Classification， clustering and data analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:International Federation of Classificati; Jajuga, Krzystof; Sokolowski, Andrzej

出品人:

页数:519

译者:

出版时间:

价格:622.50元

装帧:

isbn号码:9783540436911

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 机器学习
• 分类
• 聚类
• 数据挖掘
• 统计学习
• 模式识别
• 算法
• 人工智能
• 数据科学

统计学习的基石：探索数据的分类、聚类与深度解析 本书旨在为读者构建一个扎实的统计学习基础，深入剖析数据分析中至关重要的三个核心领域：分类、聚类与数据分析的通用方法。我们并非局限于理论的抽象，而是力求将复杂的概念转化为易于理解的原理，并辅以详实的应用场景，引导读者掌握驾驭海量数据的强大能力。 第一部分：揭示数据的内在结构——分类的艺术 分类，作为数据科学中最基本也是最具挑战性的任务之一，其核心在于为数据点赋予预定义的类别标签。想象一下，您手中有一批包含客户购买行为的记录，您希望能够准确地预测一位新客户是否会成为高价值用户。这正是分类的力量所在。本书将从最基础的逻辑回归出发，逐步深入到更复杂的模型，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及神经网络。 线性分类器： 我们将从最直观的线性模型入手，理解其背后的思想。逻辑回归虽然名为“回归”，实则是一种强大的二分类模型。我们将详细讲解其损失函数、梯度下降优化过程，并探讨如何处理类别不平衡等实际问题。通过构建简单的线性分类器，读者可以建立对分类任务的基本认知，并理解模型参数的意义。 非线性分类器： 现实世界的数据往往是非线性的，线性模型难以捕捉其复杂关系。因此，我们将会重点介绍支持向量机（SVM）。SVM的精髓在于其“核技巧”，能够将低维数据映射到高维空间，从而实现线性可分。本书将深入探讨不同核函数的选择（线性核、多项式核、径向基函数核RBF），以及SVM在处理高维稀疏数据时的优势。 基于树的模型： 决策树以其直观易懂的结构，成为数据科学家喜爱的工具。我们将解析决策树的构建过程，如信息增益、基尼不纯度等，并探讨剪枝技术以防止过拟合。在此基础上，我们将进一步介绍集成学习方法，特别是随机森林。随机森林通过构建多个独立的决策树并进行投票，极大地提高了模型的鲁棒性和准确性，是解决许多实际分类问题的利器。 深度学习与分类： 随着人工智能的飞速发展，神经网络在分类任务上展现出惊人的能力。本书将介绍前馈神经网络（FNN）的基本结构，包括激活函数、反向传播算法等。同时，我们也会涉及卷积神经网络（CNN）在图像分类领域的突破性进展，以及循环神经网络（RNN）在序列数据分类的应用。通过这些介绍，读者将对深度学习在分类领域的强大潜力有初步的认识。 本书在分类部分，不仅会详细介绍各种算法的数学原理，更会强调其在不同场景下的适用性，例如：垃圾邮件过滤、图像识别、疾病诊断、信用评分等。我们将提供清晰的伪代码和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 第二部分：发掘数据的潜在分组——聚类的智慧 与分类不同，聚类是一种无监督学习方法，它旨在发现数据中隐藏的相似性，并将数据点分组到不同的“簇”中，而无需预先知道类别标签。想象一下，您是一家零售商，希望根据顾客的购买习惯将其划分为不同的客户群体，以便制定更具针对性的营销策略。这正是聚类的应用场景。本书将从经典的聚类算法开始，逐步拓展到更高级的方法。 划分聚类： K-Means算法无疑是划分聚类中最具代表性也是最常用的算法。我们将详细解析K-Means的迭代过程，包括质心初始化、分配样本到最近质心、更新质心等步骤。然而，K-Means也存在对初始质心敏感、难以处理任意形状簇等缺点。本书将探讨如何选择合适的K值（如手肘法、轮廓系数），以及一些改进的K-Means变种。 层次聚类： 层次聚类不像K-Means那样需要预设簇的数量，而是构建一个簇的层次结构。我们将介绍两种主要的层次聚类方法：凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）。凝聚型聚类将每个数据点视为一个簇，然后逐步合并最相似的簇，直到所有数据点归为一类。本书将解析不同的连接方式（单链接、全链接、平均链接、Ward方法）对聚类结果的影响，并讲解如何通过绘制树状图（dendrogram）来理解聚类结构。 基于密度的聚类： DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是基于密度的聚类算法的代表。它能够发现任意形状的簇，并能有效地处理噪声点。我们将深入理解DBSCAN的核心概念：核心点（core point）、边界点（border point）和噪声点（noise point），以及它如何通过“密度可达性”来构建簇。 模型基聚类： 高斯混合模型（GMM）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布生成的。通过EM（Expectation-Maximization）算法，GMM能够估计每个高斯分量的参数（均值、协方差）以及每个数据点属于每个分量的概率。本书将详细讲解EM算法的迭代过程，以及GMM在聚类中的优势，特别是其能够处理簇的形状和大小不规则的情况。 在聚类部分，我们将强调如何评估聚类结果的质量，即使在没有真实标签的情况下。我们将介绍内部评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数）和外部评估指标（如ARI、NMI，当存在部分标签时）。同时，我们将展示聚类在市场细分、社交网络分析、异常检测、基因组学等领域的广泛应用。 第三部分：数据分析的通用语言——方法与实践 除了分类和聚类这两个核心任务，本书还将涵盖数据分析中一些普遍适用的重要方法和概念。这些内容构成了理解和执行任何数据分析项目的基石。 数据预处理与特征工程： 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、格式不一致等问题。我们将详细讲解数据清洗、缺失值填充（均值、中位数、模型预测）、异常值检测与处理（Z-score、IQR）、数据标准化与归一化等技术。同时，特征工程是提升模型性能的关键环节，我们将介绍特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）和特征构建（多项式特征、交互特征、主成分分析PCA）的策略。 降维技术： 随着数据维度的增加，计算复杂度会显著上升，并且可能引入“维度灾难”问题。降维技术可以有效地降低数据的维度，同时保留重要的信息。我们将深入讲解主成分分析（PCA）的原理，理解其如何通过找到方差最大的方向来重构数据。此外，我们还会介绍t-SNE等可视化降维技术，帮助我们理解高维数据的低维嵌入。 模型评估与选择： 如何公正地评估模型的性能，并选择最适合的模型，是数据分析中的关键一步。我们将详细讲解各种评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC-ROC曲线等，并分析它们在不同场景下的适用性。交叉验证（K折交叉验证）将作为我们评估模型泛化能力的重要工具。 数据可视化： 数据的可视化是理解数据、探索模式、沟通结果的重要手段。我们将介绍各种图表类型，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等，以及它们在不同数据分析任务中的应用。本书将强调如何通过可视化来发现数据中的趋势、异常和关联。 贝叶斯定理与概率模型： 概率论是统计学的基础，贝叶斯定理在许多机器学习模型中扮演着核心角色。我们将讲解贝叶斯定理，并介绍朴素贝叶斯分类器。此外，我们将触及一些基本的概率模型，帮助读者理解模型背后的概率解释。 本书致力于为读者提供一个全面而深入的数据分析指南。通过理论讲解、算法解析、案例分析和实践指导，我们希望帮助读者建立起对分类、聚类及数据分析通用方法的深刻理解，并能够自信地将所学知识应用于解决实际问题。无论您是初学者还是有一定经验的数据爱好者，本书都将是您在数据科学领域探索的宝贵起点。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆