Logistic回归模型:方法与应用 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:王济川

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:38.20元

装帧:平装

isbn号码:9787040099102

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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《Logistic回归模型：方法与应用》 Logistic回归，作为统计学和机器学习领域中一项基础而强大的工具，在处理二分类和多分类问题时展现出卓越的效能。这本书深入剖析了Logistic回归模型的核心理论，从其统计学基础原理到实际应用中的关键技术，为读者构建起一个全面而清晰的认知框架。 第一部分：理论基础与模型构建 本部分将带领读者踏上Logistic回归的理论之旅。我们将从概率论和统计推断的基石出发，逐步引入Logistic函数（Sigmoid函数）及其特性，理解它如何将线性组合的预测变量映射到0到1之间的概率区间。接着，我们会详细阐述模型的目标函数——最大似然估计，以及如何通过梯度下降、牛顿法等优化算法来求解模型参数。 概率视角下的Logistic回归： 深入理解条件概率 P(Y=1|X) 如何被模型预测，以及概率与Odds（赔率）和Log-odds（对数赔率）之间的转换关系。 模型假设与推断： 探讨Logistic回归的核心假设，如线性关系、独立性等，以及如何进行模型拟合、参数估计和显著性检验。 损失函数与优化算法： 详解交叉熵损失函数（Cross-entropy Loss），并介绍多种迭代优化算法，包括梯度下降及其变种（如SGD, Adam）以及牛顿法，分析它们的收敛特性与优缺点。 模型评估指标： 介绍一系列用于评估分类模型性能的指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线和AUC值，并讲解它们在不同场景下的适用性。 第二部分：进阶模型与扩展 在掌握了基础的二元Logistic回归后，本书将进一步拓展Logistic回归的应用范围，介绍处理更复杂分类任务的方法。 多元Logistic回归： 讲解如何将Logistic回归扩展到处理两个以上类别的情况，重点介绍Ordered（有序）和Multinomial（无序）Logistic回归的区别与应用场景。 正则化技术： 探讨L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化如何应用于Logistic回归，以解决模型过拟合问题，提高模型的泛化能力。 特征工程与选择： 介绍在Logistic回归模型构建过程中，如何进行有效的特征工程，包括特征转换、多项式特征、交互特征等，以及特征选择的重要性。 模型解释性： 深入理解Logistic回归模型的可解释性，如何从模型系数（Odds Ratio）中提取业务洞察，识别关键影响因素。 第三部分：实际应用与案例分析 理论的深度离不开实践的检验。本部分将通过丰富的实际案例，展示Logistic回归在各个领域的广泛应用，帮助读者将所学知识融会贯通。 金融风险评估： 以信用评分卡为例，演示如何构建Logistic回归模型来预测客户的违约概率。 医疗健康诊断： 展示如何利用Logistic回归预测疾病发生的风险，如癌症、心脏病等。 市场营销分析： 如何预测客户购买行为，进行精准营销，提高营销 ROI。 用户行为预测： 在互联网领域，预测用户流失、点击率等。 自然语言处理初步： 简单介绍Logistic回归在文本分类、情感分析等任务中的应用。 本书特色： 循序渐进的教学方法： 从基础概念到高级应用，每一步都力求清晰易懂，适合不同背景的读者。 丰富的数学推导与直观解释： 在严谨的数学推导基础上，辅以形象的比喻和图示，帮助读者深入理解模型背后的逻辑。 贯穿实际案例： 每一个理论概念的讲解都紧密结合实际应用，让读者感受到Logistic回归的强大生命力。 代码实现指导（可选）： （此处可根据实际情况添加）本书可能包含部分主流编程语言（如Python, R）的实现示例，指导读者如何运用代码完成模型构建与评估，从而加速实践过程。 谁适合阅读本书： 本书适合对数据分析、统计建模、机器学习感兴趣的学生、研究人员、数据科学家、工程师以及渴望提升量化分析能力的业务分析师。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将是您深入理解和掌握Logistic回归模型不可或缺的参考。 通过阅读《Logistic回归模型：方法与应用》，您将不仅掌握一种强大的统计工具，更能培养严谨的逻辑思维和解决实际问题的能力，为您的数据科学之路打下坚实的基础。

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这本书在**数据预处理**这一环的处理上，做得比我预期的要细致得多。很多关于物流回归的书籍，要么对数据清洗一带而过，要么就只停留在理论层面，但这本书却是把**特征工程**和**离散化**作为重点进行了阐述。我记得有一章专门讲了如何处理分类变量和连续变量的不同编码方式，并对比了它们对模型性能的影响，这对我用Python进行实践时提供了极大的指导。更让我惊喜的是，书中对**模型评估指标**的讲解非常全面，不只是停留在准确率（Accuracy）上，还引入了F1分数、ROC曲线下面积（AUC）以及灵敏度和特异度的权衡，这些都是在做业务决策时至关重要的指标。作者似乎深谙读者在实际应用中会遇到的各种“坑”，所以每一章的结尾都有一个“实践中的挑战与对策”的小结，这些小结简直是救命稻草，让我能够预见并提前准备好应对那些实际数据中的“脏乱差”。这本书的价值不在于教你学会物流回归本身，而在于教你如何**用物流回归做出可靠的商业决策**。

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我对这本书的评价是，它是一本**对进阶读者非常友好**，但同时也**对新手极具包容性**的教材。对于我这种已经有些基础，但希望将理论知识系统化并应用于复杂项目的人来说，这本书的价值体现在它对**模型鲁棒性**的探讨上。书中关于**正则化（L1/L2）**的章节，解释得非常透彻，不仅说明了它们如何惩罚过拟合，更关键的是对比了Lasso（L1）在特征选择上的独特优势，这在处理高维数据时极其重要。很多初级读物会忽略正则化对系数解释性的影响，但这本书详细分析了这一点，让我明白了为何在某些情况下需要牺牲一些预测精度来换取更简洁、更具可解释性的模型。它引导读者思考的深度，远远超过了一本基础教程的范畴，更像是一本**“如何构建生产级分类模型”的实战手册**。如果你追求的不仅仅是跑通代码，而是想深入理解每一个参数选择背后的逻辑和权衡，这本书绝对能满足你的需求。

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这本关于物流回归的书真是让我眼前一亮，尤其对于我这种刚刚接触统计建模的新手来说，简直是打开了一扇新世界的大门。我本来以为像“回归”这种词听起来就很枯燥乏味，但作者的叙述方式非常生动，把复杂的数学概念拆解得非常透彻，好像在听一位经验丰富的老师讲课。我记得最清楚的是关于**模型假设**的那一章，我以前总是把那些什么线性、独立性、同方差性搞混，但这本书里用了很多实际生活中的例子，比如医生诊断疾病的概率，一下子就把抽象的理论具象化了。而且，书里还很贴心地提供了很多**R语言**的代码示例，光是跟着敲代码，我就能感受到模型是如何一步步构建起来的，这比光看公式推导有效多了。虽然书名听起来有点学术，但读起来一点都不费劲，更像是一本实用的操作指南，而不是纯粹的理论教材。我个人特别喜欢它在**模型解释**那部分的处理，不仅仅是告诉你系数的含义，更教会你怎么去判断一个模型的好坏，比如AUC值和混淆矩阵的解读，这些都是实际工作中马上就能用到的技能。总之，对于想要系统学习物流回归，并且希望**动手实践**的读者来说，这本书绝对是物超所值。

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这本书的排版和逻辑组织非常符合现代读者的阅读习惯。它大量使用了**图表和流程图**来辅助说明复杂的流程，使得原本可能让人望而却步的算法流程变得清晰可见。比如，在讲解**最大似然估计**（MLE）的求解过程时，作者没有直接跳到繁琐的微积分，而是用一个非常直观的“寻找最优解”的迭代过程图来引导，这极大地降低了读者的心理门槛。此外，书中对**不同算法的适用场景对比**也做得非常到位。它不像有些书那样只介绍物流回归本身，而是会穿插对比决策树、SVM等其他分类算法的优势和劣势，让你能更清晰地判断在特定业务问题下，物流回归是否是最佳选择。这种“放眼全局”的视角，让这本书的知识体系显得更加完整和成熟。我读完后，不仅是对物流回归有了深刻理解，更重要的是，我对整个**分类模型家族**都有了一个更宏观的认识，不再是“只见树木不见森林”。

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说实话，我拿到这本书的时候，内心是有点忐忑的，因为我不是统计学出身，对数学公式有着天生的恐惧。但这本书的编写结构非常清晰，它没有一上来就抛出一堆复杂的矩阵运算，而是先从**问题的提出**开始，构建场景，让你明白为什么需要物流回归，它解决了什么痛点。这一点非常关键，它让我建立了一种“用工具解决问题”的思维框架，而不是仅仅停留在“学习公式”的层面。我特别欣赏它在**变量选择**那一块的讨论，书中详细对比了几种不同的选择方法，并分析了各自的优缺点，比如逐步回归的陷阱，这种批判性的思考在很多教科书中是看不到的。另外，这本书对于**模型诊断**的关注度很高，它没有止步于“模型拟合成功”就算完事，而是深入探讨了如何识别异常值、多重共线性等潜在问题，这对我后面在处理真实数据集时，避免了很多弯路。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会套公式的“模仿者”，而更像是一个可以**独立思考和优化模型**的实践者。它的深入浅出，恰到好处地平衡了理论深度和操作实用性。

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可惜买不到了

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Logistic回归的入门，感觉不错

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Logistic回归的入门，感觉不错

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Logistic回归的入门，感觉不错

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第94页中间的数学公式有误，应是n11*n22，不是n11/n22；应是n12*n21，不是n12/n21。