具体描述
Second Edition offers a comprehensive presentation of scientific sampling principles and shows how to design a sample survey and analyze the resulting data. Demonstrates the validity of theorems and statements without resorting to detailed proofs.
好的，这是一本名为《高级数据分析方法与应用》的图书简介。 --- 《高级数据分析方法与应用》 内容简介 在当今数据驱动的时代，从海量信息中提取有价值的洞察已成为各行各业取得竞争优势的关键。本书《高级数据分析方法与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的框架，用以理解和掌握复杂数据分析的核心技术与最新发展。本书不仅仅局限于理论阐述，更强调将先进的统计学、机器学习算法与实际业务场景相结合，帮助数据科学家、分析师以及相关领域的专业人士构建稳健的数据分析流程。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础统计推断到前沿深度学习模型的多个层面。全书共分为五大部分，层层递进，确保读者能够系统地构建知识体系。 第一部分：数据科学基础与准备 本部分首先回顾了数据分析项目的全貌，强调了数据理解、清洗和预处理的重要性。我们将深入探讨如何处理缺失值、异常值以及不同类型数据的转换技术，如特征编码和标准化。重点内容包括探索性数据分析（EDA）的系统化方法，利用可视化工具揭示数据背后的结构和模式。此外，我们还将介绍现代数据管理工具和技术栈，确保分析环境的高效性。这一部分为后续复杂的模型建立奠定了坚实的基础。 第二部分：经典统计建模与推断 深入经典统计学领域，本部分详细介绍了回归分析的扩展形式。除了传统的线性回归，我们还会覆盖逻辑回归、泊松回归等广义线性模型（GLM），并探讨如何评估模型假设、诊断拟合优度，以及进行稳健的统计推断。重点章节将聚焦于时间序列分析，包括ARIMA模型、GARCH模型及其在金融和经济数据预测中的应用。我们还会探讨非参数统计方法的优势，尤其是在数据分布未知或不满足严格正态性假设时的应对策略。 第三部分：监督学习的高级算法 本部分是本书的核心之一，专注于现代机器学习算法的实践应用。我们从决策树出发，逐步引入集成学习方法，如随机森林（Random Forest）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）以及更高效的XGBoost和LightGBM。这些算法在处理高维数据和复杂非线性关系时表现出色。我们还将详细解析支持向量机（SVM）的核技巧，以及如何有效地进行模型选择、超参数调优，并深入探讨交叉验证策略的优化，以确保模型泛化能力的可靠性。 第四部分：无监督学习与降维技术 在数据结构未知的情况下，无监督学习发挥着至关重要的作用。本部分涵盖了聚类分析的多种范式，从K-Means到DBSCAN，再到层次聚类和混合模型（如高斯混合模型 GMM）。我们将重点讨论如何客观地评估聚类结果的质量。此外，数据降维技术被视为处理“维度灾难”的关键。主成分分析（PCA）的数学原理和应用限制将被详尽分析，同时介绍非线性降维方法，如t-SNE和UMAP，及其在复杂数据可视化中的强大能力。 第五部分：深度学习与前沿应用 面向人工智能前沿，本部分介绍了深度学习的基础架构和核心应用。我们将从人工神经网络（ANN）的基本构建模块开始，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）在图像处理中的强大功能，以及循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在序列数据分析中的地位。本部分还将探讨如何利用迁移学习加速模型开发，并讨论深度学习模型的可解释性问题（XAI），例如使用SHAP和LIME方法来揭示复杂模型的决策路径。最后，我们将探讨模型部署的基础知识，包括模型序列化和性能监控。 面向读者 本书适合具有一定统计学或编程基础，希望将数据分析技能提升到高级水平的专业人士。无论是希望优化业务决策的数据分析师、构建预测模型的机器学习工程师，还是需要深入理解数据驱动策略的研究人员，都能从本书的实践案例和理论深度中获益。 通过《高级数据分析方法与应用》，读者将获得一套完整的、可操作的工具箱，能够自信地应对现实世界中最具挑战性的数据问题。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有