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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:Gareth James

出品人:

页数:290

译者:王星

出版时间:2015-5-1

价格:CNY 79.00

装帧:平装

isbn号码:9787111497714

丛书系列:数据科学与工程技术丛书

图书标签:

• 统计学习
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• 统计推断
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• 过拟合

好的，以下是一份关于《统计学习导论》的图书简介，内容详实，不包含该书本身的任何具体论述或章节内容，旨在描述一本基于统计学原理、聚焦于机器学习领域的经典教材可能涵盖的广泛主题和深度。 --- 《现代数据科学：从理论基础到前沿应用》 内容简介 本书旨在为渴望深入理解现代数据科学核心驱动力——统计学习理论和实践方法的读者提供一本全面、严谨且富有洞察力的指南。我们不再将统计学习视为一组孤立的算法集合，而是将其定位为连接概率论、优化理论与实际决策过程的桥梁。本书的结构设计，旨在引导读者从最基本的概率模型和假设检验出发，逐步构建起对复杂预测模型和推断任务的系统性认知。 第一部分：统计学习的理论基石 本部分致力于奠定坚实的数学和统计学基础，这是理解任何高级学习模型的先决条件。 1. 数据、模型与随机性： 我们首先探讨数据的本质——它是如何被观测、度量和组织的。重点分析了数据生成过程（DGP）的随机性假设，引入了密度估计、累积分布函数（CDF）和特征函数的工具。在此基础上，我们将正式定义统计模型的概念，区分描述性模型与预测性模型，并引入信息论的基本度量，如熵（Entropy）和互信息（Mutual Information），作为衡量信息量和模型复杂度的核心指标。 2. 风险最小化与泛化理论： 统计学习的本质在于从有限样本中推断出对无限数据的预测能力。本章深入探讨了经验风险最小化（ERM）原则，并阐述了其局限性。关键在于引入了泛化误差（Generalization Error）的概念，这是衡量模型性能的黄金标准。我们将详细解析偏差-方差（Bias-Variance）的权衡，并介绍VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）作为衡量模型容量（Capacity）的经典工具。对于现代高维设置，我们还将考察更精细的泛化界限，如Rademacher复杂度（Rademacher Complexity）和结构风险最小化（SRM）框架。 3. 假设检验与因果推断的初步： 在构建预测模型之前，理解数据的内在结构和潜在的因果关系至关重要。本节回顾了参数估计的统计学方法，如最大似然估计（MLE）和矩估计（MoME），并引入了贝叶斯框架下的后验概率分析。我们随后转向推断，详细讨论了零假设检验、P值、置信区间和功效分析（Power Analysis）。更进一步，我们将探讨在观测数据中分离相关性与因果性的挑战，介绍因果图模型（Causal Graphs）和Do-Calculus的基础概念，为更高级的因果发现做好铺垫。 第二部分：经典与现代的预测模型 本部分将算法的数学结构与它们在不同数据场景下的适用性相结合，对主流的统计学习工具进行了深入剖析。 4. 线性模型的深化与正则化： 尽管线性模型看似基础，但其在现代统计学中的地位无可替代。我们不仅重温了多元线性回归和逻辑回归，更着重于正则化技术的威力。我们将详细推导Lasso (L1) 和 Ridge (L2) 正则化的优化目标，分析它们如何影响系数的稀疏性和稳定性。此外，弹性网络（Elastic Net）的合并机制以及它们在高维数据（$p gg n$）情景下的统计性质将被详尽讨论。 5. 判别分析与非参数密度估计： 针对分类问题，本部分深入研究了判别函数。除了基础的线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），我们还将考察它们背后的概率假设。在非参数领域，我们将探讨核密度估计（KDE）的原理，分析核函数的选择对估计平滑度的影响，并将其与局部回归（Locally Weighted Regression）联系起来，理解它们如何捕捉数据中的局部结构。 6. 树模型与集成学习的结构化视角： 决策树、随机森林和梯度提升机（GBM）是处理非线性关系和交互作用的强大工具。我们将从信息增益和基尼不纯度的角度解析树的构建过程，并强调它们如何实现特征选择。集成学习部分，我们将聚焦于Bagging和Boosting的根本区别：前者侧重于降低方差，后者侧重于迭代地修正前一个模型的残差（或梯度）。对于GBM，我们将深入探讨损失函数的选择（如Log Loss、Huber Loss）如何指导梯度下降的路径。 第三部分：高维、复杂结构与前沿算法 本部分聚焦于统计学习在处理海量、高维、非结构化数据时的最新进展。 7. 核方法与再生核希尔伯特空间（RKHS）： 核方法的出现极大地拓展了线性模型的表达能力。我们将详尽介绍“核技巧”（Kernel Trick）的数学原理，即如何在不显式计算高维特征映射的情况下，计算高维空间中的内积。重点分析径向基函数（RBF）等常用核函数的性质，并将其应用于支持向量机（SVM）的推导中，阐明SVM如何通过最大化间隔（Margin）来实现鲁棒的分类。 8. 维度约减与流形学习： 面对“维度灾难”，有效的降维策略至关重要。主成分分析（PCA）将被视为一种最大化方差的线性投影。更重要的是，我们将探讨非线性降维技术，如Isomap、LLE（局部线性嵌入），它们的核心思想在于假设高维数据点实际上嵌入在一个低维流形上，并试图在嵌入空间中保持局部邻域关系或测地距离。 9. 隐变量模型与概率图模型： 许多现实世界的系统涉及我们无法直接观测的潜在因素。本部分将探讨如何使用期望最大化（EM）算法来估计包含隐变量的模型参数，例如高斯混合模型（GMM）。随后，我们将介绍概率图模型，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场，阐述它们如何使用图论的结构来表示复杂的条件独立性假设，这在自然语言处理和生物信息学中具有核心价值。 10. 深度学习的统计学视角： 尽管深度学习（DL）常被视为一个独立的领域，但本书将从统计学的角度重新审视其成功。我们将分析多层感知机（MLP）和卷积网络（CNN）的函数逼近能力，讨论激活函数在引入非线性过程中的作用，以及批标准化（Batch Normalization）对优化景观的影响。关键在于，我们将用统计推断的语言来讨论欠定系统中的隐式正则化效应，即为什么过参数化的网络依然能够很好地泛化。 结语 本书的最终目标是培养读者批判性地评估任何统计学习方法的意愿和能力，理解其背后的数学保证和适用边界。通过对理论的深度挖掘和对算法家族的系统梳理，读者将能够熟练地将统计思维应用于解决复杂的、跨学科的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书读起来不费劲，弱化了数学推导过程，注重思维的直观理解和启发。读起来很畅快，个人感觉第三章线性回归写的很好，即使是很简单的线性模型，作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性，逻辑梳理得很好，也易懂。(不过有点可惜的是翻译版本确实不是太好，有些...  

评分☆☆☆☆☆

1. expected test MSE use：to assess the accuracy of model predictions. obtain: repeatedly estimate f using a large number of training sets and test each at x0. decompose: into 3 parts -- variance, bias and irreducible error. note: the meaning of variance an...  

评分☆☆☆☆☆

Notes of Introduction to Statistical Learning ===================================== ## Statistical Learning - basic concepts - two main reasons to estimate f: prediction and inference - trade-off: complex models may be good for accurate prediction, but it m...

评分☆☆☆☆☆

这本书读起来不费劲，弱化了数学推导过程，注重思维的直观理解和启发。读起来很畅快，个人感觉第三章线性回归写的很好，即使是很简单的线性模型，作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性，逻辑梳理得很好，也易懂。(不过有点可惜的是翻译版本确实不是太好，有些...  

评分☆☆☆☆☆

Notes of Introduction to Statistical Learning ===================================== ## Statistical Learning - basic concepts - two main reasons to estimate f: prediction and inference - trade-off: complex models may be good for accurate prediction, but it m...

评分☆☆☆☆☆

《统计学习导论》这本书，我真的找了很久了，一直在寻找一本能够清晰、系统地梳理统计学习方法论的书籍。我不是那种追求炫酷算法或者最新研究方向的读者，我更看重的是理解方法背后的核心思想，以及它们是如何一步步演化和应用的。拿到这本书的第一感觉就是厚重，但翻开之后，立刻被它严谨的逻辑和循序渐进的讲解所吸引。从最基础的监督学习、无监督学习概念入手，到线性回归、逻辑斯蒂回归这些经典模型，再到支持向量机、决策树、集成学习等等，作者都做了非常详尽的阐述。我尤其喜欢它对每个模型从数学原理到几何解释的深入分析，这让我不再是死记硬背公式，而是真正理解了模型为什么会这样工作，以及它在什么情况下表现会更好。书中穿插的大量案例和图示，更是极大地降低了理解难度，比如在解释偏差-方差权衡时，那种图形化的展示，真的是我之前看过的任何资料都无法比拟的。它不是那种你读一遍就能立马掌握的书，你需要反复去品味，去思考，去尝试将书中的理论应用到实际问题中。我最近在做一个关于用户行为预测的项目，书中的分类模型部分给我的启发太大了，我重新审视了自己之前的一些模型选择，发现了一些可以改进的地方。这本书更像是我的一个良师益友，总能在我不懂的时候，给我指点迷津，让我少走弯路。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对理论和实践并重的数据科学家。在实践中，我需要高效地构建和部署模型，但在理论层面，我更希望能够深入理解每一个算法的“灵魂”。《统计学习导论》恰好满足了我这两方面的需求。《统计学习导论》这本书，我真的是爱不释手。它以一种极其严谨又不失趣味的方式，向我展示了统计学习的世界。从最基本的概念，如什么是学习，什么是模型，到更复杂的算法，如各种集成学习方法，作者都进行了深入的剖析。我尤其欣赏书中对贝叶斯方法的讲解，它不仅仅是给出了公式，而是从概率推断的角度，让我理解了贝叶斯模型是如何工作的，以及它与频率派方法的区别。这对于我理解一些更高级的模型，比如高斯混合模型和隐马尔可夫模型，提供了非常坚实的理论基础。书中还穿插了很多对算法优缺点的评价，这让我能够更客观地评估不同算法在实际应用中的表现。我最近在做一个客户流失预测的项目，我运用了书中关于逻辑斯蒂回归和支持向量机的知识，结合正则化技术，显著提升了模型的准确率。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对机器学习理论充满好奇心的学生，一直渴望找到一本能够真正让我理解“为什么”的书，而不是仅仅告诉我“怎么做”。《统计学习导论》恰好满足了我的需求。这本书的结构非常清晰，从基础的概率论和统计学概念出发，逐步引入到各种复杂的统计学习模型。我特别喜欢它对模型的几何解释，比如在线性回归中，它将问题转化为在高维空间中的投影问题，这种可视化和直观的理解方式，让抽象的数学公式变得生动起来。书中对决策树的讲解也让我受益匪浅，从ID3到C4.5再到CART，作者详细阐述了不同算法在特征选择、剪枝策略等方面的差异和演进，这让我能够根据不同的问题选择最合适的决策树模型。我还在学习过程中，遇到了很多问题，但通过仔细研读这本书，我发现很多困惑都迎刃而解了。它不是那种一次性就能读完的书，更像是我学习路上的一个宝库，我可以反复翻阅，每次都能有新的发现和领悟。我已经开始尝试将书中的一些方法应用到我的课程项目里，比如用支持向量机来解决一个图像分类问题，效果远超我之前的基线模型。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在实际工作中经常与数据打交道的人，《统计学习导论》这本书无疑是我近年来最满意的一本技术书籍。它不像很多流行的机器学习书籍那样，只专注于展示最新的算法和炫酷的应用，而是回归到统计学的本质，深入浅出地讲解了统计学习的理论基础和核心方法。作者在处理数学公式时，总是能够找到最恰当的语言和图示，让原本抽象的概念变得清晰易懂。我尤其欣赏书中对模型解释性的强调，例如在讲解线性回归时，作者详细阐述了回归系数的含义，以及如何通过它们来理解变量之间的关系。这对于我们在做业务分析、提供决策支持时，至关重要。书中还涵盖了从监督学习到无监督学习，再到强化学习的广泛内容，并且在每个章节都进行了深入的探讨。我最近在做一个用户推荐系统的项目，书中的协同过滤算法部分的讲解，给了我很多实用的思路，让我能够更有效地为用户推荐个性化的内容。

评分☆☆☆☆☆

在学习《统计学习导论》之前，我对机器学习的理解大多停留在“调参工程师”的层面，知道如何调用算法，但并不深入理解背后的逻辑。《统计学习导论》这本书，彻底改变了我的认知。它就像一位循循善诱的导师，引领我一步步走进了统计学习的殿堂。我特别喜欢它对模型泛化能力的讨论，作者从偏差-方差分解的角度，系统地解释了过拟合和欠拟合的原因，以及如何通过正则化、交叉验证等方法来提升模型的泛化能力。这让我不再盲目地追求高准确率，而是更加注重模型的稳定性和鲁棒性。书中对无监督学习的讲解也让我眼前一亮，比如聚类算法的各种评估指标，以及降维方法（如PCA和t-SNE）的数学原理和应用场景，都给了我极大的启发。我最近在处理一个用户画像项目，我运用了书中关于降维和聚类的知识，成功地对用户进行了细分，并为每个细分群体制定了不同的营销策略。这本书对我来说，不仅仅是一本教科书，更是我提升专业能力的重要工具。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《统计学习导论》这本书的时候，并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于机器学习的书籍太多了，很多都只是对各种算法的简单罗列，缺乏深度和连贯性。但是，这本书彻底改变了我的看法。它并非仅仅是介绍算法，而是从统计学的角度，深入浅出地剖析了各个模型的原理、优缺点以及适用场景。作者在处理复杂的数学概念时，展现出了非凡的洞察力，他能够用最简洁、最直观的方式将其呈现出来，让我这个数学背景不算特别深厚的读者也能轻松理解。我特别欣赏书中对模型解释性的强调，例如在讨论岭回归和Lasso回归时，作者不仅给出了数学推导，还详细解释了L1和L2正则化对模型参数的影响，以及它们如何帮助我们进行特征选择。这对于理解模型的可解释性，尤其是当我们在金融、医疗等对可解释性有极高要求的领域工作时，至关重要。我在工作中经常需要为业务部门解释模型的预测结果，这本书提供的理论框架和思考方式，让我能够更自信、更清晰地向非技术人员传达模型的工作原理和价值。此外，书中对模型评估和选择的论述也极其到位，交叉验证、偏差-方差分析等概念的讲解，帮助我建立了更科学的模型构建流程。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学习的兴趣，源于对数据背后隐藏规律的好奇。《统计学习导论》这本书，为我打开了一扇全新的大门。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次对统计学智慧的深度探索。我非常喜欢书中对概率分布和统计推断的讲解，它帮助我建立了坚实的概率论基础，从而能够更好地理解各种统计学习模型。作者在讲解模型时，总是能够从多个角度进行阐述，既有数学上的严谨推导，也有直观的几何解释，还有实际应用中的案例分析。我尤其欣赏书中对支持向量机（SVM）的讲解，它从最大间隔分类器的角度出发，详细阐述了核函数的原理和应用，让我对高维空间的映射和分类有了更深刻的理解。这本书的价值在于，它不仅仅是教授“如何做”，更重要的是教会“为什么这样做”，以及“在什么情况下这样做”才是最优的选择。我最近在做一个医学影像诊断的项目，书中的分类算法，特别是SVM和决策树，给了我很多启发，让我能够构建出更准确、更可靠的诊断模型。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，真正的机器学习专家，不仅仅是掌握算法的运用，更重要的是理解算法背后的数学原理和统计思想。《统计学习导论》这本书，完美地契合了我的这一认知。《统计学习导论》这本书，我真的非常喜欢。它不仅仅是罗列算法，而是从根本上，将统计学习的各个方法串联起来，形成了一个完整的知识体系。作者在讲解每一个模型时，都会先从一个直观的例子出发，然后引出背后的数学原理，并详细解释模型的构建过程和参数更新规则。我特别喜欢它对贝叶斯信念网络和马尔可夫随机场的讲解，这让我能够理解不同概率图模型是如何表示和推理复杂变量之间的依赖关系的。这本书也让我认识到，理解模型的假设条件和局限性是多么重要。例如，在讨论线性模型时，作者反复强调了线性假设的潜在风险，以及如何通过特征工程和非线性模型来克服这些限制。这本书已经成为我学习统计学习不可或缺的参考书，我常常在遇到新的问题时，翻开它来寻找灵感和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对“如何让机器从数据中学习”这个概念充满好奇。市面上充斥着大量的机器学习速成教程，它们往往只关注如何调用现有的库函数，而忽略了理论的深度。直到我读了《统计学习导论》，我才真正找到了那种“抽丝剥茧”的感觉。这本书的叙事方式非常吸引人，它不是简单地罗列算法，而是将统计学习的各个方法有机地联系起来，构建了一个完整的知识体系。作者在讲解每一个模型时，都会先从一个直观的例子或问题出发，然后引出相应的数学模型，并详细解释模型的构建过程和参数更新规则。我特别喜欢它对核方法在支持向量机中的应用的阐述，那种将低维数据映射到高维空间，以解决线性不可分问题的方式，真的是太巧妙了。这本书也让我认识到，理解模型的假设条件和局限性是多么重要。例如，在讨论线性模型时，作者反复强调了线性假设的潜在风险，以及如何通过特征工程和非线性模型来克服这些限制。这本书已经成为我学习统计学习不可或缺的参考书，我常常在遇到新的问题时，翻开它来寻找灵感和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者来说，一本能够帮助我夯实理论基础、拓展技术视野的书籍是极其珍贵的。《统计学习导论》绝对是其中翘楚。我最欣赏的是它对统计学习方法论的系统性梳理，它没有回避那些关键但容易被忽略的数学细节，反而通过清晰的推导和深入的分析，让我对模型的内在机制有了更透彻的理解。例如，在讲解Boosting算法时，作者不仅介绍了AdaBoost的原理，还详细阐述了Gradient Boosting的数学思想，以及如何通过损失函数的梯度来迭代优化模型。这让我不再仅仅是使用这些算法，而是真正理解了它们是如何工作的，以及如何去调优它们。书中关于模型正则化的讨论也给我留下了深刻的印象，它不仅解释了L1和L2正则化的数学形式，还深入剖析了它们在防止过拟合、提升模型泛化能力方面的作用。我最近在处理一个包含大量高维稀疏特征的数据集，书中关于Lasso回归的讲解，给了我很多实用的技巧和思路。这本书不仅提供了丰富的理论知识，更重要的是，它培养了我从统计学视角分析和解决问题的能力。

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简单易懂，直达要害

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简单易懂，直达要害

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适合机器学习入门，需要一定统计学基础，数学推导不多。不过国内搞R的太少，还是乖乖撸python好

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今天发现这本书上做满了笔记，为啥一点看过的印象都没有????（地铁老爷爷看手机）

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比较实用