具体描述
《普通高等教育十一五国家级规划教材•应用时间序列分析(第2版)》从应用的角度出发，试图借助计算机的存贮功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算，从而使只具一般数学知识的读者便可掌握和运用时间序列分析方法。在阐述种，尽可能回避严格的数学推导和证明，而从系统运动的惯性(即记忆性)加以解释和展开，或者说，《普通高等教育十一五国家级规划教材•应用时间序列分析(第2版)》把时序分析看作是一种统计分析工具，而不是数学的一个分支理论。对于“工具”来说，使用者只要知道其特性、功能和使用方法以及使用过程中应注意的有关事项就足以了，至于其制造原理及过程，当然熟悉更好，不了解也无关乎其使用。鉴于这样的认识，全书没有运用深奥的定理，因而也就勿须定理证明。模型的形成来自于对系统记忆性的长短及其特性的剖析，一些数学推导也只涉及高等数学、线性代数和概率论与数理统计的一般知识。
深入解析前沿数据挖掘技术：构建智能决策系统 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨在当今数据爆炸时代背景下，如何有效利用先进的数据挖掘技术来解决复杂的实际问题，并构建出具有前瞻性和适应性的智能决策系统。我们聚焦于数据科学的核心领域，强调理论基础的严谨性与工程实践的有效结合。 第一部分：数据科学的基石与预处理的艺术 数据的质量直接决定了模型性能的上限。本部分将系统性地梳理现代数据科学流程的起点——数据的采集、清洗与转换。 1. 数据生态与治理架构： 详细阐述数据湖、数据仓库与流式处理平台（如Kafka、Pulsar）的架构设计原则。探讨数据治理框架的构建，包括元数据管理、数据血缘追踪以及确保数据隐私合规性的技术实现，如差分隐私基础概念。 2. 高级特征工程技术： 超越基础的归一化和独热编码，本书深入探讨高维稀疏数据（如文本和推荐系统交互矩阵）的特征表示方法。重点介绍基于领域知识的特征构造、特征选择的递归消除法（RFE）和基于模型的特征重要性评估。讨论如何利用自动特征工程工具包（Featuretools类）来自动化特征发现过程，并处理特征之间的交互效应。 3. 数据不平衡与噪声处理： 针对实际数据集中普遍存在的类别不平衡问题，系统介绍SMOTE、ADASYN等过采样技术，以及Tomek Links、ENN等欠采样策略的适用场景与局限性。深入分析鲁棒统计方法在处理异常值和噪声数据中的应用，包括M估计和R估计的原理及其在数据预处理流水线中的集成。 第二部分：机器学习模型的深度构建与优化 本部分是本书的核心，重点剖析当前主流机器学习模型的内在机制、优化策略及其在复杂场景下的应用。 1. 集成学习的精妙： 不仅仅停留在Bagging和Boosting的基础介绍，本书着重分析Gradient Boosting Machines (GBM) 的数学推导，以及LightGBM和XGBoost在处理大规模数据集时的内存优化和并行化策略。深入探讨Stacking（堆叠泛化）的原理，如何设计第二层学习器以融合不同基础模型的优势，从而提升整体预测精度和鲁棒性。 2. 深度学习在结构化数据中的突破： 虽然深度学习在图像和自然语言处理领域占据主导，但本书探讨了如何将深度网络结构应用于表格数据。介绍Wide & Deep模型如何结合记忆（记忆）和泛化（泛化）能力，并分析Transformer结构在序列化特征表示（如用户行为序列）上的潜力，尤其是在多模态数据融合场景下的应用。 3. 模型解释性（XAI）的工程化： 在“黑箱”模型日益普及的今天，可解释性成为关键。本书详细讲解LIME（局部可解释模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的数学基础和计算效率考量。探讨如何将这些解释性工具嵌入到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，确保模型决策的透明度和可审计性。 第三部分：非监督学习与复杂模式识别 理解数据内在结构是构建高级应用的前提。本部分关注如何从无标签数据中提取有价值的信息。 1. 聚类算法的深度比较与选择： 除了K-Means，本书细致对比了DBSCAN在识别任意形状簇上的优势，以及谱聚类（Spectral Clustering）在处理非凸数据结构时的表现。重点讨论如何科学地确定最佳簇数（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数）以及如何评估高维数据中的聚类质量。 2. 降维技术的战略应用： 深入探讨主成分分析（PCA）的理论局限，并介绍流形学习技术，如t-SNE和UMAP。分析它们在数据可视化和特征压缩中的适用性，以及在使用这些技术时需要注意的参数选择对结果解释性的影响。 3. 关联规则挖掘与序列模式发现： 介绍Apriori算法和FP-Growth算法，并侧重于如何在高频次项集挖掘中优化计算效率。对于序列数据，探讨GSP算法和PrefixSpan算法在发现用户行为路径和设备使用模式中的实际部署案例。 第四部分：决策系统与模型部署的挑战 构建出高性能模型只是第一步，将其稳定、高效地部署到生产环境并监控其性能，是实现商业价值的关键。 1. 稳健的在线学习与模型漂移检测： 详细阐述模型在线更新（Online Learning）的必要性，包括随机梯度下降（SGD）的变体。重点介绍如何使用统计检验（如KS检验、ADWIN算法）来实时监测输入数据分布的变化（Covariate Shift）和预测误差的性能衰退（Concept Drift），并自动触发模型再训练或回滚机制。 2. MLOps实践与基础设施： 本部分聚焦于将模型转化为可维护服务的工程实践。介绍容器化技术（Docker）和编排工具（Kubernetes）在模型服务的标准化部署中的作用。讨论特征存储（Feature Store）的设计，如何确保训练环境和推理环境的特征计算一致性，从而消除训练-服务偏差（Training-Serving Skew）。 3. 强化学习在动态优化中的应用： 作为决策制定的前沿工具，本书介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的基本框架。重点讲解Q-Learning、SARSA以及深度Q网络（DQN）的核心思想。探讨强化学习在资源调度、动态定价和个性化推荐系统中的实际部署案例，强调探索（Exploration）与利用（Exploitation）的平衡策略。 本书面向具有一定数据分析或编程基础的工程师、数据科学家、量化分析师以及希望系统性掌握现代数据挖掘与智能决策构建技术的专业人士。通过大量的案例分析和代码实现指导，确保读者能够理论结合实践，构建出真正具有生产价值的智能系统。
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