Statistical Design - Chemometrics, Volume 25 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science

作者:Roy E Bruns

出品人:

页数:422

译者:

出版时间:2006-3-22

价格:USD 215.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444521811

丛书系列:

图书标签:

• Chemometrics
• Statistical Design
• Data Analysis
• Multivariate Analysis
• Chemical Information
• Pattern Recognition
• Calibration
• Process Analytical Technology
• Spectroscopy
• Quantitative Analysis

好的，这是一份围绕“统计设计与化学计量学，第25卷”这一主题，但内容完全聚焦于其他相关领域或不同侧面的图书简介。这份简介旨在展现深度和专业性，避免任何与原书内容（假设原书聚焦于特定统计设计和化学计量学方法）直接重叠的部分，同时保持行业知识的连贯性。 --- 新书简介：高级模式识别与数据驱动决策：面向复杂系统的理论与应用 ISBN： 978-1-56789-012-3 作者： 詹姆斯·P·哈里斯，艾米莉亚·K·维克拉姆 出版社： 普罗米修斯科学出版社 出版日期： 2024年秋季 --- 第一部分：引言：从高维数据到可解释性洞察 在当今数据爆炸的时代，处理和解释由高维、非线性、异构数据源汇集而成的复杂信息流，已成为科学研究与工程实践中的核心挑战。本书《高级模式识别与数据驱动决策：面向复杂系统的理论与应用》并非是对传统实验设计或基础化学计量学方法的重复探讨，而是深入聚焦于后采集时代的数据分析前沿——即如何构建健壮、可解释且具有预测能力的决策模型，尤其是在信号噪声比极低、潜在变量交互作用显著的领域。 本书的定位是为具备坚实统计学和基础机器学习背景的研究人员、高级工程师和数据科学家提供一套超越标准回归分析和基础主成分方法的工具箱。我们将重点阐述如何将先进的拓扑数据分析（TDA）、深度生成模型（如变分自编码器 VAEs）与经典的判别分析技术相结合，以揭示隐藏在海量数据之下的结构性真相。 第二部分：非线性数据流的拓扑结构挖掘 传统的多元数据分析（如PCA或PLS）本质上依赖于对数据欧氏距离和线性投影的假设。然而，真实世界的复杂系统——无论是生物分子相互作用网络、金融市场波动序列，还是大规模传感器阵列的输出——往往嵌入在高维流形之上，表现出显著的非线性结构。 本书的开篇部分，详细探讨了持久同源性（Persistent Homology, PH）在数据结构表征中的应用。我们阐述了如何利用$alpha$-复合体和尼玛夫（Vietoris-Rips）过滤构建数据的拓扑特征向量。重点内容包括： 1. 拓扑特征量化： 如何将巴氏 समूहों（Betti numbers）转化为可用于分类和聚类的统计量。 2. 多尺度分析： 结合尺度空间理论，分析数据在不同分辨率下的连通性、洞的数量和环的结构，这对于区分不同相变或状态之间的本质区别至关重要。 3. 流形学习的拓扑约束： 介绍如UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）等方法，并提供了一种新的损失函数框架，该框架明确惩罚嵌入空间中对原始拓扑结构（由PH量化）的破坏，从而保证降维结果的结构忠实性。 第三部分：深度模型在序列与时间序列分析中的鲁棒性构建 随着物联网（IoT）和高频监测系统的普及，处理连续、高动态范围的时间序列数据成为常态。本书致力于解决深度学习模型在面对数据漂移（Concept Drift）和异常值干扰时，预测性能急剧下降的问题。 我们超越了标准的RNN/LSTM结构，引入了因果推断与序列建模的融合： 结构化状态空间模型（SSMs）： 详细解析了Mamba架构的数学原理，特别是其选择性扫描机制（Selective Scan）如何有效处理长距离依赖，同时保持线性复杂度的计算效率。我们提供了将其应用于非平稳时间序列的参数初始化和正则化策略。 对抗性训练与领域适应： 探讨如何使用生成对抗网络（GANs）的鉴别器部分，来评估模型在模拟的、具有特定领域漂移特征的新数据集上的泛化能力。重点讨论了在缺乏标记数据的情况下，如何利用自监督学习（Self-Supervised Learning）预训练特征提取器，以提高模型对新数据分布的鲁棒性。 可信赖的预测区间： 传统的深度学习通常只提供点估计。本书提出了基于分位数回归的深度集成方法，用于在预测未来事件时提供严格的、基于数据分布的概率区间，这对于风险评估至关重要。 第四部分：可解释性（XAI）与决策支持的定量验证 现代数据分析的瓶颈已从“能否预测”转向“为何做出此预测”。本书的最后一部分聚焦于将复杂的统计模型转化为可操作的决策支持系统，强调模型透明度和用户信任。 我们探讨了后验可解释性（Post-hoc Explainability）的局限性，并重点介绍了内建可解释模型（Inherently Interpretable Models）的设计原则： 1. 稀疏化与权重约束： 深入研究 L1/L2/L$infty$ 正则化在保持模型预测能力的同时，如何强制模型仅依赖于少数关键特征。我们提出了“特征重要性惩罚项”（Feature Importance Penalty, FIP），该项与特征在模型内部的相互作用强度相关联。 2. 因果效应的估计： 在观测数据中分离相关性与因果性的挑战。我们详细阐述了基于双重稳健估计器（Doubly Robust Estimators）的半参数模型，用于在存在混杂因素的情况下，估计干预措施的平均处理效应（ATE）。 3. 决策树与规则集的混合专家系统： 介绍如何使用先进的集成方法（如Stacking或Blending），将高度非线性模型的输出，作为输入喂给一个高度透明的、基于逻辑规则的专家系统，从而在保持高性能的同时，提供清晰的决策路径摘要。 第五部分：面向计算效率的实现策略 为了使这些先进方法在实际工程环境中可行，本书包含了关于高性能计算（HPC）的实用指南。我们探讨了GPU加速的张量运算如何优化高维拓扑数据的持久同源性计算，以及如何利用JAX/PyTorch等框架实现高效的自动微分，以应对复杂的、依赖于迭代优化的模型（如Mamba SSMs）。 总结 《高级模式识别与数据驱动决策》是一部面向未来数据科学的权威著作。它要求读者超越经典的线性假设，拥抱高维、非线性和因果推断的复杂性。本书的深度和广度，使其成为数据科学家、高级分析师以及任何致力于从复杂数据集中提取可靠、可信赖洞察的专业人士的必备参考书。本书关注的是数据结构的拓扑几何、序列建模的因果深度学习，以及决策的定量可解释性，而非基础统计设计或经典化学计量工具的机械应用。

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