Statistics and Data with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Yosef Cohen

出品人:

页数:618

译者:

出版时间:2008-12-22

价格:USD 100.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470758052

丛书系列:

图书标签:

• R
• 统计分析
• R语言
• 机器学习
• 数据挖掘
• 统计
• 数理统计
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• R语言
• 数据可视化
• 统计建模
• 概率论
• 推论统计
• 回归分析
• 机器学习
• 数据科学

探索数据科学的深度与广度：一本关于理论基础与前沿应用的指南 书名： 深度数据解析与高级模型构建 作者： [此处留空，或者可以想象一位资深数据科学家的署名，例如：李明，张华] 第一部分：数据科学的基石与思维模式 本书旨在为那些希望在当今数据驱动的世界中建立坚实理论基础和实践技能的专业人士、研究人员和高级学生提供一本全面的指南。我们聚焦于数据科学的核心概念，超越简单的工具使用，深入探讨统计学、计算机科学和领域知识如何交织在一起，形成强大的分析能力。 第一章：数据驱动决策的哲学 本章首先探讨数据在现代组织中的战略地位，从信息到洞察的转化过程。我们将讨论什么是“好的数据”，以及如何建立一个从数据采集、清洗、转换到最终部署的完整数据生命周期管理框架。核心议题包括数据的伦理考量、隐私保护（如GDPR和CCPA的实践意义）以及可解释性在商业决策中的必要性。 第二章：概率论与推断统计学的重温与深化 虽然许多入门书籍涉及概率，但本章将重点放在那些对复杂建模至关重要的深层概念上。我们详细剖析贝叶斯定理的现代应用，特别是当先验知识需要被严谨量化时。随后，我们深入研究大样本理论的局限性，探讨小样本统计推断的稳健方法，包括非参数检验的适用场景与优势。重点案例分析将展示如何利用矩估计和最大似然估计（MLE）来推导复杂分布的参数。 第三章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA远不止是绘制几张图表。本章教授如何通过系统性的多变量分析技术来揭示隐藏的结构和潜在的异常值。我们将介绍高级可视化技术，如高维数据的降维可视化（例如t-SNE和UMAP的几何解释），以及如何利用汇总统计量和信息论度量（如互信息）来指导特征选择。对于时间序列数据，我们将详述季节性分解的多种模型（如STL分解）及其在异常检测中的应用。 第二部分：高级建模技术与机器学习算法 本部分是本书的核心，致力于构建和评估复杂的预测和描述性模型。 第四章：线性模型的扩展与广义回归 在线性回归的基础上，我们转向更具弹性的模型。本章详细讲解了广义线性模型（GLM）的指数族分布结构，并重点分析了逻辑回归、泊松回归在计数数据和二元结果建模中的实际操作细节。此外，我们将探讨混合效应模型（Mixed-Effects Models）在处理嵌套数据结构（如多层级实验设计或面板数据）时的必要性，包括随机截距和随机斜率的构建与解释。 第五章：非线性与核方法 当数据关系复杂到线性模型无法捕捉时，非线性方法成为关键。本章深入研究支持向量机（SVM）的原理，特别是核函数的选择如何影响高维空间的映射和决策边界的形成。我们将对比多项式核、径向基函数（RBF）核的性能差异，并探讨其在分类和回归任务中的应用。 第六章：树形结构模型的深入剖析 决策树、随机森林和梯度提升机（GBM）是现代数据科学的支柱。本章不仅仅停留在算法描述，更专注于提升这些模型的性能和可解释性。我们将探讨如何通过剪枝策略优化决策树的泛化能力，如何理解随机森林中特征重要性的计算偏差，并详细解析梯度提升（如XGBoost和LightGBM）中的损失函数优化和正则化技术，例如收缩率和子采样对模型稳定性的影响。 第七章：无监督学习的深度探索 本章关注数据本身的结构发现。在聚类分析方面，除了K-均值，我们深入探讨了基于密度的聚类（DBSCAN）处理不规则形状簇的能力，以及层次聚类的不同链接方法（如Ward's Method）。在降维方面，我们将严格区分主成分分析（PCA）的线性和因子分析（Factor Analysis）的潜在变量模型之间的区别，并讨论如何评估降维结果的有效性。 第三部分：模型评估、部署与前沿挑战 一个健壮的模型不仅要准确，还需要能够在新数据上可靠地工作，并能被有效地整合到业务流程中。 第八章：稳健的模型评估与交叉验证策略 模型评估是区分理论和实践的关键。本章详细阐述了评估指标的局限性（例如，准确率在不平衡数据中的误导性），并重点介绍构建稳健的交叉验证策略，如时间序列的滚动预测（Rolling Origin Evaluation）和分组敏感的K折交叉验证。我们还将讨论如何使用Bootstrap方法来估计模型性能的置信区间。 第九章：贝叶斯建模与MCMC方法 本章是关于如何将不确定性纳入模型的权威指南。我们将介绍马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法（如Metropolis-Hastings和Gibbs Sampling）的基本原理，并指导读者如何使用先进的软件包构建层次贝叶斯模型。讨论将集中在收敛诊断（如Gelman-Rubin统计量）和后验分布的解释上。 第十章：可解释性人工智能（XAI）与因果推断 随着模型复杂度的增加，解释其决策变得至关重要。本章涵盖了后Hoc解释技术，如局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值，并讨论了它们在不同模型类型上的适用性和潜在陷阱。此外，我们转向因果推断的基础，介绍倾向得分匹配（PSM）和工具变量（IV）方法，以帮助读者从相关性推断出更可靠的因果效应。 第十一章：大规模数据处理与分布式计算 在处理PB级数据集时，传统单机计算已无法满足需求。本章探讨了如何将统计模型应用于分布式计算框架中。内容包括数据分区策略、如何在MapReduce或Spark环境中实现迭代算法（如梯度下降）的并行化，以及对分布式优化器选择的权衡分析。 结论：构建负责任的数据科学实践 本书最后总结了数据科学家在实践中应遵循的最佳实践，强调了模型可维护性、文档化和持续监控的重要性。我们的目标是培养出不仅能构建复杂模型，更能批判性地评估其适用范围和对社会影响的专业人才。 读者对象： 本书适合拥有扎实基础统计学知识（例如学过标准线性回归和假设检验）的高级本科生、研究生、数据分析师、机器学习工程师以及希望深化其统计模型理解和扩展高级建模技能的从业人员。对R语言有基本操作能力者将更有利于理解代码示例，但本书的重点在于理论的严谨性与方法的普遍适用性。

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出于崇拜作者Yosef给五颗星，没完全看懂，英语太烂了。快翻中吧。

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Yoself ：Professor, Department of Fisheries, Wildlife and Conservation Biology Jeremiah： Neuroscience Graduate Student, Vanderbilt University

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概率论部分与R语言的结合很赞！～然后习题也都很实用，不错的概率论入门书哦～～

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出于崇拜作者Yosef给五颗星，没完全看懂，英语太烂了。快翻中吧。

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