Statistics with Confidence pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Smithson, Michael

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2000-1

价格:$ 170.63

装帧:HRD

isbn号码:9780761960300

丛书系列:

图书标签:

统计学
概率论
数据分析
统计推断
置信区间
假设检验
回归分析
统计建模
R语言
Python

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具体描述

This textbook offers an accessible and comprehensive introduction to statistics for all undergraduate psychology students, but particularly those in their second and third years who have already covered an initial introductory course. It covers all of the key areas in quantitative methods including sampling, significance tests, regression, and multivariate techniques and incorporates a range of exercises and problems at the end of each chapter for the student to follow. The free CD-ROM with tutorial modules complements and enhances the exercises in the text, offers scope for distance learning, and makes both the traditional and non-traditional approaches much more accessible. Key points of the book are: an emphasis on measurement, data summaries and graphs; a clear explanation of statistical inference using sampling distributions and confidence intervals, making significance tests much easier to understand; and help for students to understand and judge the use of particular tests in the research context beyond simple recipe following.

现代数据分析与机器学习实战指南作者： [虚构的作者名称，例如：张伟、李明] 出版社： [虚构的出版社名称，例如：科学技术出版社、清华大学出版社] --- 内容简介：在当今这个由数据驱动的时代，无论是学术研究、商业决策还是前沿科技探索，都离不开对海量数据的深入理解和有效利用。本书《现代数据分析与机器学习实战指南》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实践性的知识体系，涵盖从基础的数据处理到复杂的机器学习模型构建与部署的全过程。本书特别强调理论与实践的紧密结合，力求让读者不仅理解“如何做”，更能理解“为什么这样做”。本书结构严谨，内容涵盖以下核心领域：第一部分：数据科学基础与Python环境搭建本部分为读者打下坚实的基础。首先，我们将深入探讨数据科学的整个生命周期，从问题定义、数据获取、清洗到最终的可视化展示。我们会详细介绍当前最主流的编程语言——Python，并指导读者配置高效、稳定的数据分析环境，包括Anaconda、Jupyter Notebook/Lab以及必要的库（如Pandas、NumPy）。重点内容包括：数据结构与操作：深入解析Pandas DataFrame和Series的底层机制，掌握高效的数据索引、切片、合并与重塑技术。数据清洗与预处理：详细讲解缺失值处理（插补方法的多维度比较）、异常值检测与处理（如IQR、Z-Score方法），以及数据类型的转换与标准化/归一化技术，确保数据质量达到模型训练的要求。探索性数据分析（EDA）：强调通过可视化来理解数据背后的故事。我们不仅介绍Matplotlib和Seaborn的基础绘图，更专注于使用Plotly和Altair等交互式工具进行多变量分析，包括分布图、箱线图、相关性矩阵热力图的构建与解读。第二部分：统计推断与经典模型回顾虽然本书侧重于现代机器学习，但对经典统计学的深刻理解是构建稳健模型的基石。本部分将复习并深化读者对概率论和数理统计的认识，并将其无缝衔接到模型构建过程中。核心模块包括：概率分布与假设检验：详细讲解二项分布、泊松分布、正态分布的实际应用，并重点阐述中心极限定理在统计推断中的作用。介绍T检验、方差分析（ANOVA）等常用假设检验方法的适用场景与结果解读。线性回归的深度剖析：区别于教科书式的介绍，本书深入探讨了普通最小二乘法（OLS）的局限性，详细讲解了正则化技术——岭回归（Ridge）、Lasso回归和弹性网络（Elastic Net）的原理、参数选择（交叉验证）及对多重共线性的解决能力。逻辑回归与分类基础：介绍Sigmoid函数、最大似然估计，并详细分析了逻辑回归在处理二分类和多分类问题时的性能评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线与AUC）。第三部分：现代机器学习算法精讲本部分是本书的核心，全面覆盖了当前工业界和学术界最常用、最有效的机器学习算法。我们采用“原理推导—算法实现—参数调优”的结构进行讲解。 1. 监督学习进阶：决策树与集成学习：深入解析信息熵、基尼不纯度。重点聚焦于集成学习的两大支柱：Bagging（如随机森林）和 Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）。我们将对比分析XGBoost和LightGBM在处理大规模稀疏数据和提升训练速度方面的技术优势。支持向量机（SVM）：详述核函数（Kernel Trick）的数学原理，特别是RBF核的应用，以及SVM在大规模数据集上的优化策略。 2. 无监督学习与降维技术：聚类算法：详尽比较K-Means、DBSCAN（适用于任意形状簇的检测）和层次聚类（Agglomerative Clustering）的优缺点。降维技术：重点讲解主成分分析（PCA）的数学推导和应用，并引入更现代的流形学习方法，如t-SNE和UMAP，用于高维数据的可视化和特征提取。第四部分：深度学习入门与实战应用为适应AI时代的发展趋势，本书专门辟出章节介绍深度学习的基础架构和关键应用。神经网络基础：讲解前馈神经网络（FNN）的结构、激活函数（ReLU, Leaky ReLU等）的选择与影响，以及反向传播算法的详细推导过程。优化器与正则化：对比SGD、Momentum、RMSProp和Adam等主流优化算法的迭代机制。深入探讨Dropout、批标准化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。卷积神经网络（CNN）基础：介绍卷积层、池化层的工作原理，并结合TensorFlow/PyTorch框架，演示如何构建和训练一个用于图像分类的基本CNN模型。第五部分：模型评估、调优与部署一个优秀的模型不仅需要准确，更需要稳定和可解释。本部分关注模型的实际应用层面。模型验证与评估：详细讲解交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的设置，以及在不同业务场景下如何选择合适的性能指标，尤其关注过拟合与欠拟合的诊断与对策。超参数调优策略：系统介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在模型超参优化中的应用。模型可解释性（XAI）：介绍LIME和SHAP值等工具，帮助读者理解复杂模型（如树模型、神经网络）的决策依据，增强模型的透明度和信任度。生产化准备：简要介绍如何使用ONNX或模型序列化技术保存训练好的模型，并探讨使用Flask或Streamlit构建简单预测API的基本流程，实现从Jupyter到生产环境的过渡。本书内容覆盖面广，理论深度适中，注重算法背后的直觉理解和代码实现细节，特别适合具备一定编程基础，希望系统性掌握现代数据分析技术，并致力于将机器学习理论转化为实际业务解决方案的工程师、分析师及研究生。通过本书的学习，读者将能够独立完成复杂的数据科学项目，并对数据驱动的决策过程拥有更强的掌控力。