Correspondence Analysis And Data Coding With Java And R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Murtagh, Fionn/ Benzecri, J. P. (FRW)

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:

价格:916.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781584885283

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• Java
• R语言
• 对应分析
• 数据编码
• 统计学
• 机器学习
• 数据挖掘
• 编程
• 算法

好的，这是一本关于现代数据分析、统计建模与软件实践的综合性技术书籍的详细简介，专注于介绍一系列与高阶数据科学实践紧密相关的核心主题，而非特定于“对应分析”或“Java与R”的组合。 --- 现代数据驱动决策：高阶统计建模、机器学习与大数据集处理实战指南 书籍简介： 本书旨在为寻求深入理解和掌握现代数据科学工具链、统计理论基础以及复杂数据处理流程的专业人士、研究人员和高级学生提供一份详尽的路线图和实操手册。我们聚焦于当前数据分析领域的前沿挑战，涵盖从理论基础的严谨构建到大规模数据集的有效管理与高效算法实现的全过程。 本书的内容设计摒弃了对单一技术或特定软件组合的局限性探讨，而是致力于构建一个跨越不同分析范式、强调方法论选择与模型解释性的知识框架。我们的目标是使读者不仅能够熟练应用工具，更能深刻理解背后的数学原理，从而在面对非结构化、高维度或海量数据时，能够设计出稳健、可解释且具有预测力的解决方案。 第一部分：数据科学的理论基石与统计推断 本部分奠定了数据分析的理论基础，强调统计思维在数据驱动决策中的核心地位。 1. 概率论与随机过程的再审视： 我们首先回顾了构建所有现代统计模型的基础——概率论框架。重点分析了贝叶斯推断（Bayesian Inference）的现代应用，包括MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的收敛诊断与模型选择标准，以及频率学派方法在假设检验中的局限性与适用场景。 2. 高维数据与维度缩减的策略选择： 面对特征数量远超样本量的高维情景，本书详细剖析了维度缩减技术的演进与取舍。内容包括主成分分析（PCA）的几何解释与奇异值分解（SVD）的计算效率；核方法（Kernel Methods）在非线性降维中的潜力，如核PCA；以及流形学习（Manifold Learning）的代表性算法（如t-SNE和UMAP）在可视化和特征提取中的实际效能对比。 3. 线性模型之外的回归分析： 深入探讨了超越标准最小二乘法的回归技术。内容覆盖广义线性模型（GLM）的指数族分布应用（如泊松回归、负二项回归），以及处理异方差性和自相关性（如混合效应模型 Mixed-Effects Models）的混合模型框架。此外，对正则化回归（Lasso, Ridge, Elastic Net）在特征选择和模型泛化能力提升方面的机制进行了详尽的数学推导和性能评估。 第二部分：现代机器学习范式与模型构建 本部分聚焦于监督学习、无监督学习及强化学习的前沿算法，强调模型选择的有效性、偏差-方差权衡的艺术，以及模型评估的客观标准。 4. 监督学习的深度剖析： 除了基础的逻辑回归和支持向量机（SVM），我们详细考察了集成学习（Ensemble Methods）的构建艺术。重点分析了梯度提升机（GBM）的迭代优化过程，如XGBoost、LightGBM等现代实现的技术突破；随机森林的Bootstrap聚合机制及其对鲁棒性的贡献。模型校准（Calibration）和不确定性量化（Uncertainty Quantification）在预测任务中的重要性被放在突出的位置。 5. 无监督学习与数据结构发现： 本章深入研究了旨在发现数据内在结构的无监督技术。聚类分析部分涵盖了层次聚类、基于密度的DBSCAN算法，以及K-Means的局限性与改进。在关联规则挖掘方面，探讨了Apriori算法的扩展应用及其在推荐系统基础构建中的角色。 6. 深度学习基础与序列模型： 为理解当前AI浪潮，本书提供了一个侧重于结构化数据处理的深度学习概述。内容包括多层感知机（MLP）的优化策略（如Adam, RMSProp），卷积神经网络（CNN）在特征提取中的应用，以及循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在时间序列建模和自然语言处理（NLP）基础任务中的应用。重点讨论了迁移学习（Transfer Learning）在资源受限场景下的有效性。 第三部分：大数据集处理与计算效率优化 本部分关注于如何将理论模型应用于规模庞大、结构复杂的数据集，强调计算效率、可扩展性和数据治理。 7. 数据流处理与内存管理： 针对超出单机内存容量的数据集，本书探讨了分布式计算框架（如Apache Spark的核心原理）如何实现大规模数据转换（ETL）和模型训练。内容涉及RDD/DataFrame的惰性计算模型、数据分区策略（Partitioning）对作业性能的影响，以及内存与磁盘I/O的平衡技术。 8. 高性能计算与算法优化： 这一章侧重于提升分析代码的执行速度。讨论了向量化操作（Vectorization）在统计计算中的关键作用，矩阵运算库（如BLAS/LAPACK）的底层优化逻辑。此外，还介绍了并行化编程模型（如OpenMP或CUDA的基础概念）在加速密集型数值模拟（如蒙特卡洛模拟）中的应用潜力。 9. 模型部署、可解释性与伦理： 分析工作完成之后，模型必须投入实际应用。本部分讨论了模型的可解释性技术（如SHAP值和LIME），这对于构建用户信任和满足监管要求至关重要。同时，探讨了模型公平性（Fairness）、透明度（Transparency）和因果推断（Causal Inference）在数据产品开发中的集成策略，确保分析结果不仅准确，而且负责任。 结论： 本书通过对上述交叉领域的系统性整合，提供了一套全面的现代数据科学思维体系。它要求读者具备扎实的代数和统计学背景，并期望读者能够灵活运用多种编程环境和计算资源，以解决现实世界中最复杂的数据挑战。它不是某一特定工具的手册，而是数据分析方法论与高性能实现策略的综合性指南。

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