Statistical Data Mining Using SAS Applications, Second Edition pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Press

作者:George Fernandez

出品人:

頁數:477

译者:

出版時間:2010-6-18

價格:USD 109.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781439810750

叢書系列:

圖書標籤:

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

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到小哈圖書下載中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

深度數據挖掘與統計建模實踐指南：基於現代編程範式圖書名稱：深度數據挖掘與統計建模實踐指南：基於現代編程範式作者： [此處填寫作者姓名] 齣版社： [此處填寫齣版社名稱] ISBN： [此處填寫ISBN] --- 內容概要本書旨在為數據科學、統計學、計算機科學以及工程領域的專業人士和高級學生提供一個全麵、深入且高度實用的指導手冊，專注於現代數據挖掘的核心概念、先進的統計建模技術，以及如何利用前沿的編程工具鏈（如Python生態係統中的Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas/NumPy，以及R語言的高級包）高效地實現這些方法。本書的焦點在於“理解其內在機製”與“實現最佳實踐”，而非簡單地羅列軟件操作步驟。我們摒棄瞭對特定商業軟件操作界麵的過度依賴，轉而深入探討算法的數學基礎、計算復雜性、模型選擇的統計學原理，以及在真實世界大數據環境中進行部署和評估的工程挑戰。全書結構清晰，從基礎的數據預處理與探索性分析（EDA）的精細化步驟入手，逐步構建至復雜的非綫性模型、時間序列分析、高維數據降維技術，並最終涵蓋模型可解釋性（XAI）和因果推斷的現代方法。第一部分：數據工程與基礎構建（Foundations）本部分為後續復雜建模打下堅實的數據基礎，強調數據清洗、轉換和特徵工程的重要性，視其為模型性能的決定性因素。第一章：現代數據科學的工作流與環境搭建本章首先概述瞭端到端的數據挖掘項目流程，從問題定義到部署。重點介紹Python與R語言在數據科學中的角色定位，並詳細指導讀者搭建高性能的本地及雲端開發環境（包括虛擬環境管理、GPU加速配置）。我們深入探討瞭版本控製（Git/DVC）在數據項目中的關鍵作用，確保分析的可復現性。第二章：數據清洗、轉換與標準化的高級技術超越基礎的缺失值插補，本章探討瞭基於模型（如MICE多重插補）和基於領域知識的插補策略。針對異常值檢測，我們詳述瞭基於密度的LOF（Local Outlier Factor）、隔離森林（Isolation Forest）以及基於魯棒統計量的評估方法。數據類型轉換部分側重於特徵編碼的精細化處理，包括Target Encoding、Weight of Evidence (WOE) 在不引入過多信息泄露前提下的應用，以及處理高基數分類變量的策略。第三章：探索性數據分析（EDA）的深度洞察 EDA不再僅僅是繪圖，而是轉化為結構化的假設生成過程。本章重點介紹多變量關係的挖掘，包括使用Copula函數分析復雜依賴結構，以及使用交互式可視化工具（如Plotly, Bokeh）進行高維數據的探索。此外，我們還講解瞭如何利用統計檢驗（如Permutation Tests）來量化觀測到的模式的顯著性，而非僅僅依賴P值。第四章：特徵工程的藝術與科學本章是模型性能的關鍵驅動力。詳細介紹瞭如何從原始數據中構造非綫性特徵、交互項，以及如何利用領域知識（Domain Knowledge）進行特徵設計。針對時間序列數據，講解瞭先進的滯後特徵、傅裏葉變換特徵的應用。特彆關注於自動特徵工程工具包（如Featuretools）的工作原理和限製。第二部分：經典與集成學習模型精要（Modeling Core）本部分聚焦於統計學習中經過時間檢驗的核心算法，強調模型背後的統計假設和優化目標。第五章：綫性模型的高級應用與正則化本章重溫綫性迴歸和邏輯迴歸，但重點轉嚮解決多重共綫性、模型選擇和維度災難。詳細剖析瞭Ridge、Lasso和Elastic Net迴歸的數學推導及其對模型稀疏性和穩定性的影響。引入瞭廣義可加模型（GAMs）來處理非綫性關係，同時保持模型的可解釋性。第六章：決策樹、隨機森林與梯度提升機本章全麵覆蓋瞭基於樹的模型。首先，深入解釋瞭CART、C4.5等算法的原理，特彆是信息增益與基尼不淨度的選擇標準。隨後，詳細分析瞭隨機森林（Bagging）如何通過集成降低方差。核心在於梯度提升（Gradient Boosting），涵蓋瞭經典的GBM、XGBoost、LightGBM和CatBoost的結構差異、優化目標（損失函數）以及Shrinkage、Subsampling等正則化技術的實現細節。第七章：支持嚮量機（SVM）與核方法本章探討瞭SVM在小樣本和高維空間中的優勢。詳細闡述瞭核方法的理論基礎，包括多項式核、高斯徑嚮基函數（RBF）核的工作原理，以及如何選擇閤適的核函數和正則化參數C。討論瞭SVM在大規模數據集上的擴展性挑戰及其現代解決方案。第八章：無監督學習：聚類與降維的深度探索聚類分析部分，除瞭K-Means，我們深入講解瞭層次聚類（Agglomerative Clustering）的樹狀圖解釋、DBSCAN的空間密度概念以及Mean-Shift算法。在降維方麵，不僅覆蓋瞭PCA，更詳細分析瞭非綫性降維技術如t-SNE和UMAP，強調它們在可視化和特徵提取中的適用場景與局限性。第三部分：高級建模、驗證與部署（Advanced Topics）本部分轉嚮現代統計學習中最具挑戰性的領域：深度學習的應用、模型評估的魯棒性以及最終的係統化部署。第九章：神經網絡基礎與深度學習入門本章為深度學習構建理論框架。涵蓋瞭前饋網絡（FNN）的構建、反嚮傳播算法的詳細推導、激活函數的選擇（ReLU, Leaky ReLU, Sigmoid的權衡）。重點討論瞭優化器（SGD, Adam, RMSProp）的工作機製、學習率調度策略以及批標準化（Batch Normalization）對訓練穩定性的影響。第十章：時間序列分析的現代視角本章超越傳統的ARIMA模型，專注於利用深度學習和復雜迴歸模型處理時間序列數據。講解瞭如何使用循環神經網絡（RNNs，特彆是LSTM和GRU）對序列依賴性進行建模。此外，還涵蓋瞭時間序列的交叉驗證（滾動原點法）以及趨勢、季節性分解的先進技術。第十一章：模型評估、選擇與統計推斷本章探討模型驗證的嚴格性。詳細區分瞭Holdout、K-Fold、Leave-One-Out Cross-Validation的適用場景。引入瞭超越準確率和AUC的評估指標，如FPR/FNR麯綫下的麵積、校準麯綫（Calibration Plots）以及Precision-Recall麯綫的深度分析。特彆關注於Bootstraping方法在估計模型穩定性和置信區間中的應用。第十二章：模型可解釋性（XAI）與因果推斷在黑箱模型日益普及的背景下，本章是至關重要的實踐環節。我們深入探討瞭模型無關的解釋方法，如SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的數學原理和實際應用。此外，本章還介紹瞭結構方程模型（SEM）的基礎，以及傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）和雙重差分（Difference-in-Differences）等因果推斷方法的統計嚴謹性。附錄：高性能計算與模型部署的工程實踐附錄提供瞭關於如何使用Dask或Spark進行大規模數據並行計算的指南，以及如何將訓練好的模型封裝成API服務（如使用Flask/FastAPI）進行實時預測的工程流程概述。 --- 本書特色與目標讀者本書的結構設計確保瞭讀者不僅能“應用”工具，更能“理解”工具背後的統計學和計算邏輯。我們強調統計穩健性、模型泛化能力以及代碼的工程質量。目標讀者包括： 1. 具備一定統計學或編程基礎，希望將數據挖掘技能提升到專業工程水平的從業人員。 2. 對特定商業軟件的“黑箱”操作感到不滿，渴望深入瞭解算法機製的高級數據分析師和研究人員。 3. 正在攻讀碩士或博士學位，需要將理論知識應用於復雜、前沿數據問題的學生。本書不提供現成的菜單式點擊指南，而是提供構建、測試和優化尖端數據模型的藍圖。