R语言与统计分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:汤银才

出品人:

页数:377

译者:

出版时间:2008-11

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787040250626

丛书系列:应用统计学丛书

图书标签:

R
统计
统计分析
R语言
数据分析
统计学
数学
编程
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统计分析
数据分析
数据挖掘
统计建模
机器学习
数据可视化
R语言编程
统计推断
回归分析

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具体描述

《R语言与统计分析》以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。《R语言与统计分析》注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R中的实现过程。

深度学习的基石：构建高效能神经网络模型与应用实践一、概述与核心理念本书聚焦于深度学习这一前沿且极具影响力的技术领域，旨在为读者提供一套系统、深入且实用的知识体系，以掌握从理论基础到前沿模型构建与实际部署的全流程。我们摒弃了对特定编程语言的局限性依赖，转而强调构建高效能神经网络模型的底层原理、算法选择、优化策略以及在真实世界复杂问题中的应用范式。本书的目标受众是具备一定数学和编程基础，渴望深入理解并精通现代深度学习技术的工程师、研究人员和高级学习者。我们将深度学习视为一种强大的模式识别和决策系统构建工具，其核心在于通过多层非线性变换来拟合复杂的数据分布。全书的脉络围绕“理解——构建——优化——应用”的逻辑展开，确保读者不仅能“使用”框架，更能“设计”和“改进”模型。二、理论基础与数学精炼深度学习的成功建立在坚实的数学基础之上。本书在开篇部分将对必要的核心数学概念进行一次严谨的回顾与提炼，重点关注那些在模型构建中起决定性作用的领域，而不是停留在泛泛而谈的介绍。 1. 线性代数与张量运算的深化：详细阐述高维张量（Tensor）的存储、高效操作（如矩阵乘法、卷积操作的底层实现）、内存布局优化。特别会分析在GPU并行计算环境下，张量运算如何映射到硬件架构上，以实现性能最大化。 2. 概率论与信息论视角下的模型评估：深入探讨交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）等损失函数的统计学意义，分析它们如何度量模型预测与真实分布之间的差异。引入贝叶斯方法在不确定性量化中的作用。 3. 优化理论的严谨推导：本部分将详细推导梯度下降（Gradient Descent）及其变体的数学原理。不仅涵盖SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp，更深入探讨自适应学习率机制的收敛性分析。对二阶优化方法（如牛顿法、BFGS在特定情境下的应用探索）进行理论剖析，讨论其在计算成本与收敛速度之间的权衡。三、核心网络架构的精细解构本书花费大量篇幅，以模块化的方式，对当前主导深度学习领域的几大核心网络结构进行剖析，侧重于它们的创新点、内在机制以及适用场景。 1. 卷积神经网络（CNNs）的演进与空间特征提取：从基础的LeNet到VGG，重点解析残差连接（Residual Connections）在解决深层网络梯度消失/爆炸问题上的天才设计。深入探讨空洞卷积（Dilated Convolutions）与分组卷积（Grouped Convolutions）如何实现感受野的有效扩展和参数效率的提升。对注意力机制在空间维度的应用进行专题讨论。 2. 循环神经网络（RNNs）与序列建模的挑战：细致讲解标准RNN的长期依赖问题，并详尽对比LSTM和GRU的设计哲学。重点分析门控机制（Forget Gate, Input Gate, Output Gate）的数学逻辑。更进一步，介绍循环单元的并行化改进，如Recurrent Neural Network Grammars (RNTN) 等结构在特定任务中的潜力。 3. Transformer架构的革命性突破：本章是全书的重点之一。我们将彻底解析自注意力机制（Self-Attention）的计算流程，包括Q-K-V（Query-Key-Value）的线性投影与缩放点积。详细对比多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同子空间的信息。同时，深入探讨位置编码（Positional Encoding）的必要性及其不同实现方式（绝对、相对位置编码）。四、高级主题与前沿技术探索为了使读者能够站在技术前沿，本书将介绍多个复杂但应用广泛的高级主题。 1. 生成模型（Generative Models）的深度剖析：变分自编码器（VAEs）：深入探讨其重参数化技巧（Reparameterization Trick）以实现可微分的采样过程，以及如何通过KL散度项来约束潜在空间的结构。生成对抗网络（GANs）：严谨分析Minimax博弈的平衡点与纳什均衡。详细对比DCGAN、WGAN（Wasserstein Distance的引入）和StyleGAN的结构改进与训练稳定性策略。 2. 模型泛化与正则化策略：探讨过拟合的根源。详细介绍Dropout的随机性解释与信息瓶颈理论的联系。分析谱归一化（Spectral Normalization）如何控制Lipschitz常数以稳定训练。引入知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为一种高效的模型压缩和迁移学习手段。 3. 高效能训练与部署：关注实际操作中的性能瓶颈。讨论混合精度训练（Mixed Precision Training）对速度和内存的影响。讲解模型量化（Quantization）技术，从训练后量化到量化感知训练（QAT），及其在边缘设备上的推理加速效果。五、实践导向：面向复杂任务的系统设计本书的实践部分侧重于“如何设计一个端到端的系统”，而非简单地调用API。 1. 大规模数据集的预处理与特征工程：强调数据清洗、缺失值处理、异常值识别的自动化流程。对于高维稀疏数据，介绍嵌入层（Embeddings）的设计原则。 2. 迁移学习与微调的艺术：讨论预训练模型（如BERT, ResNet）的权重如何适应新的目标任务。分析“冻结层”与“逐层解冻”策略背后的信息传递效率考量。 3. 可解释性（XAI）的初步探索：介绍LIME和SHAP等方法背后的代理模型构建思想，帮助读者理解“黑箱”模型的决策依据，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。通过对以上内容的系统性学习，读者将获得设计、训练、评估和部署高性能深度学习系统的全面能力，能够自信地应对从计算机视觉到自然语言处理等多个领域的复杂挑战。

作者简介

目录信息

第一章 R介绍
1.1 S语言与R
1.2 R的特点
1.3 R的资源
1.4 R的安装与运行
1.4.1 R软件的安装、启动与关闭
1.4.2 R程序包的安装与使用
第一章习题
第二章 R的基本原理与核心
2.1 R的基本原理
2.2 R的在线帮助
2.3 一个简短的R会话
2.4 R的数据结构
2.4.1 R的对象与属性
2.4.2 浏览对象的信息
2.4.3 向量的建立
2.4.4 数组与矩阵的建立
2.4.5 数据框（dataframe）的建立
2.4.6 列表（1ist）的建立
2.4.7 时间序列（ts）的建立
2.5 数据的存储与读取
2.5.1 数据的存储
2.5.2 数据的读取
2.6 R的图形功能
2.6.1 绘图函数
2.6.2 低级绘图命令
2.6.3 绘图参数
2.6.4 一个实例
2.7 R.编程
2.7.1 循环和向量化
2.7.2 用R写程序
2.7.3 编写你自己的函数
2.7.4 养成良好的编程习惯
第二章习题
第三章概率与分布
3.1 随机抽样
3.2 排列组合与概率的计算
3.3 概率分布
3.3.1 离散分布的分布律
3.3.2 连续分布的密度函数
3.4 R中内嵌的分布
3.5 应用：中心极限定理
3.5.1 中心极限定理
3.5.2 渐近正态性的图形检验
3.5.3 举例
第三章习题
第四章探索性数据分析
4.1 常用分布的概率函数图
4.2 直方图与密度函数的估计
4.2.1 直方图
4.2.2 核密度估计
4.3 单组数据的描述性统计分析
4.3.1 单组数据的图形描述
4.3.2 单组数据的描述性统计
4.4 多组数据的描述性统计分析
4.4.1 两组数据的图形概括
4.4.2 多组数据的图形描述
4.4.3 多组数据的描述性统计
4.4.4 分组数据的图形概括
4.5 分类数据的描述性统计分析
4.5.1 列联表的制作
4.5.2 列联表的图形描述
第四章习题
第五章参数估计
5.1 矩法估计和极大似然估计
5.1.1 矩法估计
5.1.2 极大似然估计
5.2 单正态总体参数的区间估计
5.2.1 均值μ的区间估计
5.2.2 方差σ2的区间估计
5.3 两正态总体参数的区间估计
5.3.1 均值差μ1-μ2的置信区间
5.3.2 两方差比σ12／22的置信区间
5.4 单总体比率p的区间估计
5.5 两总体比率差p1-p2的区间估计
5.6 样本容量的确定
5.6.1 估计正态总体均值时样本容量的确定
5.6.2 估计比例p时样本容量的确定
第五章习题
第六章参数的假设检验
6.1 假设检验与检验的p值
6.1.1 假设检验的概念与步骤
6.1.2 检验的p值
6.2 单正态总体参数的检验
6.2.1 均值μ的假设检验
6.2.2 方差盯σ2的检验：x2检验
6.3 两正态总体参数的检验
6.3.1 均值的比较：t检验
6.3.2 方差的比较：F检验
6.4 成对数据的t检验
6.5 单样本比率的检验
6.5.1 比率p的精确检验
6.5.2 比率p的近似检验
6.6 两样本比率的检验
第六章习题
第七章非参数的假设检验
7.1 单总体位置参数的检验
7.1.1 中位数的符号检验
7.1.2 Wilcoxon符号秩检验
7.2 分布的一致性检验：x2检验
7.3 两总体的比较与检验
7.3.1 X2独立性检验
7.3.2 Fisher精确检验
7.3.3 Wilcoxon秩和检验法和Mann-whitneyU检验
7.3.4 Mood检验
7.4 多总体的比较与检验
7.4.1 位置参数的Kruskal-Wallis秩和检验
7.4.2 尺度参数的Ansari-Bradley检验
7.4.3 尺度参数的Fligner-Killeen检验
第七章习题
第八章方差分析
8.1 单因子方差分析
8.1.1 数学模型
8.1.2 均值的多重比较
8.1.3 同时置信区间：Tukey法
8.1.4 方差齐性检验
……
第九章回归分析与相关分析
第十章多元统计分析介绍
第十一章贝叶斯统计分析
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书侧重与常见统计方法的R语言实现，而R语言的语法细节和内建的数据结构介绍的太过简略。适合用R语言实现数据分析时，作为即查即用的参考手册；但是不适合作为一本R语言的入门书籍。一本好的R语言的入门书籍，应该更加重视R语言的语法细节和内建数据结构的操作。

评分☆☆☆☆☆

里面涉及了不少统计学知识，对于我这种非统计学专业的人来说，学习起来比较吃力，但涉及到的R知识却很浅显，容易理解，如果书里的减少一些原理性的内容，多添加一些更实用的案例，以及多添加一些对于数据分析结果的解读，就更好了。毕竟对于多数人来讲，拿来就用，至于原理是什...

评分☆☆☆☆☆

统计写的不错，与R语言也结合很好~~ 以前想看的是黄色的那边R语言书，后面在图书馆借到这本，感觉要比那本好不过要想学好R语言，还得靠自己，最近想编个GINI系数的程序，编了好久，还是编不出来，里面的循环出了问题，貌似是数据读不出来，看来要想学好，还得花段时间才行

评分☆☆☆☆☆

本书实用性很强，操作流程比较清楚；但是很多地方有小毛病，多是笔误或者运算错误，可能是太粗心了，但是另一方面也给了读者一个除虫的机会。例如;Page6 1.4介绍Rcmdr的应该是附录B，但是租着两次写成了附录A；还有Page10 （（10+2）*5-2^4）/4结果应该是11，但是书上是13，...