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出版者:机械工业出版社

作者:杰拉尔德凯勒

出品人:

页数:670

译者:

出版时间:2004-5

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787111143215

丛书系列:

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探索数据背后的奥秘：现代数据科学与机器学习导论 本书特色： 全面覆盖： 从基础统计学原理到前沿的深度学习模型，内容涵盖数据科学的完整生命周期。 实践驱动： 强调动手实践，结合 Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）和 R 语言的实战案例。 理论与应用并重： 深入浅出地解析复杂算法的数学原理，并聚焦于它们在商业决策、科学研究和社会科学中的实际应用。 面向未来： 重点介绍大数据处理、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等新兴领域的基础知识。 --- 第一部分：数据科学的基石——统计学与概率论的现代视角 本部分旨在为读者构建坚实的数学和逻辑基础，超越传统教材的刻板叙述，侧重于如何利用统计思维指导数据探索和模型构建。 第一章：数据驱动的世界与科学方法论 本章首先界定了“数据科学”的范畴，探讨数据在现代商业、医疗、金融和工程领域中的核心地位。我们将讨论数据科学流程的迭代模型（如 CRISP-DM），强调问题定义、数据理解、预处理、建模、评估和部署的各个环节。重点阐述“描述性统计”与“推断性统计”在不同决策场景下的差异化作用。我们将剖析常见的数据偏差（Sampling Bias, Measurement Error）如何误导结论，并介绍如何通过严谨的实验设计（如 A/B 测试的原理与陷阱）来确保数据采集的有效性。 第二章：概率论的量化思维 概率论是理解不确定性的语言。本章将复习离散与连续随机变量、联合概率分布、条件概率及贝叶斯定理。不同于纯理论推导，本章侧重于贝叶斯推断在实际问题中的应用，例如在故障诊断、疾病筛查中的准确率解释。我们将深入探讨大数定律和中心极限定理的实际意义，解释它们如何为参数估计和假设检验提供理论依据。此外，还将引入信息论的基本概念，如熵（Entropy）在特征选择中的潜力。 第三章：推断性统计的核心工具 本章是连接描述与预测的桥梁。我们将详细讲解点估计与区间估计的构建方法，特别是置信区间的实际解读。假设检验部分将全面覆盖 T 检验、方差分析（ANOVA）及其非参数对应物（如 Mann-Whitney U 检验）。我们不仅会介绍 P 值的标准解释，还会深入讨论其局限性、功效分析（Power Analysis）的重要性，以及如何根据研究目标选择最合适的检验方法，避免“P 值操纵”的倾向。 第二部分：数据准备、探索与可视化——揭示数据的内在结构 高质量的输入是高质量模型的前提。本部分将重点介绍数据清洗、特征工程和有效数据可视化的技术。 第四章：高效数据处理与特征工程 本章聚焦于使用现代编程工具（Python Pandas）处理结构化数据。内容涵盖缺失值的高级插补技术（如基于模型或多重插补 MICE）、异常值检测与处理（如 Isolation Forest 或 IQR 法的局限性）。特征工程是本章的核心，我们将探讨特征缩放（标准化 vs. 归一化）、独热编码的替代方案（如目标编码）、时间序列数据的特征提取（滞后项、滑动窗口）以及如何从文本数据中提取初步的数值特征。 第五章：探索性数据分析（EDA）与有效可视化 有效的 EDA 是发现数据潜在模式的关键。本章将超越基础的直方图和散点图。我们将学习如何使用多变量可视化技术（如并行坐标图、T-SNE/UMAP 降维后的可视化）来探索高维数据。重点讨论如何利用箱线图、小提琴图来比较不同类别间的分布差异，以及如何选择合适的颜色映射和图表类型来避免误导听众。本章将以实际数据集为蓝本，演示如何通过系统性的 EDA 发现数据质量问题和潜在的协变量关系。 第三部分：经典机器学习算法详解与实践 本部分深入探讨传统和集成学习方法，强调模型选择、评估和正则化的重要性。 第六章：监督学习基础：线性模型与正则化 本章从线性回归和逻辑回归开始，强调其作为基准模型的重要性。我们将详细解析最小二乘法（OLS）的假设和局限性。重点在于正则化技术：L1（Lasso）和 L2（Ridge）的区别、它们在特征选择和模型简化中的作用，以及弹性网络（Elastic Net）的综合优势。本章还会介绍广义线性模型（GLMs）的概念，以应对非正态分布的响应变量。 第七章：非线性建模：决策树与集成学习 本章从决策树的构建原理（如信息增益和基尼不纯度）入手，分析其容易过拟合的问题。核心内容转向集成学习：Bagging（如随机森林）如何通过减少方差来提高稳定性；Boosting（如 AdaBoost, Gradient Boosting Machines - GBM）如何通过迭代优化残差来提高准确性。随后，我们将深入探讨 XGBoost, LightGBM 和 CatBoost 的核心创新点、并行化策略以及它们在结构化数据竞赛中的主导地位。 第八章：距离与密度：非监督学习的应用 本部分涵盖发现数据内在结构的方法。聚类分析将重点比较 K-Means、DBSCAN（处理任意形状簇的优势）和层次聚类（Agglomerative vs. Divisive）。密度估计和异常检测将被引入，特别是 Isolation Forest 和 One-Class SVM 在识别罕见事件中的应用。降维技术方面，除了主成分分析（PCA）的线性局限，我们将深入探讨非线性降维技术如 t-SNE 和 UMAP，并讨论它们在可视化高维生物或文本数据时的适用性。 第九章：模型评估与选择的艺术 模型评估远不止于准确率。本章全面覆盖分类任务的评估指标：精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线下面积（AUC）和 PR 曲线。我们将探讨混淆矩阵的深入解读，以及如何根据业务目标（如医疗诊断中对敏感性或特异性的要求）来权衡不同指标。此外，模型选择方面，交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的实施、偏差-方差权衡的分析，以及 AIC/BIC 等信息准则在模型比较中的角色将得到详尽阐述。 第四部分：迈向深度学习——神经网络与序列数据 本部分为读者搭建进入复杂非线性模型世界的阶梯，着重于现代深度学习架构。 第十章：神经网络的基础与前向传播 本章详细解释了人工神经网络（ANN）的基本单元——神经元模型，激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其影响。我们将深入剖析反向传播算法（Backpropagation）的数学机制，解释链式法则如何高效地计算梯度。本章也将讨论优化器（SGD, Momentum, Adam）的工作原理，以及学习率调度策略在加速收敛中的关键作用。 第十一章：卷积神经网络（CNN）与计算机视觉基础 CNN 是处理网格数据（如图像）的标准。本章将解析卷积层、池化层和全连接层的结构。我们将讨论感受野、参数共享的概念，并对比 LeNet、AlexNet 到 ResNet 等经典架构的演进，理解残差连接的革命性意义。本章还将覆盖数据增强（Data Augmentation）技术，以提高模型对图像变化的鲁棒性。 第十二章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列和文本数据，本章引入序列模型。从基础 RNN 的梯度消失/爆炸问题开始，我们将重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，解释它们如何有效捕捉长期依赖。本章还将简要介绍 Transformer 架构的基础概念，预示注意力机制在现代序列建模中的核心地位。 第五部分：高级主题与伦理考量 本部分将目光投向更专业的领域和数据科学家的社会责任。 第十三章：处理非结构化数据——自然语言处理（NLP）入门 本章聚焦于文本数据的预处理：分词、词干提取、词形还原。我们将介绍词袋模型（Bag-of-Words）和 TF-IDF 的局限性，并深入探讨词嵌入（Word Embeddings）技术，如 Word2Vec 和 GloVe，理解它们如何将语义信息映射到向量空间。本章将用一个简单的文本分类案例来串联这些技术。 第十四章：可解释性、公平性与伦理 随着模型复杂度的提高，理解“为什么”比“是什么”更重要。本章系统介绍模型可解释性（XAI）技术：局部可解释性（LIME, SHAP 值）和全局模型分析。同时，我们将讨论模型公平性（Fairness）的概念，识别模型中可能存在的偏见（Bias），并探讨如何量化和减轻这些偏见，确保数据科学的应用符合社会伦理标准。 --- 目标读者： 本书面向具有一定数学基础（微积分与线性代数基础知识）的本科高年级学生、研究生、以及希望系统性地从传统统计学过渡到现代机器学习和数据科学实践的工程师和分析师。阅读本书后，读者将不仅能够熟练运用各类算法，更能理解其背后的机制，从而设计出更健壮、更具洞察力的数据解决方案。

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坦白说，这本书的厚度让我有点望而却步，厚厚的一本，感觉内容一定非常充实。拿到书后，我迫不及待地翻到了目录，看到了很多熟悉的统计术语，比如回归分析、方差分析、时间序列分析等等。我目前的工作涉及到产品性能的评估，经常需要分析大量的实验数据，找出影响产品性能的关键因素。这让我对统计分析产生了浓厚的兴趣，希望能通过这本书学习到更科学、更系统的数据分析方法。我特别留意了书中关于“回归分析”的部分，因为这是我工作中经常会用到的技术。书中对线性回归的讲解，从模型假设到参数估计，都讲得很到位。但是，在实际应用中，我遇到的数据往往不是那么“干净”，经常存在异常值、多重共线性等问题，这时候如何对模型进行诊断和修正，书中虽然也提到了，但感觉介绍得相对简略，没有提供太多实操性的技巧。我更希望看到一些关于如何处理“脏数据”的详细指导，以及如何在模型不满足理想假设时，采取哪些替代方法或调整策略。此外，书中对于一些高级的统计建模技术，比如非线性回归、广义线性模型等，虽然有所提及，但篇幅不多，可能需要我另外去寻找更专门的书籍来深入学习。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，沉稳的蓝色调，配上简洁明了的书名“应用统计分析”，给人一种专业严谨的印象。我当时选择它，很大一部分原因就是看中了它“应用”这个词，我一直觉得理论性的东西学起来枯燥乏味，而能够将统计方法应用到实际问题中，解决现实世界的困惑，才是最有价值的。可惜的是，拿到手后翻了翻，感觉这本书在“应用”的篇幅上并没有达到我预期的那样深入。它更偏向于对统计方法本身原理的阐述，比如各种分布的推导、参数的估计方法，以及假设检验的逻辑过程。这本身当然无可厚非，扎实的理论基础是应用的前提，但对于我这种更希望快速上手，找到解决实际问题工具的读者来说，会觉得稍微有点“纸上谈兵”。我期待的是能够看到大量的案例分析，从数据收集、预处理，到选择合适的统计模型，再到结果的解释和报告撰写，能够有一个清晰的脉络。这本书里虽然也有案例，但感觉它们更多是作为讲解理论的辅助，篇幅不算特别大，而且案例的选择也比较通用，没有涉及太多我目前工作中遇到的那些更细分、更具挑战性的场景。总的来说，它提供了一个不错的理论框架，但如果想通过它来直接指导实践，可能还需要我再去找些更具针对性的资料来补充。

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这本书的封面设计语言我相当喜欢，简洁而富有质感，给人一种专业学者的气息。我一直认为，学习统计学就像学习一门新的语言，只有掌握了它的基本语法和词汇，才能更好地去理解和表达数据所蕴含的信息。我选择这本书，是希望能够为我的数据分析能力打下坚实的基础。读了之后，发现这本书在统计理论的讲解上是非常严谨的，它不会回避数学公式和推导，这对于我来说，反而是一种肯定。我理解统计分析的本质在于概率论和数理统计，所以对这种理论化的阐述方式是认可的。然而，在阅读过程中，我发现自己常常会陷入一个“理论的泥潭”，理解了公式的含义，却很难将其与实际应用场景联系起来。例如，当书中介绍卡方检验时，我能够理解检验的逻辑，但当我在实际工作中遇到一个分类数据的分析问题时，我还是会犹豫，不知道卡方检验是否是最佳选择，也不知道如何去解释检验结果的实际意义。我期待的是，在讲解理论的同时，能够有更多“提示”，告诉读者在什么情况下应该优先考虑这种方法，以及在得到统计显著性结果后，如何将其转化为业务上的洞察。

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这本书的装帧质量相当不错，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里很有分量感。我之前接触过一些统计相关的书籍，有些排版混乱，字体模糊，阅读体验很差，所以对这本书的品质还是比较满意的。书的内容，初步浏览下来，感觉其章节安排是比较常规的，从基础概念开始，逐步深入到一些进阶的内容。我在工作中有时会遇到一些需要处理数据的情况，比如需要了解用户行为的趋势，或者评估某个营销活动的效果。这些都或多或少会涉及到统计学，但我的知识体系相对比较零散，很多时候是“知其然不知其所以然”。我希望能通过阅读这本书，能够系统地梳理一下我的知识，理清楚不同统计方法之间的联系和区别，了解它们各自的适用场景和局限性。这本书在介绍各种统计检验方法时，讲解得算是比较细致的，从零假设、备择假设的设定，到检验统计量的计算，再到p值的解释，都进行了详细的阐述。我特别关注了书中关于“如何选择合适的统计方法”这部分，虽然它列举了一些规则和指导原则，但实际操作起来，我总觉得还有些模糊。尤其是在面对复杂的多变量数据时，如何准确地识别出数据之间的关系，并选择最优的分析模型，这本书并没有给我一个立竿见影的答案，可能是我对这方面的理解还不够深入。

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这本书拿在手里确实很有分量，沉甸甸的，看得出来是用心制作的。我一直觉得，在信息爆炸的时代，能够从海量数据中提炼出有价值的信息，是一项极其重要的能力。而统计分析，无疑是实现这一目标的关键工具。我当初选择这本书，是希望能够系统地学习统计分析的方法，并将它们运用到我的工作中，以提升决策的科学性。这本书在概念的引入上，可以说是面面俱到，从最基础的描述性统计，到推断性统计的各种方法，都进行了详细的介绍。我尤其欣赏它对各种统计分布的讲解，清晰易懂，让我对概率的理解有了更深的认识。但是，在实际应用层面，我总觉得它缺少了一些“点拨”。比如说，当我们在进行 A/B 测试时，需要选择合适的样本量，也需要理解置信区间和功效的概念。书中虽然提到了这些，但并没有详细介绍如何去进行样本量的计算，也没有提供一些实用的工具或建议，来帮助我们在实际操作中做出更明智的判断。我希望书中能够包含更多关于“如何设计一个有效的实验”以及“如何解读和报告实验结果”的实用指导，而不仅仅是理论上的阐述。

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