统计学习基础 第2版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[德] 黑斯蒂 著

图书标签:

• 统计学习
• 机器学习
• 模式识别
• 李航
• 统计建模
• 数据挖掘
• 理论基础
• 监督学习
• 无监督学习
• 模型评估

店铺： 悦读时代图书专营店

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510084508

商品编码：13513460246

包装：平装

出版时间：2015-01-01

基本信息

书名：统计学习基础 第2版

定价：119.0元

作者：（德）黑斯蒂

出版社：世界图书出版公司

出版日期：2015-01-01

ISBN：9787510084508

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：24开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书是Springer统计系列丛书之一，旨在让读者深入了解数据挖掘和预测。
　　随着计算机和信息技术迅猛发展，医学、生物学、金融、以及市场等各个领域的大量数据的产生，处理这些数据以及挖掘它们之间的关系对于一个统计工作者显得尤为重要。本书运用共同的理论框架将这些领域的重要观点做了很好的阐释，重点强调方法和概念基础而非理论性质，运用统计的方法更是突出概念而非数学。另外，书中大量的彩色图例可以帮助读者更好地理解概念和理论。
　　目次:导论; 监督学习概述; 线性回归模型; 线性分类方法; 基展开与正则性; 核方法; 模型评估与选择; 模型参考与平均; 可加性模型，树与相关方法; 神经网络; 支持向量机器与弹性准则; 原型法和近邻居; 无监督学习。

 

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

揭示数据背后的智慧：探索现代数据科学与机器学习的基石 一本面向实践者与研究人员的深度指南，全面剖析从基础理论到前沿应用的构建模块 本书旨在为渴望深入理解现代数据科学和机器学习领域核心原理的读者提供一份详尽而系统的路线图。我们不满足于停留在表层的算法介绍，而是着力于构建一个坚实、全面的理论框架，帮助读者掌握驱动复杂决策和智能系统背后的数学与统计学基础。 本书的结构经过精心设计，旨在引导读者从最基础的概率论和统计推断开始，逐步过渡到复杂的模型构建、评估与优化。我们坚信，只有深刻理解模型的工作机制，才能有效地应用和改进它们。 第一部分：概率论与统计推断的坚实基础 成功的机器学习始于对不确定性的精确量化。本部分专注于建立读者在概率论和统计学方面的稳固基础，这是理解任何现代学习算法的前提。 1. 概率论的再审视与信息论基础： 我们从超越基础教科书的深度重新审视概率空间、随机变量及其分布。重点讨论高维随机向量的性质、矩分析以及特征函数在复杂系统建模中的应用。随后，引入信息论的核心概念，包括熵、互信息和交叉熵，探讨它们如何量化信息内容、衡量分布间的差异，并作为许多优化问题的理论目标函数。 2. 统计推断与模型假设： 本章深入探讨参数估计的理论。我们详细分析了最大似然估计（MLE）的性质、局限性及其在迭代求解中的挑战。同时，着重介绍了贝叶斯推断的框架，包括先验、似然与后验的结合，并探讨了共轭先验的选择及其在简化计算中的作用。此外，我们细致地讨论了假设检验的构建过程，包括零假设、备择假设的设定，以及P值和置信区间的正确解读，强调了统计显著性与实际重要性之间的区别。 3. 维度、复杂性与模型选择： 在高维数据环境中，理解维度灾难至关重要。本部分将分析降维的统计学动机，并介绍诸如主成分分析（PCA）等线性方法的理论基础，聚焦于方差解释的最大化原则。更重要的是，我们深入探讨模型选择的标准——不仅仅是拟合优度，更重要的是泛化能力。我们系统地比较了AIC、BIC等信息准则的构建逻辑，并阐述了交叉验证（Cross-Validation）的原理及其在偏差-方差权衡中的关键作用。 第二部分：核心学习范式与模型架构 本部分将核心学习范式——监督学习、无监督学习与强化学习——的理论框架系统化，并剖析支撑现代预测系统的关键算法。 4. 线性模型的深度解析与正则化： 尽管看似基础，线性模型（如线性回归、逻辑回归）的理论深度远超表面。我们详细推导了岭回归（Ridge）、Lasso回归的优化目标函数，清晰界定了L1和L2范数对模型系数的影响机制，解释了它们如何通过约束解空间来实现正则化。对于支持向量机（SVM），我们不仅介绍最大间隔分类器的几何直观，更深入推导了核函数（Kernel Trick）的数学原理及其在特征空间映射中的作用，探究Mercer定理的实际意义。 5. 决策树、集成方法与偏差-方差分解： 决策树的构建过程，特别是信息增益和基尼不纯度的计算细节，被置于信息论的背景下进行考察。本书的重点在于集成学习。我们详细阐述了Bagging（如随机森林）通过减少方差实现稳健性的数学依据，并对Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的迭代优化过程进行数学建模，揭示其如何通过拟合残差（或负梯度）来逐步降低偏差。对偏差-方差分解的回归分析，贯穿于整个集成学习的讨论中。 6. 神经网络的拓扑结构与优化算法： 本部分将神经网络视为一种高度非线性的函数逼近器。我们详细解析了多层感知机（MLP）的结构，重点讨论激活函数（如ReLU、Sigmoid）的导数特性如何影响梯度流动。在优化方面，我们超越了基础的随机梯度下降（SGD），深入分析了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）的更新规则，解释了它们如何解决鞍点和梯度消失/爆炸问题，以及学习率调度策略的科学性。 第三部分：无监督学习与数据结构发现 理解数据内在结构是许多高级应用（如推荐系统、异常检测）的基础。本部分聚焦于从标记稀疏或无标记数据中提取有意义特征的方法。 7. 聚类分析的统计学基础： 我们比较了基于划分（如K-Means）和基于概率模型（如高斯混合模型GMM）的聚类方法。对于K-Means，我们探讨了其作为期望最大化（EM）算法特例的联系，并分析了其对初始点敏感性的解决方案。对于GMM，我们详细推导了EM算法在估计潜变量分布时的迭代步骤，并讨论了模型选择（确定K的合理值）的挑战。 8. 降维与流形学习的几何视角： 除了在线性部分介绍的PCA外，本部分深入探讨了非线性降维技术。我们探讨了局部保持投影（LLE）和t-SNE背后的几何假设，即高维空间中的局部邻近关系应在低维嵌入空间中得以保留。这要求读者对度量空间和嵌入理论有初步的了解。 第四部分：模型评估、鲁棒性与泛化能力保证 一个模型只有在面对未见数据时表现出色，才具有实际价值。本部分关注如何严格地评估和提高模型的可靠性。 9. 性能度量与不平衡数据处理： 本书对性能度量的选择进行了严格的区分。针对分类问题，我们详细分析了准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）的统计学含义及其适用场景，强调了在类别不平衡情况下，仅依赖准确率的危险性。对于回归问题，我们分析了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）的鲁棒性差异。 10. 泛化理论与过拟合的数学边界： 如何量化“好”的泛化能力？我们引入了VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念，解释了它如何衡量模型的复杂度，并作为判别有限模型是否可学习的理论依据。我们讨论了PAC（Probably Approximately Correct）学习框架的基本思想，以及如何利用这些理论工具来理解模型在有限数据下的性能上限。 11. 鲁棒性、对抗样本与模型的可解释性（XAI）： 在追求高性能的同时，模型的可靠性日益重要。我们探讨了模型如何容易受到微小扰动的影响（对抗样本），并介绍了一些基本的防御策略。此外，我们从模型理解的角度，引入了局部可解释性方法（如LIME、SHAP值）的数学原理，旨在为复杂的“黑箱”模型提供洞察力，使决策过程透明化。 通过对上述主题的深入探讨，本书提供了一个严谨的、相互关联的知识体系，它不仅教会读者“如何做”，更重要的是解释了“为什么这样做有效”，从而为读者在数据科学领域进行持续创新和解决复杂现实问题打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在是没话说，纸张摸起来很有质感，印刷的字体清晰度和排版布局也堪称一流。翻阅的过程中，每一次指尖拂过书页，都能感受到一种沉稳而专业的态度。我尤其欣赏它在视觉上的处理，那种恰到好处的留白和图表的精美呈现，使得原本可能枯燥的理论知识变得更容易被大脑接受。比如说，介绍那些复杂数学公式时，作者并没有一股脑地堆砌符号，而是通过精心设计的插图和示意图，将抽象的概念具象化，这对于初学者来说简直是福音。我记得有一章关于支持向量机的讲解，图示的引导性极强，我几乎是跟着图走，就明白了间隔最大化的几何意义。这种对细节的极致追求，让人觉得作者真的花了很多心血，不仅仅是内容的打磨，更是在阅读体验上的提升。拿到手里，就感觉这是一本可以长久珍藏，时不时拿出来翻阅的工具书，而不是那种读完就束之高阁的快餐读物。从封面的设计风格到内页的墨迹深浅，都透露出出版方对于学术著作应有的尊重。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间去对比市面上几本同类书籍，最终决定购买这一本，主要是被它内容组织逻辑的严密性所吸引。它并不是简单地罗列算法，而是构建了一个非常清晰的知识体系框架。作者似乎深谙读者的学习路径，从最基础的概率论和信息论背景开始铺垫，然后循序渐进地引入各种模型，每一步的过渡都非常自然，没有那种生硬的“跳跃感”。比如，它在讲解Boosting方法时，不是直接抛出梯度提升树的公式，而是先回顾了决策树的弱学习器概念，然后解释了为什么需要迭代和残差的概念，最后才自然而然地引出了梯度下降的思想在模型提升中的应用。这种由浅入深、层层递进的叙述方式，极大地降低了理解高深理论的门槛。对于我这种有一定数学基础但对机器学习实践经验尚浅的人来说，这种结构简直是量身定做，它帮助我构建起一个坚实的理论地基，而不是仅仅停留在调参和调用库函数的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于不同学习阶段读者的包容性令人赞叹。对于初学者，开篇的某些章节提供了足够详尽的背景知识铺垫，使他们能够稳步跟上后续内容的步伐，不会因为基础知识的匮乏而感到挫败。而对于那些已经有一定基础，希望深入理解模型背后机制的进阶读者，这本书的后半部分则提供了非常深刻的洞察力。比如，它对非监督学习中那些经典算法的局限性讨论，以及对核方法在特定约束条件下的表现分析，都展示了作者对该领域前沿和难点的深刻把握。我发现，即便是阅读那些我已经相对熟悉的算法部分，作者的视角和解读角度依然能带给我新的启发——也许是对某个假设条件的重新审视，也许是对某个算法变体优缺点的精辟总结。这种层次分明的知识结构，意味着这本书的“保质期”非常长，它将陪伴我从初学者成长为能够独立研究和设计复杂学习系统的专业人士，是一笔非常值得的长期投资。

评分☆☆☆☆☆

读完部分章节后，我最大的感受是作者在保持理论严谨性的同时，成功地避免了陷入过度数学化的泥潭，这一点非常难得。很多机器学习的经典著作，往往因为过度沉溺于矩阵运算和高维拓扑的描述，导致普通读者望而却步。然而，这本书在处理那些复杂的优化问题时，总是能找到一个“平衡点”。他们会用简洁明了的语言解释核心的优化目标，并在必要时才展开严谨的数学证明，而且这些证明通常被巧妙地放置在章节的附录或者角落里，不影响主干知识的流畅阅读。这种设计思路体现了一种对读者时间尊重的态度，让读者可以根据自己的需求选择深入钻研的程度。对于我这种需要快速掌握核心思想并应用到实际工程中的人来说，这种“可选择性深入”的编排方式，极大提升了阅读效率和知识吸收率。这使得它既能满足研究生做深度研究的需求，也能服务于工程师进行快速系统构建。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例选择和实战指导方面做得非常到位，这打破了我对传统理论教材的刻板印象。很多教材只停留在公式推导，但这本书的作者显然不满足于此。他们提供的不仅仅是理论公式的推导过程，更深入地探讨了这些算法在实际应用中可能遇到的陷阱和权衡。例如，在讨论正则化项的选择时，书中详细分析了L1和L2范数在特征选择和模型平滑性上的不同倾向，并给出了在不同数据尺度下应该优先考虑哪种正则化的经验性建议。这种“知其然，更知其所以然”的探讨方式，对我后续独立进行项目设计和模型选择大有裨益。我甚至能感受到作者在某些章节中流露出的那种“过来人”的经验之谈，他们似乎在提醒读者：“在实际工作中，事情往往没有书上写的那么完美，你需要考虑这些额外的因素。”这种注重实操的深度挖掘，让这本书的价值远远超出了纯粹的学术参考书的范畴。