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出版者:

作者:Caldwell, Sally

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2009-8

价格:435.00元

装帧:

isbn号码:9780495830085

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 机器学习
• R语言
• Python
• 数据可视化
• 统计建模
• 商业分析

《数据科学的奥德赛：从基础原理到前沿应用的深度探索》 一本引领您穿越数据洪流，洞悉复杂系统内在逻辑的权威指南。 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动世界变革的核心动力。然而，面对海量、异构、快速变化的数据，如何从中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的决策，是摆在每一个渴望进步的专业人士面前的巨大挑战。《数据科学的奥德赛：从基础原理到前沿应用的深度探索》正是一部旨在全面武装读者，使其能够自信驾驭这场数据革命的深度著作。它不仅仅是一本工具书，更是一次系统、严谨、充满洞察力的思维远征。 本书的结构精心设计，旨在构建一个从坚实理论基础到尖端实践应用的完整知识体系。它摒弃了对初级概念的冗长重复，直奔数据科学核心的复杂性与精妙之处，专注于培养读者的高阶分析能力和批判性思维。 第一部分：坚实的地基——统计学与概率论的高级视野 本部分将读者带入数据科学的理论核心，但视角远超传统教科书的范畴。我们不会停留在简单的描述性统计上，而是深入探讨现代统计推断的基石和挑战。 1. 贝叶斯推断的现代回归与多重解释： 深入剖析马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是NUTS（No-U-Turn Sampler）的数学原理及其在复杂层次模型中的实际应用。讨论如何有效评估MCMC链的收敛性和混合效率，并对比频率学派与贝叶斯学派在应对小样本和非正态分布问题时的优势与局限。 2. 高维数据下的假设检验： 重点关注在特征维度远大于样本量（$p gg n$）情景下的统计检验策略。详细阐述多重比较（Multiple Comparisons）的矫正方法，包括Bonferroni、FDR（False Discovery Rate）的精确控制，以及在基因组学和高光谱成像数据中应用的结构化假设检验。 3. 信息论与统计模型选择： 探讨信息论指标——如KL散度、互信息在模型评估中的应用。深入解析AIC、BIC的推导过程，并引入更具现代性的WAIC（Widely Applicable Information Criterion）和LOO-CV（Leave-One-Out Cross-Validation）在模型复杂性与拟合优度之间的平衡艺术。 第二部分：机器智能的骨架——算法的深层机制与局限 本部分专注于解构那些驱动现代人工智能系统的核心算法，着重于它们的数学构造、性能瓶颈以及如何针对特定业务问题进行定制化调优。 1. 广义线性模型的超越与非参数回归： 探讨GLM（如Logit、Probit）的延伸，例如广义可加模型（GAMs），如何通过平滑样条（Splines）捕捉非线性关系，同时保持模型的可解释性。随后，深入研究核方法（Kernel Methods）如支持向量机（SVM）背后的Mercer定理，以及核函数的选择对高维空间映射的决定性影响。 2. 集成学习的结构优化： 区别于简单的Bagging和Boosting概念，本书着重分析梯度提升模型（如XGBoost, LightGBM）的迭代优化策略，特别是它们如何利用近似分位数和直方图技术来加速训练，并讨论如何通过正则化项（如L1/L2、子空间采样）来缓解梯度提升模型在噪声数据上的过拟合倾向。 3. 深度学习的拓扑结构与优化： 对于神经网络部分，本书侧重于架构设计和训练动力学。详细分析残差网络（ResNets）的跳跃连接如何解决梯度消失问题，以及Transformer模型中自注意力机制的计算效率与并行化优势。关于优化器，将对比AdamW与L-BFGS在处理大规模、稀疏梯度问题时的表现差异。 第三部分：从数据到决策——高级分析与系统工程 此部分将理论与大规模实际应用相结合，探讨如何将训练好的模型部署到生产环境，并解决现实世界中的数据难题。 1. 因果推断的严谨方法论： 在相关性研究泛滥的背景下，本书强调因果关系的识别与量化。系统介绍潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），重点解析倾向得分匹配（PSM）、逆概率权重（IPW）以及双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）在处理混杂变量时的鲁棒性。还将引入结构方程模型（SEM）在探索复杂因果网络中的应用。 2. 时间序列分析的复杂性处理： 针对金融、物联网等领域常见的非平稳数据，本书超越ARIMA模型，深入探讨状态空间模型（State Space Models）、卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其在实时状态估计中的作用。此外，对高频数据中的异方差性建模，如GARCH族模型，提供详尽的实证分析。 3. 可解释性（XAI）与模型公平性： 随着模型被用于关键决策，可解释性成为刚需。本书全面审视LIME、SHAP值等局部解释工具的数学基础，并讨论它们在解释黑箱模型（如深度神经网络）决策路径时的适用范围和局限性。同时，深入探讨公平性指标（如Demographic Parity, Equalized Odds）的定义，以及如何在模型优化中嵌入公平性约束。 第四部分：计算基础设施与效率优化 数据科学的进步日益依赖于计算资源的有效利用。本部分将探讨如何构建和优化处理大规模数据的计算流程。 1. 分布式计算框架的深度剖析： 重点分析Apache Spark的RDD、DataFrame及Dataset API在内存管理和容错机制上的设计哲学。探讨如何针对特定算法（如K-Means、PageRank）优化Spark作业的Shuffle操作和数据分区策略。 2. 向量化操作与GPU加速： 解释NumPy和Pandas背后的向量化计算原理，并深入介绍CUDA编程模型如何通过GPU并行化极大地加速矩阵运算和深度学习训练。讨论如何有效利用BLAS库进行底层优化。 3. 生产级模型部署与监控： 涵盖模型生命周期管理（MLOps）的关键环节，包括使用Docker和Kubernetes进行模型服务化。重点讨论模型漂移（Concept Drift）的检测机制，以及如何设计自动化重训练流水线，确保模型在真实环境中长期有效。 本书面向拥有一定统计学或编程基础，渴望从“会用”到“精通”的分析师、工程师和研究人员。它要求读者具备扎实的代数和微积分背景，并鼓励通过代码实现来验证理论的每一个环节。《数据科学的奥德赛》是一次对数据科学领域深度、广度和未来趋势的全面梳理与超越，是您在数据驱动世界中建立绝对竞争力的必备读物。

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