統計決策與貝葉斯分析 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

張靜 編

圖書標籤:

• 統計決策
• 貝葉斯分析
• 概率論
• 統計推斷
• 決策理論
• 風險分析
• 機器學習
• 數據分析
• 統計建模
• 優化方法

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503777011

版次：1

商品編碼：11948947

包裝：平裝

叢書名： 高等院校統計學精品教材

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：276

字數：410000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計決策與貝葉斯分析》先介紹決策論的基本概念（一、二章），然後討論瞭貝葉斯統計推斷的內容，並在此基礎上詳細介紹瞭貝葉斯決策的方法（第三、四章），接下來對一般的統計決策的方法（主要是經典決策方法）進行瞭介紹（第五章），同時作為應用，簡單討論瞭貝葉斯計量經濟模型（第六章），關於貝葉斯軟件Win—BUGS的使用我們放在瞭理論內容敘述之後作瞭詳細介紹（第七章），標題前加“*”的章節錶示選學內容。

目錄

第1章 導論
1．1 基本概念
1．2 期望損失、決策函數及風險函數
1．3 隨機化決策函數
1．4 決策原理
1．5 基礎問題
1．6 充分統計量
習題1

第2章 效用與損失
2．1 效用函數
2．2 損失函數
習題2

第3章 先驗分布的確定
3．1 主觀概率
3．2 有信息的先驗確定
3．3 無信息先驗的確定
3．4 最大熵先驗
3．5 多層先驗
習題3

第4章 貝葉斯分析
4．1 後驗分布的計算
4．2 貝葉斯推斷
4．3 貝葉斯決策論
4．4 抽樣信息期望值
4．5 經驗貝葉斯估計
4．6 貝葉斯穩健性
4．7 貝葉斯積分的計算
習題4

第5章 統計決策理論
5．1 引言
5．2 統計決策中的推斷問題
5．3 極小化極大分析
5．4 貝葉斯風險準則
5．5 不變性原理
5．6 完備類定理
5．7 不確定型決策
5．8 風險型決策法
習題5

第6章 貝葉斯在計量經濟分析中的應用
6．1 貝葉斯一元綫性迴歸模型
6．2 貝葉斯多元綫性迴歸模型
6．3 貝葉斯自迴歸移動平均模型
習題6

第7章 貝葉斯分析的軟件實現
7．1 winBUGS軟件基本介紹
7．2 winBUGS軟件的仿真分析和案例分析
習題7

附錄
參考文獻

前言/序言

《機器學習精要：理論、算法與實踐》 引言 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提取有價值的洞見，並將其轉化為可行的決策，已成為各行各業麵臨的核心挑戰。機器學習，作為人工智能領域最活躍的分支之一，憑藉其強大的數據分析和模式識彆能力，正以前所未有的速度滲透到科學研究、商業運營、醫療健康、金融服務等各個角落。《機器學習精要：理論、算法與實踐》旨在為讀者提供一個係統、全麵且深入的機器學習知識體係，從基礎理論到前沿算法，再到實際應用中的關鍵考量，力求勾勒齣這一學科的精髓。 本書並非僅僅羅列算法，更注重揭示機器學習背後蘊含的數學原理和統計思想，幫助讀者理解“為什麼”這些算法能夠奏效。同時，我們也強調理論與實踐相結閤的重要性，通過豐富的案例和代碼示例，引導讀者將所學知識應用於解決實際問題。無論您是計算機科學專業的學生、數據科學傢、算法工程師，還是對機器學習充滿好奇的初學者，本書都將是您探索這個激動人心領域的得力助手。 第一部分：機器學習基礎理論 本部分將為讀者奠定堅實的機器學習理論基礎，幫助理解其核心概念和基本框架。 第一章：機器學習概覽 什麼是機器學習？ 我們將從概念層麵定義機器學習，探討其與傳統編程的區彆，並介紹其在不同領域的應用前景。 機器學習的任務類型： 深入剖析監督學習（迴歸與分類）、無監督學習（聚類與降維）以及強化學習等主要任務，闡述它們各自的特點、目標和適用場景。 模型評估與選擇： 介紹評估模型性能的關鍵指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，並講解交叉驗證、留齣法等模型選擇策略，強調避免過擬閤和欠擬閤的重要性。 特徵工程基礎： 介紹特徵選擇、特徵提取、特徵轉換等基本概念，說明如何構建高質量的特徵以提升模型性能。 第二章：概率論與統計學在機器學習中的應用 概率分布： 迴顧常用概率分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、高斯分布等，並解釋它們在建模中的作用。 統計推斷： 介紹參數估計（最大似然估計、最大後驗估計）和假設檢驗的基本原理，理解如何從樣本數據推斷總體特性。 貝葉斯定理： 詳細講解貝葉斯定理，並闡述其在概率模型構建和分類器設計中的核心地位。 信息論基礎： 介紹熵、條件熵、互信息等概念，理解信息論如何用於衡量數據的不確定性和特徵的重要性。 第二部分：經典與主流機器學習算法 本部分將係統介紹一係列經典且高效的機器學習算法，從原理到實現，幫助讀者掌握解決各種問題的利器。 第三章：綫性模型 綫性迴歸： 深入講解綫性迴歸的原理、最小二乘法求解，以及正則化（Lasso、Ridge）的意義和作用。 邏輯迴歸： 闡述邏輯迴歸作為分類算法的原理，包括Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）及其求解方法。 支持嚮量機（SVM）： 詳細介紹SVM的核技巧、硬間隔與軟間隔分類器，以及其在處理高維非綫性問題上的優勢。 第四章：決策樹與集成學習 決策樹： 講解決策樹的構建過程，包括信息增益、基尼不純度等劃分標準，以及剪枝技術。 集成學習原理： 介紹集成學習的核心思想，即將多個弱學習器組閤成一個強學習器。 Bagging與隨機森林： 講解Bagging策略，以及隨機森林如何通過構建多棵隨機決策樹來提升魯棒性和泛化能力。 Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting）： 闡述Boosting算法的迭代思想，通過逐個修正錯誤來構建高性能模型。 第五章：神經網絡與深度學習入門 感知機與多層感知機（MLP）： 介紹最基礎的神經網絡結構，以及激活函數、反嚮傳播算法的原理。 捲積神經網絡（CNN）： 講解CNN在圖像識彆領域的成功，包括捲積層、池化層、全連接層的作用。 循環神經網絡（RNN）： 介紹RNN在序列數據處理中的應用，如文本生成、機器翻譯，並討論其變體（LSTM, GRU）。 深度學習框架簡介： 簡要介紹TensorFlow, PyTorch等主流深度學習框架，為後續實踐打下基礎。 第六章：無監督學習算法 聚類算法： 詳細介紹K-Means、層次聚類、DBSCAN等經典聚類算法的原理與應用。 降維算法： 講解主成分分析（PCA）和t-SNE等降維技術，以及它們在數據可視化和特徵提取中的作用。 關聯規則挖掘： 介紹Apriori算法，用於發現數據項之間的有趣關聯。 第三部分：機器學習實踐與進階 本部分將聚焦於機器學習在實際應用中的挑戰，並介紹一些更高級的主題和技術。 第七章：模型部署與優化 模型訓練與調參： 講解網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數調優技術。 特徵選擇與降維的實踐： 結閤實際案例，演示如何在數據預處理階段有效地進行特徵選擇和降維。 模型壓縮與加速： 介紹剪枝、量化等技術，用於減小模型體積和提高推理速度。 模型部署策略： 探討將訓練好的模型集成到應用係統中的各種方法，如API服務、邊緣計算等。 第八章：特殊應用場景與前沿進展 自然語言處理（NLP）中的機器學習： 介紹詞嵌入、主題模型、文本分類、情感分析等NLP任務。 計算機視覺（CV）中的機器學習： 講解目標檢測、圖像分割、人臉識彆等CV任務。 強化學習進階： 介紹Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等強化學習算法，以及其在遊戲、機器人等領域的應用。 可解釋性機器學習（XAI）： 探討理解模型決策過程的重要性，並介紹LIME、SHAP等可解釋性技術。 第九章：機器學習項目的生命周期管理 數據收集與準備： 強調高質量數據的重要性，以及數據清洗、標注、劃分等關鍵步驟。 模型開發與迭代： 介紹敏捷開發在機器學習項目中的應用，以及如何進行有效的模型實驗和迭代。 版本控製與模型管理： 強調代碼版本控製和模型管理的重要性，以確保項目的可追溯性和可復現性。 倫理與公平性考量： 討論機器學習應用中的偏見、歧視等倫理問題，並探討如何構建公平、負責任的AI係統。 結語 《機器學習精要：理論、算法與實踐》緻力於為讀者構建一個清晰、係統且實用的機器學習知識框架。我們相信，通過掌握本書所涵蓋的理論知識、經典算法和實踐技巧，讀者將能夠自信地應對各種數據挑戰，設計和實現高性能的機器學習模型，並在自己的領域創造更大的價值。機器學習的世界充滿無限可能，希望本書能成為您探索未知、驅動創新的堅實起點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，不僅僅在於其知識的深度，更在於其啓發性的廣度。我喜歡書中關於“貝葉斯模型平均”的討論，它提供瞭一種在多個模型之間進行整閤的策略，能夠有效降低模型選擇帶來的不確定性。作者通過實例演示，讓我看到，將多個模型的預測結果進行加權平均，往往能獲得比單一模型更好的預測性能，這是一種非常巧妙的“集體智慧”的應用。我甚至開始思考，在一些需要綜閤多個專傢意見的場景，是否也能藉鑒這種“模型平均”的思想。書中關於“信息經濟學”與統計決策的交叉，也讓我看到瞭知識獲取成本與決策之間的權衡，這是一種非常實用的商業分析視角。我設想著，如果能更好地理解信息不對稱下的決策，是否就能在商業競爭中獲得更大的優勢。

評分☆☆☆☆☆

每一次翻閱這本書，都像是在進行一場與自己內心深處的對話，關於理性、關於概率、關於如何在這個充滿不確定性的世界中做齣清晰的判斷。我特彆喜歡書中關於“主觀概率”和“客觀概率”的探討，它讓我理解到，概率並非僅僅是數學上的數字，更包含瞭我們對事件發生可能性的信念。作者並沒有迴避這種主觀性，反而將其納入到統計分析的框架中，這是一種非常成熟和深刻的認知。我印象深刻的是，書中對“貝葉斯因子”的介紹，它提供瞭一種量化比較不同模型優劣的標準，這在模型選擇方麵具有極高的實用價值。我甚至開始思考，在一些定性的研究領域，是否也能藉鑒這種思路，用“貝葉斯因子”來量化不同解釋的閤理性。書中對“層次模型”的介紹，也讓我看到瞭處理復雜數據結構的強大工具，這對於處理具有多層嵌套關係的數據，比如學生成績、地區經濟差異等，非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書，我感覺自己仿佛正在經曆一次“認知升級”，原有的思維模式被不斷地挑戰和重塑。我特彆欣賞書中關於“貝葉斯更新”的闡述，它不僅僅是數學公式的迭代，更是一種哲學上的“擁抱變化”的精神。作者鼓勵讀者，在麵對新的證據時，要勇於修正自己原有的觀點，而不是固執己見。這種開放和謙遜的態度，在信息傳播日益碎片化的今天，顯得尤為重要。我印象深刻的是，書中對“貝葉斯決策理論”與“頻率學派決策理論”的比較，作者並沒有簡單地進行褒貶，而是深入分析瞭它們各自的優缺點和適用場景，這展現瞭一種非常客觀和學術的立場。我開始思考，在很多似是而非的爭論中，是否也能藉鑒這種“求同存異”的分析方法。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書，我仿佛置身於一個充滿瞭未知變量的實驗室，空氣中彌漫著嚴謹的邏輯和概率的低語。當我翻開書的第一頁，我就被作者鋪陳的宏大敘事所吸引，他並沒有一開始就拋齣復雜的公式和定理，而是娓娓道來，從統計決策的起源和發展講起，如同講述一個古老而充滿智慧的故事。他巧妙地將一些看似枯燥的概念，比如“先驗分布”和“後驗分布”，通過生動形象的比喻和貼近生活的例子進行解釋，讓我瞬間茅塞頓開。我尤其欣賞的是書中對“決策理論”部分的處理，它並非簡單地羅列各種決策模型，而是深入剖析瞭決策過程中所麵臨的不確定性、風險以及如何量化和權衡這些因素。作者的語言風格非常獨特，既有學者的嚴謹，又不失探討的溫度，使得那些高深的理論不再遙不可及，而是變得觸手可及。我想象著，當我在麵對一些復雜的人生選擇時，這本書中的統計決策框架，是否能為我提供一套清晰的思考路徑，幫助我係統地評估各種可能性，並做齣最優的選擇。書中對“損失函數”的闡述，也讓我印象深刻，原來每一種決策的背後，都隱藏著不同程度的“代價”，而統計決策的目的，就是最小化這種代價。這種視角，極大地拓展瞭我對“決策”本身的理解，不再僅僅是“做齣選擇”，而是“做齣最優的、基於數據的、能夠承擔後果的選擇”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計，如同一個精巧的瑞士手錶，每一個齒輪都咬閤得嚴絲閤縫，共同運轉著嚴謹的邏輯。我喜歡書中關於“貝葉斯優化”的討論，它將貝葉斯方法應用於尋找函數的最大值或最小值，這在機器學習和工程領域有著廣泛的應用。作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是給齣瞭一些算法的僞代碼和實現思路，這對於希望將理論付諸實踐的讀者來說，極具價值。我甚至開始想象，如果我能運用貝葉斯優化，是否就能更有效地調整機器學習模型的超參數，從而提升模型的性能。書中對“方差-偏差權衡”的深入剖析，也讓我對模型過擬閤和欠擬閤有瞭更深刻的認識。作者強調，在構建模型時，需要在擬閤訓練數據和泛化到未知數據之間取得平衡，這是一種至關重要的統計智慧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，就像是在探索一片未知的星空，每一次的知識點，都如同一個閃耀的星辰，指引著我前進的方嚮。我尤其欣賞作者在講解“預測區間”時所采取的方法，他並沒有簡單地給齣公式，而是通過可視化圖錶和直觀的解釋，讓我理解到，預測的可靠性會隨著預測範圍的擴大而降低，這是一種非常重要的統計思想。我甚至開始嘗試將這種思路運用到我對未來事件的個人判斷中。書中對“貝葉斯網絡”的講解，也讓我對因果推理有瞭更深的理解。我瞭解到，貝葉斯網絡不僅僅是描述變量之間的相關性，更能夠揭示變量之間的因果關係，這在很多需要解釋“為什麼”的問題上，具有不可替代的作用。我設想著，如果能熟練掌握貝葉斯網絡，是否就能更好地理解復雜的係統，比如疾病傳播機製、金融市場波動原因等。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象，一種沉穩而富有智識的美感撲麵而來。淺灰色的背景色調，搭配著沉甸甸的書脊，似乎預示著其中蘊含著知識的厚重。封麵中央，一行行簡潔而有力的字體，如同一串串密碼，解鎖著未知的領域。“統計決策”與“貝葉斯分析”——這兩個詞語本身就充滿瞭吸引力，尤其是對於我這種對數據分析懷有濃厚興趣，卻又在實際操作中時常感到迷茫的讀者來說。書名下方，作者的名字以一種恰到好處的字體大小呈現，不搶眼，卻也足夠引人注目，暗示著其在學術界的地位。翻開扉頁，紙張的觸感也相當不錯，略帶磨砂質感，翻閱起來不會有廉價的滑膩感，這在一定程度上也提升瞭閱讀的愉悅度。內頁的排版也十分考究，字號適中，行間距閤理，充分考慮到瞭長時間閱讀的舒適性。雖然我尚未深入閱讀書本內容，但從封麵設計、紙張質量和印刷排版這些細節來看，這本書在製作上無疑是花瞭心思的，這不禁讓我對接下來的內容充滿瞭期待，仿佛一位技藝精湛的廚師，用最精美的餐具盛上最誘人的佳肴，讓人迫不及待地想要品嘗。這種初見的精緻感，無疑為這本書打下瞭一個良好的開端，如同在進行一場重要的會麵之前，對方的著裝和談吐就已然給人留下瞭極佳的印象。我期待著，這封麵所承載的嚴謹與深邃，能在書頁間一一得以展現，將我帶入統計決策的邏輯迷宮，或是在貝葉斯的世界中獲得全新的洞察。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書，我體驗到瞭一種智識上的“登山”過程，一開始的坡度並不陡峭，讓我能夠輕鬆地適應，但隨著深入，我逐漸感受到挑戰的樂趣。書中關於“先驗分布的選取”的討論，讓我意識到，我們對未知世界的初始看法，往往會極大地影響最終的結論，這其中蘊含著深刻的哲學思考。作者並沒有簡單地給齣“應該如何選擇”，而是引導讀者思考不同先驗假設對結果的影響，以及如何進行敏感性分析。這種批判性的思維方式，是任何學習者都應該具備的。我印象深刻的是，作者在講解“馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）”方法時，並沒有直接引入復雜的算法細節，而是從直觀的角度解釋瞭其核心思想——如何通過模擬的方式來估計復雜的後驗分布。這對於初學者來說，無疑是一劑強心針，消除瞭對這些高級方法的畏懼感。我甚至開始想象，如果我能掌握瞭這些方法，是否就能在我的研究領域，解決一些以往難以逾越的計算難題。書中對“模型選擇”的探討，也讓我受益匪淺，原來評價一個模型的好壞，並非僅僅看其預測精度，還需要考慮其復雜度和可解釋性，這是一種更為全麵的評估視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受，是一種“授人以漁”的力量。作者並沒有直接給齣解決問題的“答案”，而是教會我如何“思考”問題，如何構建一個統計決策的模型，如何運用貝葉斯的方法來分析數據。其中關於“信息論”在統計決策中的應用，讓我耳目一新。作者將“熵”和“信息增益”等概念，巧妙地融入到決策框架中，讓我理解到，如何量化我們從數據中獲得的信息量，以及如何利用這些信息來做齣更好的決策。我開始意識到，每一個數據點都蘊含著“信息”，而統計決策和貝葉斯分析，就是幫助我們從這些信息中提取有價值的洞察。書中對“博弈論”與統計決策的結閤，也讓我看到瞭更廣闊的應用前景。當決策者之間存在相互影響時，如何進行最優的博弈和決策，這本書提供瞭一些初步的思路。我設想著，如果將這些知識運用到商業談判或者戰略規劃中，是否能帶來意想不到的優勢。這種跨學科的融閤，讓我看到瞭統計分析的強大生命力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排，如同一個精心設計的迷宮，每一步都引導我走嚮更深層的理解。我特彆喜歡的是其中對“貝葉斯定理”的講解，它並非止步於公式的羅列，而是深入挖掘瞭貝葉斯方法的哲學內涵。作者通過一係列的案例，展示瞭如何將先驗信息與觀測數據相結閤，從而不斷更新我們的信念，這種動態的認知過程，在當今信息爆炸的時代尤為珍貴。我仿佛看到，我們每個人都可以成為一個持續學習和進化的“貝葉斯模型”，不斷調整對世界的認知。書中關於“後驗概率”的推導過程，雖然在數學上需要一些耐心，但作者的講解邏輯清晰，每一步都循循善誘，讓我能夠理解公式背後的含義，而不是僅僅停留在形式上。我甚至開始想象，在一些需要長期預測的領域，比如經濟預測或者氣候變化模擬，貝葉斯方法所能提供的強大分析能力。這本書不僅僅是關於理論，更是一種思維方式的啓迪，它鼓勵我們擁抱不確定性，並將其轉化為認識世界的工具。我期待著，在書中更多的章節中，能看到貝葉斯方法在不同領域的實際應用，比如金融風險評估、醫學診斷，甚至是在日常生活中的一些小決策，都能從中獲得靈感。

評分☆☆☆☆☆

非常感謝，發票、購書詳單一應俱全，服務上乘。

評分☆☆☆☆☆

不錯哦哦哦哦哦哦哦哦哦

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挺好

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質量很好，值得推薦商品。

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給學生買的書

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好評

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內容不錯，比較容易懂