Subset Selection in Regression, Second Editon pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Alan Miller

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2002-4-15

价格:USD 172.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584881711

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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• 回归分析
• 子集选择
• 模型选择
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• 变量选择
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回归模型中的最优特征选择 在众多回归分析的经典著作中，《回归模型中的最优特征选择》一书，第二版，为研究者和实践者提供了一个全面而深入的视角，聚焦于在构建精准、鲁棒的回归模型过程中至关重要的特征选择环节。本书并非仅仅罗列各种统计方法，而是深刻剖析了为何以及如何在复杂的变量集合中，识别出对预测目标变量最有贡献、同时又不过度拟合数据的变量子集。 本书的论述始于对回归模型基本原理的扎实回顾，强调了变量选择的必要性和其对模型性能的直接影响。作者清晰地阐释了，当面对高维数据集或存在冗余、无关变量时，盲目纳入所有可用变量往往会导致模型解释性下降、计算效率低下，更严重的是，会增加过拟合的风险，使得模型在训练数据上表现良好，却在未知数据上表现糟糕。因此，学会如何“瘦身”模型，只保留对预测起关键作用的变量，是建立有效回归模型的基石。 《回归模型中的最优特征选择》在理论层面，深入浅出地介绍了特征选择的两种主要策略：过滤法（Filter Methods）和包裹法（Wrapper Methods）。过滤法通过计算各变量与目标变量之间的统计关联度（如相关系数、互信息等），在不依赖任何回归模型算法的情况下，对变量进行排序和筛选。本书详尽地探讨了各种过滤统计量的优劣，以及如何根据数据特性和问题需求选择合适的度量标准。 与过滤法不同，包裹法将特征选择过程与特定的回归模型算法紧密耦合。本书详细介绍了以各种迭代搜索策略为核心的包裹法，包括前进选择（Forward Selection）、后退剔除（Backward Elimination）和逐步回归（Stepwise Regression）。每种方法的内在逻辑、执行步骤以及潜在的局限性都被细致地剖析。更重要的是，本书着重强调了在应用这些方法时，如何运用交叉验证等技术，客观评估不同变量子集下模型性能，从而避免在训练过程中“看到”测试数据，确保模型泛化的可靠性。 除了上述两大类经典方法，第二版的内容在实践层面也进行了重要的拓展。书中引入了基于惩罚项的正则化方法，如LASSO（L1正则化）和Ridge（L2正则化）回归。这些方法在模型训练的同时，能够自动地对系数进行收缩，甚至将某些不重要变量的系数压缩至零，从而实现特征选择和模型正则化的一石二鸟之效。本书不仅阐述了这些方法的数学原理，还提供了如何根据数据特点和实际需求调整正则化参数（如λ）的指导，帮助读者灵活运用这些强大的工具。 此外，本书也探讨了在非线性回归场景下，如何进行特征选择。例如，在多项式回归或样条回归中，虽然原始变量的次数增多，但其本质上仍是线性组合。本书会引导读者思考如何选择最合适的基函数，以及如何处理这些变换后变量的相互作用。 对于变量选择的评估，本书提供了清晰的评价框架。不仅仅关注模型在训练集上的拟合优度（如R²），更侧重于对模型在独立测试集或通过交叉验证得到的泛化性能的评估。各种模型评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、信息准则（AIC、BIC）等，都在书中得到了详细的介绍和比较，帮助读者选择最能反映模型实际应用效果的评价标准。 在实际应用方面，《回归模型中的最优特征选择》以大量真实世界的数据集为例，演示了不同特征选择方法在不同领域（如金融、医疗、市场营销等）的应用。这些案例分析不仅增强了理论的直观性，也为读者提供了宝贵的实践经验，使其能够更好地将所学知识迁移到自己的研究和工作中。 本书的语言风格严谨而不失可读性，既有严密的数学推导，又不乏生动的解释和图表辅助。每一章都以清晰的结构组织内容，并在必要时提供小结和练习题，方便读者巩固和检验学习成果。对于希望深入理解回归分析精髓，并能在实际数据分析中构建出更优、更可靠模型的读者而言，《回归模型中的最优特征选择》无疑是一本不可或缺的参考书。它不仅教授“如何做”，更阐述了“为何如此”，为读者提供了一套系统性的思维方式和方法论。

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我习惯于在阅读技术书籍时，时不时地停下来，尝试自己用笔推导一下书中的关键步骤，看看自己是否真的理解了。这本书的数学严谨性是毋庸置疑的，它对每一步推导都交代得非常清楚，基本上没有留下让你疑惑不解的跳跃步骤。特别是关于正则化方法的讨论，作者没有仅仅满足于介绍Lasso和Ridge，而是深入挖掘了它们在不同数据结构下的收敛特性和偏差-方差权衡的精妙平衡点。这部分内容对于任何想在机器学习或高级统计领域有所建树的人来说，都是必读的。不同于一些只能提供“黑箱”操作指南的教材，这本书真正教会你的是如何“设计”一个选择过程，而不是仅仅“运行”一个既定的程序。我尤其欣赏作者在讨论模型过拟合和欠拟合时所展现出的那种辩证思维，他不是简单地告诉你“要避免过拟合”，而是细致地分析了在特定子集选择策略下，风险是如何分布的。这种深度，绝对是市面上很多同类书籍难以企及的。

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这本书的封面设计得十分醒目，那种深蓝色的底色，搭配着金色的字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。我拿到手的时候，就忍不住翻开来仔细看了看目录。虽然书名听起来非常学术化，像是什么高深的数学定理，但里面的章节划分却出人意料地清晰。作者似乎非常清楚，即便是初学者，也需要一个循序渐进的过程。我特别注意到，它不仅仅是停留在理论层面，还穿插了大量的实际案例分析。比如，在介绍如何处理高维数据时的那些例子，简直就是教科书级别的演示。我个人在处理一些跨学科项目时，经常会遇到数据维度爆炸的问题，这本书的第二版在这方面显然下了不少功夫，提供了比第一版更丰富、更现代的解决方案。阅读过程就像是跟着一位经验丰富的老教授在实验室里做实验，他会耐心地告诉你每一步操作背后的逻辑，而不是简单地给出公式让你自己去琢磨。对于希望深入理解回归分析底层机制的读者来说，这本书无疑是一个宝库，它不会让你浅尝辄止，而是逼着你去探究更深层次的原理。

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这本书的排版和装帧质量也值得一提。作为第二版，它明显吸取了第一版读者的反馈，在字体大小和行距上做了优化，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，它在章节末尾设置的“延伸阅读”和“思考题”部分，极大地丰富了学习体验。我发现很多思考题并非简单的计算题，而是需要你结合现实情景进行深入的批判性思考。例如，书中有一题要求比较在时间序列数据和横截面数据中，子集选择方法的适用性差异，这迫使我回顾并重新组织了许多分散在不同领域的知识点。这不仅仅是一本书，它更像一个互动的学习伙伴，不断地抛出挑战，推动你超越当前理解的边界。我尝试着把书中的一些高级概念应用到了我正在进行的一个金融建模项目中，发现效果立竿见影，之前困扰我的模型解释性问题得到了极大的改善。这种即学即用的能力，才是衡量一本优秀技术书籍的关键标准。

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说实话，一开始我有点担心这本书会过于偏重理论的枯燥推导，毕竟“回归”这个领域的水很深，一不小心就会陷进去。然而，这本书最让我惊喜的地方在于它对“实用性”的把握。它没有将所有篇幅都耗费在晦涩难懂的数学证明上，而是巧妙地将理论与软件实现进行了有效结合。我记得有一章专门讲了如何利用特定的统计软件包进行模型选择的自动化流程，那段描述简直是救星。它不仅仅告诉你“该用什么工具”，更关键的是，它解释了“为什么这个工具在这个场景下表现最好”。这种深入浅出的讲解方式，让我这个平时更注重应用层面的工程师也能轻松跟上节奏。而且，作者在探讨不同选择标准（比如AIC、BIC）的优劣势时，给出了非常直观的对比图和模拟结果，这比单纯的文字描述要有效得多。我感觉这本书更像是一个实践指南，而不是一本纯粹的理论参考书，对于那些需要快速将学术成果转化为实际决策的人来说，这本书的价值是无可估量的。

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对我而言，最棒的一点在于，作者对“选择”这一概念的理解非常全面且富有洞察力。它不仅仅局限于统计学范畴内的变量选择，而是将其置于一个更宏大的决策框架下进行审视。在讨论算法复杂度和计算效率时，作者的分析非常务实，他没有回避在处理超大规模数据集时，精确求解往往是不可行的这一现实。因此，书中提供了大量关于近似算法和启发式方法的讨论，这些内容在业界的应用价值极高。我特别留意了关于模型可解释性（Interpretability）的章节，作者清晰地阐述了在追求模型预测精度的同时，如何通过精心设计的子集选择策略来维护模型的可信度。这对于许多需要向非技术背景的利益相关者汇报结果的分析师来说，是至关重要的技能。总而言之，这本书成功地构建了一座理论的坚实桥梁，连接了统计学的优雅与工程实践的严苛，是该领域不可多得的里程碑式著作。

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