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出版者:中国社会科学出版社

作者:威廉 H.格林

出品人:

页数:879

译者:王明舰

出版时间:1998-03-01

价格:78.00元

装帧:

isbn号码:9787500422860

丛书系列:当代经济学教科书译丛

图书标签:

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• 金融计量
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《算法之道：现代数据科学与工程的基石》 一、 核心理念与价值导向 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。然而，海量数据的价值并非取之即来，它需要一套严谨的理论框架和精密的工具方法来挖掘、理解和利用。《算法之道》正是为应对这一挑战而诞生的。本书并非局限于某一特定学科或应用领域，而是以“算法”这一普适性的概念为切入点，深入剖析其在现代数据科学与工程中扮演的基石性角色。我们旨在构建一个兼具理论深度与实践广度的知识体系，帮助读者建立起一套解决复杂数据问题的思维模式和技术栈。 本书的核心价值在于，它能够引导读者从“知其然”到“知其所以然”。我们不满足于仅仅介绍各种算法的使用方法，而是着力于揭示算法背后的数学原理、统计假设和逻辑推理。理解这些根本性的东西，才能让读者在面对新的问题时，能够灵活选择、创新应用，甚至自主设计出更优的解决方案。本书将带领读者踏上一段探索算法的智慧之旅，理解数据如何被转化为洞察，洞察如何被转化为行动，最终驱动智能化系统的构建与优化。 二、 内容体系与结构设计 《算法之道》的内容体系围绕着“数据获取与预处理”、“核心算法原理与模型”、“算法在工程中的实现与优化”以及“前沿算法与未来展望”四个主要模块展开，层层递进，环环相扣。 模块一：数据之源与净化之旅 任何算法的有效性都离不开高质量的数据。《算法之道》的开篇，将带领读者深入了解数据产生的源头，以及在数据采集过程中可能遇到的挑战。我们将详细探讨数据清洗、转换、特征工程等关键预处理技术。这包括： 数据质量评估与改善： 识别和处理缺失值、异常值、重复值，理解数据分布的偏斜，并学习相应的填补、平滑和转换策略。 特征工程的艺术： 如何从原始数据中提取、构造出对模型有意义的特征。我们将介绍各种特征创建技术，如多项式特征、交互特征、数值特征的离散化、类别特征的编码（独热编码、标签编码、目标编码等）。 数据降维的智慧： 当特征维度过高时，会带来“维度灾难”问题。《算法之道》将详细阐述主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等降维技术，讲解其背后的数学原理和适用场景，帮助读者在保持信息损失最小的情况下，提高模型效率和泛化能力。 数据采样与平衡： 在处理不平衡数据集时，我们将介绍过采样（SMOTE）、欠采样、合采样等技术，确保模型不会偏向多数类别。 模块二：算法宝库：原理、模型与洞察 这是本书的核心内容，将系统地介绍并深入剖析各类经典的、现代的算法。我们强调算法的内在逻辑和数学基础，而非停留在API调用层面。 监督学习的探索： 线性模型 revisited： 从简单的线性回归、逻辑回归出发，深入理解其优缺点，并延展至岭回归、Lasso回归等正则化方法，以及广义线性模型（GLM）在不同问题上的应用。 树模型与集成学习的魅力： 详细解析决策树的构建过程（ID3, C4.5, CART），理解其剪枝策略。在此基础上，深入讲解集成学习的强大威力，包括Bagging（随机森林）、Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines - XGBoost, LightGBM）的原理、优势与劣势，以及它们如何通过组合多个弱学习器实现强大的预测能力。 支持向量机（SVM）的几何解释： 探究SVM如何通过最大化间隔来实现分类，理解核技巧（Kernel Trick）的精妙之处，并学习不同核函数（线性、多项式、径向基函数RBF）的特性。 概率模型与贝叶斯方法： 讲解朴素贝叶斯分类器的原理，理解其在文本分类等领域的广泛应用。同时，介绍贝叶斯定理在不确定性建模中的作用。 无监督学习的发现： 聚类算法的解构： 深入理解K-Means算法的工作原理、优缺点及适用场景。介绍层次聚类、DBSCAN等算法，以及如何评估聚类结果的质量。 降维与特征提取的深化： 除了PCA，还将介绍因子分析（Factor Analysis）、独立成分分析（ICA）等方法。 关联规则挖掘： 讲解Apriori算法，理解如何发现数据项之间的频繁项集和关联规则，在购物篮分析等场景中的应用。 深度学习的神经网络基石： 神经网络的构建块： 从感知机（Perceptron）开始，逐步构建前馈神经网络（FNN）。详细讲解激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU）、损失函数（MSE, Cross-entropy）和优化器（SGD, Adam）的作用。 卷积神经网络（CNN）的空间感知： 详细解析卷积层、池化层、全连接层的原理，理解CNN如何有效地处理图像数据，并介绍其在计算机视觉领域的开创性应用。 循环神经网络（RNN）的时序建模： 讲解RNN如何处理序列数据，理解其在自然语言处理、时间序列预测等领域的潜力。重点介绍LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）如何解决RNN的梯度消失问题。 Transformer架构的革命： 深入解析注意力机制（Attention Mechanism）的核心思想，理解Transformer模型如何彻底改变了序列建模的范式，并引出BERT、GPT等预训练模型的强大能力。 模型评估与选择的艺术： 讲解各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值），理解交叉验证、留出法等模型选择策略，以及如何避免过拟合和欠拟合。 模块三：算法在工程中的实践与优化 理论知识的落地是算法价值实现的最终环节。《算法之道》将 bridges the gap between theory and practice. 大规模数据处理框架： 介绍分布式计算框架如Hadoop（MapReduce）和Spark，以及它们在处理海量数据时的优势。 算法部署与服务化： 讲解如何将训练好的模型打包、部署到生产环境，并提供API接口供其他应用调用。 模型监控与迭代： 强调模型在部署后需要持续监控其性能，并根据数据漂移、概念漂移等情况进行模型的更新与迭代。 性能优化策略： 探讨模型的计算效率、内存占用等方面的优化技术，如模型剪枝、量化、知识蒸馏等，以及如何进行A/B测试来评估不同模型版本的优劣。 MLOps（机器学习工程）的理念： 介绍MLOps如何规范化机器学习项目的生命周期管理，提高效率和可维护性。 模块四：前沿算法与未来展望 技术发展日新月异，《算法之道》将目光投向未来，介绍当前和未来的热门算法领域。 强化学习的智能涌现： 简要介绍强化学习的基本概念（Agent, Environment, State, Action, Reward），以及Q-learning、Deep Q-Network (DQN)等算法，探讨其在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 图神经网络（GNN）的结构洞察： 讲解GNN如何处理图结构数据，理解其在社交网络分析、推荐系统、分子科学等领域的潜力。 可解释AI（XAI）： 随着算法越来越复杂，理解其决策过程变得至关重要。介绍LIME, SHAP等技术，帮助读者理解复杂模型的“黑箱”是如何做出预测的。 联邦学习与隐私计算： 探讨在保护数据隐私的前提下进行模型训练的最新进展。 三、 学习方式与读者受益 《算法之道》采用理论讲解、数学推导、伪代码示例、经典案例分析相结合的学习方式。每一章节都力求做到： 概念清晰： 用易于理解的语言解释复杂概念。 原理透彻： 深入剖析算法背后的数学原理和逻辑。 应用导向： 结合实际应用场景，说明算法的价值。 实践指导： 鼓励读者动手实践，通过编程实现和调优算法。 本书的读者群体广泛，包括但不限于： 数据科学家与机器学习工程师： 巩固基础理论，拓展技术视野，提升解决实际问题的能力。 计算机科学与统计学专业的学生： 作为核心教材或参考书，构建扎实的算法功底。 对数据分析与人工智能感兴趣的从业者： 学习理解和运用现代算法，驱动业务创新。 寻求技术升级的开发者： 掌握前沿算法，提升在智能时代的核心竞争力。 通过《算法之道》，读者将不仅能够掌握各式各样的算法工具，更重要的是，将培养出一种基于数据和算法的科学思维方式，能够以更高效、更精准、更具洞察力的方式去理解和解决日益复杂的现实世界问题。本书旨在成为您在算法探索之路上不可或缺的向导与伙伴。

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这本书的价值，超越了一般的学术参考书，它更像是一部详尽的“计量实践指南”。我最欣赏的地方在于，作者并没有局限于主流的经典线性回归模型，而是花了大量的篇幅去探讨在现实中更为常见的“非线性”和“离散选择”模型。比如，关于Logit和Probit模型的讨论，作者不仅对比了它们的优劣，还结合了消费者选择行为的案例，展示了如何根据具体问题的性质来选择最合适的函数形式。更重要的是，书中对“工具变量”（IV）方法的阐述，可以说是目前我读到过的最透彻的之一。它没有回避工具变量法的核心难题——即如何找到一个有效工具变量的困境，反而开诚布公地讨论了现实中常见的替代方案和识别策略。这种坦诚和务实的态度，对于正在进行毕业论文或独立研究的读者来说，是无价之宝。它教会我们的不是如何生搬硬套公式，而是如何在面对数据缺失、测量误差和潜在遗漏变量偏误时，保持批判性的工程思维去构建稳健的研究设计。

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说实话，我对于需要大量高等数学背景的书籍通常会望而却步，总担心自己会在某个微积分的推导环节掉队。但这次阅读体验彻底打消了我的顾虑。这本书在数学严谨性和可读性之间找到了一个近乎完美的平衡点。作者的叙述逻辑非常清晰，即使是涉及到复杂的概率论或矩阵代数的部分，他也会先用一种非常直观的经济学语言来解释其背后的直觉意义，然后再给出数学表述。比如，在解释最大似然估计（MLE）时，作者先是通过一个掷硬币的例子，将“最大化观测到现有样本的概率”这一概念具象化，然后再引入对数似然函数的概念，这样一来，复杂的优化目标就变得可以理解了。此外，书中对各种检验（如豪斯曼检验、拉姆塞回归设定检验）的介绍，不仅告诉我们“如何做”，更强调了“为什么要做”以及“结果意味着什么”。这种层层递进的教学法，极大地增强了读者的自信心，让我觉得计量经济学并非是少数精英才能掌握的学问，而是可以通过系统学习和刻意练习达成的目标。

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我最近涉猎了不少关于宏观经济预测的书籍，但坦白说，很多都停留在描述性分析的层面，真正能提供一套可操作的量化工具箱的却凤毛麟角。然而，这本《经济计量分析》给我的感觉完全不同，它更像是一本“工具箱的说明书”，而且是配有详尽拆解图的那种。我尤其对其中关于面板数据分析的那一章印象深刻。作者不仅详细介绍了固定效应和随机效应模型的数学推导，更重要的是，他非常深入地探讨了在选择这两种模型时，如何根据经济学理论和数据特征做出判断。他给出的代码示例非常实用，几乎可以直接套用到我正在进行的一个跨国贸易效率研究中。书中的图表制作水平也值得称赞，那些分布图和残差图清晰地揭示了潜在的数据问题，而不是仅仅为了美观而存在。阅读这本书的过程，就像是跟随着一位技术大师进行了一次深度的实战训练营，你会发现，那些以前看起来遥不可及的计量难题，在作者的引导下，似乎都有了逐个击破的可能。它不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的重塑，让人在面对复杂经济现象时，能更自然地启动量化分析的模式。

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这本书的封面设计极其引人注目，那种沉稳中透露着一丝不苟的质感，让人一上手就感觉这不是一本泛泛而谈的入门读物。我带着极高的期待翻开了第一页，原本以为会看到一些枯燥的数学公式堆砌，但作者的叙事方式非常巧妙，他没有急于抛出复杂的模型，而是先用几个贴近现实的经济案例作为引子，比如房价波动和就业率变化，这些例子一下子拉近了理论与实践的距离。书中对基础概念的讲解，比如回归分析和时间序列，处理得非常细腻，尤其是关于内生性问题的讨论，作者的阐述清晰而富有洞察力，他没有停留在教科书式的定义上，而是深入剖析了为什么在真实世界中这些问题难以避免，以及如何用更高级的统计工具去检验和修正。我特别欣赏其中对模型假设的审慎态度，作者反复强调，任何模型都是对现实的简化，因此，批判性地看待模型的适用范围远比掌握模型本身更重要。这种严谨又不失温度的写作风格，让我在阅读过程中感觉像是在聆听一位经验丰富的经济学家在娓娓道来他的实战心得，而不是在啃一本冰冷的教材。对于任何想真正掌握计量经济学精髓的人来说，这本书无疑提供了一个坚实而富有启发性的起点。

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从整体装帧和排版来看，这本书也体现出极高的专业水准。纸张的质量上乘，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本需要反复查阅和做笔记的专业书籍来说至关重要。内容结构上，它遵循了一条非常合理的认知路径：从最基础的单变量回归出发，逐步引入多变量、异方差、自相关等问题，然后平滑地过渡到更高级的主题，如VAR模型和非参数方法。这种渐进式的知识构建，使得读者可以扎实地建立起计量分析的知识体系框架。我特别留意了脚注和参考文献部分，它们详实而权威，指向了计量经济学领域最前沿和最经典的研究成果，这为我后续的深入学习提供了清晰的地图。总而言之，这本书的编写者显然对经济学研究的实际需求有着深刻的理解，它不仅仅是知识的堆砌，更是一份精心打磨的、能够指导实际操作和理论思考的专业工具书，对于希望从数据中挖掘经济真相的严肃学习者来说，是案头必备的案典。

评分☆☆☆☆☆

看了部分学过的内容，推导很详细。

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虽翻译有不足之处，仍令人受益匪浅

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看了部分学过的内容，推导很详细。

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