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出版者:清华大学

作者:黄铎

出品人:

页数:140

译者:

出版时间:2006-6

价格:16.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302128564

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深入探究数据科学与工程计算的广阔领域 精选主题：R语言在统计建模与数据可视化中的实战应用 本书聚焦于当代数据科学领域的核心工具——R语言，旨在为读者提供一套全面、深入且注重实战的统计建模与数据可视化技术指南。我们摒弃对基础编程语法的冗余介绍，直接切入R语言在处理复杂数据、构建严谨模型以及清晰传达分析结果方面的强大能力。 第一部分：R语言环境下的高效数据管理与预处理 本部分将读者从原始数据的泥潭中解救出来，着重讲解如何利用`tidyverse`生态系统（包括`dplyr`、`tidyr`和`readr`等核心包）进行高效的数据清洗、转换与重塑。内容涵盖数据导入的多种格式处理（CSV、Excel、JSON乃至数据库连接），缺失值（NA）的智能插补策略（如基于模型或插值法），以及复杂数据结构的融并与切片操作。重点探讨了“管道操作符”（`%>%`）在构建可读性强、易于维护的数据处理流程中的关键作用。此外，我们将详细阐述因子（Factor）变量的正确编码与处理，这是许多传统统计模型输入前的关键步骤，避免常见的级别错配或顺序错误问题。我们将通过真实的、来自金融和生物信息学领域的案例，展示如何快速将非结构化数据转化为适合模型训练的规范化格式。 第二部分：经典与前沿统计模型的构建与检验 统计建模是数据分析的灵魂。本书的第二部分将系统地介绍从描述性统计到推断性统计的完整链条。我们将从基础的线性回归（OLS）出发，深入探讨异方差性、多重共线性等经典问题及其诊断方法（如Cook距离、VIF）。随后，篇幅将扩展到广义线性模型（GLM），如逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归，应用于分类和计数数据分析。 更重要的是，本书将大量篇幅用于介绍现代统计实践中不可或缺的技术： 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 针对具有层次结构或重复测量的数据（如多中心试验、纵向研究），讲解如何利用`lme4`包构建随机截距和随机斜率模型，以更准确地捕捉个体间的差异性和时间效应。 非参数与半参数方法： 当数据分布假设不满足时，我们将介绍样条回归（Spline Regression）和广义可加模型（GAM），利用灵活的平滑函数拟合非线性关系，同时保持模型的解释性。 时间序列分析： 侧重于利用ARIMA、GARCH族模型对金融市场波动和经济指标进行预测与风险评估。我们将探讨单位根检验、季节性分解以及模型诊断的严格标准。 在每个模型构建完成后，本书都强调模型选择与评估的严谨性，包括AIC/BIC比较、残差分析的深度解读，以及交叉验证（Cross-Validation）在模型泛化能力评估中的应用。 第三部分：精通数据可视化：从图表到叙事 “一图胜千言”的理念在R语言的数据可视化领域得到了完美的体现，主要通过`ggplot2`包实现。本书将超越基础的柱状图和散点图，带领读者掌握“图形语法”的核心哲学。 1. 分层构建与主题定制： 详细解析几何对象（Geoms）、统计变换（Stats）、比例尺（Scales）和坐标系（Coordinates）的组合逻辑，使读者能够精确控制图表的每一个元素。 2. 复杂多变量可视化： 重点教授如何利用颜色、大小、形状和分面（Faceting）来同时展示三维及以上的数据维度，例如使用密度散点图、小提琴图（Violin Plots）和热力图（Heatmaps）。 3. 交互式与动态可视化： 介绍`plotly`和`leaflet`等库，用于创建可缩放、可悬停信息展示的交互式图表，特别适用于网络数据和地理空间数据的探索。 本书将强调“可视化伦理”，探讨如何避免使用误导性图表设计，确保分析结果的客观传达。 第四部分：机器学习初步：R语言中的预测建模 在统计学与机器学习的交汇点，本书引入了R语言中主流的预测算法。我们将重点介绍`caret`或`tidymodels`框架，用以统一管理不同模型的训练流程。 监督学习基础： 决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM/XGBoost）的原理、参数调优（如网格搜索、随机搜索）以及性能评估指标（AUC, F1-Score）。 模型解释性（XAI）： 鉴于复杂模型“黑箱”的特性，本书将介绍LIME和SHAP值等工具，帮助读者理解哪些特征对最终预测结果的贡献最大，从而增强模型的信任度。 本书最终目标是培养读者将R语言作为一套完整的、从数据获取到结论发布的专业数据分析工具链，确保读者不仅能“运行”代码，更能“理解”代码背后的统计学意义和工程实现细节。

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作为一名对编程语言的工程化应用比较看重的用户，我对这本书在代码质量和规范性方面的处理给予高度评价。书中所有的示例代码都体现出极高的专业水准，它们不仅是能够运行的，更是符合工程实践的最佳范例。变量命名清晰、注释详尽且恰到好处，逻辑结构严密，完全可以作为我们日后自己编写科学计算程序的参考蓝本。我曾试着将书中的一些中等复杂度的代码片段直接复制到我的工作环境中进行修改和扩展，发现它们具有极佳的可读性和可维护性，这在很多业余编写的教程中是难以见到的。更重要的是，作者在介绍特定算法时，总会附带提及该算法在实际工业或科研领域中可能存在的局限性或需要注意的“陷阱”，比如浮点数精度问题、循环边界条件的处理等，这种对“工程现实”的关照，使得这本书的价值远远超越了一本单纯的软件说明书，而更像是一位经验丰富的前辈在传授“实战经验”。

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这本书在内容组织上的逻辑层次感，简直达到了教科书级别的严谨与流畅的完美平衡。它不是简单地罗列函数或命令，而是构建了一个清晰的学习路径图。从最基础的变量操作、数据结构定义开始，逐步过渡到函数编写、脚本控制，然后才是核心的数值方法和可视化技术。每一个章节的过渡都衔接得非常自然，后一个知识点总是建立在前一个知识点的坚实基础之上，很少出现让人感觉“突兀”或“知识断层”的地方。我特别欣赏作者在处理一些复杂算法时所采用的对比分析手法。例如，当介绍两种不同求解非线性方程组的方法时，书中不仅分别给出了各自的实现细节，还专门用一个章节来对比它们在收敛速度、对初值敏感度以及计算资源消耗方面的差异，这种深度的比较分析，极大地提升了读者的批判性思维能力，让我不再满足于仅仅会“用”，而是开始思考“为什么这么用”以及“有没有更好的替代方案”。

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我作为一个对数值计算领域心存向往，但又惧怕传统教科书晦涩难懂的“跨界”学习者，这本书给我带来了极大的惊喜。它最成功的一点在于，它巧妙地避开了那种高高在上的理论灌输模式，而是采取了一种非常接地气的“手把手教学”策略。书中的每一个新概念引入，都不是孤立存在的，而是紧密地伴随着一个实际应用场景的案例，仿佛是带着你走进一个真实的工程问题现场，然后逐步引导你使用工具去解决它。比如，在讲解矩阵分解时，作者没有停留在抽象的数学定义上，而是立刻结合了一个数据拟合的实例，通过具体的代码实现，让你亲眼看到分解过程如何影响最终结果的精度和效率。这种“先看果，再究因”的学习路径，极大地激发了我的求知欲，让我不再觉得编程和数学是两张皮，而是紧密结合、相互促进的伙伴。对于那些希望快速将所学知识应用于实际项目中的工程师或学生而言，这种实践导向的叙事方式简直是福音。

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对于一个已经掌握了基础编程概念，但想快速转向科学计算和数据分析领域的学习者来说，这本书的切入点简直是为我们量身定做的。它没有在编程语言的基础语法上浪费篇幅，而是迅速将焦点集中在SCILAB特有的、能够高效解决数学问题的核心功能集上。例如，在讲解数据可视化时，它不是停留在简单的二维线图上，而是花了大量的篇幅演示如何利用其强大的绘图引擎实现三维曲面图、等高线图，甚至是动态演示（animation），这些功能在处理复杂的物理模拟结果或高维数据分析时显得尤为重要。每一次对新工具或新模块的介绍，都伴随着一个清晰的、可复现的分析流程，这使得学习过程充满了成就感。读完这本书，我感觉自己不仅学会了一套工具的使用，更重要的是，构建起了一套将实际问题转化为可计算模型，并通过高效数值方法求解并可视化结果的完整思维框架，这才是科学计算学习中最宝贵的财富。

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面色彩搭配既专业又不失活力，让人在书架上就能一眼注意到。拿到手里，首先感觉到的是纸张的质感，厚实而平滑，阅读起来眼睛非常舒适，即便是长时间盯着屏幕或书页，也不会有那种刺痛感。内页的排版布局也做得十分考究，字体大小适中，段落间距留白得当，使得复杂的公式和代码块在视觉上得到了很好的区分，这对于初学者来说至关重要，它极大地降低了阅读的心理负担。翻开前几页，作者的序言和致谢部分，文字朴实真挚，能感受到作者对这门学科的热爱以及希望帮助读者的诚恳态度，这为后续的学习定下了一个非常积极的基调。更值得称赞的是，书中很多关键概念的插图和流程图绘制得极为精美且富有逻辑性，它们不仅仅是简单的装饰，而是真正起到了“画龙点睛”的作用，将抽象的数学模型具象化，让读者能迅速抓住核心思想。这种对外在呈现的重视，无疑体现了作者和出版方对读者体验的深度关怀。

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