K-S检验、核密度估计（KDE）的理论深度，并引入广义可加模型（GAMs）作为对传统线性模型的灵活扩展，着重于光滑项的选择与惩罚项的确定。 因果推断的进阶： 超越A/B测试，深入研究潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的变体，以及基于工具变量（Instrumental Variables）的识别策略。 --- 第二部分：高级模型架构与优化 (Advanced Architectures and Optimization) 本部分聚焦于当前主流和新兴的机器学习模型，不仅描述“如何使用”，更解释“为何有效”及其背后的优化原理。 第三章：集成学习的理论边界与集成策略 集成学习已成为提高预测精度的标配，但有效的集成需要理论指导。 Bagging、Boosting与Stacking的差异化分析： 从偏差-方差分解的角度解析不同集成方法的内在机制，特别关注Gradient Boosting Machines (GBM) 中损失函数优化与残差更新的数学等价性。 异构集成与模型混合： 介绍如何在不同学习范式（如决策树、SVM、神经网络）之间构建最优的加权或分层组合，并讨论如何使用元学习器（Meta-Learner）来学习最优权重。 鲁棒性与对抗性集成： 探讨如何设计能够抵抗输入微小扰动的集成模型，增强模型的安全性和可信赖性。 第四章：深度学习的泛化能力与优化难题 本章将深度学习视为一个高度非凸的优化问题，探讨其训练机制的理论基础。 优化器的高级分析： 对比SGD的随机性与自适应学习率方法（Adam, RMSprop）的收敛性，分析动量项在鞍点逃逸中的作用。 正则化与隐性偏差： 深入探讨L1/L2正则化、Dropout的随机性对模型复杂度的控制，以及现代深度网络（如残差网络）的“隐性偏置”（Implicit Bias）如何使得大模型在有限数据上仍能找到泛化性能良好的解。 生成模型的数学核心： 详细阐述变分自编码器（VAE）中的证据下界（ELBO）推导，以及生成对抗网络（GANs）中的纳什均衡概念与Wasserstein距离（WGAN）的引入，分析其训练的稳定性问题。 --- 第三部分：高维数据与特定领域的挑战 (Challenges in High-Dimensional and Specialized Data) 本部分将理论知识应用于处理实际中遇到的复杂数据结构，如高维稀疏数据、序列数据和网络数据。 第五章：稀疏性、维度灾难与压缩感知 处理特征数量远超样本数量的情况是现代数据科学的常态。 Lasso与稀疏优化： 详细介绍Lasso回归（$L_1$惩罚）的几何特性——如何在坐标轴上产生精确零解，并与Ridge回归（$L_2$）进行对比。 压缩感知（Compressed Sensing）的理论前提： 探讨信号在低维子空间中存在的可压缩性假设，以及如何利用随机投影和稀疏恢复算法（如OMP）从欠定系统中精确重构信号。 特征选择的集成方法： 介绍基于模型稳定性和排列重要性（Permutation Importance）的先进特征子集选择技术。 第六章：时间序列的结构建模与预测 本章侧重于序列数据的内在依赖性和长期趋势的捕捉，区别于简单的回归拟合。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 深入讲解隐藏状态（Latent State）的概念，并详述卡尔曼滤波及其扩展（EKF, UKF）在线性或非线性动态系统中进行最优状态估计的过程。 自回归模型的深度拓展： 从ARIMA到VAR（向量自回归）模型，分析多变量时间序列间的相互影响。 基于Transformer的时序建模： 探讨自注意力机制（Self-Attention）如何捕捉时间序列中的非线性长期依赖，并分析其在处理多尺度时间模式时的优势。 --- 第四部分：模型解释性、可信赖性与伦理 (Explainability, Trustworthiness, and Ethics) 本书的最后一部分，着眼于将复杂的模型转化为可信赖的、可操作的商业或科学工具。 第七章：后因果分析：模型可解释性（XAI） 在关键决策领域，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本章提供了一套系统的方法来揭示模型决策的内在逻辑。 局部解释方法的剖析： 详尽分析LIME（局部可解释模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）背后的博弈论基础和归因机制，比较它们在模型依赖性上的差异。 全局模型理解： 介绍特征重要性的稳健计算方法，以及部分依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）和个体条件期望（ICE）的局限性。 因果推断与解释的融合： 探讨如何使用可解释性工具来验证模型是否确实学习到了因果关系，而非仅仅是混杂变量的关联。 第八章：数据科学中的公平性、偏差与对抗性攻击 随着数据科学影响力的扩大，确保系统的公平性与安全性变得至关重要。 度量公平性的多维视角： 介绍统计均等（Statistical Parity）、机会均等（Equality of Opportunity）等不同的公平性定义，并展示如何在目标函数中整合这些约束。 算法偏差的来源与缓解： 分析训练数据中的历史偏差如何被模型放大，并讨论预处理、中处理和后处理技术对缓解系统性偏差的作用。 对抗性稳健性： 探讨针对分类器和回归模型的梯度化攻击（如FGSM），并介绍防御策略，如对抗性训练和输入净化，以构建对恶意输入更具弹性的系统。 --- 结语：走向独立研究与创新 本书旨在提供一种思维方式——即“数据科学的批判性视角”。读者在合上本书时，不仅掌握了先进的技术工具箱，更具备了评估、选择和创新适合特定复杂场景方法的理论深度和实践智慧。本书是通往数据科学前沿研究与工程实践的坚实阶梯。

评分☆☆☆☆☆

不适合非统计学专业人士。 例子举了很多，也很好，但分析太少了，全是数学模型公式。连要用分析达到什么目的都没有讲清楚 作者的意图非常好，看到前言部分令人热血沸腾，但事与愿违，我未能从中有任何收获。

评分☆☆☆☆☆

这是一本200+页薄书，但是介绍的内容却很多，很多书上一句话的东西，可能别的书上要用几页介绍。所以读该书需要参考其他书，遇到不懂的就去查。 顾名思义，该书介绍的复杂数据统计方法，作者当然假设你会“简单”数据的处理。最好会一些R语言的知识。会读的稍微轻松些。 作者...  

评分☆☆☆☆☆

不适合非统计学专业人士。 例子举了很多，也很好，但分析太少了，全是数学模型公式。连要用分析达到什么目的都没有讲清楚 作者的意图非常好，看到前言部分令人热血沸腾，但事与愿违，我未能从中有任何收获。

评分☆☆☆☆☆

不适合非统计学专业人士。 例子举了很多，也很好，但分析太少了，全是数学模型公式。连要用分析达到什么目的都没有讲清楚 作者的意图非常好，看到前言部分令人热血沸腾，但事与愿违，我未能从中有任何收获。

评分☆☆☆☆☆

这是一本200+页薄书，但是介绍的内容却很多，很多书上一句话的东西，可能别的书上要用几页介绍。所以读该书需要参考其他书，遇到不懂的就去查。 顾名思义，该书介绍的复杂数据统计方法，作者当然假设你会“简单”数据的处理。最好会一些R语言的知识。会读的稍微轻松些。 作者...  

评分☆☆☆☆☆

内容很不错。数据来源有些没给url，没运行结果，跟空口念差不多。

评分☆☆☆☆☆

内容很不错。数据来源有些没给url，没运行结果，跟空口念差不多。

评分☆☆☆☆☆

内容很不错。数据来源有些没给url，没运行结果，跟空口念差不多。

评分☆☆☆☆☆

书中数据哪里去搞呢？

评分☆☆☆☆☆

内容很不错。数据来源有些没给url，没运行结果，跟空口念差不多。