Statistical Data Mining Using SAS Applications, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Press

作者:George Fernandez

出品人:

页数:477

译者:

出版时间:2010-6-18

价格:USD 109.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439810750

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
sas
SAS
SAS
Data Mining
Statistics
Machine Learning
Predictive Modeling
Business Analytics
Data Analysis
Second Edition
Applications
Algorithms

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

深度数据挖掘与统计建模实践指南：基于现代编程范式图书名称：深度数据挖掘与统计建模实践指南：基于现代编程范式作者： [此处填写作者姓名] 出版社： [此处填写出版社名称] ISBN： [此处填写ISBN] --- 内容概要本书旨在为数据科学、统计学、计算机科学以及工程领域的专业人士和高级学生提供一个全面、深入且高度实用的指导手册，专注于现代数据挖掘的核心概念、先进的统计建模技术，以及如何利用前沿的编程工具链（如Python生态系统中的Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas/NumPy，以及R语言的高级包）高效地实现这些方法。本书的焦点在于“理解其内在机制”与“实现最佳实践”，而非简单地罗列软件操作步骤。我们摒弃了对特定商业软件操作界面的过度依赖，转而深入探讨算法的数学基础、计算复杂性、模型选择的统计学原理，以及在真实世界大数据环境中进行部署和评估的工程挑战。全书结构清晰，从基础的数据预处理与探索性分析（EDA）的精细化步骤入手，逐步构建至复杂的非线性模型、时间序列分析、高维数据降维技术，并最终涵盖模型可解释性（XAI）和因果推断的现代方法。第一部分：数据工程与基础构建（Foundations）本部分为后续复杂建模打下坚实的数据基础，强调数据清洗、转换和特征工程的重要性，视其为模型性能的决定性因素。第一章：现代数据科学的工作流与环境搭建本章首先概述了端到端的数据挖掘项目流程，从问题定义到部署。重点介绍Python与R语言在数据科学中的角色定位，并详细指导读者搭建高性能的本地及云端开发环境（包括虚拟环境管理、GPU加速配置）。我们深入探讨了版本控制（Git/DVC）在数据项目中的关键作用，确保分析的可复现性。第二章：数据清洗、转换与标准化的高级技术超越基础的缺失值插补，本章探讨了基于模型（如MICE多重插补）和基于领域知识的插补策略。针对异常值检测，我们详述了基于密度的LOF（Local Outlier Factor）、隔离森林（Isolation Forest）以及基于鲁棒统计量的评估方法。数据类型转换部分侧重于特征编码的精细化处理，包括Target Encoding、Weight of Evidence (WOE) 在不引入过多信息泄露前提下的应用，以及处理高基数分类变量的策略。第三章：探索性数据分析（EDA）的深度洞察 EDA不再仅仅是绘图，而是转化为结构化的假设生成过程。本章重点介绍多变量关系的挖掘，包括使用Copula函数分析复杂依赖结构，以及使用交互式可视化工具（如Plotly, Bokeh）进行高维数据的探索。此外，我们还讲解了如何利用统计检验（如Permutation Tests）来量化观测到的模式的显著性，而非仅仅依赖P值。第四章：特征工程的艺术与科学本章是模型性能的关键驱动力。详细介绍了如何从原始数据中构造非线性特征、交互项，以及如何利用领域知识（Domain Knowledge）进行特征设计。针对时间序列数据，讲解了先进的滞后特征、傅里叶变换特征的应用。特别关注于自动特征工程工具包（如Featuretools）的工作原理和限制。第二部分：经典与集成学习模型精要（Modeling Core）本部分聚焦于统计学习中经过时间检验的核心算法，强调模型背后的统计假设和优化目标。第五章：线性模型的高级应用与正则化本章重温线性回归和逻辑回归，但重点转向解决多重共线性、模型选择和维度灾难。详细剖析了Ridge、Lasso和Elastic Net回归的数学推导及其对模型稀疏性和稳定性的影响。引入了广义可加模型（GAMs）来处理非线性关系，同时保持模型的可解释性。第六章：决策树、随机森林与梯度提升机本章全面覆盖了基于树的模型。首先，深入解释了CART、C4.5等算法的原理，特别是信息增益与基尼不净度的选择标准。随后，详细分析了随机森林（Bagging）如何通过集成降低方差。核心在于梯度提升（Gradient Boosting），涵盖了经典的GBM、XGBoost、LightGBM和CatBoost的结构差异、优化目标（损失函数）以及Shrinkage、Subsampling等正则化技术的实现细节。第七章：支持向量机（SVM）与核方法本章探讨了SVM在小样本和高维空间中的优势。详细阐述了核方法的理论基础，包括多项式核、高斯径向基函数（RBF）核的工作原理，以及如何选择合适的核函数和正则化参数C。讨论了SVM在大规模数据集上的扩展性挑战及其现代解决方案。第八章：无监督学习：聚类与降维的深度探索聚类分析部分，除了K-Means，我们深入讲解了层次聚类（Agglomerative Clustering）的树状图解释、DBSCAN的空间密度概念以及Mean-Shift算法。在降维方面，不仅覆盖了PCA，更详细分析了非线性降维技术如t-SNE和UMAP，强调它们在可视化和特征提取中的适用场景与局限性。第三部分：高级建模、验证与部署（Advanced Topics）本部分转向现代统计学习中最具挑战性的领域：深度学习的应用、模型评估的鲁棒性以及最终的系统化部署。第九章：神经网络基础与深度学习入门本章为深度学习构建理论框架。涵盖了前馈网络（FNN）的构建、反向传播算法的详细推导、激活函数的选择（ReLU, Leaky ReLU, Sigmoid的权衡）。重点讨论了优化器（SGD, Adam, RMSProp）的工作机制、学习率调度策略以及批标准化（Batch Normalization）对训练稳定性的影响。第十章：时间序列分析的现代视角本章超越传统的ARIMA模型，专注于利用深度学习和复杂回归模型处理时间序列数据。讲解了如何使用循环神经网络（RNNs，特别是LSTM和GRU）对序列依赖性进行建模。此外，还涵盖了时间序列的交叉验证（滚动原点法）以及趋势、季节性分解的先进技术。第十一章：模型评估、选择与统计推断本章探讨模型验证的严格性。详细区分了Holdout、K-Fold、Leave-One-Out Cross-Validation的适用场景。引入了超越准确率和AUC的评估指标，如FPR/FNR曲线下的面积、校准曲线（Calibration Plots）以及Precision-Recall曲线的深度分析。特别关注于Bootstraping方法在估计模型稳定性和置信区间中的应用。第十二章：模型可解释性（XAI）与因果推断在黑箱模型日益普及的背景下，本章是至关重要的实践环节。我们深入探讨了模型无关的解释方法，如SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的数学原理和实际应用。此外，本章还介绍了结构方程模型（SEM）的基础，以及倾向得分匹配（Propensity Score Matching）和双重差分（Difference-in-Differences）等因果推断方法的统计严谨性。附录：高性能计算与模型部署的工程实践附录提供了关于如何使用Dask或Spark进行大规模数据并行计算的指南，以及如何将训练好的模型封装成API服务（如使用Flask/FastAPI）进行实时预测的工程流程概述。 --- 本书特色与目标读者本书的结构设计确保了读者不仅能“应用”工具，更能“理解”工具背后的统计学和计算逻辑。我们强调统计稳健性、模型泛化能力以及代码的工程质量。目标读者包括： 1. 具备一定统计学或编程基础，希望将数据挖掘技能提升到专业工程水平的从业人员。 2. 对特定商业软件的“黑箱”操作感到不满，渴望深入了解算法机制的高级数据分析师和研究人员。 3. 正在攻读硕士或博士学位，需要将理论知识应用于复杂、前沿数据问题的学生。本书不提供现成的菜单式点击指南，而是提供构建、测试和优化尖端数据模型的蓝图。