Applied Predictive Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Max Kuhn

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2013-9-15

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781461468486

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
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• 预测建模
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洞悉未来：数据驱动决策的艺术与科学 图书名称：[此处应填写一个与《Applied Predictive Modeling》主题相去甚远、但同样引人入胜的书名，例如：《幕后之眼：非线性系统的结构解析与工程应用》] --- 导言：在复杂性中寻找秩序 我们生活在一个信息爆炸的时代，海量的数据如同奔流不息的河流，裹挟着无数的可能性与未知的风险。如何从这看似混乱的洪流中，精准捕获那些决定未来走向的微妙信号？本书并非探讨如何构建预测模型，而是深入剖析支撑现代工程、物理、乃至社会系统稳定与演进的基础性结构与内在逻辑。 本书将带领读者穿越传统统计建模的藩篱，进入一个关于系统拓扑、能量耗散与信息熵增的宏大叙事之中。我们聚焦于复杂系统如何自发地涌现出宏观规律，以及这些规律如何被提炼为可操作的工程准则。这不是一本关于“预测准确率”的书，而是一本关于“系统稳定性”与“鲁棒性设计”的教科书。 第一部分：非线性动力学的基石——从牛顿到庞加莱 本部分旨在为读者建立起理解复杂系统行为的数学框架，强调确定性系统中的混沌现象，而非基于历史数据的统计推断。 第一章：经典力学的局限与拓扑学的崛起 我们将回顾经典拉格朗日和哈密顿力学的基本框架，但重点将迅速转向相位空间的概念。相位空间如何将时间演化转化为几何轨迹？我们将探讨流场（Vector Fields）的性质，以及微小初始条件变化如何导致系统轨迹的剧烈分离——这是混沌的几何学描述。 第二章：吸引子的几何学与系统分类 不同于回归线或分类边界，本书关注吸引子。我们将详细解析不动点、极限环和奇异吸引子（如洛伦兹吸引子）的数学构造。理解吸引子的维度和李雅普诺夫指数，是判断一个系统是周期性、准周期性还是混沌性的关键。我们将深入探究分岔理论（Bifurcation Theory），解释系统参数微小变化如何引发定性行为的突变。 第三章：守恒定律与耗散系统的平衡 物理系统中的能量守恒与信息耗散是理解系统长期行为的两个关键约束。我们将探讨哈密顿系统（守恒）与朗之万方程（耗散）的区别。重点在于耗散系统的平衡态：为什么即使在高度非线性驱动下，某些系统仍能收敛到稳定的、低维度的结构中？这要求我们理解秦兰迪（Prigogine）的非平衡态热力学的结构性基础。 第二部分：复杂网络的结构解析与鲁棒性 在信息、交通、生物网络日益成为现代社会基础设施的背景下，理解网络结构的内在弱点与韧性至关重要。本部分从图论出发，探究系统的互联性如何决定其整体响应。 第四章：图论基础与网络拓扑测度 本书采用严谨的图论语言，定义节点、边和权重。我们不仅关注度分布（Degree Distribution），更深入解析聚类系数、特征路径长度等全局指标。我们将严格区分随机网络（Erdős–Rényi）与小世界网络（Watts-Strogatz）和无标度网络（Barabási–Albert）在鲁棒性上的本质差异。 第五章：级联失效与网络韧性分析 网络的“韧性”并非单一数值可以概括。本章聚焦于级联失效（Cascading Failures）的传播机制。当一个关键节点被移除或功能受损时，负荷如何重新分配？我们将利用网络流理论来建模关键基础设施（如电网或供应链）在压力下的临界点。理解哪些枢纽节点（Hubs）对系统稳定至关重要，远比知道“所有节点都很重要”更为实际。 第六章：信息传播与控制理论的交汇 复杂网络也是信息传播的载体。我们将从动态系统在网络上的演化角度，考察疾病传播模型（如SIR模型）和信息扩散模型的内在动态。更进一步，引入能控性（Controllability）与能观测性（Observability）的概念，探讨如何通过最小的干预作用，实现对整个复杂系统的有效调控。这是一种主动干预策略，而非被动地等待结果出现。 第三部分：信息熵、结构冗余与系统容错 系统在面对不确定性和外部扰动时所展现出的生存能力，根植于其内在的结构冗余与信息效率之间的平衡。 第七章：香农信息论在系统结构中的应用 信息熵不仅仅是衡量随机性的工具，它也是衡量系统不确定性的尺度。我们将探索互信息（Mutual Information）如何揭示系统中不同子模块间的耦合强度。关键在于，如何设计一个“恰到好处”的冗余结构——过少的冗余意味着易于崩溃，过多的冗余则意味着效率低下。 第八章：模式识别与高维空间的几何直觉 在没有明确标签或先验假设的情况下，如何从高维数据中“看到”其内在的几何结构？本章将侧重于流形学习（Manifold Learning）的思想，例如Isomap和LLE，它们假设高维数据点实际上嵌入在一个低维的、弯曲的几何结构上。理解数据的内在维度，是设计高效、可解释的系统模型的前提。 第九章：系统容错性与自适应机制的工程实现 真正的鲁棒性并非抵御一切，而是从错误中恢复的能力。我们将研究生物系统（如免疫系统或代谢通路）中分布式冗余的工程学意义。探讨如何通过模块化设计（Modularity）和反馈回路（Feedback Loops）的精确配置，使系统在局部故障发生时，能够自动重路由功能或进入安全降级模式。这不是训练一个模型来“预测失败”，而是构建一个结构本身就“抵抗失败”的系统。 结语：从描述到设计 本书的核心论点在于：理解复杂系统的深层结构、内在动力学和拓扑约束，比单纯地拟合观测数据更为根本。我们从牛顿的运动定律开始，穿越到庞加莱的拓扑视野，最终落脚于网络结构与信息流动的工程设计。本书为那些致力于设计更稳定、更具韧性、更少依赖于偶然事件的下一代工程系统、物理模型和决策框架的专业人士提供了坚实的理论基础。它要求读者拥抱复杂性，并学会用几何、拓扑和动力学的语言去“阅读”世界。

评分☆☆☆☆☆

I've read several books in machine learning. • Pattern recognition and machine learning • Introduction of statistical learning • Applied predictive models The first one is a comprehensive book to include all the theories and mathematical formu...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

虽然为此书评分的人并不多，但9分以上的结果是实至名归的，个人甚至认为比《An Introduction to Statistical Learning》还要好，虽然两书都做到了“说人话”这个对非统计专业读者而言很重要的前提，可此书介绍的是中阶难度内容，而非入门，要知道越是高深的东西越是难以“说人话”。此书将最基础、最常用和最重要的模型与算法切开放到回归和分类两大块，解析清楚明了并基于案例，其亮点在于动不动就进行大量模型方法的对比，最终说明了世上根本没有万能的模型范式，好的数据分析需要的是因context制宜、特定领域的专业知识、谨慎细致的洞察力、建模工具本质的理解程度。此外，数据预处理、共线性问题、特征选择是给我印象较深的主题，还有每章最后给出详尽的R代码信息，实用到极致。数据分析进阶必读。

评分☆☆☆☆☆

是本好书，再看第二遍。话说imputation那一节用correlation来测度performance简直不能忍啊，这压根是错的。

评分☆☆☆☆☆

基本算是用R做预测性模型的必备参考手册了。

评分☆☆☆☆☆

教材＝＝重读一遍！！

评分☆☆☆☆☆

虽然为此书评分的人并不多，但9分以上的结果是实至名归的，个人甚至认为比《An Introduction to Statistical Learning》还要好，虽然两书都做到了“说人话”这个对非统计专业读者而言很重要的前提，可此书介绍的是中阶难度内容，而非入门，要知道越是高深的东西越是难以“说人话”。此书将最基础、最常用和最重要的模型与算法切开放到回归和分类两大块，解析清楚明了并基于案例，其亮点在于动不动就进行大量模型方法的对比，最终说明了世上根本没有万能的模型范式，好的数据分析需要的是因context制宜、特定领域的专业知识、谨慎细致的洞察力、建模工具本质的理解程度。此外，数据预处理、共线性问题、特征选择是给我印象较深的主题，还有每章最后给出详尽的R代码信息，实用到极致。数据分析进阶必读。