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出版者:电子工业

作者:胡良平

出品人:

页数:706

译者:

出版时间:2010-6

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787121109768

丛书系列:

图书标签:

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深入探索数据背后的奥秘：多元统计与机器学习实践指南 本书特色： 本书并非面向初学者介绍基础统计概念的入门读物，而是定位于对数据分析有一定基础，希望深入掌握现代统计方法和前沿机器学习技术的专业人士、研究人员和高级学生。我们聚焦于那些在传统统计课程中往往被简化处理，但在实际复杂数据分析中至关重要的议题：高维数据处理、模型选择的严谨性、非参数方法的应用，以及深度学习在结构化数据挖掘中的前沿实践。 第一部分：高维数据的挑战与应对 在当今大数据环境下，数据维度（变量数量）常常远超样本量（观测值数量），这带来了多重共线性和模型解释性的严峻挑战。本部分将摒弃对基本多元线性回归的重复叙述，直接切入应对高维问题的核心技术。 1. 维度缩减的艺术与科学： 我们将详细剖析主成分分析（PCA）的数学基础，重点探讨如何选择最优的主成分数量，并引入核PCA（Kernel PCA）来处理非线性降维问题。更重要的是，我们将深入比较解释性降维方法（如因子分析和独立成分分析ICA）与预测性降维方法（如线性判别分析LDA和现代的集成降维技术）的应用场景和局限性。读者将学习如何根据分析目标（是解释结构还是提升预测性能）来审慎选择降维策略。 2. 正则化与稀疏性建模： 本章是本书的基石之一。我们将彻底解构岭回归（Ridge）、Lasso 和 Elastic Net 的惩罚机制及其对模型稳定性的影响。重点在于理解 $ell_1$ 和 $ell_2$ 范数在特征选择和系数收缩上的机制差异。此外，我们还会引入更新的 Group Lasso 和 Sparse Subspace Clustering (SSC) 方法，用以处理特征分组和更复杂的稀疏结构识别。关于正则化参数 $lambda$ 的选择，我们将超越简单的交叉验证，探讨贝叶斯信息准则（BIC）在正则化模型中的应用，以及基于信息论的更高效选择标准。 第二部分：现代非参数统计与模型诊断 真实世界的数据分布往往偏离理想的正态性假设。本部分着重于如何构建稳健且无需严格分布假设的统计模型。 3. 广义可加模型（GAMs）的深度挖掘： 我们不仅介绍平滑函数的基本概念，还将聚焦于如何构建混合效应 GAMs (GAMMs) 以处理具有层次结构或时间序列依赖性的数据。读者将学会如何精确控制平滑器的复杂度（通过有效自由度），以及如何使用惩罚样条和收缩先验来避免过度拟合。具体应用案例将侧重于生态学和经济学中非线性趋势的精确建模。 4. 稳健统计与异常值处理： 传统的最小二乘法对异常值极其敏感。本章将深入探讨 M-估计量、S-估计量和 MM-估计量背后的理论基础。我们将详细对比不同稳健回归方法对各种类型异常值（点异常值、杠杆点）的鲁棒性，并提供在不同污染水平下选择最优稳健方法的决策流程图。对协方差矩阵的稳健估计（如Minimum Covariance Determinant, MCD）也将作为处理多元异常值的关键工具进行阐述。 第三部分：预测建模的前沿技术与集成学习 本书将预测建模的视角从单一模型扩展到集成和提升方法，强调模型性能的交叉验证与泛化能力的评估。 5. 树模型的高级应用与集成策略： 决策树的介绍将直接跳过基础内容，直接进入梯度提升模型（Gradient Boosting Machines, GBMs）的核心算法——XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 的底层实现机制的对比分析。我们将详细讨论如何优化学习率、子采样策略和树的深度，以实现最优的泛化性能。在集成学习方面，我们将严谨区分 Bagging、Boosting 和 Stacking（堆叠集成）在减少方差、偏差和模型复杂度上的不同作用，并提供构建多层 Stacking 模型的系统性步骤。 6. 支持向量机（SVM）与核方法的精通： 除了标准的线性/非线性 SVM，本书将重点分析如何为高维或小样本数据集选择合适的核函数（如预计算核、有理核）和优化裕度参数 $C$ 与 $gamma$。我们将探讨支持向量回归（SVR）的原理，并将其与岭回归等进行对比，探讨其在处理噪声数据时的优势。 7. 模型评估的严谨性与校准： 在预测建模中，仅报告 AUC 或 $R^2$ 是远远不够的。本部分将强调概率校准的重要性，介绍 Platt Scaling 和 Isotonic Regression 在校准预测概率上的应用。对于分类问题，我们将深入探讨如何使用 F1 分数、Kappa 系数和精确召回曲线（PR Curve）来评估不平衡数据集上的模型性能。交叉验证策略（如时间序列的滚动原点交叉验证）的选择和实施细节也将被详尽讨论。 第四部分：面向过程的统计建模：MCMC与贝叶斯方法 本部分为追求更深层次概率解释的研究者设计，重点关注现代计算工具在贝叶斯统计中的应用。 8. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实践： 我们将跳过基础的先验/后验概念回顾，直接进入 MCMC 算法的实际操作。重点剖析 Metropolis-Hastings 算法的实现细节，并着重介绍更高效的 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 及其在复杂层次模型中的应用。读者将学习如何诊断 MCMC 收敛性（如 Gelman-Rubin 统计量、自相关图分析）以及如何进行后验分布的有效采样和分析。 9. 分层模型与随机效应的深入分析： 分层模型（或多水平模型）是处理分组数据的强大工具。本书将展示如何使用贝叶斯框架来指定和拟合包含随机截距和随机斜率的分层回归模型。我们将讨论如何解释和可视化随机效应的分布，并探讨如何利用信息因子（Information Criteria）来比较具有不同固定效应和随机效应结构的嵌套或非嵌套模型。 总结： 本书旨在提供一套从理论到实践、从经典到前沿的统计分析工具箱。它要求读者具备扎实的代数和概率基础，并期望读者能够将所学方法应用于解决复杂的、非标准化的实际数据问题中，从而实现对数据背后机制更深入、更稳健的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书是多个业内高手合作而成，内容简洁但是都非常到位。这本书有700多页，但是语言精练，没有一句废话，完全不像当前部分教材有“凑字”之嫌。纵观国内外我接触过的所有教材，认为这本书是SAS的统计分析领域中是最好的一本。如果想学sas中的STAT部分，鄙人觉得不需要再看别的...

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很难给4星。涵盖内容很广很全，例子丰富。但每部分都不够详细，只讲如何操作，原理却没讲清楚。作工具书又没有索引部分，对于这么厚一本书实在是个缺陷。

评分☆☆☆☆☆

有实际例子可以操作，对使用sas而言确实不错

评分☆☆☆☆☆

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