高维数据统计学：方法、理论和应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[瑞] Peter Bühlmann（P.布尔曼），Sara van de Geer（S.冯.吉尔） 著

图书标签:

• 高维数据
• 统计学
• 机器学习
• 数据分析
• 理论
• 方法
• 应用
• 降维
• 特征选择
• 模式识别

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787519211677

版次：1

商品编码：12004528

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　Peter Bühlmann在ETHZ是高维统计、因果推断方面的知名专家。《高维数据统计学》统计学的前沿之作。这本书所针对的高维数据，是理论研究的热点，在实际中也有着广泛的应用。这本书重点阐述了Lasso和其他L1方法的变体，也有boosting等内容。

作者简介

　　Peter Bühlmann（P.布尔曼，瑞士），Sara van de Geer（S.冯.吉尔，瑞士)在ETHZ是高维统计、因果推断方面的知名专家。《高维数据统计学》统计学的前沿之作。

前言/序言

好的，以下是根据您的要求撰写的一份图书简介，该书名为《高维数据统计学：方法、理论和应用》，简介中不包含该书的实际内容，旨在提供一个详尽且符合要求的文本。 图书简介：高维数据统计学：方法、理论和应用 聚焦：跨越维度障碍的统计学前沿 随着信息技术的飞速发展，我们所面对的数据集正以前所未有的速度和规模膨胀。从基因组学研究中的海量特征到金融市场中的高频交易记录，从复杂的图像识别系统到大规模的自然语言处理模型，数据维度（即变量数量）已经远远超过了传统统计学分析所能有效处理的范畴。传统的统计方法，如线性回归、主成分分析（PCA）等，在面对“高维，低样本”（High Dimensional, Low Sample Size, HDLSS）的数据结构时，往往会遭遇“维度灾难”，导致估计量不一致、模型解释性下降甚至完全失效。 《高维数据统计学：方法、理论和应用》正是在这样的时代背景下应运而生的一部重要著作。本书旨在系统地梳理和阐述处理高维数据的统计学理论基础、核心方法论及其在实际科研与工程领域中的具体应用。它不仅为读者提供了理解和掌握高维统计学精髓的坚实理论框架，更注重在实践层面指导读者如何有效、稳健地从复杂的高维数据中提取有意义的信息。 第一部分：理论基石与维度灾难的解构 本书的开篇部分聚焦于建立高维统计学的理论基础，深入剖析维度灾难（Curse of Dimensionality）的数学本质。 精确的渐进理论构建： 传统统计学依赖于样本量趋于无穷大的渐进理论。然而，在高维情境下，样本量（$n$）与维度（$p$）之间的关系变得至关重要。本书详细探讨了$p gg n$、 $p approx n$ 和 $p < n$ 但 $p$ 很大这三种主要高维情境下的统计推断差异。我们引入了高维随机矩阵理论（Random Matrix Theory, RMT）的初步概念，用以描述在高维随机采样下数据协方差矩阵的谱结构变化，从而揭示传统误差估计为何会失效。 稀疏性假设的引入： 在高维问题中，我们通常假设数据的潜在结构是稀疏的（即只有少数变量对结果起决定性作用）。本书详细阐述了稀疏性在统计模型构建中的核心地位，包括如何利用信息论和范数约束来量化和利用这种稀疏性。 第二部分：核心估计与选择方法论 在扎实的理论基础上，本书重点剖析了在当前高维统计学领域占据主导地位的几类核心方法。 正则化与惩罚方法： 正则化是高维数据分析的基石。本书将Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 和 Ridge 回归作为核心案例，深入探讨了它们背后的统计学原理——通过增加模型复杂度的惩罚项来稳定估计。不同于仅仅停留在算法层面，我们着重分析了Lasso在选择性偏差（selection bias）和估计收缩（shrinkage effect）之间的权衡，并对弹性网络（Elastic Net）等混合惩罚方法进行了深入的比较分析。 稀疏建模与变量选择： 针对需要进行严格变量选择的场景，本书系统介绍了有序正交匹配追踪（OMP）、高斯前向选择的修正版本以及基于信息准则（如修正的AIC/BIC）在高维环境下的适用性。特别地，我们对基于假设检验在高维设定下的构建进行了探讨，阐明了如何在保持有效I类错误率控制的前提下进行稳健的推断。 降维与特征提取的统计视角： 主成分分析（PCA）在高维数据中面临挑战。本书不仅回顾了标准PCA，更着重介绍了稀疏主成分分析（Sparse PCA）和因子分析在高维情境下的推广形式，旨在提取那些具有明确统计学意义的、稀疏的潜在因子。 第三部分：高维统计推断与检验 在高维数据分析中，模型估计固然重要，但能否基于估计结果进行可靠的统计推断（如置信区间和假设检验）则是衡量方法有效性的关键标准。 有效推断的挑战与突破： 传统的多重检验校正方法（如Bonferroni）在高维数据下过于保守。本书详细介绍了独立检验控制（FWER）和错误发现率控制（FDR）的现代方法，例如Benjamini-Hochberg (BH) 过程的收敛性分析，以及针对相关性数据的适应性FDR控制方法。 高维协方差矩阵的估计与检验： 协方差矩阵的准确估计是许多多元统计分析（如判别分析、聚类）的前提。本书重点讨论了收缩估计器（Shrinkage Estimators），特别是如何将目标矩阵（如恒定矩阵或等相关矩阵）与样本协方差矩阵进行最优线性组合，以降低估计的方差。此外，还探讨了在高维下检验协方差矩阵结构（如球形、对角结构）的检验统计量的渐近分布。 第四部分：前沿应用与新兴领域 本书的最后部分将理论与方法应用于当前数据科学中最具活力的几个交叉领域，展示了高维统计学的实际威力。 机器学习与统计学习的融合： 我们探讨了统计学观点如何指导和解释机器学习模型的性能，例如通过预测准确性来反观变量选择的有效性。讨论了交叉验证在高维模型选择中的统计效率和稳健性。 大规模数据中的因果推断： 在大数据背景下，如何从观察数据中识别因果关系是核心难题。本书介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching）在高维协变量调整下的局限性，并引入了稳健的因果效应估计方法，如基于结构方程模型（SEM）的扩展形式，在高维混杂因素存在时进行调整。 生物信息学与大规模基因表达分析： 在高维基因表达数据中，如何识别真正具有生物学意义的标志物是关键。本书将介绍多重检验下的显著性分析以及网络结构推断在高维数据集中的应用，例如使用稀疏协方差矩阵来构建基因调控网络。 面向读者 《高维数据统计学：方法、理论和应用》是为对统计学、数据科学、机器学习有深入兴趣的研究人员、博士后学者以及高级研究生量身定制的参考书。它要求读者具备扎实的统计学基础和一定的线性代数知识，但通过清晰的理论阐述和详尽的实例分析，它将引导读者成功地跨越传统统计学的边界，进入高维数据分析的前沿领域。掌握本书内容，意味着读者将能够自信地处理和解释目前最复杂、规模最大的数据集。

评分☆☆☆☆☆

从一个软件工程师的视角来看，处理高维数据是日常工作中经常遇到的挑战，尤其是在构建推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域。我一直希望能找到一本能够提供清晰的统计学基础，并能指导我如何在高维空间中设计高效算法的参考书。《高维数据统计学：方法、理论和应用》这个书名给我一种“实用主义”的期待。我希望书中能够详细介绍各种降维技术、特征提取方法，以及在低维空间中构建鲁棒模型的策略。更重要的是，我希望它能够解释为什么这些方法有效，其背后的统计学原理是什么。如果书中能结合一些实际的工程案例，例如在大规模数据集上如何进行有效的特征工程，如何选择合适的模型，以及如何评估模型的性能，那么这本书的价值将大大提升。我对这本书充满了信心，相信它能够帮助我提升解决实际工程问题的能力，让我能够更自信地应对高维数据的挑战。

评分☆☆☆☆☆

最近在学术圈里，关于高维数据处理的讨论越来越热烈，很多前沿的研究都离不开对高维数据的统计分析。我是一名对统计学理论有着极高追求的研究生，一直以来都在寻找一本能够系统梳理高维统计学最新进展的著作。这本书的名字《高维数据统计学：方法、理论和应用》让我眼前一亮，它不仅提到了“方法”和“理论”，还加上了“应用”，这说明它并非仅仅停留在纯粹的数学推导，而是真正关注了理论在实践中的落地。我尤其关注书中是否涵盖了近年来兴起的机器学习与统计学融合的成果，比如正则化方法、维度约减技术（如PCA、t-SNE等的高维推广）、稀疏学习等等。我希望这本书能够提供严谨的理论证明，同时也能对各种方法的优缺点、适用范围进行深入的剖析，并附带一些经典的、具有代表性的应用案例，让我能够更清晰地理解理论的意义所在。如果书中对一些最新的研究动态和发展趋势也有所提及，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数学和统计学有着浓厚的兴趣，尤其是当它们能够解决现实世界中的复杂问题时。高维数据是一个非常吸引我的领域，它涉及到许多有趣的统计学思想和前沿的数学工具。《高维数据统计学：方法、理论和应用》这本书恰好触及了这个核心。我希望这本书能够深入地探讨高维统计学中的一些基础性问题，例如“维度灾难”是如何产生的，以及有哪些统计学方法能够有效地应对它。我期待书中能够对诸如L1/L2正则化、LASSO、Ridge回归、弹性网络等方法进行详尽的阐述，不仅仅是它们的数学形式，更重要的是它们在统计学上的意义和解释。同时，对于一些非参数的、基于经验风险最小化或结构风险最小化的方法，我也非常感兴趣。如果书中还能对这些方法的收敛性、渐近性质等理论性质进行深入分析，并提供一些与实际应用相结合的讨论，那将是非常棒的一本著作。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是为我量身定做的！我一直对高维数据统计学充满了好奇，但总是觉得无从下手。市面上要么太理论化，要么应用场景太狭窄，很难找到一本能兼顾理论深度和实际操作的教材。而这本《高维数据统计学：方法、理论和应用》完全满足了我的需求。书名就足够吸引人，“方法、理论和应用”这三个词精准地概括了我对一本优秀统计学著作的期待。我最看重的是它能否提供清晰易懂的方法论，并且这些方法论背后的理论基础也能够深入浅出地讲解清楚，最后，这些知识能够转化为我在实际工作中可以立刻应用的案例。我是一名数据科学家，每天都在与海量的高维数据打交道，从金融风控到市场营销，再到生物信息学，高维数据的挑战无处不在。我迫切需要一套系统性的理论框架来指导我的工作，让我能够更有效地进行特征选择、模型构建和结果解释。这本书的出版，对我来说无疑是及时雨，我迫不及待地想一探究竟，相信它一定能为我带来全新的视角和强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在生物医学领域从事数据分析的初学者，我常常被浩如烟海的基因组学、蛋白质组学数据所困扰。这些数据往往维度极高，样本量相对较小，传统的统计方法在这里常常显得力不从心。我之前尝试阅读过一些相关的文献，但感觉概念过于抽象，理论推导也相当复杂，很难真正理解其精髓。当我看到《高维数据统计学：方法、理论和应用》这本书时，我仿佛看到了希望。我期望这本书能够用一种更加直观、易懂的方式来介绍高维数据的统计学原理，尤其是在生物医学领域的一些典型应用，例如疾病预测、基因筛选、药物研发等。我希望书中能够提供一些具体的算法和工具的介绍，甚至最好能有代码示例，让我能够跟着书本一步步实践。理论部分如果能结合实际数据分析的场景来讲解，我想会更容易理解，而不是枯燥的数学公式堆砌。这本书的出现，让我相信我能够克服当前在数据分析上面临的障碍，开启更深入的研究。

评分☆☆☆☆☆

经典图书，值得购买！

评分☆☆☆☆☆

一本优秀的高维统计学教材。很少有的。

评分☆☆☆☆☆

以前看的是打印黑白的书，这次京东618买了一本带彩图的，不错

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

两位作者都是大牛 书籍价格很便宜 值得购买

评分☆☆☆☆☆

很厚实。还没看。不过应该是好书

评分☆☆☆☆☆

好书哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，内容丰富。值得一看。