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出版者:科学出版社

作者:朱尔一

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-11-01

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030092380

丛书系列:

图书标签:

• 化学计量学
• 分析化学
• 数据处理
• 实验设计
• 优化
• 统计学
• 质量控制
• 仪器分析
• 化学
• 应用

《现代分析方法与数据挖掘》 本书是一部全面介绍现代分析技术及其在各领域应用的书籍，旨在为读者提供一套强大的工具，以应对日益复杂的数据挑战。我们深入探讨了多种前沿的分析方法，并结合实际案例，展示它们如何被有效地应用于解决实际问题。 第一部分：基础理论与核心方法 本书的开篇部分将为读者打下坚实的理论基础。我们将从经典的数据分析概念入手，逐步过渡到更现代、更强大的技术。 数据预处理与探索性数据分析 (EDA)：在深入分析之前，数据的质量至关重要。本章将详细介绍数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换（如标准化、归一化）以及各种可视化技术（如散点图、箱线图、直方图、热力图）的应用，帮助读者理解数据的分布、识别潜在模式和关系。 统计学基础回顾：我们将对统计学中的关键概念进行复习，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、置信区间等。这些基础知识对于理解后续的建模技术至关重要。 降维技术：在处理高维数据集时，降维是不可或缺的一步。本章将详细介绍主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA) 的原理、算法及其在特征提取和数据压缩中的应用。 聚类分析：探索数据集中的自然分组是数据挖掘的一个重要任务。我们将深入讲解K-means、层次聚类、DBSCAN等经典聚类算法，并讨论如何评估聚类结果的质量。 分类与回归基础：理解如何根据已知数据预测新数据的类别或数值是许多应用的核心。我们将初步介绍线性回归、逻辑回归、决策树等基础模型，为后续更复杂的模型打下基础。 第二部分：高级分析技术与模型 在掌握了基础之后，本部分将聚焦于更高级、更具挑战性的分析方法。 机器学习入门：本章将引导读者进入机器学习的世界，介绍监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的基本概念。我们将重点讲解支持向量机 (SVM)、K近邻 (KNN)、朴素贝叶斯分类器等经典监督学习算法的原理、优缺点及适用场景。 集成学习方法：通过组合多个模型来提高预测性能是集成学习的核心思想。我们将详细介绍随机森林、梯度提升（如XGBoost, LightGBM）以及投票集成等技术，并分析它们在提升模型鲁棒性和准确性方面的优势。 神经网络与深度学习：作为当前最热门的技术之一，神经网络和深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本章将介绍感知机、多层感知机 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的基本结构和工作原理，并探讨其在不同领域的应用潜力。 时间序列分析：对于具有时间依赖性的数据，如股票价格、天气预报等，时间序列分析是必不可少的。我们将介绍ARIMA模型、指数平滑法以及更先进的深度学习模型（如LSTM）在时间序列预测中的应用。 关联规则挖掘：在零售、电子商务等领域，发现数据项之间的有趣关联是重要的商业智能。本章将详细介绍Apriori算法和FP-growth算法，以及如何度量关联规则的质量（支持度、置信度、提升度）。 第三部分：数据挖掘的应用与实践 本部分将展示如何将前述的分析技术应用于实际问题，并探讨数据挖掘在不同行业中的应用。 文本挖掘与自然语言处理 (NLP)：文本数据蕴含着巨大的信息价值。本章将介绍文本预处理（分词、词干提取、词形还原）、特征表示（词袋模型、TF-IDF、词向量）、情感分析、主题模型（LDA）以及文本分类和信息检索等技术。 图像与视频分析：结合计算机视觉技术，本章将探讨如何使用卷积神经网络 (CNN) 等模型进行图像识别、目标检测、图像分割以及视频内容分析。 推荐系统：理解用户偏好并提供个性化推荐是许多在线服务（如电商、流媒体）的核心。我们将介绍基于内容的推荐、协同过滤（用户-用户、物品-物品）以及混合推荐系统。 异常检测与欺诈识别：在金融、网络安全等领域，及时发现异常行为至关重要。本章将讨论基于统计、机器学习（如孤立森林、One-Class SVM）以及深度学习的异常检测方法。 商业智能与数据可视化：数据分析的最终目的是为决策提供支持。本章将强调如何将分析结果转化为易于理解的可视化报告，并介绍Tableau、Power BI等商业智能工具的初步应用。 数据挖掘的项目流程与案例研究：我们将概述一个典型的数据挖掘项目从问题定义、数据收集、数据探索、模型构建、模型评估到结果部署的全过程，并通过多个行业的真实案例，如市场营销分析、客户流失预测、医疗诊断辅助等，深入展示分析技术的强大能力。 结论 《现代分析方法与数据挖掘》旨在为读者提供一个全面、深入的学习平台，帮助您掌握从基础统计到前沿机器学习的各类分析工具，并学会如何在实际业务场景中应用这些技术，从而发掘数据中隐藏的价值，驱动创新和增长。无论您是学生、研究人员还是从业者，本书都将是您在数据驱动时代迈向成功的得力助手。

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拿到《化学计量学技术及应用》这本书，我的心情是既期待又有些忐忑。期待是因为听闻其在业界评价颇高，但忐忑是因为我一直觉得化学计量学是个十分“硬核”的学科，充斥着我不太熟悉的数学和统计概念。然而，当我真正开始阅读后，我的这份忐忑很快就被惊喜所取代。作者在语言风格上，真的是做到了“深入浅出，润物无声”。他没有一开始就抛出让人头晕的数学公式，而是从一个大家都能理解的化学实验问题出发，逐步引入相关的化学计量学概念。我印象最深刻的是关于化学计量学在质量控制中的应用。书中用一个制药企业如何利用近红外光谱（NIR）技术，结合化学计量学方法，实时监控药品生产过程中的关键质量参数，从而大大提高生产效率和产品合格率的案例，让我深切体会到化学计量学在实际工业生产中的价值。作者对于不同模型的对比分析，也做得非常到位。比如，在讨论了线性模型之后，又引出了非线性模型，并对不同模型的适用范围和优缺点进行了清晰的界定。我之前在处理一些非线性关系的数据时，总是感到无从下手，这本书为我提供了很多新的思路和方法，比如核主成分分析（NPCA）和径向基函数（RBF）神经网络等，这些技术都让我眼前一亮。而且，书中对于模型解释性的讨论也让我印象深刻。不仅仅是构建一个预测模型，更重要的是理解模型背后所代表的化学或物理意义，这才是化学计量学真正的魅力所在。作者在这一点上，花了大量的笔墨，通过对模型参数的分析，以及与其他变量的关联，帮助读者深入理解数据背后的信息。这本书的排版也十分精美，图文并茂，各种图表清晰易懂，极大地降低了阅读的难度。总体而言，这本书是一本集理论深度、实践应用和教学艺术于一体的优秀著作，对于任何对化学计量学感兴趣的读者来说，都是一份宝贵的财富。

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《化学计量学技术及应用》这本书，从我翻开第一页的那一刻起，就注定要成为我书架上不可或缺的一部分。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入化学计量学这个迷人的世界。作为一名曾经在实验数据分析的泥沼中挣扎多年的学生，我深知那些繁杂的曲线、晦涩的公式带给我的困惑和挫败感。这本书的出现，简直就是及时雨。作者以极其清晰的逻辑、生动形象的比喻，将那些抽象的概念一一剖析，让我恍然大悟。尤其是关于主成分分析（PCA）的讲解，我之前总是停留在“降维”这个浅显的理解上，而这本书则深入浅出地揭示了PCA的几何意义，以及它如何在多维数据中找到最重要的变化方向，这对于我理解样本间的相似性、异常值检测以及变量间的相关性，提供了全新的视角。我尤其欣赏作者在讲解过程中穿插的真实案例，那些来自食品科学、环境监测、医药研发等领域的应用，让理论不再是空中楼阁，而是有了鲜活的生命力。我记得其中一个关于葡萄酒品质分析的案例，作者如何利用PCA对不同产地、不同年份的葡萄酒光谱数据进行分析，从而找出影响葡萄酒品质的关键因素，这个过程简直就像在解一个精妙的谜题，令人着迷。此外，书中对多元线性回归（MLR）的讲解也同样精彩，不再是枯燥的公式推导，而是从实际问题出发，阐述了如何建立回归模型，如何评估模型的优劣，以及如何解释模型的系数。我特别喜欢作者关于模型诊断的部分，例如残差分析、Cook距离等，这些都是在实际应用中至关重要的技巧，能够帮助我避免过度拟合和欠拟合等常见错误。整本书的语言风格平实易懂，没有过多空洞的学术辞藻，却又保证了内容的严谨性和深度。对于想要深入理解化学计量学，并将其应用于实际研究的读者来说，这本书无疑是最佳选择。

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《化学计量学技术及应用》这本书，我只能用“惊艳”来形容。它不仅仅是一本关于技术的书籍，更是一本关于思维方式的书。作者以一种极其独特而富有创意的视角，引领我走进了化学计量学这个神奇的世界。我最喜欢的一点是，作者在讲解每一种技术时，都能够跳出技术本身，从更宏观的层面去探讨其背后的科学思想和哲学内涵。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，作者并没有仅仅停留在数学公式的层面，而是将PCA比作“从纷繁复杂的现象中寻找本质规律的放大镜”，这让我一下子就理解了PCA的精髓。此外，书中关于模型可解释性的讨论，更是让我印象深刻。作者反复强调，“科学的目的不是为了得到一个数字，而是为了理解事物背后的机理”。他鼓励读者不仅要构建一个预测模型，更要深入探究模型中各个变量的意义，以及它们与化学现象之间的联系。这种严谨的科学精神，让我受益匪浅。我记得书中有一个案例，作者如何利用化学计量学方法，分析茶叶中的挥发性有机化合物，从而揭示不同茶叶品种的风味差异，这个过程充满了探索的乐趣和科学的严谨。作者在书中还穿插了许多关于科学研究方法论的思考，例如如何提出有价值的研究问题，如何设计合理的实验方案，以及如何公正地评估研究成果。这些宝贵的经验，对于任何一个科研人员来说，都是无价之宝。这本书让我看到了化学计量学不仅仅是一门技术，更是一种思维方式，一种认识世界、改造世界的方式。

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拿到《化学计量学技术及应用》这本书，我并没有立刻投入阅读，而是先翻阅了目录和一些章节的开头。让我惊喜的是，这本书的结构设计非常合理，涵盖了化学计量学领域的核心技术和广泛的应用。作者以一种非常务实的方式，从实际问题出发，引导读者逐步深入到技术细节。我尤其喜欢书中关于模型评估和选择的章节。我之前在构建模型时，常常是“凭感觉”选择一个模型，然后就草草了事。这本书则强调了科学的模型评估方法，例如交叉验证、RMSEP（预测均方根误差）等，并且详细解释了这些指标的计算和意义。这让我意识到，一个好的模型不仅要能够拟合数据，更重要的是具有良好的预测能力和泛化能力。书中还对不同类型的模型进行了深入的比较分析，例如线性模型和非线性模型，参数模型和非参数模型，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。这为我选择合适的模型提供了重要的参考。我记得书中有一个关于农产品品质快速检测的案例，作者如何利用近红外光谱数据，结合化学计量学方法，构建了一个能够快速准确评估农产品含水量、蛋白质含量等指标的模型。这个案例让我看到了化学计量学在提升产品附加值和市场竞争力方面的巨大潜力。此外，书中还提及了许多前沿的化学计量学技术，如深度学习在化学计量学中的应用，这让我对化学计量学未来的发展方向充满了期待。这本书的优点不仅仅在于内容的丰富和深度，更在于其清晰的逻辑和易懂的语言，让复杂的化学计量学知识变得触手可及。

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《化学计量学技术及应用》这本书，我真的可以说是“爱不释手”。每次读完一段，都会有一种豁然开朗的感觉。我尤其欣赏作者在讲解各种技术时的“循序渐进”原则。从最基础的数据获取、清洗，到模型选择、验证，再到模型解释，每一个环节都讲解得极其细致，仿佛生怕读者会错过任何一个重要的细节。我之前在做实验数据分析时，常常是东拼西凑，学一点皮毛，遇到问题就卡壳。这本书就像一个完整的地图，指引我如何在数据分析的海洋中航行。书中关于数据预处理的章节，我花了比其他任何书籍都长的时间去研读。作者详细介绍了各种预处理方法的原理、适用条件以及对模型结果的影响。例如，对于平滑处理，书中不仅介绍了移动平均法，还提及了Savitzky-Golay滤波器，并分析了它们在去除噪声和保留有用信号方面的不同表现。这让我意识到，看似简单的预处理步骤，其实蕴含着丰富的理论知识和实践经验。而对于模型构建，书中对偏最小二乘回归（PLS）的讲解，更是我学习的重点。作者通过大量图示和案例，将PLS的迭代过程、权重向量、载荷向量等核心概念，解释得清清楚楚。特别是PLS-DA（偏最小二乘判别分析）在分类问题中的应用，让我看到了化学计量学在模式识别领域的强大能力。书中还分享了许多关于如何诊断和优化模型的技巧，例如，如何通过残差图判断模型是否具有系统偏差，如何通过VIP（Variable Importance in Projection）值来识别对模型贡献最大的变量。这些实用性极强的建议，对我日后的科研工作大有裨益。这本书不仅仅是理论的堆砌，更注重实践操作，很多例子都提供了详细的步骤和代码示例，让我能够边学边练，迅速掌握相关技术。

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我必须承认，在拿到《化学计量学技术及应用》这本书之前，我对“化学计量学”这个概念的理解仅限于“用数学方法处理化学数据”，带着一种半知半懂的态度，我翻开了它。然而，这本书的内容，远比我最初的想象要丰富和深刻得多。它不仅仅是对现有技术的罗列，更像是构建了一个完整的化学计量学知识体系。从最基础的数据预处理技术，如均值中心化、归一化，到更复杂的模型构建和验证方法，如偏最小二乘回归（PLS）、支持向量机（SVM），书中都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中对各种预处理技术选择的讨论，作者没有简单地告诉我们“该用什么”，而是分析了不同预处理方法对模型性能的影响，以及它们适用的数据类型和研究背景，这让我能够根据实际情况做出更明智的选择。而PLS的讲解，简直是我学习过程中的一个里程碑。我之前一直对PLS和PCR（主成分回归）傻傻分不清，但这本书用简洁明了的语言，结合图示，清晰地解释了PLS在降维的同时，还考虑了响应变量的信息，这使得它在处理多重共线性问题和预测能力方面，常常优于PCR。书中关于模型选择的章节也令我受益匪浅，作者详细介绍了交叉验证等技术，以及如何根据统计指标（如RMSECV, R²）来选择最优模型，避免了我在实际建模中随意选择模型的困境。书中还提到了很多我之前从未接触过的先进技术，比如局部最小二乘回归（LPLS）和非线性建模方法，这极大地拓宽了我的视野，让我看到了化学计量学在解决复杂非线性问题上的巨大潜力。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书，更是一本思想启迪录，它让我看到了化学计量学作为一门交叉学科，在连接化学实验与数据分析之间的桥梁作用，其价值不可估量。

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我必须坦诚地说，《化学计量学技术及应用》这本书，是为数不多的能够让我产生“相见恨晚”之感的著作。它以一种我从未预料到的方式，将我从对化学计量学的模糊认知，带入了清晰而深刻的理解。作者的写作功底深厚，语言精炼且富有感染力，每一句话都仿佛经过字斟句酌，能够准确地传达作者的意图。我尤其欣赏书中对模型鲁棒性的讲解。在实际科研中，我们常常会遇到各种各样的问题，例如数据噪声、仪器误差、样本异质性等，这些都会影响模型的稳定性和可靠性。这本书详细介绍了如何通过各种方法来提高模型的鲁棒性，例如使用更稳定的预处理方法，选择更合适的模型，以及进行充分的模型验证。我记得其中一个案例，作者如何通过调整模型参数，以及采用更先进的去噪算法，最终构建了一个在复杂环境下依然表现出良好预测能力的模型。这让我明白了，好的模型不仅仅是精确的，更是可靠的。书中还广泛地介绍了化学计量学在各个领域的应用，例如在食品安全检测、环境污染监测、材料科学研究等方面的案例，这些案例都极具启发性，让我看到了化学计量学在解决现实世界中的各种挑战方面的巨大潜力。作者在介绍这些应用时，并没有仅仅停留在“是什么”的层面，而是深入分析了“为什么”以及“如何”利用化学计量学来解决这些问题。这种深入的剖析，让我对化学计量学的实际价值有了更深刻的认识。这本书不仅为我提供了扎实的理论基础，更让我看到了化学计量学的广阔前景。

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拿到《化学计量学技术及应用》这本书，我原本以为这会是一本枯燥乏味的教科书，充满了冰冷的公式和晦涩的理论。然而，事实证明我的想法是多么的狭隘。这本书以一种极其生动有趣的方式，将复杂的化学计量学概念展现在我面前。作者的语言风格幽默而富有洞察力，他善于用生活中的类比来解释抽象的科学原理，让我在会心一笑的同时，也深深地理解了那些深奥的概念。我最喜欢的一章是关于异常值检测的。之前我总是对那些偏离常理的数据点感到头疼，不知道该如何处理。这本书详细介绍了多种异常值检测方法，包括马氏距离、Hotelling's T²统计量以及基于主成分的检测方法。作者不仅解释了这些方法的原理，还深入分析了它们在不同数据集上的优缺点，并给出了一些实用的建议。特别是他用一个“误入派对的陌生人”的比喻来形容异常值，让我一下子就抓住了核心概念。此外，书中关于变量选择的讨论也让我茅塞顿开。我一直觉得，在数据分析中，并不是变量越多越好，如何选择最相关的变量，才能构建出更稳定、更具解释性的模型。作者在这方面提供了多种策略，例如逐步回归、Lasso回归等，并详细解释了它们的计算过程和适用场景。最让我感动的是，作者在书中反复强调了“理解比计算更重要”的理念。他鼓励读者不要仅仅满足于得到一个模型的预测结果，而是要深入探究模型背后的化学或物理意义。这种严谨的学术态度，深深地感染了我。这本书让我看到了化学计量学不仅仅是一门技术，更是一门艺术，一门探索数据背后真相的艺术。

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《化学计量学技术及应用》这本书，从我翻阅的瞬间起，就给我留下了深刻的印象。它以一种我从未想过的方式，将严谨的科学理论与引人入胜的实际应用巧妙地结合在一起。作者的写作风格非常独特，既有学者的严谨，又不失科普的趣味性。我特别欣赏书中对多元统计分析的讲解。我之前对多变量数据的处理一直感到力不从心，而这本书则为我打开了一扇新的大门。关于主成分分析（PCA），作者不仅解释了其数学原理，更通过生动的图示，展现了数据在高维空间中的投影过程，让我直观地理解了降维的意义。我尤其喜欢书中关于PCA在图像处理和模式识别中的应用案例，这些案例让我看到了PCA不仅仅是数据分析的工具，更是洞察事物本质的利器。而对于偏最小二乘回归（PLS），这本书的讲解更是出神入化。作者清晰地阐述了PLS如何同时考虑自变量和因变量的信息，从而在处理多重共线性问题时表现出色。书中关于PLS-DA在生物标志物发现中的应用，让我对这种方法有了全新的认识。我记得其中一个案例，作者如何利用PLS-DA从大量的基因表达数据中筛选出与某种疾病密切相关的基因，这个过程充满了探索的乐趣。此外，书中还涉及了许多其他重要的化学计量学技术，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。作者在讲解这些技术时，并没有简单地罗列公式，而是从它们解决问题的思想出发，逐步引申出相关的算法原理，并且提供了大量实际应用案例，让我能够感受到这些技术在不同领域的强大生命力。这本书的语言流畅，逻辑清晰，非常适合作为化学计量学领域的入门读物，同时也为有一定基础的读者提供了更深入的理解和更广阔的视野。

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《化学计量学技术及应用》这本书，在我看来，是一本真正能够“点亮”我学术之路的明灯。我之前在学习化学计量学时，常常感到知识点零散，难以形成体系。而这本书就像一位高明的建筑师，为我搭建起了一个坚固而完整的知识框架。作者在阐述每一种技术时，都力求做到“追根溯源”，从其产生的背景、解决的问题入手，然后逐步深入到其核心原理和数学推导，最后再回归到实际应用。这种“由表及里，由浅入深”的讲解方式，让我对每一种技术都有了深入的理解，而不仅仅停留在“知其然，而不知其所以然”的层面。我特别欣赏书中关于数据可视化在化学计量学中的重要性的强调。作者通过大量精美的图表，展现了如何利用各种图示来揭示数据的内在结构、变量之间的关系以及模型的性能。例如，散点图、箱线图、主成分得分图、载荷图等，都被作者巧妙地运用，帮助我更直观地理解数据和模型。我记得其中一个案例，作者如何利用主成分得分图来区分不同类别的样本，以及利用载荷图来解释主成分所代表的化学意义，这个过程简直就像在解读一幅科学的画卷。此外，书中对于模型解释性的重视，也让我深受启发。作者反复强调，仅仅得到一个预测结果是远远不够的，我们还需要理解模型为什么能够做出这样的预测，模型中的哪些变量起着关键作用，以及这些变量与化学现象之间存在怎样的联系。这种对科学本质的追求，正是化学计量学最吸引人的地方。这本书无疑是激发我深入探索化学计量学奥秘的绝佳读物。

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