概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:王展青

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-06-01

价格:15.0

装帧:

isbn号码:9787030084972

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• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 统计学
• 数学
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• 随机过程

《统计建模与数据挖掘艺术》 这是一本旨在为读者打开数据世界宝藏的指南，它不仅仅是关于工具的介绍，更是一场关于如何从海量信息中提炼出深刻洞察的探索之旅。本书将引导您掌握构建模型、解读模型以及利用模型驱动决策的关键技能，让您在信息爆炸的时代拥有驾驭数据的超能力。 核心内容概览： 本书将从统计学和机器学习的交汇点出发，系统地介绍现代数据分析的核心方法与理念。我们将循序渐进，从基础概念的扎实铺陈，到高级技术的深入剖析，旨在帮助您建立一套完整的数据分析思维体系。 第一部分：统计建模的基石 理解数据： 在动手建模之前，充分理解数据的特性至关重要。本章将深入探讨数据的类型、分布特征、潜在偏差以及如何进行有效的探索性数据分析（EDA）。我们将学习可视化技术，如直方图、散点图、箱线图等，以及如何通过描述性统计量揭示数据的关键属性。 线性回归的精髓： 作为最经典、最基础的统计模型之一，线性回归是理解更复杂模型的基础。本书将详细讲解简单线性回归和多元线性回归的原理、参数估计（最小二乘法）、假设检验以及模型诊断。我们将关注如何选择合适的解释变量、评估模型的拟合优度（R²）、以及解读回归系数的实际意义。 广义线性模型： 当响应变量的分布不再是正态分布时，广义线性模型（GLM）便成为强大的工具。我们将重点介绍逻辑回归（用于二分类问题）和泊松回归（用于计数数据），讲解其连接函数、指数族分布及其在不同应用场景下的灵活性。 模型评估与选择： 建立模型只是第一步，如何评估模型的性能并选择最优模型同样关键。本书将介绍偏差-方差权衡、交叉验证、信息准则（AIC, BIC）等概念，帮助您学会客观地评价模型的泛化能力，避免过拟合或欠拟合。 第二部分：走向更强大的数据挖掘 分类模型的多样性： 除了逻辑回归，还有众多强大且实用的分类算法。我们将深入介绍： 决策树： 讲解其构建原理（如ID3, C4.5, CART算法）、剪枝技术以及如何处理分类和回归问题。 支持向量机（SVM）： 探索其核技巧（线性核、多项式核、径向基核）如何实现非线性分类，并理解最大间隔的几何意义。 K近邻（KNN）： 介绍其基于距离的简单直观思想，以及如何选择合适的K值和距离度量。 聚类分析： 发现数据中隐藏的群体结构。我们将学习： K-Means算法： 理解其迭代优化过程，以及如何选择初始质心和K值。 层次聚类： 讲解凝聚型和分裂型聚类方法，以及如何解读聚类树状图。 DBSCAN算法： 探索其基于密度的聚类方式，以及如何应对任意形状的簇。 降维技术： 在高维数据中提取最本质的信息。本书将重点介绍： 主成分分析（PCA）： 理解其通过线性变换寻找数据方差最大方向的原理，以及如何选择主成分的数量。 因子分析： 探讨其寻找潜在因子来解释观测变量之间相关性的思想。 模型集成： combining multiple models for better performance. Bagging (Bootstrap Aggregating)： 介绍其通过自助采样和并行训练来减少方差的思想，例如随机森林。 Boosting： 讲解其通过顺序训练和加权样本来逐步提升模型性能的思想，例如AdaBoost和Gradient Boosting。 第三部分：高级主题与实战应用 时间序列分析入门： 掌握分析随时间变化的数据。我们将介绍自相关、偏自相关、ARIMA模型等基本概念，为预测未来趋势打下基础。 文本数据挖掘： 从非结构化文本中提取有价值信息。我们将涉及文本预处理、词袋模型、TF-IDF、主题模型（如LDA）等技术。 网络数据分析： 探索实体之间的连接关系。本书将初步介绍图论基础、节点度、中心性度量以及社群发现等概念。 模型解释性与可解释AI： 在模型越来越复杂的同时，理解模型的决策过程也变得尤为重要。我们将介绍一些模型解释技术，如LIME和SHAP，帮助您理解“黑箱”模型是如何工作的。 实际案例分析： 本书将穿插大量来自不同领域的实际案例，涵盖金融风控、市场营销、医疗健康、科学研究等，通过实际操作来巩固所学知识，并培养解决真实世界数据问题的能力。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的理论推导，也有丰富的代码示例（以Python和R为主），帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 循序渐进的教学设计： 从基础到高级，内容结构清晰，适合不同背景的读者。 强调数据思维： 不仅仅教授技术，更注重培养读者提出问题、设计实验、解读结果的科学思维方式。 覆盖前沿技术： 及时引入当前数据科学领域的热点技术与应用趋势。 无论您是希望系统学习数据分析的初学者，还是希望提升数据挖掘能力的从业者，抑或是希望将数据转化为商业洞察的研究者，《统计建模与数据挖掘艺术》都将是您不可或缺的得力助手，引领您在数据驱动的时代乘风破浪。

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在习题的难度梯度上，这本书的处理显得非常不稳定。前几章的入门习题，那些关于基本事件组合或简单期望值的计算，简直是幼儿园级别的，几秒钟就能得出答案。然而，紧接着，某些章节的练习题会突然拔高到需要结合高等代数中非常深奥的矩阵性质或者复杂的随机过程知识才能解决，而且题目描述本身也冗长晦涩，常常需要花大量时间去猜测作者到底想问的是哪一个具体的概率分布或估计方法。这种忽高忽低的难度曲线，极大地破坏了学习的节奏感。我不得不为了一两个习题而跑去查阅一本完全不相关的参考书，这完全打乱了我原有的学习计划，感觉像是在应对一个设计者心血来潮的“惊喜”测试，而不是一个循序渐进的学习路径。

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这本书的排版简直是灾难，字体大小不一，页边距也时常跑偏，让人阅读起来非常费力。我尝试着去理解那些复杂的公式和定理，但每次翻页都像是在进行一场寻宝游戏，因为经常会发现脚注跑到页面的另一端，或者本来应该在左侧的图示却被挤到了右下角。更别提那些数学符号的印刷质量了，有些希腊字母模糊不清，几乎需要对照网上的标准才能辨认出来，这对于初学者来说无疑是巨大的障碍。我希望作者和出版商能在再版时对这些基础的视觉呈现多加留心，毕竟，一本严肃的学术书籍，其形式和内容同等重要，糟糕的阅读体验会极大地削弱知识的吸收效率。我不得不承认，我花了额外的时间去“解码”这些排版错误，而不是专注于理解概率是如何分布的。这本书的内容本身或许有其价值，但糟糕的载体让这份价值大打折扣，简直让人抓狂。

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这本书的例题设置，怎么说呢，显得有些脱离实际，或者说，太偏向于教科书式的完美场景了。很多问题都是那种“假设一个完美均匀的球体……”或者“在理想气压下……”的情境，这让我这种更偏向应用领域的读者感到有些困惑。我真正想知道的是，当数据点出现异常值、或者环境参数发生微小波动时，我们该如何调整我们的模型和推断。书中对于实际工程中那些“脏数据”的处理方法几乎是只字未提，所有的解决方案都建立在一个纯粹、理想化的数学模型之上。读完后，我感觉自己像是在学习如何优雅地解决一个已经被完美清理过的数学谜题，而不是如何面对真实世界中那些混乱、充满噪音的数据洪流。如果能增加一些实际案例分析，哪怕是经过简化的，引入一些不确定性和误差分析的章节，这本书的实用价值会飙升。

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这本书在历史背景和思想演变方面的叙述，简直是乏味到了极点。提到拉普拉斯或者贝叶斯时，仅仅是简单地陈述了他们的主要贡献，完全没有深入挖掘这些理论诞生的社会背景、当时的数学界是如何看待这些革命性的观点的，或者这些思想是如何在不同的学科间传播和演变的。读起来，就像是在背诵一份枯燥的年代记，每一个名字和日期都准确无误，但却失去了所有的人文色彩和思想的张力。概率论和统计学本身就是充满哲学思辨和理性辩论的学科，但这本书却将它们降格为了纯粹的计算技巧，让人感受不到这门学科曾经带来的思想冲击力。我期待的，是能看到那些伟大思想家在面对不确定性时内心的挣扎与突破，而不是冰冷的公式堆砌。

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关于数理统计那部分的讲解，坦率地说，逻辑链条的跳跃性太大了，让人感觉作者总是在默认读者已经掌握了某些高阶的数学工具，但对于这些工具是如何与统计推断结合起来的，却解释得过于简略。比如，当提到大数定律和中心极限定理时，它们被迅速地抛出，然后马上就进入了参数估计的复杂推导。中间关于收敛速度、依概率收敛和依分布收敛之间的细微差别，作者的处理方式更像是罗列公式而非深入剖析其背后的直觉意义。我常常需要停下来，翻阅我大学时的数学分析教材，去重新梳理那些微积分和实分析的基础，才能勉强跟上统计推断部分的步伐。这本书更像是一本给已经有扎实基础的人快速查阅公式的工具书，而不是一本能够引导新手建立稳固直觉的入门向导，它的“拐点”设置得太高了。

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