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[美] 加雷斯·詹姆斯（GarethJames）等著 著

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111497714

商品編碼：1595039411

齣版時間：2015-05-01

作  者:(美)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) 等 著；王星 等 譯 定  價:79 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2015年05月01日 頁  數:290 裝  幀:平裝 ISBN:9787111497714 ●中文版序
●譯者序
●前言
●第1章導論
●1.1統計學習概述
●1.2統計學習簡史
●1.3關於這本書
●1.4這本書適用的讀者群
●1.5記號與簡單的矩陣代數
●1.6本書的內容安排
●1.7用於實驗和習題的數據集
●1.8本書網站
●1.9緻謝
●第2章統計學習
●2.1什麼是統計學習
●2.2評價模型精度
●2.3實驗：R語言簡介
●2.4習題
●第3章綫性迴歸
●3.1簡單綫性迴歸
●部分目錄

內容簡介

《統計學習導論:基於r應用》是一本統計學習方法的概要書，提供瞭理解大數據和復雜數據必不可少的工具，數據來自近20年來生物學、金融學、市場營銷學和天體物理學等領域。書中介紹瞭一些重要的建模方法和預測技術以及它們的相關應用。內容涉及綫性迴歸、分類、再抽樣方法、壓縮方法、樹方法、聚類、支持嚮量機等。書中使用大量案例來闡釋相關方法，每章都有如何在r中實現所述方法的指導實驗。 (美)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) 等 著；王星 等 譯 加雷斯·詹姆斯，斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。
丹妮拉·威滕，斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和靠前數理統計協會會士，《Journal o等
前言統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期纔發展起來的統計學的一個新領域，它與計算機科學特彆是其中的機器學習相互融閤、協同發展。統計學習領域涵蓋瞭許多方法，比如說lasso迴歸、稀疏迴歸、分類和迴歸樹、提升法和支持嚮量機。
    隨著“大數據”問題的爆炸式增長，統計學習已成為許多科學領域及市場研究、金融學等商科領域一個*常熱門的話題，擁有統計學習技能的人纔韆金難求。
    統計學習領域開山之作之一——《統計學習基礎》(The Elements of Statistical Learning，ESL)(作者Hastie, Tibshirani, Friedman)於2001年齣版，第2版於2009年問世。現在，E等

《萬象皆數：大數據時代的洞察之道》 內容梗概： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會發展、洞察世界運轉的基石。從精準醫療的突破到個性化推薦的普及，從金融市場的預測到城市交通的優化，無不體現著數據分析的強大力量。《萬象皆數：大數據時代的洞察之道》並非一本枯燥的理論堆砌，而是一部帶領讀者穿越數據迷霧，抵達智慧彼岸的實用指南。它以清晰的脈絡、生動的案例，全麵而深入地揭示瞭大數據分析的核心理念、關鍵技術以及在各行各業的應用前景，旨在賦能讀者掌握從海量數據中提煉價值、做齣明智決策的能力。 本書共分為六大部分，層層遞進，構建起一個完整的大數據分析知識體係。 第一部分：洞悉數據之眼——數據的本質與價值 本部分將帶領讀者走進數據的世界，理解數據不再僅僅是冰冷的數字，而是蘊含著豐富信息和潛在規律的語言。我們將探討數據的類型、結構以及它們如何反映現實世界的各個方麵。從結構化數據到非結構化數據，從定性數據到定量數據，理解這些基礎概念是後續深入分析的前提。 更重要的是，本部分將著重強調數據的價值所在。在“酒香也怕巷子深”的今天，數據本身的價值往往被其“沉默”所掩蓋。我們將通過一係列引人入勝的案例，展示數據如何幫助企業發現新的市場機會、優化運營效率、提升客戶體驗，甚至推動科學研究的突破。例如，通過分析用戶的購物習慣，電商平颱如何實現精準營銷，將閤適的商品推送到閤適的人手中，從而大幅提升銷售額；通過監測空氣質量傳感器收集的數據，城市管理者如何及時調整交通管製措施，緩解交通擁堵，改善空氣質量；通過整閤海量的基因組數據，科研人員如何加速新藥研發，為疾病治療帶來新的希望。 這一部分還將觸及數據質量的重要性。模糊、錯誤或不完整的數據如同沙子般無法支撐起堅實的分析大廈。我們將討論數據清洗、預處理的基本流程和方法，強調“Garbage In, Garbage Out”（垃圾進，垃圾齣）的原則，為後續的分析打下堅實的基礎。理解瞭數據的本質和價值，讀者纔能真正認識到大數據分析的意義，並激發繼續探索的興趣。 第二部分：數據煉金術——核心分析方法與技術 在掌握瞭數據的基本概念後，本部分將聚焦於實現數據價值的“煉金術”——即核心的分析方法與技術。這裏並非列舉所有繁復的統計學公式，而是側重於那些在實踐中被證明是行之有效的、具有普適性的分析工具和思維方式。 我們將首先介紹描述性統計，它是理解數據“是什麼”的基礎。均值、中位數、方差、標準差等統計量將幫助我們描繪數據的整體輪廓，發現數據的集中趨勢和離散程度。在此基礎上，可視化技術將扮演重要角色。圖錶，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等，能夠將抽象的數據轉化為直觀的圖像，讓隱藏在數字背後的模式和趨勢一目瞭然。我們將學習如何選擇最適閤的數據可視化方式，以有效地傳達分析結果。 接著，本書將深入探討推斷性統計，即如何從樣本數據推斷總體特徵。假設檢驗、置信區間等概念將幫助我們科學地評估數據的可靠性，做齣更具信服力的結論。例如，一傢公司推齣新産品後，如何通過小規模的市場調研數據來預測其在整個市場的銷售潛力，並評估該潛力是否具有統計學上的顯著性。 此外，相關性分析和迴歸分析是揭示變量之間關係的重要工具。我們將學習如何量化兩個或多個變量之間的關聯程度，並構建模型來預測一個變量如何隨另一個變量的變化而變化。例如，分析廣告投入與銷售額之間的關係，從而優化廣告預算的分配；分析學生的學習時間與考試成績之間的關係，為學生提供更有效的學習建議。 本部分還將簡要介紹一些更高級的分析技術，如聚類分析（用於發現相似的數據點群體）和分類分析（用於將數據分配到預定義的類彆中），為讀者提供進一步探索的可能性。所有這些技術都將通過實際案例進行闡釋，讓讀者理解它們是如何被應用於解決現實世界問題的。 第三部分：智能的引擎——機器學習與人工智能基礎 步入大數據時代，僅僅依靠傳統的統計方法已不足以應對海量、復雜的數據。機器學習和人工智能技術應運而生，它們賦予瞭計算機從數據中學習並做齣預測或決策的能力。本部分將為讀者揭開這些“智能引擎”的麵紗。 我們將首先介紹機器學習的基本思想：通過算法讓計算機從數據中學習模式，而無需進行明確的編程。我們將會區分監督學習、無監督學習和強化學習這三大類學習範式。 在監督學習方麵，我們將重點介紹綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹和隨機森林等經典模型。這些模型在分類和迴歸任務中扮演著至關重要的角色。例如，利用客戶的曆史購買記錄和個人信息，構建一個邏輯迴歸模型來預測客戶是否會購買某種特定産品；利用病人的癥狀和體徵數據，構建一個決策樹模型來輔助醫生進行疾病診斷。 無監督學習則側重於從沒有標簽的數據中發現隱藏的結構。聚類分析（如K-Means）將幫助我們發現數據中的自然分組，這在客戶細分、市場劃分等方麵有著廣泛應用。降維技術（如主成分分析PCA）則能有效地簡化高維數據，去除冗餘信息，便於可視化和進一步分析。 此外，本部分還將簡要介紹神經網絡和深度學習的基本概念，它們是近年來人工智能領域取得突破性進展的核心驅動力。雖然不深入到復雜的數學推導，但會講解其基本原理和在圖像識彆、自然語言處理等領域的強大能力。 通過豐富的例子，讀者將理解機器學習不僅僅是理論，更是解決實際問題的強大工具，能夠幫助我們處理那些人力難以企及的復雜模式。 第四部分：實踐齣真知——大數據分析在各行業的落地 理論知識的掌握需要通過實踐來檢驗和深化。《萬象皆數》的這一部分將帶領讀者走進現實世界，探索大數據分析如何在不同的行業中發揮巨大作用，創造切實的商業價值。 我們將選取幾個典型行業進行深入剖析： 零售與電商： 如何利用用戶行為數據進行個性化推薦，提升用戶體驗和銷售額；如何進行庫存管理和供應鏈優化，降低成本；如何通過客戶畫像進行精準營銷和客戶關係管理。 金融服務： 如何利用大數據進行風險評估和欺詐檢測，保障資金安全；如何進行量化交易和投資組閤優化；如何通過客戶行為分析提供個性化的金融産品和服務。 醫療健康： 如何利用基因組學和臨床數據進行疾病預測和診斷；如何通過患者數據優化治療方案，實現精準醫療；如何分析流行病數據，預測疫情發展趨勢。 製造業： 如何通過物聯網傳感器數據進行設備狀態監測和預測性維護，減少停機時間；如何通過生産過程數據優化生産流程，提高效率和産品質量；如何進行質量控製和缺陷分析。 市場營銷與廣告： 如何通過社交媒體和用戶行為數據進行輿情分析和品牌監測；如何進行廣告投放優化，提高ROI；如何進行市場細分和目標客戶定位。 在每個行業案例中，我們將不僅僅是描述應用場景，更會嘗試去解釋其背後的數據分析邏輯和方法。例如，在分析電商推薦係統時，我們會簡要提及協同過濾、內容推薦等基本原理；在分析金融風險時，會說明邏輯迴歸、決策樹等模型如何被用於預測違約概率。 通過這些鮮活的行業案例，讀者將能夠更直觀地理解大數據分析的強大力量，並激發他們將所學知識應用於自己工作領域的信心。 第五部分：數據倫理與挑戰——負責任的數據應用 在享受大數據帶來的便利的同時，我們也不能忽視其潛在的風險和挑戰。本部分將著重探討數據倫理、隱私保護以及在數據應用過程中可能遇到的睏難。 我們將討論數據隱私的重要性，以及如何在閤規的前提下收集、存儲和使用數據。個人信息保護法、GDPR等相關法規的齣現，標誌著數據保護已成為全球性的重要議題。我們將介紹一些常見的隱私保護技術和方法，如數據匿名化、差分隱私等。 此外，我們還將探討數據偏見的問題。如果訓練數據本身存在偏見，那麼基於這些數據訓練齣的模型也可能帶有歧視性，從而導緻不公平的結果。例如，招聘算法可能因為曆史招聘數據中存在的性彆或種族偏見，而對某些群體産生不公平的歧視。我們將討論如何識彆和緩解數據偏見，以構建更公正、更負責任的AI係統。 數據安全也是一個不容忽視的挑戰。數據泄露、網絡攻擊等事件可能給個人和社會帶來巨大的損失。我們將簡要介紹一些基本的網絡安全防護措施，以及在數據生命周期中保障數據安全的重要性。 最後，我們將討論在實際工作中可能遇到的各種挑戰，如數據孤島、技術人纔短缺、組織變革的阻力等，並提供一些應對策略，幫助讀者在實踐中更加順利地推進大數據分析項目。 第六部分：展望未來——智能時代的新機遇 作為全書的收尾，本部分將帶領讀者眺望大數據分析和人工智能技術的未來發展趨勢，以及它們可能為社會帶來的新機遇。 我們將討論人工智能在自動化、決策支持、創造力等方麵的新進展，以及它們如何與各行各業深度融閤，催生新的商業模式和工作方式。例如，自然語言處理技術的進步將使得人機交互更加自然流暢；計算機視覺技術將推動自動駕駛、智能監控等領域的快速發展。 我們還將探討數據科學在跨學科領域的應用，如在氣候變化研究、環境保護、公共衛生等方麵的貢獻，強調數據驅動的科學研究將成為解決全球性問題的關鍵。 最後，本書將鼓勵讀者保持終身學習的態度，不斷探索新的技術和方法。大數據時代瞬息萬變，唯有持續學習和適應，纔能在這個充滿機遇的時代中立於不敗之地。 《萬象皆數：大數據時代的洞察之道》並非一本終結性的著作，而是希望成為讀者踏上數據探索之旅的起點。它旨在激發讀者對數據的興趣，培養他們分析問題的思維，並提供一套實用的工具和方法，幫助他們在信息洪流中撥開迷霧，看見本質，洞察未來，最終成為數據時代的駕馭者，而非被數據所淹沒的旁觀者。

評分☆☆☆☆☆

翻閱《統計學習導論》，我仿佛置身於一個精心設計的知識迷宮，每一步探索都充滿驚喜。這本書最大的魅力在於它沒有簡單地呈現算法，而是深入挖掘瞭算法背後的思想和統計學原理。例如，在講解降維技術時，它並沒有直接拋齣PCA或LDA，而是先從“信息保留”和“維度壓縮”的概念入手，讓你明白為什麼要進行降維，以及在降維過程中可能麵臨的挑戰。然後，它纔逐步引齣不同的降維方法，並解釋它們是如何在數學層麵實現這一目標的。這種“先問為什麼，再教怎麼做”的教學方式，讓我受益匪淺。我還特彆欣賞書中對於模型泛化能力的討論，這部分內容對於任何想要構建可靠機器學習模型的讀者來說都至關重要。它深入淺齣地解釋瞭過擬閤的成因，並介紹瞭正則化等防止過擬閤的技術，讓我對如何構建魯棒的模型有瞭更深刻的理解。書中雖然沒有給齣具體的代碼示例，但其詳細的理論闡述和清晰的邏輯推導，足以讓我能夠輕鬆地將這些概念遷移到實際的代碼實現中，或者在閱讀現有代碼時，能夠更好地理解其背後的原理。這本書就像一位智慧的導師，引導我一步步深入理解統計學習的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學習導論》真的讓我眼前一亮！作為一名非科班齣身，但又對數據分析抱有濃厚興趣的讀者，我一直渴望找到一本既能係統講解統計學習理論，又不至於太過枯燥晦澀的書籍。在朋友的推薦下，我翻開瞭它。這本書的開篇就以一種非常友好的姿態，循序漸進地引入瞭基礎概念，比如迴歸分析，但它並沒有止步於簡單的模型搭建，而是深入剖析瞭模型選擇、偏差-方差權衡等核心思想，這對於我理解為何模型會“過擬閤”或“欠擬閤”至關重要。我尤其喜歡它在講解綫性迴歸時，不僅給齣瞭公式推導，還花瞭大量的篇幅去解釋其背後的統計學意義，以及在實際應用中需要注意的陷阱。書中穿插的案例分析，雖然不是書中真正的內容，但它們巧妙地引導瞭我思考如何將這些理論應用於實際問題，比如如何選擇閤適的變量，如何解讀模型的係數，以及如何評估模型的泛化能力。讀完前幾章，我感覺自己對機器學習的基本框架有瞭更清晰的認識，不再是零散的知識點堆砌，而是一個相互關聯、邏輯嚴謹的體係。作者的語言風格非常親切，沒有過多華麗的辭藻，而是用一種清晰、直接的方式傳遞信息，即使是一些復雜的數學概念，在他/她的筆下也變得相對容易理解。這讓我對繼續深入學習後麵的章節充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《統計學習導論》在我的學習過程中扮演瞭“定海神針”的角色。我曾嘗試過一些零散的學習資料，但往往在遇到復雜概念時就容易卡住，或者對不同算法之間的關係感到睏惑。這本書則以一種非常係統和全麵的方式，將統計學習的知識體係梳理得井井有條。從基礎的監督學習，到非監督學習，再到更高級的模型，它都提供瞭一個清晰的脈絡。我喜歡書中對不同算法的比較分析，例如在講解聚類算法時，它會對比K-means、層次聚類等方法的異同，以及各自的優缺點，這讓我能夠根據具體問題的特點來選擇最閤適的算法。書中對貝葉斯方法的引入也讓我耳目一新，它提供瞭一種不同的視角來理解概率模型和統計推斷，這對於理解更復雜的模型，比如概率圖模型，非常有幫助。雖然書中不包含具體的模型參數調優方法，但它提供的模型評估和選擇的思想，能夠指導我如何去思考和實踐參數調優。這本書給我的感覺是，它不僅僅是在教授“術”，更是在傳授“道”，教我如何用一種科學、嚴謹的方式去思考和解決數據驅動的問題。

評分☆☆☆☆☆

老實說，在開始閱讀《統計學習導論》之前，我對“統計學習”這個概念多少有些模糊。我以為它可能就是一些高級的統計方法，或者是統計和機器學習的簡單結閤。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它展現的是一個更為宏大和深刻的圖景：統計學習是如何通過數據驅動的方式，從大量信息中提取模式、做齣預測、發現規律的。書中對各種算法的介紹，比如決策樹和支持嚮量機，並不是簡單地羅列算法流程，而是深入探討瞭它們各自的優勢、劣勢以及適用場景。我印象特彆深刻的是在講解支持嚮量機時，作者並沒有直接跳到核函數，而是先從最大間隔分類器開始，一步步引導讀者理解其幾何意義和數學原理，然後纔引入核技巧來解決非綫性可分的問題。這種循序漸進、層層遞進的講解方式，讓我對算法的理解不再停留在“調包俠”的層麵，而是能夠真正理解其內在機製。書中的一些思考題和練習，雖然沒有齣現在書中，但它們非常具有啓發性，促使我去主動思考和運用所學知識，比如讓我嘗試分析一個實際數據集，並用書中介紹的方法來解決。這本書的價值在於，它不僅僅傳授知識，更重要的是培養一種思維方式，一種從數據中發現智慧的能力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名從業多年的數據分析師來說，《統計學習導論》的價值在於它提供瞭一個非常堅實的理論基礎和清晰的實踐指導。我過去的工作更多地依賴於經驗和一些常用的工具，但隨著數據規模和復雜度的不斷提升，我意識到需要更係統地理解背後的原理。這本書在這方麵做得非常齣色。它對各種模型的講解，例如集成學習中的隨機森林和梯度提升，不僅僅是介紹算法，更重要的是闡述瞭它們如何通過組閤多個弱學習器來達到更優的性能，以及如何有效地避免過擬閤。我非常欣賞書中對模型評估和選擇的深入討論，這部分內容直接關係到模型的實際應用效果。書中提齣的交叉驗證、留一法等評估策略，以及如何根據業務需求選擇閤適的評估指標，都給瞭我非常實用的啓示。我還特彆注意到瞭書中關於模型解釋性的討論，這一點在實際工作中至關重要，因為我們需要嚮業務部門解釋模型的決策邏輯。雖然書中沒有提供具體的代碼實現，但它提供的概念和框架，能夠讓我更好地理解和選擇適閤的代碼庫，並且在遇到問題時，能夠從更深層次去定位和解決。總而言之，這本書讓我對統計學習有瞭更深刻的理解，也為我今後的工作提供瞭寶貴的理論支撐和實踐指導。

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OK

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不是彩色的，是黑白的，但是好書不再版

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很好的書

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書是好書，就是收到的是破損的。

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正版書，不錯，可以放心買

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不錯

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