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出版者:Computational Mechanics

作者:Zanasi, A. (EDT)/ Brebbia, C. A. (EDT)/ Ebecken, N. F. F. (EDT)

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:

价格:285

装帧:HRD

isbn号码:9781845641788

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 知识发现
• 数据分析
• 算法
• 数据库
• 统计学
• 模式识别
• 信息检索

好的，这是一份为您的图书《Data Mining VII》量身定制的、不包含任何关于“Data Mining VII”本身内容的详细图书简介。这份简介旨在突出其他相关领域的深度和广度，以吸引对数据科学、机器学习、统计建模和高级分析感兴趣的读者。 --- 《洞察之径：高级数据科学与复杂系统分析》 简介：驾驭信息洪流，构建未来洞察 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录历史的载体，它已然成为驱动决策、预测未来和塑造产业格局的核心驱动力。本书《洞察之径：高级数据科学与复杂系统分析》是一部深度聚焦于前沿数据挖掘技术、复杂网络建模以及深度学习在非结构化数据处理中的应用的专著。它旨在为那些已经掌握了基础统计学和初级数据处理技能的专业人士、研究人员和高级学生，提供一套穿越数据迷宫的系统化工具箱和严谨的理论框架。 本书超越了传统的描述性分析范畴，将重点放在预测性、规范性和因果性推断上。我们深入剖析了当前数据科学领域中最具挑战性的几个方面：高维数据的降维策略、时间序列的非线性建模、以及在数据稀疏性与噪声干扰下的稳健模型构建。 --- 第一部分：复杂数据结构与高级预处理技术 (The Architecture of Complexity) 数据质量和结构决定了模型上限。本部分将读者从常见的数据清洗流程中提升出来，进入到对结构化和非结构化数据深层特征的挖掘阶段。 1. 高维数据的特征工程与表征学习 在面对数以万计特征的金融、生物信息或互联网日志数据时，传统的特征选择方法往往力不从心。我们详细探讨了稀疏优化技术，如Lasso和Elastic Net在特征筛选中的应用，并引入了流形学习（Manifold Learning）算法，包括Isomap、Locally Linear Embedding (LLE) 在保留数据内在几何结构方面的潜力。重点章节还涵盖了自编码器（Autoencoders）及其变体（如去噪自编码器、变分自编码器 VAEs）在无监督特征学习和数据压缩中的革命性作用，强调如何从原始像素或文本序列中自动提取出最具信息量的低维表征。 2. 图数据结构与网络拓扑分析 现实世界中的许多系统——社交网络、蛋白质相互作用网络、交通路线图——本质上是图结构。本书为读者提供了强大的图论基础，并详细阐述了如何将数据转化为图模型。关键内容包括：中心性度量（PageRank、Betweenness Centrality）的深入解析；社区发现算法（如Louvain、谱聚类）在识别隐藏群体和模块化结构中的实战应用；以及图嵌入（Graph Embeddings）技术，如Node2Vec，如何将复杂的网络结构信息编码到低维向量空间中，以便于后续的机器学习分类和回归任务。 3. 文本和序列数据的语义深度解析 传统基于词袋模型（BoW）的方法已无法满足对复杂语义的捕捉需求。本部分聚焦于上下文敏感的词向量模型，如Word2Vec、GloVe的底层原理，并深入探讨了Transformer架构（如BERT、GPT系列）的机制。我们不仅讨论了这些模型如何捕捉长距离依赖性，还探讨了如何在资源受限的环境下对预训练模型进行迁移学习和模型微调（Fine-tuning），以解决特定领域的命名实体识别、情感分析和摘要生成问题。 --- 第二部分：前沿建模范式与因果推断 (Beyond Correlation: Predictive and Prescriptive Analytics) 本部分旨在将读者的分析能力从“发生了什么”提升到“将要发生什么”以及“我们应该怎么做”的层面，重点在于模型的可解释性、稳健性和对世界动态的精准模拟。 4. 深度学习的结构与应用扩展 我们超越了标准的前馈网络和卷积网络，深入探讨了循环神经网络（RNNs）及其改进型（LSTM, GRU）在处理序列数据时的优势与局限。更重要的是，我们探讨了对抗性生成网络（GANs）在数据增强、异常检测以及生成合成数据集方面的强大能力，并讨论了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下进行分布式模型训练的架构和挑战。 5. 时间序列的非线性与高频分析 对于金融市场、传感器数据或物联网监测而言，时间序列分析是核心。本书对自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的局限性进行了批判性评估，并重点介绍了状态空间模型（State Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在动态系统状态估计中的实际部署。此外，对分形时间序列和长记忆过程（Long-Range Dependence）的建模，特别是使用Hurst指数和Fractional Brownian Motion的理论基础，提供了应对复杂波动性市场的工具。 6. 迈向因果性：处理混杂因素与干预效应 现代数据科学的核心诉求之一是确定“如果我改变X，Y会如何变化？”本书系统地介绍了因果推断的统计学基础，涵盖潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）。重点讲解了倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）在平衡观测数据中混杂变量（Confounders）的作用，以及双重差分（Difference-in-Differences, DiD）方法在评估政策或干预措施效果中的应用。这为数据驱动的决策者提供了超越相关性的科学依据。 --- 第三部分：模型评估、可解释性与工程化 (Robustness and Deployment) 一个再强大的模型，如果无法被信任或部署到生产环境，其价值将大打折扣。本部分关注于模型的验证、解释和工业化落地。 7. 模型可解释性（XAI）的量化方法 “黑箱”模型的时代正在终结。我们详细介绍了事后（Post-hoc）解释技术，如局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值（SHapley Additive exPlanations），并探讨了如何使用这些工具来量化单个预测的驱动因素，从而满足监管要求和增强用户信任。同时，也讨论了内在可解释模型（如广义加性模型GAMs）在特定场景下的回归和预测价值。 8. 稳健性测试与模型漂移的应对 生产环境中的数据流是动态变化的。本书强调了模型稳健性的重要性，涵盖了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略。重点内容是概念漂移（Concept Drift）的监测机制（如DDM、EDDM算法）以及在检测到漂移后如何自动触发模型的在线再训练（Online Retraining）流程，确保系统预测准确率的持续性。 9. 高性能计算与模型生产化路径 理论模型需要强大的工程基础才能发挥威力。本书探讨了如何利用GPU加速（CUDA/PyTorch/TensorFlow）优化深度学习的训练速度。此外，还介绍了模型服务（Model Serving）的架构模式，包括使用Docker和Kubernetes进行容器化部署，以及特征存储（Feature Stores）在确保训练与推理特征一致性方面的关键作用。 --- 结语 《洞察之径：高级数据科学与复杂系统分析》是一本面向未来的指南，它要求读者不仅要成为熟练的“建模师”，更要成为能够理解和驾驭复杂系统数据源的“架构师”。通过掌握这些前沿技术和严谨的分析框架，读者将能够从海量数据中提炼出真正具有战略价值的洞察，并在竞争激烈的技术领域中占据制高点。 适合读者： 资深数据科学家、机器学习工程师、复杂系统建模研究人员、以及寻求突破当前数据分析瓶颈的高级商业分析师。 ---

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