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出版者:五南

作者:吳冬友．楊玉坤

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20020601

价格:NT$ 450

装帧:

isbn号码:9789571129013

丛书系列:

图书标签:

• 统计学习
• 机器学习
• 模式识别
• 李航
• 解答
• 习题
• 高等教育
• 计算机科学
• 人工智能
• 理论基础

《統計學習題解答》旨在为学习统计学习理论与实践的读者提供一套系统、详尽的习题解析。本书并非对某一特定教材的直接配套，而是力求覆盖统计学习领域的核心概念、经典模型与前沿方法，通过精心设计的习题，引导读者深入理解理论知识，并掌握解决实际问题的能力。 本书内容涵盖以下几个主要方面： 第一部分：基础概念与数学工具 概率论基础： 概率的公理化定义、随机变量及其分布（离散型、连续型）、期望与方差、条件概率与独立性、常见概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等）、大数定律与中心极限定理。通过对概率基本概念的梳理，为后续的统计学习奠定坚实的数学基础。 统计学基础： 描述性统计（均值、中位数、方差、标准差、分位数等）、抽样分布、参数估计（矩估计、最大似然估计）、置信区间、假设检验（t检验、z检验、卡方检验、F检验）。这部分内容侧重于统计推断的原理与方法，帮助读者理解如何从样本数据中提取信息并进行推断。 线性代数基础： 向量空间、线性方程组、矩阵运算（加法、乘法、转置、逆）、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解（如SVD）。线性代数是理解许多统计学习模型（如线性回归、主成分分析）的关键工具，本书将通过习题形式强化读者对相关概念和运算的掌握。 第二部分：监督学习 线性模型： 线性回归： 最小二乘法估计、正则化（Lasso, Ridge）、多项式回归、模型评估（R-squared, MSE）。习题将涉及如何建立和解释线性回归模型，以及如何处理过拟合问题。 逻辑回归： Sigmoid函数、交叉熵损失函数、梯度下降法求解、模型评估（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。重点在于理解分类问题的建模思路和优化过程。 支持向量机（SVM）： 硬间隔与软间隔SVM： 间隔最大化思想、核函数（线性核、多项式核、径向基核）、拉格朗日乘子法、KKT条件。习题将引导读者理解SVM的工作原理，特别是核技巧如何处理非线性可分问题。 SVM的变种： SVR（支持向量回归）等。 决策树： CART算法： 基于信息增益、基尼系数的节点划分准则、剪枝技术（预剪枝、后剪枝）。习题将聚焦于决策树的构建过程和预测原理。 集成学习： Bagging（装袋法）： 如随机森林（Random Forest）。习题将涉及随机森林的构建原理、随机性的来源以及如何提高模型鲁棒性。 Boosting（提升法）： 如AdaBoost, Gradient Boosting。习题将解释AdaBoost如何通过迭代加权错误样本，以及Gradient Boosting如何通过拟合残差来构建模型。 神经网络与深度学习基础： 感知机、多层感知机（MLP）： 激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）、反向传播算法、损失函数（MSE, Cross-entropy）。习题将涵盖神经网络的基本结构、前向传播和反向传播的计算过程。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层、池化层、全连接层。习题将侧重于理解CNN在图像处理中的应用原理。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： 处理序列数据的能力。习题将涉及RNN处理时间序列或文本数据的基本思想。 第三部分：无监督学习 降维： 主成分分析（PCA）： 特征值分解、协方差矩阵、降维后的数据表示。习题将指导读者如何计算主成分，并理解降维的意义。 t-SNE, UMAP等非线性降维方法。 聚类： K-Means算法： 簇的划分、质心更新、距离度量。习题将涉及K-Means的迭代过程以及如何选择K值。 层次聚类： 凝聚型与分裂型聚类、各种连接准则（单连接、全连接、平均连接）。 DBSCAN等基于密度的聚类方法。 关联规则挖掘： Apriori算法： 最小支持度、最小置信度、频繁项集。习题将涉及如何找到频繁项集和生成关联规则。 第四部分：模型评估与选择 交叉验证： K折交叉验证、留一法交叉验证。习题将强调交叉验证在模型性能评估和选择中的重要性。 偏差-方差分解： 理解模型误差的来源。 正则化技术： L1, L2正则化在防止过拟合中的作用。 模型选择标准： AIC, BIC等信息准则。 第五部分：统计学习中的进阶主题（选择性涵盖） 贝叶斯统计基础： 先验分布、后验分布、贝叶斯推断。 高斯过程（Gaussian Process）： 在回归和分类中的应用。 强化学习基础（如果适用）： 马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning。 本书的特点： 1. 理论与实践结合： 每道题目都紧密围绕统计学习的理论知识，并通过计算或代码实现（概念性展示）来巩固理解。 2. 由浅入深： 题目难度循序渐进，从基础概念的理解到复杂模型的构建与应用，适合不同水平的学习者。 3. 覆盖全面： 尽可能涵盖统计学习领域内经典和主流的模型与方法。 4. 解析详尽： 提供清晰、透彻的解题思路和步骤，帮助读者掌握解决问题的关键。 通过系统地练习本书中的题目，读者不仅能加深对统计学习理论的理解，更能提升运用统计学习方法解决实际问题的能力，为在数据科学、机器学习等领域进一步学习和工作打下坚实的基础。

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这本书给我的第一印象是，它真的非常有“分量”。翻开目录，我看到涵盖的范围相当广泛，从基础的线性模型到更进阶的非线性模型、集成方法，甚至还触及了一些机器学习的经典算法。我本来对某些章节的概念就有些模糊，比如支持向量机的核函数选择，还有集成学习中的bagging和boosting的细微差别，我一直想找一个更直观、更具象化的解释。这本书的解答能否做到这一点，是我非常关心的。我期望看到它能用一些贴近实际的例子来阐述理论，而不是纯粹的数学推导。例如，在讲解聚类算法时，如果能结合一些实际数据分析的场景，比如用户画像的构建，或者市场细分，这样学习起来会更有方向感和成就感。同时，我还希望它能提供一些关于模型选择和调参的建议，因为在实践中，选对模型和调好参数往往是影响结果的关键，而这方面的内容往往在教材中比较少提及。

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说实话，统计学习的学习过程，有时就像在迷雾中前行，总觉得有一些地方不够明朗。我希望《統計學習題解答》能够像一束光，照亮我前行的道路。我特别期待它在解释一些计算量较大的题目时，能提供清晰的计算步骤，并且解释每一步的意义。例如，在进行模型评估时，各种指标的计算和理解，以及如何根据这些指标来判断模型的优劣。我希望书中能有相关的解释和示例。此外，如果它还能在解答中融入一些关于实际应用场景的思考，比如在某个实际问题中，我们应该如何选择合适的模型，如何解释模型的输出结果，以及如何发现模型中的潜在问题，那就太有价值了。这本书能否在理论和实践之间架起一座坚实的桥梁，是我非常期待的。我希望通过这本书，能够更扎实地掌握统计学习的理论知识，并能够将其有效地应用于实际问题中。

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对于统计学习这类需要大量练习来巩固的学科，一本好的习题解答至关重要。我常常在练习中遇到一些“陷阱题”，题目本身设计得非常巧妙，很容易让人忽略一些重要的前提条件或者细节。我特别希望这本书的解答能够洞察这些“陷阱”，并在讲解中给予足够的提示和说明。我期待看到它能够解释清楚为什么某些解法是错误的，或者为什么在特定条件下会得出不同的结论。而且，如果它能提供一些不同层级的题目解答，比如从基础入门到进阶挑战，那样就可以更好地满足不同水平读者的需求。对于初学者，清晰易懂的基础解答能够帮助他们建立信心；对于有一定基础的学习者，更深入、更具启发性的解答则能帮助他们突破瓶颈，提升能力。我希望这本书能够成为我学习统计学习的一个得力助手，帮助我更有效地掌握这门知识。

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说实话，当初选择这本书，很大程度上是因为我之前的一些学习经历。我遇到过很多解答类的书籍，有些只是简单地把答案写出来，根本没有提供任何解题思路，让人觉得买了也等于白买。我希望《統計學習題解答》能打破这种尴尬局面。我特别期待它在处理一些具有挑战性的题目时，能够展现出“庖墨”的功力。比如，一些需要综合运用多个统计学习概念才能解决的问题，或者涉及到一些算法细节的题目。我希望它能清晰地分析题目的关键点，识别出需要用到的方法，然后一步步地引导读者完成整个解题过程。如果书中还能提供一些不同方法的优劣对比，或者在不同场景下适用哪种方法的指导，那就真的非常给力了。我希望这本书能够成为我学习路上的“指路明灯”，在我遇到难题时，能给我提供清晰、可靠的指引。

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拿到这本《統計學習題解答》的时候，我最期待的就是它能够真正解决我学习过程中遇到的那些“卡点”。你知道的，统计学习这门课，概念多，公式杂，有时候光看课本，总感觉隔着一层窗户纸，怎么也捅不破。尤其是在做习题的时候，明明理解了概念，可一到实际操作，就卡住了，不知道该从何下手，或者算出来的结果总是不对劲。我希望这本书的解答能够非常详尽，不仅仅给出最终答案，更重要的是能够展示出解题的思路和过程。就像一个经验丰富的老师，手把手地教你如何分析问题，如何选择合适的模型，如何一步一步地推导出正确的结果。我特别希望看到它在解释一些复杂公式的推导时，能有清晰的数学步骤，并且用通俗易懂的语言来解释那些抽象的概念，让我能够真正理解“为什么是这样”，而不是仅仅记住“是这样”。而且，如果能针对一些常见的错误解法或者误区进行提示，那就更完美了，这样我就可以避免走弯路。

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