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出版者:东南大学出版社

作者:[印] 普拉塔普·丹格迪 编

出品人:

页数:0

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出版时间:

价格:98元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787564177553

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《深入探索：统计学在现代数据科学中的力量》 在这信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步和商业决策的核心要素。然而，海量的数据本身并不能直接带来洞察。我们必须仰仗一套严谨的理论框架和一套精密的分析工具，才能从中发掘有价值的模式、预测未来趋势、并最终做出明智的决策。本书《深入探索：统计学在现代数据科学中的力量》正是致力于揭示这套强大工具——统计学的精髓，并展示其在各个数据科学前沿领域的深远影响。 本书并非一本孤立的统计学教科书，而是一场关于统计学如何赋能数据科学的旅程。我们不回避统计学的数学根基，但更侧重于其概念的直观理解和实际应用。通过生动的案例分析和循序渐进的讲解，我们将引导读者穿越统计学的海洋，抵达数据科学的彼岸。 第一部分：基石——统计学原理的重塑 在现代数据科学的宏大图景中，统计学扮演着不可或缺的基石角色。本书的开篇，我们将从最基础的概念出发，用一种全新的视角来审视这些被誉为“统计学常识”的原理，从而为后续更复杂的探讨打下坚实的基础。 数据的本质与测量： 数据从何而来？我们如何度量它？本书将深入探讨不同类型数据的特性，包括定性数据（如分类、等级）和定量数据（如间隔、比例）。我们将详细解析每种数据类型在统计分析中的意义，以及如何选择合适的度量方式，避免因数据测量不当而产生的偏差。我们还将讨论数据的尺度（名义、顺序、间隔、比例）如何影响我们能够进行的统计推断，以及如何识别和处理潜在的数据质量问题，例如缺失值、异常值和不一致性。 描述性统计的艺术： 在面对一堆杂乱无章的数据时，如何快速掌握其整体特征？描述性统计就是这样一种艺术。本书将超越简单的均值、中位数和标准差，深入挖掘更丰富的描述性工具。我们将探索各种集中趋势的度量方式，并探讨在何种情况下选择均值、中位数或众数更为恰当。对于离散程度的衡量，我们将详细讲解方差、标准差、四分位距等，并用图示和实例展示它们在数据分布理解上的价值。可视化是描述性统计的灵魂，本书将重点介绍直方图、箱线图、散点图等常用图表的绘制技巧及其在揭示数据分布、识别异常值和展示变量间关系上的强大功能。我们将强调，一个好的图表胜过千言万语，能够直观地传达数据背后的故事。 概率论的思维模型： 统计学研究的核心是处理不确定性，而概率论正是理解和量化这种不确定性的语言。本书将以一种贴近实际应用的方式介绍概率论的基本概念，例如随机事件、概率公理、条件概率和独立事件。我们将重点阐述贝叶斯定理的强大之处，如何通过新的证据来更新我们对事件发生概率的信念，这在许多机器学习算法中扮演着核心角色。此外，我们还将探讨各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并展示它们在模拟现实世界现象中的广泛应用。理解这些分布的特性，将为我们后续的统计推断和模型构建提供坚实的理论基础。 第二部分：洞察的构建——统计推断的力量 仅仅描述数据是不够的，我们更希望从有限的样本数据中推断出关于总体的信息。统计推断正是实现这一目标的关键。本书的这一部分，将带领读者深入理解统计推断的原理和方法，以及它们如何在数据科学中发挥至关重要的作用。 抽样分布的奥秘： 当我们从一个大的总体中抽取多个样本，并计算每个样本的统计量（如均值）时，这些统计量本身也会形成一个分布，这就是抽样分布。本书将深入解析中心极限定理的精妙之处，展示为何无论原始总体的分布如何，样本均值的抽样分布都会趋近于正态分布，以及这一原理如何支撑各种统计推断方法。我们将通过模拟实验和图解，帮助读者直观地理解抽样分布的形成过程及其重要性，这为理解置信区间和假设检验打下了坚实的基础。 置信区间：量化不确定性的艺术： 在从样本推断总体参数时，我们不可能得到一个精确的值，但我们可以给出一个“可能范围”，这就是置信区间。本书将详细讲解如何构建和解释置信区间，理解置信水平的含义，并展示在不同情况下（如已知总体标准差和未知总体标准差）如何选择合适的公式。我们将强调，置信区间不仅仅是一个数值范围，它更是一种对统计推断不确定性的量化表达，能够帮助我们更审慎地解读分析结果。 假设检验：在不确定中做出决策： 科学研究和数据分析中，我们常常需要检验某种假设是否成立。假设检验提供了一种严谨的框架来做出这样的判断。本书将系统讲解假设检验的基本步骤，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，计算P值，以及做出统计决策。我们将重点分析P值在假设检验中的作用，以及如何正确解读它，避免常见的误区。此外，我们还将探讨两种常见的错误：第一类错误（拒绝了真实的原假设）和第二类错误（未能拒绝虚假的原假设），并介绍如何通过控制显著性水平来权衡这两种错误。 第三部分：模型的力量——统计模型在数据科学中的应用 统计模型是将数据转化为洞察和预测的强大引擎。在这一部分，我们将聚焦于统计模型的核心概念和在实际数据科学问题中的应用，展示统计学如何赋能机器学习的各种算法。 回归分析：揭示变量间的联系： 回归分析是统计学中最基本也是最重要的建模技术之一。本书将深入讲解线性回归的原理，包括如何构建线性模型，理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R方）。我们将详细介绍最小二乘法的原理，以及如何用它来估计模型参数。除了简单的线性回归，我们还将探讨多重线性回归，解释如何处理多个自变量的影响，以及如何进行变量选择。我们还将介绍非线性回归模型，例如多项式回归，以及如何应用这些模型来解决更复杂的数据关系问题。 方差分析（ANOVA）：比较多组数据的均值： 当我们需要比较三个或更多组数据的均值是否存在显著差异时，方差分析就派上了用场。本书将清晰地阐述ANOVA的原理，如何将总变异分解为组间变异和组内变异，以及如何通过F检验来判断组间均值是否存在显著差异。我们将介绍单因素ANOVA和多因素ANOVA，并提供实际案例，说明如何在实验设计和产品评估等场景中应用ANOVA。 分类模型：理解数据的归属： 在许多数据科学任务中，我们需要将数据点归入不同的类别，例如客户流失预测、垃圾邮件识别等。本书将从统计学视角介绍经典的分类模型，如逻辑回归。我们将深入解析逻辑回归的数学原理，理解其如何将线性模型的输出转化为概率，并进行分类。此外，我们还将简要介绍一些基于统计学思想的非参数分类方法，展示它们在处理复杂非线性关系时的优势。 时间序列分析：洞察随时间变化的模式： 许多现实世界的数据都具有时间依赖性，例如股票价格、天气数据、销售额等。时间序列分析就是专门用来处理这类数据的统计方法。本书将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和周期性，并讲解如何构建ARIMA模型等经典的时间序列模型来捕捉这些模式。我们将重点关注模型中的自相关和偏自相关函数，以及它们如何指导模型选择。通过实例，我们将展示如何利用时间序列模型进行预测，并评估预测的准确性。 第四部分：模型评估与优化——确保数据科学的可靠性 建立模型只是第一步，如何评估模型的性能，并不断优化它，使其达到最佳状态，是数据科学实践中不可或缺的环节。本书的最后一部分，将聚焦于模型评估、选择和改进的统计学方法。 模型拟合与过拟合： 理解模型拟合的概念至关重要。我们将区分欠拟合（模型过于简单，无法捕捉数据中的模式）和过拟合（模型过于复杂，学习了数据中的噪声，导致在未见过的数据上表现不佳）。本书将深入探讨如何识别和避免过拟合，例如通过交叉验证等技术。 模型评估指标：量化模型的优劣： 不同的任务需要不同的评估指标。我们将详细介绍用于回归模型和分类模型的各种常用评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和AUC等。我们将解释每个指标的含义，以及在不同场景下如何选择最合适的指标来衡量模型的性能。 特征选择与工程：提升模型表现的关键： 数据的质量和特征的有效性直接影响模型的性能。本书将从统计学的角度探讨特征选择的方法，例如基于统计检验的特征筛选，以及如何利用主成分分析（PCA）等降维技术来提取更具代表性的特征。我们还将介绍特征工程的一些基本思路，以及如何通过组合、变换等方式来创造新的、更有信息量的特征，从而提升模型的预测能力。 《深入探索：统计学在现代数据科学中的力量》不仅仅是一本关于统计学的书，它更是一扇通往数据科学世界的窗户。通过学习本书，读者将不仅能够理解统计学的核心概念，更重要的是，能够掌握如何将这些统计学原理灵活地应用于解决现实世界中的各种数据挑战，从而在信息时代乘风破浪，发掘数据中蕴藏的无限可能。本书旨在培养读者批判性思维，使其能够自信地驾驭数据，做出基于证据的决策，并在快速发展的数据科学领域中不断成长。

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如果说内容是骨架，那么这本书的例子和习题就是血肉。我必须承认，这本书的习题设计得相当有挑战性，它不是那种简单套用公式就能得出答案的练习，很多题目需要读者进行多步骤的逻辑推理和数学推导，甚至需要结合跨章节的知识点才能完美解答。这迫使我不能只是被动地阅读，而是必须主动地参与到知识的建构过程中去。我曾为一道关于最大似然估计的习题冥思苦想了整整一个下午，最终在自己推导出关键步骤时，那种豁然开朗的感觉，比单纯记住结论带来的满足感要强烈得多。虽然这对初学者可能有些劝退，但我坚信，只有通过这种“刻意练习”，才能真正将那些冰冷的公式转化为自己可以自由调用的工具，真正实现从“知其然”到“知其所以然”的飞跃。

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从一个长期关注机器学习应用层面的开发者的角度来看，这本书提供了一种非常必要的“反向工程”视角。在实际工作中，我们常常被各种库和框架的便捷性所迷惑，习惯于调用一个函数就得到结果，却常常忽视了模型在“黑箱”内部是如何运作的。这本书就像一束强光，照亮了这个黑箱内部的复杂结构。它详细剖析了线性回归背后的最小二乘法，解释了逻辑回归中交叉熵损失函数的统计学意义，甚至深入探讨了集成学习方法中偏差与方差分解的严谨推导。这种深入到底层的解析，极大地增强了我对模型鲁棒性和局限性的理解，让我能够更明智地进行特征工程和超参数调优，而不是凭感觉猜测。对于希望从“代码实现者”升级为“问题解决者”的技术人员来说，这种对基础理论的夯实是至关重要的，它让我对“调参”这件事有了更科学的依据。

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这本书的装帧和纸张质量真的出乎意料地好，虽然是影印版，但印刷的清晰度和墨色的均匀度都非常出色，阅读体验上几乎没有打折扣。拿到手里沉甸甸的感觉，让人觉得这是一本可以经受住时间考验的经典之作。内页的排版设计也十分考究，字体大小适中，行间距留得恰到好处，即使是面对那些复杂的数学公式和图表，眼睛也不会感到过分疲劳。尤其是对那些需要反复查阅的定义和定理，清晰的排版简直是福音，能够极大地提升学习和复习的效率。我特别喜欢它在章节开头和结尾提供的一些导读和总结性的文字，这些看似简单的部分，实则能帮助读者快速抓住核心思想，避免在细节的海洋中迷失方向。总而言之，作为一本技术类书籍，它在物理层面上做到了极致的用心，让人愿意捧在手里细细品味。

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这本书最让我感到惊喜的是其对“统计学思维”的强调，这远比记住公式本身要重要得多。很多关于机器学习的入门书籍会一股脑地堆砌算法，但往往忽略了数据背后的不确定性、偏差与方差的权衡这些核心统计学概念。然而，这本书却将这些贯穿始终，无论是在模型选择章节还是在模型评估部分，作者都反复提醒读者要从概率分布的角度去审视问题。例如，书中对于贝叶斯推断的阐述非常细腻，不仅展示了如何计算，更着重解释了为什么在特定情境下应该选择贝叶斯方法而非频率派方法。这种对统计学本质的深刻洞察，使得读者在面对新的、未曾接触过的机器学习问题时，能够迅速地建立起正确的分析框架，而不是盲目套用已知的模板。这种思维上的提升，才是购买这本书最大的价值所在。

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初次翻阅这本书时，我最大的感受是其内容的深度与广度令人咋舌。作者似乎并不满足于停留在表面概念的罗列，而是深入挖掘了每个统计学方法背后的数学原理和统计学思想。阅读过程中，我感觉自己仿佛是跟着一位经验老到的导师，一步步被引导着构建起完整的知识体系。它没有采用那种填鸭式的教学方法，而是更倾向于启发式的讲解，常常通过一些精心设计的例子来阐述抽象的理论，这种“以用带学”的方式极大地降低了理解门槛。比如，在讨论假设检验的构建逻辑时，书中对零假设和备择假设的哲学意义进行了深入探讨，这远超一般教材的深度。对于那些真正想吃透机器学习模型背后统计学支撑的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实而可靠的学术基石，绝非市面上那些泛泛而谈的“速成指南”可比拟。

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