统计学和统计法基础知识 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:金圣才 编

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2009-7

价格:30.00元

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isbn号码:9787802299887

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现代数据科学与机器学习实战指南 本书旨在为希望深入理解并实际应用现代数据科学与机器学习技术的读者提供一份全面而实用的指南。 随着大数据时代的深入发展，数据分析与预测能力已成为各个行业不可或缺的核心竞争力。本书不侧重于传统的统计学理论推导，而是将重点放在如何利用前沿的计算工具和算法解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：数据准备与探索性数据分析（EDA）的精要 本部分将引导读者掌握处理原始数据直至其转化为可用于建模的“干净”数据所需的全部关键步骤。数据质量是模型性能的基石，因此我们首先会深入探讨数据清洗、缺失值处理（如插补技术的高级应用）、异常值识别与应对策略。 我们将详细介绍Python作为主要工具链，重点讲解Pandas和NumPy库在数据操作方面的强大功能。学习如何高效地进行数据重塑、聚合与合并。 随后，我们将进入探索性数据分析（EDA）的核心。EDA不仅是可视化，更是一种数据理解的思维方式。本书将介绍一系列高级可视化技术，超越基础的直方图和散点图。我们将利用Matplotlib和Seaborn创建交互式和信息密集的图表，例如热力图（Heatmaps）揭示变量间的复杂关系、小提琴图（Violin Plots）展示分布形态，以及通过降维技术（如PCA的可视化表示）来洞察高维数据的结构。强调通过视觉探索来发现数据中的模式、趋势、周期性和潜在的偏差。 第二部分：核心机器学习算法的深入剖析与实践 本部分是全书的核心，专注于介绍和应用当今主流的监督学习与无监督学习算法。我们采取“理解其原理、掌握其实现”的路线图。 2.1 监督学习的精选算法： 线性模型的高级应用： 不仅限于简单的线性回归，我们将探讨正则化方法——Ridge, Lasso, 和 Elastic Net，分析它们如何在模型复杂度和预测精度之间取得平衡，以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）选择最优的正则化强度 $lambda$。 决策树与集成学习的威力： 详细解析决策树（Decision Trees）的构建过程（如ID3, C4.5, CART），并重点阐述集成学习的两大支柱： Bagging（如随机森林 Random Forests）： 讨论Bootstrap聚合如何有效降低方差，并深入探讨特征重要性（Feature Importance）的计算与解读。 Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines - GBM）： 解释Boosting算法如何顺序地修正前一模型的残差。我们将重点介绍业界广泛使用的优化版本——XGBoost, LightGBM, 和 CatBoost，比较它们在处理稀疏数据和大规模数据集时的性能差异与适用场景。 支持向量机（SVM）与核技巧： 深入理解如何通过核函数（如高斯核RBF）将低维数据映射到高维空间以解决非线性可分问题，并讨论软间隔（Soft Margin）的意义。 2.2 无监督学习的实用工具： 聚类分析的策略选择： 对比K-Means的局限性与DBSCAN在识别任意形状簇方面的优势。引入层次聚类（Hierarchical Clustering）及其树状图的解释。 降维技术： 除了基础的主成分分析（PCA），本书还将介绍t-SNE和UMAP等现代非线性降维技术，它们在数据可视化和特征工程中的关键作用。 第三部分：模型评估、调优与性能优化 一个训练好的模型只有经过严格的评估和恰当的调优才能投入实际应用。本部分聚焦于模型性能的量化与提升。 3.1 深入的性能指标： 对于分类问题，我们将超越简单的准确率（Accuracy）。详细解析混淆矩阵（Confusion Matrix），并重点讨论精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线与AUC值在评估不平衡数据集时的重要性。对于回归问题，深入理解MSE、RMSE、MAE以及$R^2$的适用边界。 3.2 模型选择与超参数调优： 介绍系统化地进行超参数搜索的方法，包括网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的效率对比。更进一步，我们将介绍贝叶斯优化（Bayesian Optimization）作为更高效的调优策略。 3.3 模型可解释性（XAI）的初步探索： 在复杂的模型（如深度学习或集成模型）中，“黑箱”是一个严重的问题。本书引入SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等现代工具，帮助读者解释模型为何做出特定的预测，增强模型的可信度。 第四部分：时间序列分析与深度学习基础 本部分将拓展读者的技能边界，进入更专业的数据处理领域。 4.1 现代时间序列分析： 不再局限于传统的ARIMA模型，我们将侧重于如何使用机器学习方法处理时间序列数据，包括：特征工程（滞后项、滚动统计量）、时间序列的分解、以及如何利用Prophet等工具库进行快速预测。 4.2 深度学习导论： 提供一个TensorFlow/PyTorch的实战入口。简要介绍人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数、损失函数以及反向传播的直观理解。我们将构建并训练一个简单的全连接网络（DNN）来解决一个分类任务，重点展示如何使用现代框架高效地管理模型训练流程。 本书特色： 以代码为核心： 所有理论概念都辅以清晰、可运行的Python代码示例。 案例驱动学习： 采用来自金融、医疗和电商等多个领域的真实数据集进行项目演练。 面向工程实践： 强调模型部署前的性能验证、资源优化和可复现性。 本书适合具有一定编程基础，并希望将数据分析能力提升到能够独立构建、评估和优化复杂预测模型的工程师、分析师及科研人员。它为您架起从数据到洞察，再到决策的坚实桥梁。

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我是一名环保志愿者，在参与一些环境监测和宣传活动时，常常需要解读一些关于环境污染、生态破坏的数据报告。《统计学和统计法基础知识》这本书，为我提供了一个强有力的工具，来理解和运用这些数据。作者在书中对“假设检验”的讲解，让我能够科学地判断某个环境污染事件的发生是否具有统计学意义，以及其对生态系统的影响是否显著。例如，在评估某个工业区对周边水质的影响时，我可以通过统计方法来检验污染物的浓度是否显著高于非污染区域。书中对“相关性”和“回归分析”的讲解，也让我能够分析不同环境因素之间的关系。例如，分析空气污染物浓度与呼吸道疾病发病率之间的关系，或者分析森林覆盖率与土壤侵蚀之间的关系。我能够更准确地量化这些关系，从而为环保政策的制定提供科学依据。让我特别受到启发的是，作者在书中对“时间序列分析”的介绍。这对于分析环境变化趋势非常有帮助。例如，通过分析过去几十年的气温数据，我能够识别出气候变暖的趋势，并为应对气候变化提供数据支持。书中对“数据可视化”的强调，也让我认识到，将复杂的环境数据以直观的方式呈现给公众的重要性。通过清晰的图表和图像，我能够更好地向公众解释环境问题的严峻性，并号召大家参与到环保行动中来。这本书让我不再被动地接受数据，而是能够主动地去理解、分析和运用数据，为环境保护事业贡献自己的力量。

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我是一名刚入职的法律助理，对统计学和统计法的基础了解可以说是几乎为零。在接触到《统计学和统计法基础知识》这本书之前，我脑海中关于统计学的印象就是一堆枯燥的数字和复杂的公式，完全提不起兴趣。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者在书中并没有采用生硬的教科书式的讲解方式，而是通过大量的法律案例，比如交通事故责任认定中的伤残等级鉴定、知识产权侵权案件中的损失计算、甚至是环境污染案件的责任界定，来引入和解释统计学的基本概念。让我印象深刻的是，作者是如何将“概率论”与法律证据相结合的。在一些案件中，即使没有直接的证据，但通过对过往类似案件的统计分析，可以得出某种行为发生的概率，从而在一定程度上辅助法官做出判断。书中对“假设检验”的讲解也让我茅塞顿开，我一直觉得法律上的“无罪推定”原则有些抽象，但通过统计学的假设检验，作者巧妙地解释了其背后的逻辑：我们设定一个“零假设”（例如，被告无罪），然后收集证据，如果证据足够有力，能够以极低的概率（P值）在零假设成立的情况下出现，那么我们就可以拒绝零假设，得出相反的结论。这种将抽象的法律原则与具体的数学方法联系起来的讲解方式，对我来说是一种全新的学习体验。书中还对“相关性”和“因果性”进行了区分，这在法律证据的采信中至关重要。我过去常常把两者混淆，认为如果两件事同时发生，就一定是存在因果关系，而这本书则让我明白，相关性不等于因果性，需要更多的分析和论证才能得出因果关系。此外，关于“统计陷阱”的章节，也让我对如何解读和运用数据有了更深的警惕，避免被一些片面的数据误导。

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我是一名社会学专业的学生，平时接触的统计学内容大多偏向于社会调查方法和数据分析软件的应用。而《统计学和统计法基础知识》这本书，则从一个完全不同的角度，让我看到了统计学在社会科学研究中的根基。作者在书中对“变量”和“数据类型”的区分，让我对社会现象的量化有了更清晰的认识。比如，如何将复杂的社会群体特征转化为可量化的变量，如何区分定性数据和定量数据，以及它们在统计分析中的不同处理方式。书中对“概率分布”的讲解，虽然听起来很理论，但作者将其与社会现象的随机性联系起来，比如犯罪率的分布、疾病的发病率等，让我理解了统计学如何能够量化和预测社会的不确定性。让我特别感兴趣的是，作者在书中探讨了“统计推断”的边界。他并没有夸大统计方法的预测能力，而是强调了统计结果的局限性，以及在解释研究结论时需要谨慎。这一点对于社会科学研究尤为重要，因为社会现象往往比自然现象更加复杂和多变。书中对“假设检验”的深入阐述，也让我反思了过去的研究方法。我过去常常在研究中提出一些假设，但缺乏严谨的统计方法来验证它们。这本书则提供了一种系统性的方法来检验这些假设，从而提高研究的科学性和可信度。此外，书中关于“统计伦理”的讨论，也让我对如何负责任地收集、分析和报告数据有了更深刻的认识。在社会学研究中，保护被研究者的隐私，避免数据被滥用，都是至关重要的。

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我是一名历史爱好者，经常阅读一些历史学研究著作，但其中涉及到的统计数据和图表常常让我一头雾水。《统计学和统计法基础知识》这本书，以一种意想不到的方式，为我打开了历史数据解读的新视野。作者在书中对“描述性统计”的讲解，让我能够理解如何用量化的方式来描述历史事件的发生频率、人口数量的变化、经济发展的水平等。例如，在研究某个历史时期的人口普查数据时，我能够通过均值、中位数等指标来了解当时的人口结构。让我印象深刻的是，作者如何将“概率论”的思想引入到历史研究中。例如，在分析某个历史事件发生的可能性时，虽然无法完全预测，但通过对过往类似事件的统计分析，可以对未来可能出现的趋势进行一定的推测。书中对“相关性”的讲解，也让我开始思考历史事件之间的内在联系。例如，是否存在某种经济因素与社会动荡的发生存在相关性？是否存在某种技术进步与文化发展的相互促进关系？这种对历史事件进行量化和关联性分析的方法，让我对历史的理解更加深入。我特别欣赏作者对“统计推断”的边界的探讨。历史研究 inherently 存在信息不完整和数据偏差的问题，作者强调了在进行统计推断时需要保持谨慎，避免过度解读。这一点对于历史研究尤为重要，因为历史的真相往往是多层次和复杂的。这本书让我认识到，统计学并非仅仅是理工科的工具，而是能够为人文社科领域的研究提供一种严谨和量化的视角，让历史研究更加丰富和深刻。

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作为一名在金融行业工作的从业者，我深知数据的重要性。过去，我主要依赖于一些专业的金融分析软件和模型，对于背后的统计学原理，一直停留在模糊的认知层面。《统计学和统计法基础知识》这本书，就像给我打开了一扇新世界的大门。作者在书中对“描述性统计”的讲解，不仅仅是列举均值、中位数、标准差这些基本概念，而是深入地探讨了它们在金融市场分析中的应用。例如，如何利用这些指标来描述股票价格的波动性，如何评估投资组合的风险，如何通过直方图和箱线图来可视化数据的分布特征。我特别赞赏作者对“时间序列分析”的基础性介绍，虽然书中涉及的内容并不算深入，但作者用非常生动的方式解释了如何识别趋势、季节性和周期性，以及如何利用这些信息来预测金融市场的未来走势。这对我理解一些宏观经济指标的变动以及它们对股市的影响非常有帮助。书中对“抽样方法”的讲解也让我印象深刻，尤其是在金融数据采样时，如何选择具有代表性的样本，避免出现偏差，直接影响到分析结果的准确性。过去，我常常默认数据是完美的，现在我意识到，数据收集的过程本身就充满了挑战。此外，关于“数据可视化”的章节，虽然不是本书的重点，但作者也提到了几种常用的图表类型，以及如何通过图表来直观地展示数据之间的关系，这对于向非专业人士解释复杂的金融数据非常有价值。这本书让我认识到，统计学并非高不可攀的学科，而是理解和驾驭数据最有力的工具。

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这本书绝对是我近期读过的最令人印象深刻的学术著作之一，尽管我并不是统计学领域的专业人士。我是一名市场分析师，工作中经常需要处理大量数据，但过去我一直依赖于现成的工具和一些半生不熟的理论。这次偶然的机会接触到《统计学和统计法基础知识》，完全改变了我对数据分析的看法。首先，作者在开篇就以一种非常直观的方式解释了统计学的基本概念，比如样本与总体的区别，以及它们在推断过程中扮演的角色。我过去常常混淆这两者，导致分析结果出现偏差。书中通过大量的现实案例，比如产品满意度调查、销售额预测等，生动地展现了统计学原理是如何在实际工作中应用的。我特别欣赏作者对“显著性检验”的阐述，他没有仅仅停留在公式的堆砌上，而是深入浅出地解释了P值的含义，以及在什么情况下可以得出有意义的结论。这一点对我理解一些研究报告的结论至关重要。此外，书中对“置信区间”的讲解也极具启发性，我过去常常错误地理解为“我95%确信真实值就在这个区间内”，而作者则清晰地指出了这是一种误解，正确的理解应该是“如果我们反复进行抽样和计算，95%的区间会包含真实的总体参数”。这种严谨的态度让我受益匪浅。书中还涉及到了回归分析的一些基础知识，虽然我还没有完全掌握其精髓，但作者用浅显易懂的语言解释了自变量和因变量之间的关系，以及如何用模型来预测未来的趋势，这对我未来的工作非常有指导意义。总的来说，这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，让我开始以一种更加批判性和严谨的态度去审视数据。

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我是一名艺术策展人，在策划展览时，常常需要分析观众的反馈和行为数据，以了解他们的偏好和兴趣点。《统计学和统计法基础知识》这本书，以一种非常新颖的方式，让我看到了统计学在艺术领域的潜在应用。作者在书中对“描述性统计”的讲解，让我能够更系统地分析观众的年龄、性别、教育背景等人口统计学特征，以及他们对不同艺术作品的评价。通过可视化工具，我可以更直观地展示这些数据，从而更好地理解观众群体的构成。让我印象深刻的是，作者如何将“聚类分析”的思想引入到观众研究中。通过对观众的反馈数据进行分析，我能够将具有相似偏好和兴趣的观众归为不同的群体，从而在未来的策展活动中，能够更精准地针对不同群体进行营销和推广。书中对“相关性”的讲解，也让我开始思考观众的哪些行为特征与他们对某种艺术风格的偏好相关。例如，是否经常参观某类展览的观众，更容易对某种新的艺术形式产生兴趣？这种关联性的分析，有助于我更深入地理解观众的艺术消费行为。此外，书中对“样本偏差”的讨论，也让我对如何收集具有代表性的观众反馈数据有了更深的认识。我需要避免仅仅收集来自特定人群的反馈，而应该尽量保证样本的广泛性。这本书让我认识到，统计学并非枯燥的数字游戏，而是能够帮助我更深入地理解艺术的传播和接受过程，从而为我的策展工作提供更科学的依据。

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我是一名业余的健康博主，经常需要阅读和分析一些医学研究报告，以便为我的粉丝提供更准确的健康信息。然而，医学报告中的统计学术语和复杂的图表常常让我望而却步。《统计学和统计法基础知识》这本书，恰好弥补了我在这方面的知识空白。作者在书中对“随机对照试验”（RCT）的讲解，让我深刻理解了医学研究的黄金标准。他详细解释了随机分组、对照组设置、盲法等关键要素，以及它们如何最大程度地减少偏倚，确保研究结果的可靠性。我过去常常对一些“XX疗法有效”的宣传感到怀疑，但通过这本书，我学会了如何从统计学的角度去审视这些研究的证据强度。书中对“风险比”（RR）和“优势比”（OR）的讲解，也让我能够更准确地理解药物疗效、疾病发生率等关键信息。我学会了如何区分相对风险和绝对风险，以及它们在实际应用中的意义。我特别欣赏作者对“统计显著性”和“临床显著性”的区分。一个研究结果可能在统计学上是显著的，但其临床意义却微乎其微。这一点对于健康信息的传播至关重要，避免夸大疗效，误导公众。书中还提及了“生存分析”的基础概念，这对于理解癌症治疗、慢性病管理等领域的研究非常有帮助。我明白了如何解读生存曲线，以及它如何反映治疗方案的效果。总的来说，这本书让我能够以一种更科学、更严谨的态度去阅读和解读医学研究报告，从而为我的粉丝提供更具价值的健康建议。

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我是一名教育工作者，平时需要接触各种教育评估和学生学业分析的报告。过去，我常常对这些报告中的统计数据感到困惑，不太清楚它们到底意味着什么。《统计学和统计法基础知识》这本书，就像为我量身定制的“统计学启蒙读物”。作者在书中对“平均数”、“中位数”和“众数”的解释，让我明白了在不同的情境下，应该选择哪种平均数来最准确地描述一组数据。例如，在评估学生成绩时，如果存在极端的少数高分或低分，中位数可能比平均数更能代表整体的学习水平。书中对“方差”和“标准差”的讲解，也让我明白了它们不仅仅是数字，更是衡量数据离散程度的重要指标。在分析班级学生的成绩分布时，高标准差意味着学生成绩差异大，需要采取不同的教学策略。我特别欣赏作者对“相关性”的解释，他用生动的例子说明了，例如“学生学习时间越长，成绩越好”这种看似显而易见的关联，在统计学上如何被量化，以及如何排除其他可能影响成绩的因素，如学习方法、教师质量等。这让我对如何科学地评估教学效果有了新的认识。书中对“假设检验”的讲解，也让我明白了教育研究中常用的“t检验”、“卡方检验”等方法的原理，以及如何解读它们的P值。这对于我理解一些教育评估报告的结论，以及如何设计自己的教学实验，都有了极大的帮助。这本书让我不再害怕统计数据，而是能够更自信地去理解和运用它们，为我的教学工作提供更科学的指导。

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作为一名独立开发者，我对数据分析的需求日益增长，但一直缺乏系统性的统计学知识。在接触《统计学和统计法基础知识》这本书之前，我的数据分析能力主要停留在一些基础的图表制作和简单的统计函数应用。《统计学和统计法基础知识》这本书，为我打开了通往更深层次数据洞察的大门。作者在书中对“假设检验”的详尽阐述，让我对A/B测试的原理有了更深刻的理解。过去，我只是简单地比较两个版本的转化率，现在我明白了如何运用统计学方法来判断这两个版本之间的差异是否具有统计学意义，以及如何在保证统计可靠性的前提下做出产品决策。书中对“回归分析”的讲解，也让我看到了如何建立预测模型。例如，如何预测用户留存率，如何评估不同推广渠道的效果。我开始尝试使用一些更复杂的模型来分析用户行为数据，从而为产品优化提供更精准的指导。我特别欣赏作者对“统计模型”的讲解，他并没有仅仅停留在数学公式上，而是强调了模型选择、模型拟合、以及模型诊断的重要性。这让我认识到，建立一个有效的统计模型，需要经历一个迭代和优化的过程。书中还提及了“时间序列分析”的一些基础概念，这对于分析产品使用趋势、用户活跃度变化等非常有帮助。我开始尝试利用这些方法来预测产品的未来发展方向，从而提前做出规划。这本书让我意识到，统计学并非仅限于学术研究，而是能够为技术创新和产品开发提供强大的驱动力。

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