统计决策与贝叶斯分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张静 编

图书标签:

• 统计决策
• 贝叶斯分析
• 概率论
• 统计推断
• 决策理论
• 风险分析
• 机器学习
• 数据分析
• 统计建模
• 优化方法

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503777011

版次：1

商品编码：11948947

包装：平装

丛书名： 高等院校统计学精品教材

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：276

字数：410000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计决策与贝叶斯分析》先介绍决策论的基本概念（一、二章），然后讨论了贝叶斯统计推断的内容，并在此基础上详细介绍了贝叶斯决策的方法（第三、四章），接下来对一般的统计决策的方法（主要是经典决策方法）进行了介绍（第五章），同时作为应用，简单讨论了贝叶斯计量经济模型（第六章），关于贝叶斯软件Win—BUGS的使用我们放在了理论内容叙述之后作了详细介绍（第七章），标题前加“*”的章节表示选学内容。

目录

第1章 导论
1．1 基本概念
1．2 期望损失、决策函数及风险函数
1．3 随机化决策函数
1．4 决策原理
1．5 基础问题
1．6 充分统计量
习题1

第2章 效用与损失
2．1 效用函数
2．2 损失函数
习题2

第3章 先验分布的确定
3．1 主观概率
3．2 有信息的先验确定
3．3 无信息先验的确定
3．4 最大熵先验
3．5 多层先验
习题3

第4章 贝叶斯分析
4．1 后验分布的计算
4．2 贝叶斯推断
4．3 贝叶斯决策论
4．4 抽样信息期望值
4．5 经验贝叶斯估计
4．6 贝叶斯稳健性
4．7 贝叶斯积分的计算
习题4

第5章 统计决策理论
5．1 引言
5．2 统计决策中的推断问题
5．3 极小化极大分析
5．4 贝叶斯风险准则
5．5 不变性原理
5．6 完备类定理
5．7 不确定型决策
5．8 风险型决策法
习题5

第6章 贝叶斯在计量经济分析中的应用
6．1 贝叶斯一元线性回归模型
6．2 贝叶斯多元线性回归模型
6．3 贝叶斯自回归移动平均模型
习题6

第7章 贝叶斯分析的软件实现
7．1 winBUGS软件基本介绍
7．2 winBUGS软件的仿真分析和案例分析
习题7

附录
参考文献

前言/序言

《机器学习精要：理论、算法与实践》 引言 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的洞见，并将其转化为可行的决策，已成为各行各业面临的核心挑战。机器学习，作为人工智能领域最活跃的分支之一，凭借其强大的数据分析和模式识别能力，正以前所未有的速度渗透到科学研究、商业运营、医疗健康、金融服务等各个角落。《机器学习精要：理论、算法与实践》旨在为读者提供一个系统、全面且深入的机器学习知识体系，从基础理论到前沿算法，再到实际应用中的关键考量，力求勾勒出这一学科的精髓。 本书并非仅仅罗列算法，更注重揭示机器学习背后蕴含的数学原理和统计思想，帮助读者理解“为什么”这些算法能够奏效。同时，我们也强调理论与实践相结合的重要性，通过丰富的案例和代码示例，引导读者将所学知识应用于解决实际问题。无论您是计算机科学专业的学生、数据科学家、算法工程师，还是对机器学习充满好奇的初学者，本书都将是您探索这个激动人心领域的得力助手。 第一部分：机器学习基础理论 本部分将为读者奠定坚实的机器学习理论基础，帮助理解其核心概念和基本框架。 第一章：机器学习概览 什么是机器学习？ 我们将从概念层面定义机器学习，探讨其与传统编程的区别，并介绍其在不同领域的应用前景。 机器学习的任务类型： 深入剖析监督学习（回归与分类）、无监督学习（聚类与降维）以及强化学习等主要任务，阐述它们各自的特点、目标和适用场景。 模型评估与选择： 介绍评估模型性能的关键指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并讲解交叉验证、留出法等模型选择策略，强调避免过拟合和欠拟合的重要性。 特征工程基础： 介绍特征选择、特征提取、特征转换等基本概念，说明如何构建高质量的特征以提升模型性能。 第二章：概率论与统计学在机器学习中的应用 概率分布： 回顾常用概率分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、高斯分布等，并解释它们在建模中的作用。 统计推断： 介绍参数估计（最大似然估计、最大后验估计）和假设检验的基本原理，理解如何从样本数据推断总体特性。 贝叶斯定理： 详细讲解贝叶斯定理，并阐述其在概率模型构建和分类器设计中的核心地位。 信息论基础： 介绍熵、条件熵、互信息等概念，理解信息论如何用于衡量数据的不确定性和特征的重要性。 第二部分：经典与主流机器学习算法 本部分将系统介绍一系列经典且高效的机器学习算法，从原理到实现，帮助读者掌握解决各种问题的利器。 第三章：线性模型 线性回归： 深入讲解线性回归的原理、最小二乘法求解，以及正则化（Lasso、Ridge）的意义和作用。 逻辑回归： 阐述逻辑回归作为分类算法的原理，包括Sigmoid函数、损失函数（交叉熵）及其求解方法。 支持向量机（SVM）： 详细介绍SVM的核技巧、硬间隔与软间隔分类器，以及其在处理高维非线性问题上的优势。 第四章：决策树与集成学习 决策树： 讲解决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度等划分标准，以及剪枝技术。 集成学习原理： 介绍集成学习的核心思想，即将多个弱学习器组合成一个强学习器。 Bagging与随机森林： 讲解Bagging策略，以及随机森林如何通过构建多棵随机决策树来提升鲁棒性和泛化能力。 Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting）： 阐述Boosting算法的迭代思想，通过逐个修正错误来构建高性能模型。 第五章：神经网络与深度学习入门 感知机与多层感知机（MLP）： 介绍最基础的神经网络结构，以及激活函数、反向传播算法的原理。 卷积神经网络（CNN）： 讲解CNN在图像识别领域的成功，包括卷积层、池化层、全连接层的作用。 循环神经网络（RNN）： 介绍RNN在序列数据处理中的应用，如文本生成、机器翻译，并讨论其变体（LSTM, GRU）。 深度学习框架简介： 简要介绍TensorFlow, PyTorch等主流深度学习框架，为后续实践打下基础。 第六章：无监督学习算法 聚类算法： 详细介绍K-Means、层次聚类、DBSCAN等经典聚类算法的原理与应用。 降维算法： 讲解主成分分析（PCA）和t-SNE等降维技术，以及它们在数据可视化和特征提取中的作用。 关联规则挖掘： 介绍Apriori算法，用于发现数据项之间的有趣关联。 第三部分：机器学习实践与进阶 本部分将聚焦于机器学习在实际应用中的挑战，并介绍一些更高级的主题和技术。 第七章：模型部署与优化 模型训练与调参： 讲解网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优技术。 特征选择与降维的实践： 结合实际案例，演示如何在数据预处理阶段有效地进行特征选择和降维。 模型压缩与加速： 介绍剪枝、量化等技术，用于减小模型体积和提高推理速度。 模型部署策略： 探讨将训练好的模型集成到应用系统中的各种方法，如API服务、边缘计算等。 第八章：特殊应用场景与前沿进展 自然语言处理（NLP）中的机器学习： 介绍词嵌入、主题模型、文本分类、情感分析等NLP任务。 计算机视觉（CV）中的机器学习： 讲解目标检测、图像分割、人脸识别等CV任务。 强化学习进阶： 介绍Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等强化学习算法，以及其在游戏、机器人等领域的应用。 可解释性机器学习（XAI）： 探讨理解模型决策过程的重要性，并介绍LIME、SHAP等可解释性技术。 第九章：机器学习项目的生命周期管理 数据收集与准备： 强调高质量数据的重要性，以及数据清洗、标注、划分等关键步骤。 模型开发与迭代： 介绍敏捷开发在机器学习项目中的应用，以及如何进行有效的模型实验和迭代。 版本控制与模型管理： 强调代码版本控制和模型管理的重要性，以确保项目的可追溯性和可复现性。 伦理与公平性考量： 讨论机器学习应用中的偏见、歧视等伦理问题，并探讨如何构建公平、负责任的AI系统。 结语 《机器学习精要：理论、算法与实践》致力于为读者构建一个清晰、系统且实用的机器学习知识框架。我们相信，通过掌握本书所涵盖的理论知识、经典算法和实践技巧，读者将能够自信地应对各种数据挑战，设计和实现高性能的机器学习模型，并在自己的领域创造更大的价值。机器学习的世界充满无限可能，希望本书能成为您探索未知、驱动创新的坚实起点。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书，我体验到了一种智识上的“登山”过程，一开始的坡度并不陡峭，让我能够轻松地适应，但随着深入，我逐渐感受到挑战的乐趣。书中关于“先验分布的选取”的讨论，让我意识到，我们对未知世界的初始看法，往往会极大地影响最终的结论，这其中蕴含着深刻的哲学思考。作者并没有简单地给出“应该如何选择”，而是引导读者思考不同先验假设对结果的影响，以及如何进行敏感性分析。这种批判性的思维方式，是任何学习者都应该具备的。我印象深刻的是，作者在讲解“马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）”方法时，并没有直接引入复杂的算法细节，而是从直观的角度解释了其核心思想——如何通过模拟的方式来估计复杂的后验分布。这对于初学者来说，无疑是一剂强心针，消除了对这些高级方法的畏惧感。我甚至开始想象，如果我能掌握了这些方法，是否就能在我的研究领域，解决一些以往难以逾越的计算难题。书中对“模型选择”的探讨，也让我受益匪浅，原来评价一个模型的好坏，并非仅仅看其预测精度，还需要考虑其复杂度和可解释性，这是一种更为全面的评估视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受，是一种“授人以渔”的力量。作者并没有直接给出解决问题的“答案”，而是教会我如何“思考”问题，如何构建一个统计决策的模型，如何运用贝叶斯的方法来分析数据。其中关于“信息论”在统计决策中的应用，让我耳目一新。作者将“熵”和“信息增益”等概念，巧妙地融入到决策框架中，让我理解到，如何量化我们从数据中获得的信息量，以及如何利用这些信息来做出更好的决策。我开始意识到，每一个数据点都蕴含着“信息”，而统计决策和贝叶斯分析，就是帮助我们从这些信息中提取有价值的洞察。书中对“博弈论”与统计决策的结合，也让我看到了更广阔的应用前景。当决策者之间存在相互影响时，如何进行最优的博弈和决策，这本书提供了一些初步的思路。我设想着，如果将这些知识运用到商业谈判或者战略规划中，是否能带来意想不到的优势。这种跨学科的融合，让我看到了统计分析的强大生命力。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，我仿佛置身于一个充满了未知变量的实验室，空气中弥漫着严谨的逻辑和概率的低语。当我翻开书的第一页，我就被作者铺陈的宏大叙事所吸引，他并没有一开始就抛出复杂的公式和定理，而是娓娓道来，从统计决策的起源和发展讲起，如同讲述一个古老而充满智慧的故事。他巧妙地将一些看似枯燥的概念，比如“先验分布”和“后验分布”，通过生动形象的比喻和贴近生活的例子进行解释，让我瞬间茅塞顿开。我尤其欣赏的是书中对“决策理论”部分的处理，它并非简单地罗列各种决策模型，而是深入剖析了决策过程中所面临的不确定性、风险以及如何量化和权衡这些因素。作者的语言风格非常独特，既有学者的严谨，又不失探讨的温度，使得那些高深的理论不再遥不可及，而是变得触手可及。我想象着，当我在面对一些复杂的人生选择时，这本书中的统计决策框架，是否能为我提供一套清晰的思考路径，帮助我系统地评估各种可能性，并做出最优的选择。书中对“损失函数”的阐述，也让我印象深刻，原来每一种决策的背后，都隐藏着不同程度的“代价”，而统计决策的目的，就是最小化这种代价。这种视角，极大地拓展了我对“决策”本身的理解，不再仅仅是“做出选择”，而是“做出最优的、基于数据的、能够承担后果的选择”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，一种沉稳而富有智识的美感扑面而来。浅灰色的背景色调，搭配着沉甸甸的书脊，似乎预示着其中蕴含着知识的厚重。封面中央，一行行简洁而有力的字体，如同一串串密码，解锁着未知的领域。“统计决策”与“贝叶斯分析”——这两个词语本身就充满了吸引力，尤其是对于我这种对数据分析怀有浓厚兴趣，却又在实际操作中时常感到迷茫的读者来说。书名下方，作者的名字以一种恰到好处的字体大小呈现，不抢眼，却也足够引人注目，暗示着其在学术界的地位。翻开扉页，纸张的触感也相当不错，略带磨砂质感，翻阅起来不会有廉价的滑腻感，这在一定程度上也提升了阅读的愉悦度。内页的排版也十分考究，字号适中，行间距合理，充分考虑到了长时间阅读的舒适性。虽然我尚未深入阅读书本内容，但从封面设计、纸张质量和印刷排版这些细节来看，这本书在制作上无疑是花了心思的，这不禁让我对接下来的内容充满了期待，仿佛一位技艺精湛的厨师，用最精美的餐具盛上最诱人的佳肴，让人迫不及待地想要品尝。这种初见的精致感，无疑为这本书打下了一个良好的开端，如同在进行一场重要的会面之前，对方的着装和谈吐就已然给人留下了极佳的印象。我期待着，这封面所承载的严谨与深邃，能在书页间一一得以展现，将我带入统计决策的逻辑迷宫，或是在贝叶斯的世界中获得全新的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排，如同一个精心设计的迷宫，每一步都引导我走向更深层的理解。我特别喜欢的是其中对“贝叶斯定理”的讲解，它并非止步于公式的罗列，而是深入挖掘了贝叶斯方法的哲学内涵。作者通过一系列的案例，展示了如何将先验信息与观测数据相结合，从而不断更新我们的信念，这种动态的认知过程，在当今信息爆炸的时代尤为珍贵。我仿佛看到，我们每个人都可以成为一个持续学习和进化的“贝叶斯模型”，不断调整对世界的认知。书中关于“后验概率”的推导过程，虽然在数学上需要一些耐心，但作者的讲解逻辑清晰，每一步都循循善诱，让我能够理解公式背后的含义，而不是仅仅停留在形式上。我甚至开始想象，在一些需要长期预测的领域，比如经济预测或者气候变化模拟，贝叶斯方法所能提供的强大分析能力。这本书不仅仅是关于理论，更是一种思维方式的启迪，它鼓励我们拥抱不确定性，并将其转化为认识世界的工具。我期待着，在书中更多的章节中，能看到贝叶斯方法在不同领域的实际应用，比如金融风险评估、医学诊断，甚至是在日常生活中的一些小决策，都能从中获得灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，就像是在探索一片未知的星空，每一次的知识点，都如同一个闪耀的星辰，指引着我前进的方向。我尤其欣赏作者在讲解“预测区间”时所采取的方法，他并没有简单地给出公式，而是通过可视化图表和直观的解释，让我理解到，预测的可靠性会随着预测范围的扩大而降低，这是一种非常重要的统计思想。我甚至开始尝试将这种思路运用到我对未来事件的个人判断中。书中对“贝叶斯网络”的讲解，也让我对因果推理有了更深的理解。我了解到，贝叶斯网络不仅仅是描述变量之间的相关性，更能够揭示变量之间的因果关系，这在很多需要解释“为什么”的问题上，具有不可替代的作用。我设想着，如果能熟练掌握贝叶斯网络，是否就能更好地理解复杂的系统，比如疾病传播机制、金融市场波动原因等。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，不仅仅在于其知识的深度，更在于其启发性的广度。我喜欢书中关于“贝叶斯模型平均”的讨论，它提供了一种在多个模型之间进行整合的策略，能够有效降低模型选择带来的不确定性。作者通过实例演示，让我看到，将多个模型的预测结果进行加权平均，往往能获得比单一模型更好的预测性能，这是一种非常巧妙的“集体智慧”的应用。我甚至开始思考，在一些需要综合多个专家意见的场景，是否也能借鉴这种“模型平均”的思想。书中关于“信息经济学”与统计决策的交叉，也让我看到了知识获取成本与决策之间的权衡，这是一种非常实用的商业分析视角。我设想着，如果能更好地理解信息不对称下的决策，是否就能在商业竞争中获得更大的优势。

评分☆☆☆☆☆

每一次翻阅这本书，都像是在进行一场与自己内心深处的对话，关于理性、关于概率、关于如何在这个充满不确定性的世界中做出清晰的判断。我特别喜欢书中关于“主观概率”和“客观概率”的探讨，它让我理解到，概率并非仅仅是数学上的数字，更包含了我们对事件发生可能性的信念。作者并没有回避这种主观性，反而将其纳入到统计分析的框架中，这是一种非常成熟和深刻的认知。我印象深刻的是，书中对“贝叶斯因子”的介绍，它提供了一种量化比较不同模型优劣的标准，这在模型选择方面具有极高的实用价值。我甚至开始思考，在一些定性的研究领域，是否也能借鉴这种思路，用“贝叶斯因子”来量化不同解释的合理性。书中对“层次模型”的介绍，也让我看到了处理复杂数据结构的强大工具，这对于处理具有多层嵌套关系的数据，比如学生成绩、地区经济差异等，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，我感觉自己仿佛正在经历一次“认知升级”，原有的思维模式被不断地挑战和重塑。我特别欣赏书中关于“贝叶斯更新”的阐述，它不仅仅是数学公式的迭代，更是一种哲学上的“拥抱变化”的精神。作者鼓励读者，在面对新的证据时，要勇于修正自己原有的观点，而不是固执己见。这种开放和谦逊的态度，在信息传播日益碎片化的今天，显得尤为重要。我印象深刻的是，书中对“贝叶斯决策理论”与“频率学派决策理论”的比较，作者并没有简单地进行褒贬，而是深入分析了它们各自的优缺点和适用场景，这展现了一种非常客观和学术的立场。我开始思考，在很多似是而非的争论中，是否也能借鉴这种“求同存异”的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计，如同一个精巧的瑞士手表，每一个齿轮都咬合得严丝合缝，共同运转着严谨的逻辑。我喜欢书中关于“贝叶斯优化”的讨论，它将贝叶斯方法应用于寻找函数的最大值或最小值，这在机器学习和工程领域有着广泛的应用。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是给出了一些算法的伪代码和实现思路，这对于希望将理论付诸实践的读者来说，极具价值。我甚至开始想象，如果我能运用贝叶斯优化，是否就能更有效地调整机器学习模型的超参数，从而提升模型的性能。书中对“方差-偏差权衡”的深入剖析，也让我对模型过拟合和欠拟合有了更深刻的认识。作者强调，在构建模型时，需要在拟合训练数据和泛化到未知数据之间取得平衡，这是一种至关重要的统计智慧。

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内容不错，比较容易懂

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内容不错，比较容易懂

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内容不错，比较容易懂

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可看

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虽然是项目需要，内容还是不错的！

评分☆☆☆☆☆

不错哦哦哦哦哦哦哦哦哦

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

挺好