Time Series Analysis and Its Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Robert H. Shumway

出品人:

页数:588

译者:

出版时间:2006-05-25

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387293172

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

• 统计学
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数据挖掘与机器学习实战：从理论到应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的实践指南，涵盖现代数据挖掘和机器学习领域的核心概念、算法及其在真实世界问题中的应用。我们聚焦于如何将理论知识转化为可操作的解决方案，强调实战技能的培养，而非仅仅停留在数学公式的推导上。全书内容结构清晰，逻辑严谨，从基础的数据预处理到复杂模型的构建与评估，再到前沿技术的探索，力求为数据科学从业者、工程师以及希望掌握数据驱动决策的专业人士提供一本不可或缺的参考书。 第一部分：数据科学基石与预备知识 在深入探讨复杂算法之前，理解数据本身的特性和处理流程至关重要。本部分将为读者打下坚实的基础。 第一章：数据科学工作流概览 本章首先勾勒出完整的数据科学项目生命周期，从业务理解、数据获取、探索性分析（EDA）、模型选择、训练、验证到最终部署。我们详细讨论了不同行业（如金融、医疗、零售）中数据科学项目的特定挑战和成功要素。重点分析了“数据贫乏”与“数据过载”情景下的策略差异，并引入了敏捷数据科学（Agile Data Science）的实践框架。 第二章：数据清洗、转换与特征工程 数据的质量直接决定了模型的上限。本章深入探讨了数据清洗的艺术与科学，包括缺失值处理（均值/中位数插补、MICE多重插补）、异常值检测（基于统计学方法如Z-Score、IQR以及基于密度的LOF算法）和数据去噪技术。 特征工程部分是本书的核心竞争力之一。我们将详细讲解如何通过领域知识（Domain Knowledge）创建高价值特征。内容覆盖： 1. 数值特征处理：尺度变换（标准化、归一化、Box-Cox变换）及其适用场景。 2. 分类特征编码：独热编码、标签编码、目标编码（Target Encoding）和哈希编码，并讨论高基数特征的处理策略。 3. 时间序列特征化：如何从日期时间戳中提取趋势、周期性、节假日效应等特征，为后续的预测模型做准备。 4. 降维技术：主成分分析（PCA）的几何解释与应用，以及非线性降维方法如t-SNE在可视化中的作用。 第三章：探索性数据分析（EDA）与可视化 有效的EDA是发现数据内在结构和潜在问题的关键步骤。本章侧重于使用现代可视化工具（如Python中的Matplotlib, Seaborn, Plotly）进行深度探索。我们将区分描述性统计摘要与图形化分析，强调： 单变量分析：分布形状、集中趋势和离散度的可视化。 双变量/多变量分析：散点图矩阵、热力图（Heatmaps）展示相关性。 高维数据可视化：利用平行坐标图和降维结果进行洞察。 数据质量的视觉诊断：如何通过图表快速定位数据不一致或错误的记录。 第二部分：核心监督学习算法与实践 本部分将聚焦于构建预测模型的关键监督学习算法，并详细阐述其背后的工作原理和实战调优技巧。 第四章：线性模型：回归与分类的基石 从最基础的多元线性回归开始，本章深入讲解了其统计学基础和假设检验。随后过渡到正则化线性模型： 岭回归（Ridge）：L2正则化如何解决多重共线性问题。 LASSO回归：L1正则化带来的特征选择能力。 弹性网络（Elastic Net）：结合L1和L2优势的混合模型。 在分类方面，逻辑回归（Logistic Regression）被视为基准模型。我们详细分析了其概率解释、损失函数（交叉熵）以及如何使用梯度下降法进行优化。 第五章：树模型与集成学习的威力 树模型因其强大的非线性建模能力和出色的可解释性成为工业界应用最广泛的模型之一。 1. 决策树：探讨熵、信息增益、基尼不纯度等分裂标准，并解决过拟合问题（剪枝技术）。 2. 随机森林（Random Forest）： Bagging（装袋法）原理，构建森林的随机性（特征子集与样本扰动），及其在处理高维稀疏数据时的优势。 3. 梯度提升机（GBM）：Boosting（提升法）的核心思想，迭代优化残差的学习过程。 4. XGBoost, LightGBM与CatBoost：深入解析现代梯度提升库的关键优化技术，如并行化、稀疏感知算法、梯度裁剪和对分类特征的原生支持，并提供针对不同数据集特点的模型选择建议。 第六章：支持向量机（SVM）与核方法 本章详细讲解了SVM在线性可分与不可分情况下的解决方案：最大间隔分类器、软间隔、拉格朗日对偶问题。重点在于核函数（Kernel Trick）的应用，包括多项式核、径向基函数（RBF）核，以及如何通过选择合适的核函数和超参数（C和Gamma）来平衡模型的复杂度和泛化能力。 第三部分：无监督学习与模型评估 本部分涵盖了发现数据结构和科学评估模型性能的关键技术。 第七章：聚类分析：发现内在群体 无监督学习旨在从数据中自动发现隐藏的模式。本章涵盖： K-均值（K-Means）：算法流程、初始化敏感性（K-Means++）。 层次聚类（Hierarchical Clustering）：凝聚式与分裂式，以及如何解读树状图（Dendrogram）。 密度聚类（DBSCAN）：利用密度识别任意形状的簇，以及如何应对噪声点。 评估无监督模型（如选择最佳K值）时，我们将引入轮廓系数（Silhouette Score）和Calinski-Harabasz指数等内部评估指标。 第八章：模型评估、选择与交叉验证 稳健的模型评估是数据科学成功的基石。本章系统梳理了评估指标： 分类指标：精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC、PR曲线。我们讨论了在类别不平衡情况下选择指标的优先顺序。 回归指标：MAE、MSE、RMSE、$R^2$，以及对这些指标解释的局限性。 交叉验证策略：K折、留一法（LOOCV），以及针对时间序列数据的滚动原点交叉验证（Rolling-Origin Cross-Validation）。 超参数调优：系统地介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）的效率对比。 第四部分：前沿主题与深度学习概览 本部分将引入深度学习的基础架构，并探讨其实际应用。 第九章：神经网络基础与反向传播 本章介绍了神经网络的基本构成单元——神经元、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax）以及多层感知机（MLP）。核心内容是对反向传播算法（Backpropagation）的直观和数学理解，重点阐述链式法则在计算梯度中的作用，以及优化器（SGD, Adam, RMSProp）的选择。 第十章：深度学习在特定数据类型中的应用 卷积神经网络（CNN）：用于图像数据处理，解释卷积层、池化层和全连接层的操作。 循环神经网络（RNN）基础：处理序列数据，并介绍其局限性（梯度消失/爆炸）。 长短期记忆网络（LSTM）：解决RNN长距离依赖问题的关键结构——门控机制（输入门、遗忘门、输出门）的详细解析。 附录：可解释性与公平性（XAI与Fairness） 随着模型复杂度的提高，理解模型决策变得至关重要。本附录介绍了模型可解释性（Explainable AI, XAI）的工具： 1. 全局解释：特征重要性（基于树模型和Permutation Importance）。 2. 局部解释：LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值，用于量化单个预测中每个特征的贡献。 此外，我们探讨了数据和模型中潜在的偏见来源，并介绍了衡量和缓解模型不公平性的初步方法。 全书内容组织严密，从基础构建块到高级应用，每章均配有大量的代码示例（基于主流开源库，如Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。本书是一本理论与实践紧密结合的工具书，旨在培养读者独立解决复杂数据问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

此书内容全面且比较新，除了传统内容（ARIMA,spectral analysis,state-space models）以外，还介绍了不少该领域中其他一些重要的topics或者新近的发展，诸如：GARCH,long-run memory process,threshold等。个人认为本书对ARIMA的介绍很好，第三章最后两节用几个例子介绍了Box-J...  

评分☆☆☆☆☆

此书内容全面且比较新，除了传统内容（ARIMA,spectral analysis,state-space models）以外，还介绍了不少该领域中其他一些重要的topics或者新近的发展，诸如：GARCH,long-run memory process,threshold等。个人认为本书对ARIMA的介绍很好，第三章最后两节用几个例子介绍了Box-J...  

评分☆☆☆☆☆

这本书简洁清晰，有充足但不多余的例子和code。对初学者合适，用作有基础的人的参考书也合适。美中不足的是3.6 estimation of ARMA parameters讲的太混乱。如果只需要对estimation算法有个概念，看analysis of financial time series 相应章节。time series初学者读这本书的话...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

硕士期间学过时间序列分析，重点在于希尔伯特空间视角下的时间序列，需要比较强的泛函水平，学的一塌糊涂。近日因为工作愿意，需要利用时间序列分析进行一些分析建模，在quick R的主页上链接到了本书的页面，随即在互联网上下到这本书的电子版，读了一下导读和要用到的几个例子...  

评分☆☆☆☆☆

这书挺基础的 适合入门上手用。Examples给得很illustrative, 对应的R code也很有用，让人一上来就知道ts建模什么的用些啥函数。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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intuitive!

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时间序列模型及其应用，包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析、谱估计、门限模型。