Understanding Robust and Exploratory Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:David C. Hoaglin

出品人:

页数:447

译者:

出版时间:2000.01

价格:$110.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471384915

丛书系列:

图书标签:

Stat
统计学
机器学习
数据探索
数据分析
鲁棒性
探索性数据分析
统计学
数据挖掘
数据可视化
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Python
数据质量
异常检测

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具体描述

The Wiley Classics Library consists of selected books that have become recognized classics in their respective fields. With these new unabridged and inexpensiveeditions, Wiley hopes to extend the life of these important works by making themavailable to future generations of mathematicians and scientists. Currently available in the Series: T.W. Anderson

The Statistical Analysis of Time Series T.S. Arthanari & Yadolah Dodge

Mathematical Programming in Statistics Emil Artin

Geometric Algebra Norman T. J. Bailey

The Elements of Stochastic Processes with Applications to the Natural Sciences Robert G. Bartle

The Elements of Integration and Lebesgue Measure

George E. P. Box & Norman R. Draper Evolutionary Operation: A Statistical Method for Process Improvement

George E. P. Box & George C. Tiao Bayesian Inference in Statistical Analysis

R. W. Carter Finite Groups of Lie Type: Conjugacy Classes

and Complex Characters R. W. Carter

Simple Groups of Lie Type William G. Cochran & Gertrude M. Cox

Experimental Designs, Second Edition Richard Courant

Differential and Integral Calculus, Volume I Richard Courant

Differential and Integral Calculus, Volume II Richard Courant & D. Hilbert

Methods of Mathematical Physics, Volume I Richard Courant & D. Hilbert

Methods of Mathematical Physics, Volume II D. R. Cox

Planning of Experiments Harold S. M. Coxeter

Introduction to Geometry, Second Edition Charles W. Curtis & Irving Reiner

Representation Theory of Finite Groups andAssociative Algebras Charles W. Curtis & Irving Reiner

Methods of Representation Theory with Applications to Finite Groups and Orders, Volume I Charles W. Curtis & Irving Reiner

Methods of Representation Theory with Applications to Finite Groups and Orders, Volume II Cuthbert Daniel

Fitting Equations to Data: Computer Analysis of Multifactor Data, Second Edition Bruno de Finetti

Theory of Probability, Volume I Bruno de Finetti

Theory of Probability, Volume 2 W. Edwards Deming

Sample Design in Business Research Amos de Shalit & Herman Feshbach

Theoretical Nuclear Physics, Volume 1— Nuclear Structure Harold F. Dodge & Harry G. Romig

Sampling Inspection Tables: Single and Double Sampling J. L. Doob

Stochastic Processes Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz

Linear Operators, Part One, General Theory Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz

Linear Operators, Part Two, Spectral Theory—Self Adjoint Operators in Hilbert Space Nelson Dunford & Jacob T. Schwartz

Linear Operators, Part Three, Spectral Operators Regina C. Elandt-Johnson & Norman L. Johnson

Survival Models and Data Analysis Herman Feshbach

Theoretical Nuclear Physics: Nuclear Reactions Joseph L. Fleiss

Design and Analysis of Clinical Experiments Bernard Friedman

Lectures on Applications-Oriented Mathematics Phillip Griffiths & Joseph Harris

Principles of Algebraic Geometry Gerald J. Hahn & Samuel S. Shapiro

Statistical Models in Engineering Marshall Hall, Jr.

Combinatorial Theory, Second Edition Morris H. Hansen, William N. Hurwitz & William G. Madow

Sample Survey Methods and Theory, Volume I—Methods and Applications Morris H. Hansen, William N. Hurwitz & William G. Madow

Sample Survey Methods and Theory, Volume II—Theory Peter Henrici

Applied and Computational Complex Analysis, Volume 1—Power Series—Integration—Conformal Mapping—Location of Zeros Peter Henrici

Applied and Computational Complex Analysis, Volume 2—Special Functions—Integral Transforms—Asymptotics—Continued Fractions Peter Henrici

Applied and Computational Complex Analysis, Volume 3—Discrete Fourier Analysis—Cauchy Integrals—Construction of Conformal Maps—Univalent Functions Peter Hilton & Yel-Chiang Wu

A Course in Modern Algebra David C. Hoaglin, Frederick Mosteller & John W. Tukey

Understanding Robust and Exploratory Data Analysis Harry Hochstadt

Integral Equations Leslie Kish

Survey Sampling Shoshichi Kobayashi & Katsumi Nomizu Foundations of Differential Geometry, Volume I Shoshichi Kobayashi & Katsumi Nomizu

Foundations of Differential Geometry, Volume 2 Erwin O. Kreyszig

Introductory Functional Analysis with Applications William H. Louisell

Quantum Statistical Properties of Radiation Rupert G. Miller Jr.

Survival Analysis Ali Hasan Nayfeh

Introduction to Perturbation Techniques Ali Hasan Nayfeh & Dean T. Mook

Nonlinear Oscillations Emanuel Parzen

Modern Probability Theory & Its Applications P. M. Prenter

Splines and Variational Methods Howard Raiffa & Robert Schlaifer

Applied Statistical Decision Theory Walter Rudin

Fourier Analysis on Groups Lawrence S. Schulman

Techniques and Applications of Path Integration Shayle R. Searle

Linear Models I. H. Segel

Enzyme Kinetics: Behavior and Analysis of Rapid Equilibrium and Steady-State Enzyme Systems C. L. Siegel

Topics in Complex Function Theory, Volume I—Elliptic Functions and Uniformization Theory C. L. Siegel

Topics in Complex Function Theory, Volume II—Automorphic and Abelian Integrals C. L. Siegel

Topics in Complex Function Theory, Volume III—Abelian Functions and Modular Functions of Several Variables L. Spitzer

Physical Processes in the Interstellar Medium J. J. Stoker

Differential Geometry J. J. Stoker

Water Waves: The Mathematical Theory with Applications J. J. Stoker

Nonlinear Vibrations in Mechanical and ElectricalSystems Richard Zallen

The Physics of Amorphous Solids Arnold Zellner

Introduction to Bayesian Inference in Econometrics

好的，这是一份图书简介，内容聚焦于数据科学、统计学、机器学习以及软件工程等领域的交叉应用，旨在为读者提供一套全面的、侧重于实际操作与理论深化的知识体系。 --- 图书名称：【数据科学与工程实践：从理论到应用的前沿探索】内容简介：本书是一部深度聚焦于现代数据科学、统计学、机器学习工程化以及高性能计算的综合性专著。它旨在填补当前市场上理论教材与工程实践之间存在的鸿沟，为数据科学家、机器学习工程师以及统计分析师提供一个从基础概念构建到复杂系统实现的完整蓝图。本书的核心价值在于，它不仅深入讲解了核心算法的数学原理，更着重于如何在真实世界的数据集中部署、优化和维护这些系统。第一部分：现代统计学基础与推断本部分首先从概率论和数理统计的严谨基础出发，对经典统计推断方法进行了系统回顾与深化。重点探讨了参数估计、假设检验的局限性，并引入了贝叶斯统计框架，详细阐述了MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的实际应用，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器的实现细节。随后，内容转向高维数据分析。在维度灾难的背景下，我们详细剖析了主成分分析（PCA）、因子分析（FA）的局限性，并重点介绍了现代降维技术，如t-SNE和UMAP在非线性流形学习中的应用。此外，非参数统计方法，如核密度估计（KDE）和秩检验，也被纳入讨论，强调它们在小样本或分布未知情况下的适用性。对时间序列分析的讲解，不仅包括ARIMA模型的经典应用，更深入到状态空间模型和卡尔曼滤波器的实时数据处理能力。第二部分：机器学习模型的构建与优化本部分是全书的重点之一，它不仅仅是算法的罗列，而是侧重于如何构建“健壮”且“高效”的机器学习系统。在线性模型方面，我们超越了简单的最小二乘法，详细讨论了正则化技术——Lasso、Ridge和Elastic Net——及其在特征选择和模型可解释性中的作用。对于非线性模型，决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）的内部机制被拆解，重点分析了它们在处理异构数据时的优势和超参数调优的复杂性。深入到神经网络部分，本书避开了对基础反向传播的冗余描述，而是聚焦于现代深度学习的工程挑战：损失函数的选择、优化器（AdamW, RAdam）的收敛性分析、批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）的适用场景比较，以及如何利用迁移学习策略加速模型训练。生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的结构与训练稳定性问题，也被作为前沿课题进行深入探讨。第三部分：可解释性、公平性与模型评估的深度剖析在“黑箱”模型日益普及的今天，理解模型决策过程至关重要。本部分专门探讨了模型可解释性（XAI）的技术栈。LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）等方法被详细讲解，并提供了如何在不同模型（线性、树模型、神经网络）上应用这些工具的实操指南。模型评估的章节则超越了单纯的准确率（Accuracy）。我们深入探讨了精确率-召回率曲线（PR Curve）在高度不平衡数据集中的重要性，F1分数、Kappa系数的适用性，以及如何构建针对特定业务场景的复合评估指标体系。同时，对模型偏差与公平性的讨论，引入了统计平等、机会均等性等多个公平性衡量标准，并讨论了在模型训练过程中纳入约束条件的数学方法。第四部分：数据工程与系统化部署（MLOps）本书强调，一个优秀的数据科学项目必须是可重复、可扩展且可维护的。第四部分将重点转向机器学习运营（MLOps）的实践层面。数据管道的构建是核心议题之一。我们讨论了如何使用现代数据湖和数据仓库技术（如Delta Lake, Iceberg）来管理大规模、版本化的特征集。特征工程的实践被提升到系统层面，包括特征存储（Feature Stores）的设计原则，用于保证训练和服务阶段特征的一致性。模型部署和监控是本部分的另一大支柱。内容覆盖了模型序列化（如使用ONNX）、微服务化部署（通过Docker和Kubernetes）以及在线推理的延迟优化技术。最后，系统地介绍了模型漂移（Model Drift）的检测机制，包括数据分布变化检测和概念漂移检测，并提出了模型再训练与自动回滚的自动化策略。面向读者：本书内容覆盖了从高阶统计理论到生产级系统构建的全链条知识，适合具有扎实线性代数和基础编程基础的读者。它特别适合致力于将研究成果转化为实际生产力的数据科学家、希望提升系统工程能力的机器学习工程师，以及需要掌握前沿分析工具的定量分析师。通过阅读本书，读者将不仅能理解复杂算法的“为什么”，更能掌握如何在工程环境中高效、负责任地“如何做”。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

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我个人认为，这本书的价值在于它提供了一种“防御性”的数据分析思维模式。在当今这个大数据充斥着噪音和潜在偏见的环境下，仅仅学会“如何拟合模型”是远远不够的，更重要的是学会“如何验证模型和数据的可靠性”。本书在这方面做得极其出色，它将稳健性分析的地位提升到了与模型选择同等重要的位置。特别是关于时间序列数据中的异常值处理，以及分类数据中的不平衡性问题，作者提供的解决方案不仅具有理论上的严谨性，而且在工程实现上也具有很强的可操作性。不同于那些只关注“最优解”的书籍，这本书更专注于指导读者找到一个“足够好且可信赖的解”。它成功地培养了一种习惯：在得出任何结论之前，必须先问自己：“这个结果对异常值敏感吗？”、“我是否遗漏了数据中的一个重要子群？”。这种自省和质疑精神，才是数据分析师职业生涯中最宝贵的财富，而这本书，正是培养这种精神的最佳向导。

评分☆☆☆☆☆

我花了很长时间寻找一本真正能够系统讲解“探索性数据分析（EDA）”精髓的书籍，而这本恰好满足了我的期待，甚至超出了预期。它并没有将EDA视为数据清洗之前的例行公事，而是将其提升到了“数据理解的艺术”的高度。书中对于数据可视化工具的选择和应用有着独到的见解，不同于市面上大多数书籍仅仅罗列图表类型，作者深入探讨了每种图表背后的信息承载力以及潜在的误导性。例如，对于高维数据的降维可视化，作者不仅讲解了PCA，还细致地对比了t-SNE和UMAP在保留局部结构和全局结构上的权衡，这对于需要进行复杂模式识别的研究者来说，是极其宝贵的经验之谈。更重要的是，它强调了EDA与业务理解的交互作用，数据科学家不能仅仅是图表的堆砌者，而是需要通过探索发现新的业务假设，并用数据来验证或证伪这些假设。这本书成功地将数据挖掘中的“侦探”精神与统计学的严谨性完美融合，使人读后立刻有种想要打开Jupyter Notebook动手实践的冲动。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上的数据分析书籍大多要么过于偏向理论推导，让初学者望而却步，要么又过于偏向工具的使用教程，缺乏底层逻辑的支撑。然而，这本专著找到了一种近乎完美的中间地带。它在介绍稳健性方法时，并没有使用过于晦涩的数学符号，而是侧重于解释背后的“直觉”和“为什么”。比如，当讲解M-估计量时，它清晰地阐述了相比于最小二乘法，M-估计量是如何通过限制异常值的影响权重来稳定估计的，这种“限制”在实际数据集中意味着什么。对于探索性部分，作者对数据的“异质性”（Heterogeneity）的探讨尤为深刻，他提醒读者，数据集中往往存在多个子群体，简单的全局分析会掩盖真实的局部真相。这本书的叙事风格非常沉稳、可靠，就像一位技艺精湛的工匠在打磨一件精密的工具，每一步都经过深思熟虑，确保了最终交付给读者的，是真正能够经受住时间考验的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这是一本引人入胜的书，它以一种非常直观和实用的方式，将复杂的统计学概念与实际的数据分析场景紧密结合起来。作者没有停留在枯燥的理论推导上，而是通过大量的真实案例和清晰的代码示例，手把手地教会读者如何构建真正能够抵御异常值和模型不确定性的分析框架。特别是对于那些刚刚接触数据科学领域，或者在实际工作中经常被“脏数据”困扰的读者来说，这本书简直是一剂良方。书中对于各种稳健性度量的讨论深入浅出，比如中位数回归、M估计量等，它们不仅仅是数学符号，而是成为了解决实际业务问题的有力工具。我尤其欣赏作者在讲解鲁棒性时，总是会对比标准方法的局限性，这种对比极大地增强了读者的认知，让人明白“为什么我们需要更稳健的方法”。阅读这本书的过程，就像是跟随一位经验丰富的老船长，学习如何在风暴中掌舵，确保航行方向的正确性，而不是仅仅停留在看天气预报的层面。它教会我的，是批判性地看待数据和模型，永远对结果持有一种健康的怀疑态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计堪称教科书级别的典范，它巧妙地平衡了理论深度和操作性。初看起来，书名涵盖了两个看似略有区别的领域——稳健性与探索性分析，但作者通过精妙的章节过渡，展示了它们之间内在的统一性。稳健性分析确保了我们对数据固有特征的估计不会被边缘的离群点所劫持，而探索性分析则帮助我们识别这些离群点以及数据分布的真实形态。这种前后呼应的逻辑链条，让整个阅读体验非常流畅且富有启发性。此外，对于统计模型的选择和诊断部分，作者的处理方式极其细致入微，他不仅仅停留在假设检验的层面，而是深入到了残差分析、模型诊断图谱的解读，以及如何在高方差和高偏差之间找到一个更具实践意义的平衡点。对于我这样需要频繁向非技术管理层汇报分析结果的人来说，书中关于如何清晰地向决策者传达“我们的分析是可靠的”这一信息的方法论，价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆