具体描述
《属性数据分析引论(第2版)》的起点较低，仅仅要求读者具有基础统计课程的知识，包括参数估计、假设检验、回归分析模型及方差分析模型。全书分为十一章，分别介绍了与属性数据有关的统计学基础知识，列联表的相关知识，广义线性模型理论，logistic回归模型的理论、应用及其推广，对数线性模型，配对数据模型，聚簇关联响应的建模，广义线性混合模型以及属性数据分析方法的发展史。
《属性数据分析引论(第2版)》内容详尽而不失精炼，整个体系力求完整而不失紧凑，语言深入浅出，通俗易懂。配备了大量经典案例，每章附有适量习题。这些习题编排精心，由浅人深，能够引导读者进一步凝练正文内容，锻炼解决实际问题的能力。《属性数据分析引论(第2版)》约有100个实际案例，同时附有每种统计方法的SAS及SPSS的实现过程。
好的，为您撰写一份关于不包含《属性数据分析引论》的图书简介。这份简介将聚焦于介绍其他领域的深度技术与理论，力求详尽且富有专业性。 --- 深度学习的未来：从张量流形到因果推断的拓扑视角 书籍名称：《高维非线性系统的拓扑几何与计算实现》 作者： 维克多·科瓦奇 博士 / 李明 教授 出版社： 普林斯顿计算科学出版社 ISBN： 978-1-56619-909-3 页数： 880 页（精装，含全彩插图及扩展数据附录） --- 内容简介 本书是一部面向高级研究人员、理论物理学家、复杂系统工程师以及前沿数据科学家，旨在弥合纯数学拓扑学、微分几何与大规模现代计算系统之间的鸿沟的权威著作。它摒弃了传统的基于欧几里得空间假设的线性或局部近似方法，转而深入探讨高维非线性流形上信息的本质结构、演化规律及可操作的计算框架。 本书的叙事主线并非围绕单一应用领域展开，而是构建了一个全新的、跨学科的理论框架，用以理解和解析那些无法被标准线性代数或概率模型完全捕获的复杂现象。我们坚信，理解自然界和社会现象的深层机制，必须回归其内在的拓扑属性。 第一部分：张量流形基础与黎曼几何的计算重构 (共三章) 本部分奠定了全书的数学基石，着重于将抽象的微分几何概念转化为可用于现代计算硬件（如图形处理器阵列）的算法。 第一章：从向量空间到微分流形：张量场的坐标无关性探讨。 深入剖析在非正交基变换下，张量如何保持其物理意义的内在不变性。重点讨论了协变与反变张量的真实物理边界，并引入了“曲率诱导信息耗散”的概念，这解释了为什么在高维空间中，信息的局部梯度不再是全局优化的充分条件。 第二章：接触结构与辛几何：在非保守系统中的应用。 本章突破了传统的欧氏度量限制，重点研究了具有拓扑稳定性的接触结构（Contact Structures）在描述热力学平衡态附近的小尺度涨落中的潜力。我们详细推导了在辛流形上的哈密顿量守恒的条件，并首次将Peterson-Weitzenböck不等式应用于高维能垒分析，为理解相变提供了新的几何语言。 第三章：计算黎曼曲率：有限元方法与谱方法的新交叉。 传统的曲率计算方法在处理大规模稀疏数据时效率低下。本章提出了一种基于“几何测地线收敛”的谱方法，用于高效地近似计算任意维流形上的黎曼度量张量和里奇张量。附录中提供了基于CUDA的并行化实现细节。 第二部分：拓扑数据分析的升维挑战与贝叶斯拓扑 (共四章) 在这一部分，我们将理论工具应用于实际的数据结构，侧重于超越传统拓扑数据分析（TDA）中对持久同调的依赖，引入更具动态性和概率性的视角。 第四章：持久同调的局限性与高阶拓扑不变量。 传统的TDA主要关注0维（连通分支）、1维（环/洞）和2维（空腔）特征。本书引入了Simplicial Complexes的四阶及以上奇异上同调在识别高维“扭曲结构”中的关键作用。重点讨论了“Betti数的概率分布函数”，而非单一的拓扑数，以适应噪声环境。 第五章：动态系统的拓扑重构：李雅普诺夫指数与拓扑熵。 针对时间序列数据，本章探讨如何从观测数据中无缝重构出潜在系统的吸引子（Attractor）的拓扑结构。我们发展了一种“局部渗透度量”来估计系统的拓扑熵，这比经典的Kantz-Grassberger熵计算更能抵抗采样偏差，特别适用于金融市场的短期预测模型。 第六章：贝叶斯拓扑推断：流形上的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）。 如何在不确定的数据背景下进行拓扑推断？本章构建了“拓扑先验分布”，并将其嵌入到MCMC采样框架中。读者将学习如何为拓扑特征（如Holes的数量）设定合理的先验，并利用Gibbs采样来逼近其后验分布，这在生物分子动力学模拟中具有直接应用价值。 第七章：网络科学中的“几何化”：度量空间嵌入与最短路径的非线性修正。 传统的网络分析（如中心性、聚类系数）基于图论距离。本章提出将复杂网络嵌入到最优的测地加权流形中，使得网络中的“真实”信息流路径能够通过测地线精确表示。这对于理解大型互联网或蛋白质相互作用网络的鲁棒性至关重要。 第三部分：因果推断的几何路径与可解释性的张量分解 (共三章) 最后一部分将视角转向当代人工智能的核心难题：可解释性和因果关系。我们认为，因果结构本质上是一种嵌入在数据流形上的特定拓扑结构。 第八章：结构因果模型（SCM）的拓扑约束与反事实的几何路径。 传统的SCM依赖于有向无环图（DAG）。本书扩展到更复杂的“非平面因果流形”，其中因果关系可能在更高维度上“缠绕”在一起。我们提出了“反事实测地线”的概念，即在保持其他变量不变的情况下，从观测状态到达反事实状态在流形上的最短、最“自然”的路径。 第九章：从相关到因果：信息几何的视角。 利用Fisher信息矩阵作为流形上的度量，本章探讨了如何区分仅仅是高度相关的随机变量与具有真实因果联系的变量。重点分析了“信息曲率”在识别潜在混淆因子（Confounders）中的作用，为建立鲁棒的干预效应模型提供了几何基础。 第十章：深度神经网络的张量分解与内在可解释性。 现代深度学习模型可以被视为高维特征空间中的复杂映射。本章将网络权重和激活视为嵌入在特定张量流形上的点。我们应用“非负张量分解（NTF）的黎曼流形优化版本”，旨在将复杂的神经网络结构分解为具有明确物理或逻辑意义的“本征模式”，从而揭示模型决策的内在拓扑结构，而非仅仅停留在激活值分析的表层。 --- 本书的独特贡献 《高维非线性系统的拓扑几何与计算实现》并非对现有技术的简单汇编，而是一套全新的方法论的宣言。它要求读者放弃对线性模型的过度依赖，拥抱非线性、高维和内在几何结构。本书的深度和广度确保了它将成为未来十年内，在复杂系统建模、高级机器学习理论以及理论物理计算交叉领域内，不可或缺的参考手册。 目标读者： 理论物理学博士后、高级机器学习算法工程师、复杂网络研究员、具有坚实微积分和线性代数基础的计算科学家。 先决条件： 读者需熟练掌握微分几何基础、概率论，并对高等代数有深刻理解。 ---
作者简介
Distinguished Professor of Statistics, University of Florida
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经典理论的集大成，可惜经典理论都需要假设分布。
评分大四第一学期自己加的选修课
评分大四第一学期自己加的选修课
评分经典理论的集大成，可惜经典理论都需要假设分布。
评分总体上翻译得不错
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