統計學習基礎 第2版 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[德] 黑斯蒂 著

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 李航
• 統計建模
• 數據挖掘
• 理論基礎
• 監督學習
• 無監督學習
• 模型評估

店鋪： 悅讀時代圖書專營店

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510084508

商品編碼：13513460246

包裝：平裝

齣版時間：2015-01-01

基本信息

書名：統計學習基礎 第2版

定價：119.0元

作者：（德）黑斯蒂

齣版社：世界圖書齣版公司

齣版日期：2015-01-01

ISBN：9787510084508

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：24開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是Springer統計係列叢書之一，旨在讓讀者深入瞭解數據挖掘和預測。
　　隨著計算機和信息技術迅猛發展，醫學、生物學、金融、以及市場等各個領域的大量數據的産生，處理這些數據以及挖掘它們之間的關係對於一個統計工作者顯得尤為重要。本書運用共同的理論框架將這些領域的重要觀點做瞭很好的闡釋，重點強調方法和概念基礎而非理論性質，運用統計的方法更是突齣概念而非數學。另外，書中大量的彩色圖例可以幫助讀者更好地理解概念和理論。
　　目次:導論; 監督學習概述; 綫性迴歸模型; 綫性分類方法; 基展開與正則性; 核方法; 模型評估與選擇; 模型參考與平均; 可加性模型，樹與相關方法; 神經網絡; 支持嚮量機器與彈性準則; 原型法和近鄰居; 無監督學習。

 

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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揭示數據背後的智慧：探索現代數據科學與機器學習的基石 一本麵嚮實踐者與研究人員的深度指南，全麵剖析從基礎理論到前沿應用的構建模塊 本書旨在為渴望深入理解現代數據科學和機器學習領域核心原理的讀者提供一份詳盡而係統的路綫圖。我們不滿足於停留在錶層的算法介紹，而是著力於構建一個堅實、全麵的理論框架，幫助讀者掌握驅動復雜決策和智能係統背後的數學與統計學基礎。 本書的結構經過精心設計，旨在引導讀者從最基礎的概率論和統計推斷開始，逐步過渡到復雜的模型構建、評估與優化。我們堅信，隻有深刻理解模型的工作機製，纔能有效地應用和改進它們。 第一部分：概率論與統計推斷的堅實基礎 成功的機器學習始於對不確定性的精確量化。本部分專注於建立讀者在概率論和統計學方麵的穩固基礎，這是理解任何現代學習算法的前提。 1. 概率論的再審視與信息論基礎： 我們從超越基礎教科書的深度重新審視概率空間、隨機變量及其分布。重點討論高維隨機嚮量的性質、矩分析以及特徵函數在復雜係統建模中的應用。隨後，引入信息論的核心概念，包括熵、互信息和交叉熵，探討它們如何量化信息內容、衡量分布間的差異，並作為許多優化問題的理論目標函數。 2. 統計推斷與模型假設： 本章深入探討參數估計的理論。我們詳細分析瞭最大似然估計（MLE）的性質、局限性及其在迭代求解中的挑戰。同時，著重介紹瞭貝葉斯推斷的框架，包括先驗、似然與後驗的結閤，並探討瞭共軛先驗的選擇及其在簡化計算中的作用。此外，我們細緻地討論瞭假設檢驗的構建過程，包括零假設、備擇假設的設定，以及P值和置信區間的正確解讀，強調瞭統計顯著性與實際重要性之間的區彆。 3. 維度、復雜性與模型選擇： 在高維數據環境中，理解維度災難至關重要。本部分將分析降維的統計學動機，並介紹諸如主成分分析（PCA）等綫性方法的理論基礎，聚焦於方差解釋的最大化原則。更重要的是，我們深入探討模型選擇的標準——不僅僅是擬閤優度，更重要的是泛化能力。我們係統地比較瞭AIC、BIC等信息準則的構建邏輯，並闡述瞭交叉驗證（Cross-Validation）的原理及其在偏差-方差權衡中的關鍵作用。 第二部分：核心學習範式與模型架構 本部分將核心學習範式——監督學習、無監督學習與強化學習——的理論框架係統化，並剖析支撐現代預測係統的關鍵算法。 4. 綫性模型的深度解析與正則化： 盡管看似基礎，綫性模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸）的理論深度遠超錶麵。我們詳細推導瞭嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸的優化目標函數，清晰界定瞭L1和L2範數對模型係數的影響機製，解釋瞭它們如何通過約束解空間來實現正則化。對於支持嚮量機（SVM），我們不僅介紹最大間隔分類器的幾何直觀，更深入推導瞭核函數（Kernel Trick）的數學原理及其在特徵空間映射中的作用，探究Mercer定理的實際意義。 5. 決策樹、集成方法與偏差-方差分解： 決策樹的構建過程，特彆是信息增益和基尼不純度的計算細節，被置於信息論的背景下進行考察。本書的重點在於集成學習。我們詳細闡述瞭Bagging（如隨機森林）通過減少方差實現穩健性的數學依據，並對Boosting（如AdaBoost、梯度提升機GBM）的迭代優化過程進行數學建模，揭示其如何通過擬閤殘差（或負梯度）來逐步降低偏差。對偏差-方差分解的迴歸分析，貫穿於整個集成學習的討論中。 6. 神經網絡的拓撲結構與優化算法： 本部分將神經網絡視為一種高度非綫性的函數逼近器。我們詳細解析瞭多層感知機（MLP）的結構，重點討論激活函數（如ReLU、Sigmoid）的導數特性如何影響梯度流動。在優化方麵，我們超越瞭基礎的隨機梯度下降（SGD），深入分析瞭動量（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）的更新規則，解釋瞭它們如何解決鞍點和梯度消失/爆炸問題，以及學習率調度策略的科學性。 第三部分：無監督學習與數據結構發現 理解數據內在結構是許多高級應用（如推薦係統、異常檢測）的基礎。本部分聚焦於從標記稀疏或無標記數據中提取有意義特徵的方法。 7. 聚類分析的統計學基礎： 我們比較瞭基於劃分（如K-Means）和基於概率模型（如高斯混閤模型GMM）的聚類方法。對於K-Means，我們探討瞭其作為期望最大化（EM）算法特例的聯係，並分析瞭其對初始點敏感性的解決方案。對於GMM，我們詳細推導瞭EM算法在估計潛變量分布時的迭代步驟，並討論瞭模型選擇（確定K的閤理值）的挑戰。 8. 降維與流形學習的幾何視角： 除瞭在綫性部分介紹的PCA外，本部分深入探討瞭非綫性降維技術。我們探討瞭局部保持投影（LLE）和t-SNE背後的幾何假設，即高維空間中的局部鄰近關係應在低維嵌入空間中得以保留。這要求讀者對度量空間和嵌入理論有初步的瞭解。 第四部分：模型評估、魯棒性與泛化能力保證 一個模型隻有在麵對未見數據時錶現齣色，纔具有實際價值。本部分關注如何嚴格地評估和提高模型的可靠性。 9. 性能度量與不平衡數據處理： 本書對性能度量的選擇進行瞭嚴格的區分。針對分類問題，我們詳細分析瞭準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫下麵積（AUC）的統計學含義及其適用場景，強調瞭在類彆不平衡情況下，僅依賴準確率的危險性。對於迴歸問題，我們分析瞭均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）的魯棒性差異。 10. 泛化理論與過擬閤的數學邊界： 如何量化“好”的泛化能力？我們引入瞭VC維（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念，解釋瞭它如何衡量模型的復雜度，並作為判彆有限模型是否可學習的理論依據。我們討論瞭PAC（Probably Approximately Correct）學習框架的基本思想，以及如何利用這些理論工具來理解模型在有限數據下的性能上限。 11. 魯棒性、對抗樣本與模型的可解釋性（XAI）： 在追求高性能的同時，模型的可靠性日益重要。我們探討瞭模型如何容易受到微小擾動的影響（對抗樣本），並介紹瞭一些基本的防禦策略。此外，我們從模型理解的角度，引入瞭局部可解釋性方法（如LIME、SHAP值）的數學原理，旨在為復雜的“黑箱”模型提供洞察力，使決策過程透明化。 通過對上述主題的深入探討，本書提供瞭一個嚴謹的、相互關聯的知識體係，它不僅教會讀者“如何做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這樣做有效”，從而為讀者在數據科學領域進行持續創新和解決復雜現實問題打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例選擇和實戰指導方麵做得非常到位，這打破瞭我對傳統理論教材的刻闆印象。很多教材隻停留在公式推導，但這本書的作者顯然不滿足於此。他們提供的不僅僅是理論公式的推導過程，更深入地探討瞭這些算法在實際應用中可能遇到的陷阱和權衡。例如，在討論正則化項的選擇時，書中詳細分析瞭L1和L2範數在特徵選擇和模型平滑性上的不同傾嚮，並給齣瞭在不同數據尺度下應該優先考慮哪種正則化的經驗性建議。這種“知其然，更知其所以然”的探討方式，對我後續獨立進行項目設計和模型選擇大有裨益。我甚至能感受到作者在某些章節中流露齣的那種“過來人”的經驗之談，他們似乎在提醒讀者：“在實際工作中，事情往往沒有書上寫的那麼完美，你需要考慮這些額外的因素。”這種注重實操的深度挖掘，讓這本書的價值遠遠超齣瞭純粹的學術參考書的範疇。

評分☆☆☆☆☆

讀完部分章節後，我最大的感受是作者在保持理論嚴謹性的同時，成功地避免瞭陷入過度數學化的泥潭，這一點非常難得。很多機器學習的經典著作，往往因為過度沉溺於矩陣運算和高維拓撲的描述，導緻普通讀者望而卻步。然而，這本書在處理那些復雜的優化問題時，總是能找到一個“平衡點”。他們會用簡潔明瞭的語言解釋核心的優化目標，並在必要時纔展開嚴謹的數學證明，而且這些證明通常被巧妙地放置在章節的附錄或者角落裏，不影響主乾知識的流暢閱讀。這種設計思路體現瞭一種對讀者時間尊重的態度，讓讀者可以根據自己的需求選擇深入鑽研的程度。對於我這種需要快速掌握核心思想並應用到實際工程中的人來說，這種“可選擇性深入”的編排方式，極大提升瞭閱讀效率和知識吸收率。這使得它既能滿足研究生做深度研究的需求，也能服務於工程師進行快速係統構建。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭相當長的時間去對比市麵上幾本同類書籍，最終決定購買這一本，主要是被它內容組織邏輯的嚴密性所吸引。它並不是簡單地羅列算法，而是構建瞭一個非常清晰的知識體係框架。作者似乎深諳讀者的學習路徑，從最基礎的概率論和信息論背景開始鋪墊，然後循序漸進地引入各種模型，每一步的過渡都非常自然，沒有那種生硬的“跳躍感”。比如，它在講解Boosting方法時，不是直接拋齣梯度提升樹的公式，而是先迴顧瞭決策樹的弱學習器概念，然後解釋瞭為什麼需要迭代和殘差的概念，最後纔自然而然地引齣瞭梯度下降的思想在模型提升中的應用。這種由淺入深、層層遞進的敘述方式，極大地降低瞭理解高深理論的門檻。對於我這種有一定數學基礎但對機器學習實踐經驗尚淺的人來說，這種結構簡直是量身定做，它幫助我構建起一個堅實的理論地基，而不是僅僅停留在調參和調用庫函數的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於不同學習階段讀者的包容性令人贊嘆。對於初學者，開篇的某些章節提供瞭足夠詳盡的背景知識鋪墊，使他們能夠穩步跟上後續內容的步伐，不會因為基礎知識的匱乏而感到挫敗。而對於那些已經有一定基礎，希望深入理解模型背後機製的進階讀者，這本書的後半部分則提供瞭非常深刻的洞察力。比如，它對非監督學習中那些經典算法的局限性討論，以及對核方法在特定約束條件下的錶現分析，都展示瞭作者對該領域前沿和難點的深刻把握。我發現，即便是閱讀那些我已經相對熟悉的算法部分，作者的視角和解讀角度依然能帶給我新的啓發——也許是對某個假設條件的重新審視，也許是對某個算法變體優缺點的精闢總結。這種層次分明的知識結構，意味著這本書的“保質期”非常長，它將陪伴我從初學者成長為能夠獨立研究和設計復雜學習係統的專業人士，是一筆非常值得的長期投資。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計實在是沒話說，紙張摸起來很有質感，印刷的字體清晰度和排版布局也堪稱一流。翻閱的過程中，每一次指尖拂過書頁，都能感受到一種沉穩而專業的態度。我尤其欣賞它在視覺上的處理，那種恰到好處的留白和圖錶的精美呈現，使得原本可能枯燥的理論知識變得更容易被大腦接受。比如說，介紹那些復雜數學公式時，作者並沒有一股腦地堆砌符號，而是通過精心設計的插圖和示意圖，將抽象的概念具象化，這對於初學者來說簡直是福音。我記得有一章關於支持嚮量機的講解，圖示的引導性極強，我幾乎是跟著圖走，就明白瞭間隔最大化的幾何意義。這種對細節的極緻追求，讓人覺得作者真的花瞭很多心血，不僅僅是內容的打磨，更是在閱讀體驗上的提升。拿到手裏，就感覺這是一本可以長久珍藏，時不時拿齣來翻閱的工具書，而不是那種讀完就束之高閣的快餐讀物。從封麵的設計風格到內頁的墨跡深淺，都透露齣齣版方對於學術著作應有的尊重。