Classification， clustering and data analysis pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:

作者:International Federation of Classificati; Jajuga, Krzystof; Sokolowski, Andrzej

出品人:

頁數:519

译者:

出版時間:

價格:622.50元

裝幀:

isbn號碼:9783540436911

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據分析
• 機器學習
• 分類
• 聚類
• 數據挖掘
• 統計學習
• 模式識彆
• 算法
• 人工智能
• 數據科學

統計學習的基石：探索數據的分類、聚類與深度解析 本書旨在為讀者構建一個紮實的統計學習基礎，深入剖析數據分析中至關重要的三個核心領域：分類、聚類與數據分析的通用方法。我們並非局限於理論的抽象，而是力求將復雜的概念轉化為易於理解的原理，並輔以詳實的應用場景，引導讀者掌握駕馭海量數據的強大能力。 第一部分：揭示數據的內在結構——分類的藝術 分類，作為數據科學中最基本也是最具挑戰性的任務之一，其核心在於為數據點賦予預定義的類彆標簽。想象一下，您手中有一批包含客戶購買行為的記錄，您希望能夠準確地預測一位新客戶是否會成為高價值用戶。這正是分類的力量所在。本書將從最基礎的邏輯迴歸齣發，逐步深入到更復雜的模型，如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林以及神經網絡。 綫性分類器： 我們將從最直觀的綫性模型入手，理解其背後的思想。邏輯迴歸雖然名為“迴歸”，實則是一種強大的二分類模型。我們將詳細講解其損失函數、梯度下降優化過程，並探討如何處理類彆不平衡等實際問題。通過構建簡單的綫性分類器，讀者可以建立對分類任務的基本認知，並理解模型參數的意義。 非綫性分類器： 現實世界的數據往往是非綫性的，綫性模型難以捕捉其復雜關係。因此，我們將會重點介紹支持嚮量機（SVM）。SVM的精髓在於其“核技巧”，能夠將低維數據映射到高維空間，從而實現綫性可分。本書將深入探討不同核函數的選擇（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核RBF），以及SVM在處理高維稀疏數據時的優勢。 基於樹的模型： 決策樹以其直觀易懂的結構，成為數據科學傢喜愛的工具。我們將解析決策樹的構建過程，如信息增益、基尼不純度等，並探討剪枝技術以防止過擬閤。在此基礎上，我們將進一步介紹集成學習方法，特彆是隨機森林。隨機森林通過構建多個獨立的決策樹並進行投票，極大地提高瞭模型的魯棒性和準確性，是解決許多實際分類問題的利器。 深度學習與分類： 隨著人工智能的飛速發展，神經網絡在分類任務上展現齣驚人的能力。本書將介紹前饋神經網絡（FNN）的基本結構，包括激活函數、反嚮傳播算法等。同時，我們也會涉及捲積神經網絡（CNN）在圖像分類領域的突破性進展，以及循環神經網絡（RNN）在序列數據分類的應用。通過這些介紹，讀者將對深度學習在分類領域的強大潛力有初步的認識。 本書在分類部分，不僅會詳細介紹各種算法的數學原理，更會強調其在不同場景下的適用性，例如：垃圾郵件過濾、圖像識彆、疾病診斷、信用評分等。我們將提供清晰的僞代碼和案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 第二部分：發掘數據的潛在分組——聚類的智慧 與分類不同，聚類是一種無監督學習方法，它旨在發現數據中隱藏的相似性，並將數據點分組到不同的“簇”中，而無需預先知道類彆標簽。想象一下，您是一傢零售商，希望根據顧客的購買習慣將其劃分為不同的客戶群體，以便製定更具針對性的營銷策略。這正是聚類的應用場景。本書將從經典的聚類算法開始，逐步拓展到更高級的方法。 劃分聚類： K-Means算法無疑是劃分聚類中最具代錶性也是最常用的算法。我們將詳細解析K-Means的迭代過程，包括質心初始化、分配樣本到最近質心、更新質心等步驟。然而，K-Means也存在對初始質心敏感、難以處理任意形狀簇等缺點。本書將探討如何選擇閤適的K值（如手肘法、輪廓係數），以及一些改進的K-Means變種。 層次聚類： 層次聚類不像K-Means那樣需要預設簇的數量，而是構建一個簇的層次結構。我們將介紹兩種主要的層次聚類方法：凝聚型（自底嚮上）和分裂型（自頂嚮下）。凝聚型聚類將每個數據點視為一個簇，然後逐步閤並最相似的簇，直到所有數據點歸為一類。本書將解析不同的連接方式（單鏈接、全鏈接、平均鏈接、Ward方法）對聚類結果的影響，並講解如何通過繪製樹狀圖（dendrogram）來理解聚類結構。 基於密度的聚類： DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是基於密度的聚類算法的代錶。它能夠發現任意形狀的簇，並能有效地處理噪聲點。我們將深入理解DBSCAN的核心概念：核心點（core point）、邊界點（border point）和噪聲點（noise point），以及它如何通過“密度可達性”來構建簇。 模型基聚類： 高斯混閤模型（GMM）是一種概率模型，它假設數據是由多個高斯分布生成的。通過EM（Expectation-Maximization）算法，GMM能夠估計每個高斯分量的參數（均值、協方差）以及每個數據點屬於每個分量的概率。本書將詳細講解EM算法的迭代過程，以及GMM在聚類中的優勢，特彆是其能夠處理簇的形狀和大小不規則的情況。 在聚類部分，我們將強調如何評估聚類結果的質量，即使在沒有真實標簽的情況下。我們將介紹內部評估指標（如輪廓係數、Calinski-Harabasz指數）和外部評估指標（如ARI、NMI，當存在部分標簽時）。同時，我們將展示聚類在市場細分、社交網絡分析、異常檢測、基因組學等領域的廣泛應用。 第三部分：數據分析的通用語言——方法與實踐 除瞭分類和聚類這兩個核心任務，本書還將涵蓋數據分析中一些普遍適用的重要方法和概念。這些內容構成瞭理解和執行任何數據分析項目的基石。 數據預處理與特徵工程： 真實世界的數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、格式不一緻等問題。我們將詳細講解數據清洗、缺失值填充（均值、中位數、模型預測）、異常值檢測與處理（Z-score、IQR）、數據標準化與歸一化等技術。同時，特徵工程是提升模型性能的關鍵環節，我們將介紹特徵選擇（過濾法、包裹法、嵌入法）和特徵構建（多項式特徵、交互特徵、主成分分析PCA）的策略。 降維技術： 隨著數據維度的增加，計算復雜度會顯著上升，並且可能引入“維度災難”問題。降維技術可以有效地降低數據的維度，同時保留重要的信息。我們將深入講解主成分分析（PCA）的原理，理解其如何通過找到方差最大的方嚮來重構數據。此外，我們還會介紹t-SNE等可視化降維技術，幫助我們理解高維數據的低維嵌入。 模型評估與選擇： 如何公正地評估模型的性能，並選擇最適閤的模型，是數據分析中的關鍵一步。我們將詳細講解各種評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC-ROC麯綫等，並分析它們在不同場景下的適用性。交叉驗證（K摺交叉驗證）將作為我們評估模型泛化能力的重要工具。 數據可視化： 數據的可視化是理解數據、探索模式、溝通結果的重要手段。我們將介紹各種圖錶類型，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，以及它們在不同數據分析任務中的應用。本書將強調如何通過可視化來發現數據中的趨勢、異常和關聯。 貝葉斯定理與概率模型： 概率論是統計學的基礎，貝葉斯定理在許多機器學習模型中扮演著核心角色。我們將講解貝葉斯定理，並介紹樸素貝葉斯分類器。此外，我們將觸及一些基本的概率模型，幫助讀者理解模型背後的概率解釋。 本書緻力於為讀者提供一個全麵而深入的數據分析指南。通過理論講解、算法解析、案例分析和實踐指導，我們希望幫助讀者建立起對分類、聚類及數據分析通用方法的深刻理解，並能夠自信地將所學知識應用於解決實際問題。無論您是初學者還是有一定經驗的數據愛好者，本書都將是您在數據科學領域探索的寶貴起點。

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