统计建模与R软件 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:薛毅

出品人:

页数:525

译者:

出版时间:2007-5

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787302143666

丛书系列:

图书标签:

• R语言
• 统计
• R
• 统计学
• 数据分析
• 建模
• 数学
• 统计分析
• 统计建模
• R软件
• 数据分析
• 机器学习
• 概率论
• 回归分析
• 数据可视化
• 统计学习
• 科研方法
• 软件应用

《算法揭秘：现代计算的基石》 内容简介 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被算法所包围，从搜索引擎的精准推荐，到智能手机的语音助手，再到金融市场的交易策略，算法早已渗透到我们生活的方方面面。然而，支撑这一切的强大计算能力背后，究竟隐藏着怎样的原理？《算法揭秘：现代计算的基石》这本书将带领读者深入探索算法的世界，揭示驱动现代计算的深层逻辑和核心思想。 本书并非一本枯燥的数学定理堆砌，而是一次引人入胜的思维探索之旅。我们关注的不是抽象的数学公式，而是算法如何被设计、分析和优化，以解决现实世界中的复杂问题。从古老而优雅的排序算法，到复杂的机器学习模型，本书将逐步剖析算法的设计思想、效率衡量标准以及在不同领域的实际应用。 第一部分：算法的语言与思维 在开始深入算法的奥秘之前，我们需要建立对算法最基本的理解。这一部分将介绍算法的定义、特点以及构成算法的基本元素。我们将学习如何用清晰、严谨的语言描述算法，并理解“效率”在算法分析中的核心地位。 什么是算法？ 我们将从直观的角度理解算法，它不仅仅是计算机程序，更是一种解决问题的逻辑步骤。通过生活中的例子，例如烹饪食谱、导航路线，来揭示算法的本质。 算法的语言：伪代码与流程图。 为了清晰地表达算法，我们将学习使用伪代码和流程图这两种强大的工具。伪代码用人类易懂的语言描述算法的步骤，而流程图则用图形化的方式展示算法的执行路径，帮助读者建立对算法流程的直观认识。 算法的灵魂：效率与复杂度。 为什么我们需要关心算法的效率？本书将深入浅出地解释时间复杂度和空间复杂度这两个核心概念，它们是衡量算法优劣的关键指标。我们将学习如何分析算法的复杂度，并理解“P=NP”这个计算机科学中最著名的问题之一。 基本的算法模式。 算法并非千篇一律，它们往往遵循一些经典的模式。我们将介绍递归、分治、动态规划等基础的算法设计思想，并展示它们如何被应用于解决各种问题。 第二部分：经典算法的智慧 在掌握了算法的基本原理后，我们将开始探索一系列经典而强大的算法。这些算法不仅具有重要的理论意义，也在实际应用中发挥着不可替代的作用。 排序的艺术：从冒泡到快速。 排序是计算机科学中最基本也是最常用的操作之一。我们将从最简单直观的冒泡排序开始，逐步学习插入排序、选择排序、归并排序，并重点解析高效的快速排序算法。我们将通过生动的例子，展示这些算法的执行过程，并分析它们的复杂度。 搜索的智慧：二分查找与哈希。 在海量数据中快速找到目标信息是至关重要的。我们将学习如何利用有序数据的优势，通过二分查找在对数时间内定位目标。同时，我们将探讨哈希表这一强大的数据结构，它如何通过“哈希函数”实现近乎常量的平均查找时间。 图的探索：广度优先与深度优先。 图论是描述网络、关系等问题的有力工具。我们将深入理解图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并学习广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）这两种核心的图遍历算法，它们在路径查找、连通性分析等领域有着广泛应用。 字符串的匹配：朴素与KMP。 在文本处理、模式识别中，字符串匹配算法扮演着关键角色。我们将从最直观的朴素字符串匹配算法出发，逐步揭示更高效的Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法，理解其如何通过“前缀函数”避免不必要的比较，从而显著提升匹配效率。 第三部分：算法在现代计算中的应用 了解了经典算法的原理后，我们将把目光投向它们在现代计算中的实际应用，展现算法如何驱动着我们身边的各种技术。 数据结构的基石：栈、队列与链表。 算法与数据结构密不可分，它们是协同工作的。我们将深入理解栈（LIFO）和队列（FIFO）这两种线性数据结构，并探索链表如何通过节点间的指针连接实现动态内存管理。 动态规划的威力：优化问题的解法。 许多复杂的优化问题，如背包问题、最长公共子序列等，都可以通过动态规划来高效求解。我们将理解动态规划的核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”，并学习如何构建状态转移方程来解决这些问题。 贪心算法的策略：局部最优与全局最优。 在某些情况下，采用“贪心”策略，即每一步都选择当前看起来最优的选择，也能得到全局最优解。我们将学习贪心算法的设计思路，并分析其适用的场景，如活动选择问题、霍夫曼编码等。 机器学习的引擎：决策树与支持向量机（SVM）。 随着人工智能的兴起，机器学习算法已成为各个领域的关键技术。本书将简要介绍决策树作为一种直观的分类模型，以及支持向量机（SVM）这一强大的分类算法，揭示它们背后的算法原理，为读者理解更复杂的机器学习模型打下基础。 图算法在实际中的应用。 从社交网络的连接分析，到推荐系统的路径构建，再到交通网络的路线规划，图算法的应用无处不在。我们将探讨最短路径算法（如Dijkstra算法）在导航系统中的应用，以及 PageRank算法如何为搜索引擎提供动力。 算法的加密与安全。 在信息安全日益重要的今天，算法在加密和解密中扮演着至关重要的角色。我们将简要介绍公钥加密和私钥加密的基本思想，以及一些经典的加密算法，理解算法如何保障我们信息传输的安全性。 第四部分：算法的优化与未来 算法的世界并非一成不变，对算法的持续优化和探索是计算机科学发展的重要驱动力。 算法的优化技巧。 除了选择合适的算法，我们还可以通过各种技巧来进一步优化算法的性能，例如数据预处理、并行计算、近似算法等。 算法的挑战与前沿。 随着计算能力的飞速发展，一些过去难以解决的问题正变得可解。我们将展望算法领域的一些前沿挑战，如 NP-hard 问题的近似解、随机算法的应用、以及量子计算对算法的潜在影响。 学习本书将帮助你： 建立严谨的计算思维： 掌握分析问题、设计解决方案和评估效率的系统方法。 理解现代技术的底层逻辑： 揭示驱动搜索引擎、推荐系统、大数据分析等技术的算法原理。 提升解决复杂问题的能力： 掌握一系列强大的算法工具，并学会如何将其应用于实际场景。 为更深入的学习打下基础： 为学习数据结构、操作系统、人工智能等更高级的计算机科学领域做好准备。 《算法揭秘：现代计算的基石》是一本面向所有对计算原理充满好奇的读者的书籍，无论你是学生、开发者、还是对技术充满热情的爱好者，都能从中获得启发和知识。让我们一起走进算法的奇妙世界，揭示驱动我们数字生活的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

在豆瓣读书里检索本书时，自己大吃一惊——本书25页？想想都不可能！买到手之后才知道是525页，请修改该书的简介~！ 之前想当然的觉得R会像SPSS，其实它更像SAS，但是比SAS更开放，而且是免费嵌入电脑系统来使用，这是它能渐渐风靡起来的原因吧！

评分☆☆☆☆☆

中文写R的书里，算是最好的了，因为本来就没几本。 作者避免了过多的数理统计证明，更偏向应用。给出了很多的实例。 内容比较简单，生物、经济等学科的学过简单统计学就基本能看了，不过这些读者用SPSS更多吧。当然有数理统计背景阅读起来更轻松。  

评分☆☆☆☆☆

这本书是将教材课本中介绍的统计方法与计算机语言R进行结合，通过编程实现对统计学理论知识的理解，通过接口封装，进一步增加了其可用性。整本书的使用价值很高，通过理解其中的实例，结合自己的工作，你会有更深的心得体会。 这本书就是两条线，一条线是统计学中的各种基础知...  

评分☆☆☆☆☆

在豆瓣读书里检索本书时，自己大吃一惊——本书25页？想想都不可能！买到手之后才知道是525页，请修改该书的简介~！ 之前想当然的觉得R会像SPSS，其实它更像SAS，但是比SAS更开放，而且是免费嵌入电脑系统来使用，这是它能渐渐风靡起来的原因吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书是将教材课本中介绍的统计方法与计算机语言R进行结合，通过编程实现对统计学理论知识的理解，通过接口封装，进一步增加了其可用性。整本书的使用价值很高，通过理解其中的实例，结合自己的工作，你会有更深的心得体会。 这本书就是两条线，一条线是统计学中的各种基础知...  

评分☆☆☆☆☆

这本号称能把统计建模讲得透彻，还能把R语言玩得溜转的书，我抱了挺大的期望。结果呢，读完的感觉就像是……嗯，走进了迷宫，却发现地图是手绘的，而且画地图的人好像对路标的方向不太确定。书里花了不少篇幅介绍如何搭建复杂的回归模型，什么广义线性模型、混合效应模型，理论推导倒是写得挺细致，每一个公式的每一步变形都恨不得掰开了揉碎了给你看。可真到了实操环节，比如如何选择合适的分布函数，如何判断残差的异方差性，以及更关键的，如何用R语言去实现这些高级模型，书里的代码示例简直就是一堆让人摸不着头脑的字母和数字组合。那些代码，没有足够的上下文解释，也没有清晰的注释，初学者根本无从下手。我尝试跟着敲了一遍，结果各种报错，书中给出的“完美运行”的截图和我的实际运行结果天差地别。感觉作者的知识储备像是堆积在书架上的一座知识金字塔，理论部分高耸入云，但底层的应用和实践支撑却显得异常单薄，读者很容易在尝试实战时直接被压垮。

评分☆☆☆☆☆

关于R语言部分的组织结构，更是让人感到混乱不堪。这本书似乎试图同时涵盖从初级到高级的所有R语言知识点，结果是什么都没讲透。前面几章在讲基础语法时，后面突然插入了关于“如何优化R代码运行速度”的章节，这种跳跃式的知识点编排，让读者的认知负荷非常大。更让我困惑的是，书中对不同R包的使用习惯和版本兼容性问题处理得非常粗糙。我安装了最新版的R和相应的包，但书中引用的某些函数参数已经过时或者被弃用了，导致我不得不频繁地在互联网上搜索这些函数的最新用法，这完全偏离了“一本参考书应该能独立指导学习”的初衷。这本书给我的感觉就像是一个工具箱，里面塞满了各种各样的工具，但没有分类，没有说明书，你得自己去试，自己去摸索，才能知道哪个螺丝刀对应哪个螺母。如果一本关于软件的书连软件本身的版本迭代和环境配置都无法有效管理，那它的时效性和指导意义也就大打折扣了。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的问题可能在于其“平衡性”的彻底失败。它在“统计建模”和“R软件”这两个核心要素之间，明显偏向了前者，而且是那种最偏向数学推导的前者。如果你期待这本书能带你掌握利用R语言高效地处理真实、混乱的数据集，进行数据清洗、特征工程，然后应用模型并清晰地展示结果，那么你会大失所望。书中展示的案例数据，干净得像是实验室里的标准品，每一个变量都完美符合模型假设，这与现实世界中充满缺失值、异常值和噪音的数据面目全非。它更像是一本理论教材的附录，为那些已经知道该如何处理“脏数据”的人，提供了一套验证理论的“完美数据集”的建模方法。对于那些真正想通过学习这本书来提升数据处理和分析能力，进而解决实际问题的人来说，这本书提供的“解决方案”往往需要读者自己再额外花费大量精力去填补从理论模型到实际应用之间的巨大鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

我本来是想找一本能系统梳理数据分析流程，顺便把R语言的常用包用起来的书。这本书在介绍R语言基础操作的时候，简直就是敷衍了事。什么数据导入导出啦，基础的数据结构啦，简直就是大学一年级计算机导论的内容，蜻蜓点水，一笔带过。更别提那些真正能提高工作效率的R包，比如处理时间序列的`forecast`或者进行数据可视化的`ggplot2`，书里提到的次数屈指可数，偶尔提到了，也只是简单地抛出一个函数名，然后就跳到下一个更深奥的统计概念去了。这就像一个美食教程，却只教你怎么用刀切菜，却从不告诉你如何调味，如何控制火候。对于急需在工作中应用统计工具的人来说，这本书的实用价值大打折扣。它更像是一本写给已经对统计学有深刻理解，只是想找一本“工具书”来查阅特定模型实现的学者看的，而不是给正在入门或希望提升实战能力的学习者准备的。我感觉自己买的不是一本“建模与R软件”的书，而是一本“统计理论的数学证明集锦”加上一些零散的R代码片段。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常古板和学术化，阅读体验极其枯燥。它更像是将几篇学术论文硬生生地拼接组合在一起，缺乏一个流畅的、引导性的学习路径。作者似乎默认读者已经完全掌握了统计学的基本术语和思维方式，所以大量使用晦涩的专业术语，却很少用直白的语言来解释这些概念背后的直观意义。例如，在讲解贝叶斯方法的优势时，通篇都是各种先验分布和后验分布的数学描述，完全看不到任何一个贴近实际业务场景的例子来佐证为什么我们应该选择贝叶斯而非频率派。翻阅全书，你会发现大量的文字堆砌，缺乏有效的图表辅助。那些本该用流程图、模型结构图或者实际数据结果图来帮助理解的地方，往往只是一大段密密麻麻的文字描述。读起来让人昏昏欲睡，学习的动力也很快就被消磨殆尽了。我甚至怀疑作者是不是根本不擅长沟通，或者说，他写这本书的目的压根就不是为了“教导”读者，而是为了“展示”自己对这些知识的掌握程度。

评分☆☆☆☆☆

好厚一本，但是本書最為成功的地方就是書中的實例，說明作者真的是在用心寫一本可以讓讀者理解的書，這是目前我見過寫的最好的國內的程序教材（雖然主要還是關於建模的，但是作為學習一種語言的方法書也是很好的），入門使用，之後的編程磨練，進一步精深，還是需要自己下功夫！

评分☆☆☆☆☆

入门

评分☆☆☆☆☆

感觉这个语言应用广度一般

评分☆☆☆☆☆

R入门推荐这本.不过建议直接把统计原理跳过吧

评分☆☆☆☆☆

学的很敷衍，不过书写的倒挺好，希望以后有用 考试嘛，就把程序复制到r文件，到时候套着用 记得暴躁老哥庆庆常常说，copy，copy不会吗，都给我copy！！！