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出版者:机械工业出版社

作者:Jonathan D.Cryer

出品人:

页数:350

译者:潘红宇等

出版时间:2011-1

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787111325727

丛书系列:华章数学译丛

图书标签:

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具体描述

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明.

本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用.

图书简介：书名：《高级机器学习算法详解与实践》引言：构建智能的基石在数据驱动的时代，机器学习已不再是前沿的理论概念，而是驱动各行各业变革的核心技术。从精准的医疗诊断到复杂的金融风控，从自动驾驶的决策系统到个性化的内容推荐，一切都离不开对海量数据深层次模式的挖掘与理解。然而，现代机器学习模型的复杂性与性能要求，远远超出了基础算法所能支撑的范畴。本书《高级机器学习算法详解与实践》正是为寻求突破瓶颈、迈向专业化和工程化应用的研究人员、数据科学家和高级工程师精心打造的一本深度指南。它摒弃了对基础线性回归或简单决策树的重复叙述，直击当前工业界和学术界最前沿、最具挑战性的核心算法体系。第一部分：深度学习的拓扑结构与优化前沿本部分将深入剖析现代深度神经网络的内在机制，着重探讨如何构建和训练高效、稳定的复杂模型。第一章：卷积神经网络（CNN）的结构演进与空间特征提取本章详述了从LeNet到ResNet、DenseNet乃至Transformer架构中应用的多尺度特征融合技术。重点探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在扩大感受野的同时保持计算效率的原理，并详细解析了残差连接（Residual Connections）如何有效解决深层网络中的梯度消失和退化问题。实战部分侧重于使用PyTorch框架实现高效的图像分割网络（如U-Net的变体）和目标检测框架（如YOLOv7/v8的核心模块设计），强调参数初始化策略与批量归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。第二章：循环神经网络（RNN）及其变体的深度剖析虽然Transformer模型在序列任务中占据主导地位，但理解和掌握LSTM与GRU的内部机制，对于处理资源受限或需要精确时间依赖建模的场景至关重要。本章不仅解释了门控单元（Gate Mechanisms）如何控制信息流的遗忘与更新，还深入讨论了双向RNN（Bi-RNN）在捕捉上下文信息上的优势。此外，本章提供了一套完整的“序列到序列”（Seq2Seq）模型的构建流程，包括束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以提升生成文本或序列的质量。第三章：Transformer架构：自注意力机制的革命本章是全书的核心之一，聚焦于如何利用自注意力（Self-Attention）机制彻底替代传统的循环结构。我们将细致拆解多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程，阐释其并行化处理的巨大优势。对于Transformer模型中的位置编码（Positional Encoding），本书提供了绝对位置编码、相对位置编码及其旋转编码（RoPE）的对比分析。实践案例将涵盖基于BERT和GPT架构的预训练、微调策略，以及如何针对特定下游任务（如自然语言推理或文本摘要）进行模型裁剪与加速。第二章部分：高级优化、正则化与模型可解释性深度学习模型的训练过程往往伴随着收敛困难、过拟合和模型黑箱化的问题。本部分提供了一整套系统性的解决方案。第四章：优化算法的精细调优本章超越了基础的SGD，系统地介绍了动量（Momentum）、AdaGrad、RMSprop以及目前工业界广泛使用的AdamW优化器。重点阐述了AdamW如何通过解耦权重衰减（Weight Decay）与梯度更新，有效防止了模型在训练后期的过拟合。此外，我们将探讨学习率调度策略，包括余弦退火（Cosine Annealing）和热重启（Warm Restarts）在提升最终模型精度方面的作用。第五章：对抗性训练与泛化能力的提升探讨了模型鲁棒性这一关键的工程指标。本章详细介绍了对抗性样本的生成方法（如FGSM和PGD），并深入讲解了如何通过对抗性训练（Adversarial Training）来增强模型抵御恶意输入的能力。同时，本书也涵盖了集成学习在提升稳定性和泛化性方面的应用，包括快照集成（Snapshot Ensembling）等高效集成技术。第六章：模型可解释性（XAI）的定量与定性方法面对复杂的黑箱模型，理解其决策依据至关重要。本章系统介绍了主流的可解释性工具：LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（合作博弈论的解释方法）。我们将通过具体的代码实例，展示如何为分类和回归模型生成局部特征重要性图谱，并讨论了梯度可视化技术（如Grad-CAM）在医学影像分析中的应用，帮助读者建立对模型“思考过程”的直观认识。第三部分：无监督、自监督学习与前沿探索在标注数据日益昂贵的背景下，如何有效利用海量未标注数据是当前研究的热点。第七章：深度聚类与表示学习本章侧重于无监督学习范式中，如何让数据自身揭示其内在结构。深入探讨了深度嵌入聚类（DEC）的迭代优化过程，以及它如何同时学习特征表示和聚类分配。重点介绍了对比学习（Contrastive Learning）的原理，如SimCLR和MoCo框架，解释了如何通过“拉近正样本，推远负样本”的方式，在没有标签的情况下学习到高质量的语义嵌入空间。第八章：生成模型的深入应用：VAE与GAN的进阶本章聚焦于两大主流生成模型。对于变分自编码器（VAE），我们将探讨其潜在空间（Latent Space）的正则化技巧，以及如何利用其生成连续、平滑的样本。对于生成对抗网络（GANs），我们着重分析了WGAN、StyleGAN等稳定性和生成质量更高的变体，并探讨了条件GAN在图像翻译（如CycleGAN）中的高级应用。实践部分将演示如何使用这些模型进行数据增强和新数据样本的合成。结语：迈向工业级部署本书的最后一章聚焦于将复杂的训练模型转化为高效的生产系统。内容涵盖模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以减小模型体积和加速推理，以及使用ONNX等中间表示格式进行跨平台部署的最佳实践。通过对这些高级主题的系统梳理与实践指导，读者将能够驾驭最尖端的机器学习技术，解决现实世界中最具挑战性的复杂数据问题。目标读者：拥有一定机器学习基础（了解线性代数、概率论和基础统计学），希望深入掌握深度学习前沿算法、优化技术及模型工程化能力的开发者和研究人员。

作者简介

Jonathan D. Cryer 美国艾奥瓦大学统计与精算学系退休教授。他是美国统计学会会士，获得过艾奥瓦大学教学奖。除本书外，他还与人合著有《Statistics for Business: Data Analysis and Modeling, Second Edition》、《Minitab Handbook, Fifth Edition》、《Electronic Companion to Statistics》、《Electronic Companion to Business Statistics》等书，并发表了大量学术论文。

Kung-Sik Chan 美国艾奥瓦大学统计与精算学系教授。他是美国统计学会会士、数学统计学会会员，并且是国际统计学会推荐成员。他于1996年获得艾奥瓦大学系专家奖。除本书外，他还与人合著有《Chaos: A Statistical Perspective》一书，并发表了大量学术论文。

目录信息

译者序
前言
第1章引论1
1.1 时间序列举例1
1.2 建模策略6
1.3 历史上的时间序列图6
1.4 本书概述7
习题7
第2章基本概念8
2.1 时间序列与随机过程8
2.2 均值、方差和协方差8
2.3 平稳性11
2.4 小结14
习题14
附录A 期望、方差、协方差和相关系数18
第3章趋势20
3.1 确定性趋势与随机趋势20
3.2 常数均值的估计20
3.3 回归方法22
3.4 回归估计的可靠性和有效性26
3.5 回归结果的解释29
3.6 残差分析31
3.7 小结36
习题37
第4章平稳时间序列模型40
4.1 一般线性过程40
4.2 滑动平均过程41
4.3 自回归过程48
4.4 自回归滑动平均混合模型56
4.5 可逆性57
4.6 小结58
习题58
附录B AR（2）过程的平稳域61
附录C ARMA(p,q)模型的自相关函数62
第5章非平稳时间序列模型63
5.1 通过差分平稳化63
5.2 ARIMA模型66
5.3 ARIMA模型中的常数项70
5.4 其他变换70
5.5 小结73
习题73
附录D 延迟算子75
第6章模型识别77
6.1 样本自相关函数的性质77
6.2 偏自相关函数和扩展的自相关函数79
6.3 对一些模拟的时间序列数据的识别83
6.4 非平稳性88
6.5 其他识别方法92
6.6 一些真实时间序列的识别94
6.7 小结99
习题99
第7章参数估计105
7.1 矩估计105
7.2 最小二乘估计108
7.3 极大似然与无条件最小二乘112
7.4 估计的性质113
7.5 参数估计例证115
7.6 自助法估计ARIMA模型118
7.7 小结120
习题120
第8章模型诊断125
8.1 残差分析125
8.2 过度拟合和参数冗余132
8.3 小结134
习题135
第9章预测137
9.1 最小均方误差预测137
9.2 确定性趋势137
9.3 ARIMA预测138
9.4 预测极限145
9.5 预测的图示146
9.6 ARIMA预测的更新148
9.7 预测的权重与指数加权滑动平均148
9.8 变换序列的预测149
9.9 某些ARIMA模型预测的总结151
9.10 小结152
习题152
附录E 条件期望156
附录F 最小均方误差预测157
附录G 截断线性过程158
附录H 状态空间模型160
第10章季节模型164
10.1 季节ARIMA模型165
10.2 乘法季节ARMA模型166
10.3 非平稳季节ARIMA模型168
10.4 模型识别、拟合和检验169
10.5 季节模型预测174
10.6 小结178
习题178
第11章时间序列回归模型180
11.1 干预分析180
11.2 异常值185
11.3 伪相关188
11.4 预白化与随机回归191
11.5 小结198
习题198
第12章异方差时间序列模型201
12.1 金融时间序列的一些共同特征201
12.2 ARCH(1)模型206
12.3 GARCH模型209
12.4 极大似然估计214
12.5 模型诊断217
12.6 条件方差非负条件221
12.7 GARCH模型的一些扩展223
12.8 另一个示例：USD/HKD汇率日数据224
12.9 小结226
习题226
附录I 广义混合检验公式228
第13章谱分析入门229
13.1 引言229
13.2 周期图231
13.3 谱表示和谱分布235
13.4 谱密度237
13.5 ARMA过程的谱密度238
13.6 样本谱密度的抽样性质243
13.7 小结247
习题247
附录J 余弦与正弦序列的正交性250
第14章谱估计251
14.1 平滑谱密度251
14.2 偏差和方差253
14.3 带宽254
14.4 谱置信区间254
14.5 泄露和锥削256
14.6 自回归谱估计259
14.7 模拟数据示例259
14.8 真实数据示例264
14.9 其他谱估计法268
14.10 小结269
习题269
附录K 锥削与狄利克雷核271
第15章门限模型273
15.1 用图解法探索非线性274
15.2 非线性检验278
15.3 多项式模型一般是爆炸性的280
15.4 一阶门限自回归模型282
15.5 门限模型285
15.6 门限非线性的检验285
15.7 TAR模型的估计287
15.8 模型诊断293
15.9 预测295
15.10 小结298
习题298
附录L TAR广义混合检验299
附录Ⅰ R入门301
附录Ⅱ 数据集合的说明339
参考文献342
· · · · · · (收起)