多元數據分析及其R實現 [Multivariate Data Analysis with R] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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肖枝洪，硃強，蘇理雲 等 著

圖書標籤:

• 多元數據分析
• R語言
• 統計學
• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• R實現
• 主成分分析
• 因子分析
• 聚類分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030377340

版次：1

商品編碼：11330787

包裝：平裝

叢書名： 西部高校數學係列教材

外文名稱：Multivariate Data Analysis with R

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

用紙：膠版紙

頁數：209

字數：300000

正文語種：中文

內容簡介

　　 《多元數據分析及其R實現/西部高校數學係列教材》涉及的數據分析方法全麵,脈絡分明，既考慮瞭經典的數據處理方法,又考慮瞭比較近代的數據處理方法,還考慮瞭機器學習中的若乾方法.不僅介紹瞭數據處理的原理和方法,還對具體步驟進行瞭解釋.本書適閤理工科本科學生使用。

內頁插圖

目錄

序
第1章 R介紹
1.1 R軟件基本操作
1.2 R嚮量
1.3 矩陣及其運算
1.4 因子
1.5 列錶與數據框
1.6 輸齣輸入
1.7 圖形
習題1

第2章 多元正態分布
2.1 p維標準正態分布
2.2 p維一般正態分布
2.3 p維正態分布的統計推斷
習題2

第3章 多元綫性迴歸
3.1 一元綫性迴歸
3.2 多元綫性迴歸分析
3.3 逐步迴歸及復共綫性
習題3

第4章 多元綫性相關
4.1 多個變量的綫性相關
4.2 兩組變量的典型相關分析
4.3 典型相關分析的實例
習題4

第5章 多元非綫性迴歸
5.1 非綫性迴歸方程的建立
5.2 Logistic麯綫迴歸
5.3 多項式迴歸
5.4 一次迴歸的正交設計
5.5 二次迴歸的正交組閤設計
5.6 二次迴歸的鏇轉組閤設計
習題5

第6章 多元聚類與判彆
6.1 聚類的根據
6.2 係統聚類法
6.3 動態聚類法
6.4 Bayes判彆
習題6

第7章 多元數據的主成分分析
7.1 主成分分析法
7.2 主成分的應用
習題7

第8章 多元數據的因子分析
8.1 因子分析法
8.2 方差極大正交鏇轉
8.3 對應分析法
習題8

第9章 支持嚮量機
9.1 綫性支持嚮量機
9.2 非綫性支持嚮量機
9.3 支持嚮量迴歸機
9.4 模型的評價方法
9.5 支持嚮量機實例及R實現
習題9

第10章 偏最小二乘迴歸
10.1 偏最小二乘迴歸的基本思想
10.2 偏最小二乘迴歸的基本算法
10.3 交叉有效性原則
10.4 偏最小二乘迴歸的實例分析
習題10
參考文獻

前言/序言

深入探索：現代數據科學中的數據建模與機器學習實踐 聚焦：麵嚮實踐的復雜數據處理與前沿算法應用 本書旨在為希望在現代數據科學領域建立堅實基礎的讀者，提供一套全麵且高度實用的數據建模與機器學習解決方案。我們避開瞭對統計學基礎理論的冗長闡述，轉而聚焦於如何有效地將最前沿的計算方法和算法應用於解決現實世界中齣現的復雜數據挑戰。全書結構緊湊，內容圍繞“數據準備、模型構建、結果解釋與部署”這一核心流程展開，確保讀者在學習過程中始終保持對實際操作的敏感度。 本書的核心目標是培養讀者將理論轉化為可執行代碼的能力，並深入理解不同算法在特定數據結構下的適用性與局限性。我們假設讀者已具備基本的編程常識和對數據科學領域的基本概念有所瞭解，因此將重點放在介紹如何利用先進的工具集（如Python生態係統中的Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、以及專門用於大規模數據處理的框架）來駕馭高維、非結構化和海量數據集。 --- 第一部分：數據工程與預處理的藝術（The Art of Data Engineering and Preprocessing） 在任何成功的機器學習項目中，數據質量和特徵工程決定瞭模型性能的上限。本部分將數據處理提升到戰略高度，而非僅僅視為前置步驟。 1. 大數據時代的 ETL 策略： 我們將探討針對TB級數據的抽取、轉換和加載（ETL）流程優化。重點介紹如何使用分布式計算框架（如Dask或PySpark的基礎操作）來高效地清洗、聚閤和重塑數據。內容包括數據湖（Data Lake）和數據倉庫（Data Warehouse）的概念對比及其在模型訓練流程中的角色。 2. 特徵工程的深度挖掘： 告彆簡單的獨熱編碼。本章深入探討高階特徵創建技術，包括時序數據的滯後特徵構造、文本數據的特徵嵌入（如Word2Vec、GloVe的深入應用和局限性分析）、以及如何利用領域知識構建交互特徵。特彆關注如何處理數據中的缺失值和異常值，引入魯棒性統計方法而非簡單插值。 3. 維度管理與特徵選擇的計算效率： 麵對數韆甚至上萬個特徵，有效的降維至關重要。本書不局限於傳統的PCA（主成分分析），而是詳細介紹瞭基於樹模型的特徵重要性評估、迭代特徵選擇（IFS）方法的實現，以及使用Autoencoders進行非綫性降維的技術細節。重點分析瞭降維技術對模型解釋性和計算成本的影響。 --- 第二部分：現代機器學習算法的精細化實現（Refined Implementation of Modern Machine Learning Algorithms） 本部分聚焦於核心預測模型，強調算法背後的數學直覺與高效的軟件實現之間的橋梁。 4. 集成學習的進階應用： 梯度提升機（GBM）是當前工業界最強大的模型之一。我們將深入剖析XGBoost、LightGBM和CatBoost的底層工作原理，特彆是它們在處理稀疏數據、並行化訓練以及正則化策略上的差異。此外，會詳細展示如何通過Stacking和Blending構建更復雜、更穩健的異構模型集成係統。 5. 支持嚮量機（SVM）的核技巧與優化： 雖然深度學習占據主導，但SVM在小樣本、高維分類問題中仍是強大工具。本章將復習核函數的選擇（如RBF、多項式核）及其超參數敏感性，並介紹如何使用高效的二次規劃求解器來加速大規模數據集上的訓練過程。 6. 深度學習基礎與遷移學習（Focus on Structured Data）： 本章將深度學習的應用場景限定在結構化數據和時間序列預測。我們將構建並調優多層感知機（MLP）來處理錶格數據，並詳細介紹如何利用預訓練的上下文嵌入模型（如BERT的特定層）來增強特徵錶示。內容側重於網絡架構的選擇、損失函數的定製化以及優化器（如AdamW、Ranger）的性能對比。 --- 第三部分：模型評估、解釋性與魯棒性（Evaluation, Interpretability, and Robustness） 構建模型僅僅是第一步，理解模型為何做齣決策以及確保其在現實世界中的可靠性是成功的關鍵。 7. 超越準確率的評估指標體係： 在不平衡數據、多類彆分類和迴歸場景下，單一指標（如準確率）具有欺騙性。本章將係統講解如PR麯綫（Precision-Recall Curve）、F1-Score的變體、Kappa係數以及在時間序列中的滾動預測評估方法。重點討論如何構建針對業務目標的定製化評估指標。 8. 可解釋性AI (XAI) 的核心技術： 解釋模型決策是建立信任和滿足監管要求的基石。本書將詳細介紹並對比局部可解釋性方法（如LIME和SHAP值），以及全局解釋性技術（如Permutation Importance）。讀者將學習如何將這些解釋工具嵌入到模型管道中，以解釋復雜集成模型的輸齣。 9. 模型驗證與泛化能力測試： 強調交叉驗證（Cross-Validation）策略的選擇，包括時間序列數據的滾動原點驗證（Rolling Origin Validation）。此外，我們將探討模型穩定性的測試方法，包括對抗性樣本的初步概念引入，以及如何使用Bootstrapping方法來估計模型預測區間。 --- 第四部分：從原型到生産環境的部署與 MLOps 簡介（From Prototype to Production: Deployment and MLOps Snippets） 本部分關注模型投入實際使用所需的工程化步驟，確保模型的可持續性和可維護性。 10. 模型序列化與輕量級部署： 介紹如何使用業界標準工具（如Pickle、Joblib、ONNX）進行模型序列化。重點介紹如何將訓練好的模型封裝成API服務（使用Flask/FastAPI），並討論模型推理速度的優化技巧，包括模型量化和剪枝的基本概念。 11. 監控與模型漂移（Model Drift）： 探討模型在生産環境中性能衰減的原因——數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。本書將演示如何設置數據質量檢查和預測分布監控係統，並介紹重新訓練（Retraining）觸發機製的工程化實現流程。 本書的最終目標是讓讀者能夠自信地駕馭現代數據科學工具鏈，從一個原始數據集開始，通過嚴謹的工程實踐和前沿的算法應用，最終交付一個穩定、可解釋且高性能的預測解決方案。所有的代碼示例均采用最新的庫版本，並強調代碼的可讀性與模塊化設計。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種重度依賴編程實踐的分析人員來說，一本好的教材必須要有高質量的配套代碼和數據。這本書在這方麵做得堪稱典範。作者不僅僅提供瞭代碼片段，而是構建瞭一套完整的分析流程，從數據的預處理、模型的擬閤、到結果的可視化輸齣，每一步都考慮得麵麵俱到。我發現書中使用的案例數據非常貼近現實世界的復雜性，而不是那些過於理想化、結構完美的“玩具數據”，這使得我們在練習時所遇到的挑戰，與真實工作場景中的阻力驚人地一緻。每當我在代碼執行過程中遇到睏惑時，翻閱書中的講解，總能找到作者對於特定函數參數設置的精妙解釋，或者對潛在異常值的處理建議。這種詳盡的“內幕信息”對於提升我的實戰能力起到瞭立竿見影的效果。可以說，這本書不僅僅是一本參考書，更像是一套經過實戰檢驗的“工具箱”，裏麵的每把工具都鋒利且實用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常平易近人，盡管內容涵蓋瞭統計學領域內許多深奧的概念，但作者似乎有一種魔力，能將這些高深的理論轉化為日常語言，使其不再是高不可攀的象牙塔學問。我特彆喜歡它在引入新概念時，經常會穿插一些曆史背景或者哲學思考，這讓整個學習過程充滿瞭人文關懷。比如，在講解降維技術時，它不僅僅告訴你如何計算特徵值和特徵嚮量，還會探討信息損失與解釋力之間的權衡哲學，這使我開始思考，到底什麼樣的“簡化”纔是真正有意義的簡化。這種深層次的引導，迫使我跳齣瞭單純的“工具使用者”的身份，開始嚮一個更全麵的“數據科學思考者”邁進。這種對認知深度的挖掘，是很多純粹的技術手冊所不具備的寶貴特質，它讓閱讀過程成為瞭一次思想的漫遊。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這書的時候，心裏是抱著將信將疑的態度，畢竟市麵上介紹數據分析的書籍汗牛充棟，真正能讓人眼前一亮的鳳毛麟角。然而，這本書在章節編排上的匠心獨運，很快就打消瞭我的疑慮。它采取瞭一種“由淺入深，螺鏇上升”的結構，第一部分打好堅實的統計學基礎，第二部分開始逐一攻剋經典的多變量技術，比如綫性判彆、聚類分析，而後續的章節則將重點轉嚮瞭更為現代、更具挑戰性的議題，比如結構方程模型或者混閤效應模型。這種循序漸進的布局，使得讀者可以根據自己的掌握程度靈活調整學習節奏。我尤其欣賞它在講解每一種方法時，都會詳盡地討論其適用條件、模型的假設檢驗，以及結果的解釋，而不是簡單地給齣運行代碼。這種對“如何正確使用”的強調，遠比“如何運行”重要得多，它培養的是一種嚴謹的科學態度，這在當今這個“代碼滿天飛”的時代，顯得尤為珍貴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色調搭配簡潔的字體，一下子就讓人感覺這不是一本普通的入門教材。我是在尋找一本能夠係統梳理現代統計學分析方法的書籍時偶然發現它的。最讓我印象深刻的是它在理論深度和實際操作之間的平衡把握得非常到位。很多教材要麼過於偏重理論推導，讓人望而卻步，要麼就是流於錶麵的操作指南，缺乏對背後原理的深入剖析。但這本書似乎找到瞭一個絕佳的切入點，它用清晰的邏輯將復雜的多元統計模型娓娓道來，即便是那些初次接觸主成分分析或因子分析的讀者，也能在閱讀過程中逐漸構建起完整的知識框架。更值得稱贊的是，它並沒有止步於傳統方法的介紹，而是融入瞭許多近年來發展起來的新技術和新思路，這對於希望緊跟學術前沿的研究者來說，無疑是一大福音。它不是簡單地羅列公式，而是通過大量的實例和圖示，將抽象的概念可視化，這種教學方式極大地降低瞭學習的門檻，讓我感覺自己真的在與一位經驗豐富的導師進行對話，而不是在啃一本冰冷的教科書。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個跨學科研究項目中急需掌握一套統一的數據分析語言時，經同事推薦接觸到這本書的。我們團隊背景多元，有人擅長生物統計，有人側重社會科學，但這本書成功地搭建瞭一個共通的平颱。它沒有采取那種以學科為導嚮的劃分，而是以方法論的通用性來組織內容，這使得不同領域的讀者都能找到適用於自身數據的分析框架。我印象最深的是它對模型診斷部分的論述，異常詳細地列齣瞭各種診斷圖錶（如殘差圖、QQ圖）的解讀要點和常見陷阱，這在我的項目收尾階段起到瞭決定性的作用，幫助我們排除瞭一個之前未曾察覺的潛在模型偏差。總而言之，這本書的價值在於它的普適性和診斷的深度，它提供的不隻是一套方法，更是一種確保分析結果可靠性的係統性思維框架，極大地提升瞭團隊的整體分析質量。