Benchmarking, Temporal Distribution, and Reconciliation Methods for Time Series pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Dagum, Estela Bee/ Cholette, Pierre A.

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 157.07

装帧:Pap

isbn号码:9780387311029

丛书系列:

图书标签:

时间序列
基准测试
时间分布
数据调和
预测
统计建模
计量经济学
数据分析
机器学习
时间序列分析

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具体描述

Time series play a crucial role in modern economies at all levels of activity and are used by decision makers to plan for a better future. Before publication time series are subject to statistical adjustments and this is the first statistical book to systematically deal with the methods most often applied for such adjustments. Regression-based models are emphasized because of their clarity, ease of application, and superior results. Each topic is illustrated with real case examples. In order to facilitate understanding of their properties and limitations of the methods discussed a real data example is followed throughout the book.

深入探索：现代数据科学与机器学习的前沿应用本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨在处理和分析复杂数据集，特别是那些涉及高维、非线性以及时间相关性的数据时，所面临的核心挑战与前沿解决方案。我们聚焦于数据质量、模型泛化能力以及在实际工程环境中实现高效、可解释的决策支持系统。第一部分：数据质量与预处理的基石现代数据科学项目的成功，往往取决于数据预处理的精细程度。本卷首先详细剖析了数据清洗与特征工程的系统性方法。我们不满足于浅层的缺失值插补，而是深入探讨了基于上下文的智能填充策略，例如利用高阶统计矩或领域知识图谱辅助的缺失数据恢复。在特征工程层面，本书摒弃了传统的经验驱动方法，转而推崇自动化特征构建。详细介绍了如何利用深度学习模型（如自编码器或变分自编码器）自动提取数据中的潜在表示（Latent Representations），这些表示在下游预测任务中展现出更高的鲁棒性和信息密度。此外，我们花了大量篇幅讨论数据异构性的处理，特别是当数据源包含结构化、半结构化（如日志文件）和非结构化（如文本）信息时，如何设计统一的特征空间进行有效整合。高维数据的挑战是本部分的关键议题之一。随着数据维度爆炸性增长，模型训练的计算成本与过拟合风险急剧上升。本书系统地比较了经典的降维技术——主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）——与现代的流形学习方法（如t-SNE、UMAP）的适用场景和局限性。更重要的是，我们引入了特征选择的自适应框架，该框架能够根据模型迭代的反馈，动态地评估和调整特征集的有效性，确保模型始终关注最具信息量的维度组合。第二部分：鲁棒性建模与不确定性量化在实际应用中，模型的鲁棒性至关重要。一个在训练集上表现完美但在新数据上崩溃的模型是不可接受的。本书深入探讨了对抗性训练（Adversarial Training）的原理及其在防御模型脆弱性方面的应用。我们详细阐述了如何构造有效的扰动，并将其整合到损失函数中，以训练出对输入微小变化不敏感的分类器和回归模型。模型的可解释性（Explainability）是建立信任和实现业务洞察的关键。本部分详尽对比了事后解释方法（Post-hoc Methods），如LIME和SHAP值，并强调了它们在不同模型架构（线性模型、树模型、神经网络）下的解释偏差。更进一步，我们探讨了内在可解释模型（Inherently Interpretable Models）的设计思路，例如使用注意力机制增强的模型结构，以及如何量化解释结果的稳定性。不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）是区分稳健AI与“盲目自信”AI的试金石。本书系统地介绍了贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）的基础，重点关注蒙特卡洛丢弃法（Monte Carlo Dropout）和深度集成（Deep Ensembles）在估计预测方差方面的实际操作与性能对比。对于回归问题，我们不仅关注点预测，更专注于构建可靠的预测区间，这对于风险管理和资源规划至关重要。第三部分：复杂系统建模与大规模优化本部分将视角转向处理大规模、动态变化的系统。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为处理非欧几里得数据的强大工具，占据了核心地位。我们不仅介绍了基本的图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT），更扩展到时空图神经网络（Spatiotemporal GNNs）在交通流预测、社交网络动态分析等领域的应用。书中提供了如何有效定义图结构、如何处理动态变化的边权重等实战技巧。在优化算法方面，本书超越了基础的随机梯度下降（SGD）。我们详细分析了自适应学习率方法（如AdamW、Ranger）的收敛特性与超参数敏感性。对于需要高效探索解空间的场景，我们引入了基于梯度的元学习（Meta-Learning based Optimization）框架，旨在让模型学会“如何学习”，从而在面对新任务时能快速收敛。第四部分：工程实践与模型部署理论模型的有效性必须在实际工程环境中得到验证。本书的最后一部分聚焦于模型部署与生命周期管理（MLOps）。我们详细讨论了模型压缩与量化技术，包括权重剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation），以及将浮点模型转换为低精度整数模型的策略，以实现在资源受限设备（如边缘计算节点）上的高效推理。此外，模型漂移（Model Drift）的检测与缓解是持续运营的关键。本书提出了一个基于统计过程控制（SPC）的框架，用于实时监控输入数据的分布变化和模型预测性能的衰减。当检测到漂移时，系统应触发预定的模型再训练或适应性更新策略，确保模型在不断变化的现实世界中保持相关性。通过对以上四大板块的深入探讨，本书致力于为数据科学家、机器学习工程师和高级分析师提供一套全面、实战化的工具集和思维框架，以应对21世纪最复杂的数据挑战。