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店铺： 布克专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115472618

商品编码：24128775570

开本：16

商品参数

稀疏统计学习及其应用
	定价	89.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次	1
	出版时间	2018-1
	开本	16
	作者	（美）特里瓦·哈斯蒂（Trevor Hastie），（美）罗伯特·蒂伯沙拉尼（Robert Tibshirani）（美）马丁·韦恩怀特（Martin Wainwright），著
	装帧	平装
	页数
	字数
	ISBN编码	9787115472618
	重量

内容介绍

稀疏统计模型只具有少数非零参数或权重，经典地体现了化繁为简的理念，因而广泛应用于诸多领域。本书就稀疏性统计学习做出总结，以lasso方法为中心，层层推进，逐渐囊括其他方法，深入探讨诸多稀疏性问题的求解和应用，不仅包括了大量例子和图表，还附有文献注释和课后练习，是深入学习统计学知识的ji佳参考。

目录

目录

第 1章引言  1

第 2章 lasso线性模型   6 

2.1引言  6 

2.2 lasso估计   7 

2.3交叉验证和推断  10 

2.4 lasso解的计算  12 

2.4.1基于单变量的软阈值法  12 

2.4.2基于多变量的循环坐标下降法  13 

2.4.3软阈值与正交基      15 

2.5自由度  15 

2.6 lasso解的唯1性    16 

2.7理论概述        17 

2.8非负 garrote       17 

2.9乌q惩罚和贝叶斯估计     19 

2.10一些观点      20

习题  21

第 3章广义线性模型    24 

3.1引言        24 

3.2逻辑斯蒂回归模型   26 

3.2.1示例：文本分类  27 

3.2.2算法  29 

3.3多分类逻辑斯蒂回归   30 

3.3.1示例：手写数字  31 

3.3.2算法  32 

3.3.3组 lasso多分类  33 

3.4对数线性模型及泊松广义线性模型     33 

3.5 Cox比例风险模型   35 

3.5.1交叉验证  37 

3.5.2预验证   38 

3.6支持向量机   39 

3.7计算细节及 glmnet       43

参考文献注释   44

习题  45

第 4章广义 lasso惩罚  47 

4.1引言        47 

4.2弹性网惩罚   47 

4.3组 lasso  50 

4.3.1组 lasso计算      53 

4.3.2稀疏组 lasso  54 

4.3.3重叠组 lasso  56 

4.4稀疏加法模型和组 lasso     59 

4.4.1加法模型和 back.tting  59 

4.4.2稀疏加法模型和 back.tting  60 

4.4.3优化方法与组 lasso     61 

4.4.4稀疏加法模型的多重惩罚         64 

4.5融合 lasso  65 

4.5.1拟合融合 lasso   66 

4.5.2趋势滤波  69 

4.5.3近保序回归   70 

4.6非凸惩罚        72

参考文献注释   74

习题  75

第 5章优化方法  80 

5.1引言        80 

5.2凸优化条件   80 

5.2.1优化可微问题        80 

5.2.2非可微函数和次梯度     83 

5.3梯度下降        84 

5.3.1无约束的梯度下降      84 

5.3.2投影梯度法   86 

5.3.3近点梯度法   87 

5.3.4加速梯度方法        90 

5.4坐标下降        92 

5.4.1可分性和坐标下降      93 

5.4.2线性回归和 lasso  94 

5.4.3逻辑斯蒂回归和广义线性模型  97 

5.5仿真研究        99 

5.6zui小角回归  100 

5.7交替方向乘子法      103 

5.8优化–zui小化算法   104 

5.9双凸问题和交替zui小化  105 

5.10筛选规则      108

参考文献注释  111

附录 A lasso的对偶   112

附录 B DPP规则的推导  113

习题           114

第 6章统计推断  118 

6.1贝叶斯 lasso       118 

6.2自助法   121 

6.3 lasso法的后选择推断  125 

6.3.1协方差检验    125 

6.3.2选择后推断的更广方案          128 

6.3.3检验何种假设       133 

6.3.4回到向前逐步回归    134 

6.4通过去偏 lasso推断  134 

6.5后选择推断的其他建议  136

参考文献注释  137

习题           138

第 7章矩阵的分解、近似及填充    141 

7.1引言   141 

7.2奇异值分解  142 

7.3缺失数据和矩阵填充      143 

7.3.1 Net.x电影挑战赛    144 

7.3.2基于原子范数的矩阵填充  146 

7.3.3矩阵填充的理论结果    149 

7.3.4zui大间隔分解及相关方法  153 

7.4减秩回归     154 

7.5通用矩阵回归框架  156 

7.6惩罚矩阵分解     157 

7.7矩阵分解的相加形式      160 

参考文献注释  164

习题           165

第 8章稀疏多元方法   169 

8.1引言   169 

8.2稀疏组成分分析      169 

8.2.1背景  169 

8.2.2稀疏主成分    171 

8.2.3秩大于 1的解     174 

8.2.4基于 Fantope投影的稀疏 PCA       176 

8.2.5稀疏自编码和深度学习          176 

8.2.6稀疏 PCA的一些理论    178 

8.3稀疏典型相关分析  179 

8.4稀疏线性判别分析  182 

8.4.1标准理论和贝叶斯规则          182 

8.4.2zui近收缩中心       183 

8.4.3 Fisher线性判别分析   184 

8.4.4zui佳评分  188 

8.5稀疏聚类     190 

8.5.1聚类的一些背景知识    191 

8.5.2稀疏层次聚类       191 

8.5.3稀疏 K均值聚类    192 

8.5.4凸聚类  193

参考文献注释  195

习题           196

第 9章图和模型选择   202 

9.1引言   202 

9.2图模型基础  202 

9.2.1分解和马尔可夫特性    202 

9.2.2几个例子  204 

9.3基于惩罚似然的图选择  206 

9.3.1高斯模型的全局似然性          207 

9.3.2图 lasso算法   208 

9.3.3利用块对角化结构    210 

9.3.4图 lasso的理论保证  211 

9.3.5离散模型的全局似然性          212 

9.4基于条件推断的图选择  213 

9.4.1高斯分布下基于近邻的似然概率   214 

9.4.2离散模型下基于近邻的似然概率   214 

9.4.3混合模型下的伪似然概率  217 

9.5带隐变量的图模型  218

参考文献注释  219

习题           221

第 10章信号近似与压缩感知     225 

10.1引言  225 

10.2信号与稀疏表示   225 

10.2.1正交基  225 

10.2.2用正交基逼近      228 

10.2.3用过完备基来重构    229 

10.3随机投影与近似   231 

10.3.1 Johnson–Lindenstrauss近似  231 

10.3.2压缩感知    232 

10.4乌0恢复与乌1恢复之间的等价性      234 

10.4.1受限零空间性质      235 

10.4.2受限零空间的充分条件   235 

10.4.3证明   237

参考文献注释  238

习题           239

第 11章 lasso的理论结果  242 

11.1引言  242 

11.1.1损失函数类型      242 

11.1.2稀疏模型类型      243 

11.2 lasso乌2误差的界限      244 

11.2.1经典情形中的强凸性           244 

11.2.2回归受限特征值      245 

11.2.3基本一致性结果      246 

11.3预测误差的界    250 

11.4线性回归中的支持恢复   252 

11.4.1 lasso的变量选择一致性         252 

11.4.2定理 11.3的证明     256 

11.5超yue基础 lasso  259 

参考文献注释  260

习题           261

参考文献           264 

《数据驱动的洞察：统计思维与现代分析实践》 内容概述： 本书旨在为读者构建一个坚实的统计思维框架，并将其巧妙地融入现代数据分析的实际应用之中。我们不再将统计学视为一门孤立的学科，而是将其视为理解数据、挖掘模式、做出明智决策的基石。全书以“数据驱动的洞察”为主线，深入浅出地讲解统计学的核心概念，并结合大量生动鲜活的案例，引导读者掌握从数据收集、清洗、探索到建模、评估、解读的全过程。本书将统计学原理与当前热门的数据分析技术相结合，让读者在掌握理论知识的同时，更能运用所学解决现实世界的问题。 章节解析： 第一部分：构建统计思维的基石 第一章：数据世界的入门 本章将从最基础的概念出发，介绍数据的类型（定量、定性）、度量尺度（名义、顺序、间隔、比例）以及数据收集的常见方法（抽样调查、实验设计）。 我们将强调理解数据来源和潜在偏见的重要性，为后续的统计分析奠定严谨的基础。 通过分析不同类型数据的特点，读者将学会如何恰当地选择和组织数据。 案例研究： 介绍几种典型的抽样方法及其优缺点，例如简单随机抽样、分层抽样在市场调研中的应用。 第二章：描述性统计的艺术 本章将聚焦于如何用简洁有效的方式概括和呈现数据。 我们将详细讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，以及离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）如何帮助我们理解数据的波动性。 可视化是描述性统计的关键，本书将深入介绍各种图表类型，如直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等，并指导读者如何根据数据特点和分析目的选择最合适的图表，以及如何解读图表所传达的信息。 案例研究： 以一份学生考试成绩为例，计算并解释各项统计指标，并绘制直方图和箱线图，直观展示成绩分布和离散程度。 第三章：概率论的基石与随机变量 本章将 introduce 概率论的基本概念，如样本空间、事件、概率的公理化定义。 我们将深入探讨条件概率、独立事件、贝叶斯定理等重要概念，并阐述它们在推理和决策中的作用。 随机变量是连接概率论与统计推断的桥梁。本章将介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、正态分布、指数分布）的概率分布及其性质。 案例研究： 利用泊松分布模拟网站的访客数量，或者用二项分布分析产品合格率。 第二部分：统计推断与模型构建 第四章：抽样分布与中心极限定理 本章将是理解统计推断的关键。我们将介绍抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布。 中心极限定理是统计学中的灵魂。我们将深入解释其原理，并说明它如何使得基于大样本的统计推断成为可能，即使原始数据分布未知。 案例研究： 通过模拟演示，直观展示中心极限定理在不同原始数据分布下的有效性。 第五章：参数估计：从样本到总体 本章将介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。 我们将讲解点估计量（如样本均值估计总体均值）的性质，并重点介绍置信区间的构建原理和解释方法，例如如何解释一个95%的置信区间。 案例研究： 使用某公司客户满意度调查数据，计算客户平均满意度的95%置信区间，并解释其含义。 第六章：假设检验：验证你的猜想 假设检验是统计学中用于验证某个关于总体的声明是否成立的有力工具。 本章将系统介绍假设检验的基本步骤，包括设定原假设和备择假设、选择检验统计量、计算P值，以及做出决策（拒绝或不拒绝原假设）。 我们将讲解单样本t检验、双样本t检验、配对t检验、卡方检验等常用的假设检验方法，并分析其适用条件。 案例研究： 检验新药是否比现有药物更能有效降低血压，或者分析不同广告策略对产品销量的影响。 第七章：回归分析：探索变量间的关系 回归分析是研究变量之间线性关系的强大工具。 本章将从简单线性回归开始，深入讲解回归系数的含义、模型的拟合优度（R方）以及残差分析。 我们将逐步扩展到多元线性回归，介绍如何处理多个自变量，并讨论多重共线性等问题。 案例研究： 预测房价与房屋面积、地理位置等因素的关系，或者分析广告投入与销售额之间的线性关系。 第八章：方差分析（ANOVA）：比较多组均值 当我们需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是一种比多次进行t检验更有效的方法。 本章将介绍单因素和双因素方差分析的基本原理，讲解F统计量的计算和解释，并讨论事后检验（post-hoc tests）。 案例研究： 比较不同教学方法对学生学习成绩的影响，或者分析不同农药对农作物产量的影响。 第三部分：现代数据分析的应用与进阶 第九章：分类与预测：构建分类模型 本章将 introducion 机器学习中的基础分类算法。 我们将讲解逻辑回归在二分类问题中的应用，以及决策树如何通过一系列规则进行分类。 案例研究： 利用客户信息预测其是否会流失，或者根据病症诊断判断是否患有某种疾病。 第十章：非参数统计：无分布假设的统计 当数据不满足参数统计方法的分布假设时，非参数统计提供了有效的替代方案。 本章将介绍一些常用的非参数检验，如 Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验，以及Spearman秩相关系数。 案例研究： 比较两组受试者在非正态分布下的得分差异。 第十一章：时间序列分析：理解数据的动态演变 时间序列数据在金融、经济、天气预报等领域广泛存在。 本章将 introducion 时间序列数据的基本概念，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 我们将讲解自回归（AR）、移动平均（MA）、ARIMA模型等经典时间序列模型，并讨论模型的选择和诊断。 案例研究： 预测股票价格的短期走势，或者分析空气质量随时间的变化规律。 第十二章：数据可视化进阶与报告撰写 本章将进一步拓展数据可视化技巧，介绍更复杂的图表类型，如热力图、地理图、网络图等，并讨论如何使用可视化来讲述数据故事。 我们将强调清晰、准确、有说服力的统计报告撰写规范，包括如何组织报告结构、清晰地呈现分析结果、以及提供有价值的洞察和建议。 案例研究： 以一个完整的商业分析项目为例，从数据处理到模型构建，再到最终的报告撰写，全方位展示统计分析的全过程。 本书特色： 理论与实践深度融合： 每一章都将理论知识与实际应用紧密结合，读者可以通过大量的案例研究来巩固理解。 丰富的图表说明： 全书配有大量精心设计的图表，帮助读者直观地理解抽象的统计概念和分析结果。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，本书构建了清晰的学习路径，适合不同背景的读者。 强调统计思维： 贯穿全书的是培养读者的统计思维，即如何批判性地思考数据、理解不确定性、以及做出基于证据的决策。 贴近现代数据分析需求： 引入了部分现代数据分析技术，使其内容更具前瞻性和实用性。 目标读者： 本书适合所有希望深入理解数据、掌握统计分析方法的读者，包括但不限于： 高校学生： 统计学、数学、计算机科学、经济学、社会学、管理学等相关专业的本科生和研究生。 数据分析从业者： 数据分析师、数据科学家、商业分析师、市场研究员等，希望提升统计功底。 职场人士： 需要通过数据分析来支持决策的各行业专业人士，如产品经理、运营人员、市场营销人员等。 对数据分析感兴趣的爱好者： 渴望掌握数据分析技能，以便更好地理解和利用身边的信息。 学习本书，您将获得： 一套严谨的统计思维体系。 理解和分析各种数据的能力。 构建和评估统计模型的技巧。 将统计洞察转化为实际行动的信心。 在数据驱动的世界中脱颖而出的核心竞争力。 《数据驱动的洞察：统计思维与现代分析实践》将是您探索数据奥秘、解锁数据价值的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对那些只有纯文字堆砌的书籍已经失去了兴趣，现在是视觉时代，学习的效率很大程度上取决于信息呈现的方式。如果这本书的印刷质量、纸张选择能够达到专业教材的水准，拿在手里有一种厚重和可靠的感觉，那也会增加我学习的愉悦感。更重要的是，我非常关注图表制作的精细度和清晰度。那些描述复杂决策边界或高维空间投影的图形，如果线条模糊、颜色混杂，只会增加读者的困惑。我希望图表是矢量化的，信息密度适中，关键概念能够通过标注清晰地传达出来。优秀的图表设计本身就是一种强大的教学工具，能够瞬间打破理解的壁垒。因此，这本书在视觉呈现上的用心程度，直接决定了它在我的书架上的地位。

评分☆☆☆☆☆

作为一名自学者，学习资料的“友好度”对我来说至关重要。我最怕那种作者似乎预设了读者已经掌握了所有背景知识的写作风格，读起来会非常吃力，总需要不断地跳转去查阅其他资料。我希望这本书在讲解统计学的基本概念时，能够像一位耐心的导师，一步步引导，确保基础概念的理解无懈可击。特别是那些涉及到概率论和线性代数的部分，如果能用更直观的方式去阐述它们在统计模型中的作用，那这本书的价值就会大大提升。我期待它能配备大量的视觉辅助材料，比如精心绘制的图表，能够清晰地描绘出数据分布、模型边界或者误差函数的几何意义。如果每一章末尾还能提供一些可以动手操作的练习题，让我能够立刻检验学习成果，那就太完美了，这样才能真正将理论知识转化为自身的技能。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，统计学习不仅仅是关于算法和代码，它更是一种思维方式的训练，一种科学决策的框架。这本书的“应用”二字让我对这一点抱有很高的期望。我希望书中不仅仅是罗列算法，而是能够构建起完整的案例研究，展示从“提出问题”到“数据清洗”再到“模型建立与评估”的完整流程。比如，在金融风险评估、市场趋势预测或是生物信息学分析中，统计模型是如何发挥核心作用的？如果能看到真实世界的数据集，以及作者是如何选择合适的模型、如何解释模型的输出结果，这将极大地提升我阅读和学习的兴趣。毕竟，没有应用场景的理论，就像没有地基的空中楼阁，看着华丽却经不起推敲。我需要的是那种能让我感受到统计学强大生命力的内容。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本书主要是冲着它“稀疏统计学习”这个前沿的方向去的。在如今大数据爆炸的时代，处理高维、冗余信息的能力显得尤为关键，传统的统计方法有时会显得力不从心。我之前在其他地方接触过一些关于稀疏性的介绍，但总感觉不够系统和深入。这本书的标题明确指出了这一点，让我充满信心。我希望它能详细拆解那些复杂的正则化技术，比如Lasso或者Elastic Net背后的数学原理，但更重要的是，我期待看到它们在实际场景中是如何挑选出真正有意义的特征，避免模型过拟合的。如果书中能提供一些最新的研究进展或者作者独到的见解，那就更棒了。我非常看重作者在特定领域的专业积累和洞察力，希望这本书不仅仅是知识的搬运工，而是能带来一些启发性的思考，帮助我站在更高的维度去看待和解决模型选择的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上一些几何图形的元素，立刻就给人一种既专业又现代的感觉。我本来对统计学习这个领域有点望而生畏，觉得它肯定充满了晦涩难懂的公式和理论，但是看到这本书的排版和目录后，心里踏实了不少。它似乎非常注重“应用”，这对我这个更偏向实践操作的人来说简直是福音。我特别期待看到它如何将那些抽象的统计概念，通过生动的案例和清晰的图表展示出来。市面上很多教材要么过于理论化，让人读不下去，要么又太过于浅显，缺乏深度。希望这本书能在两者之间找到一个完美的平衡点，既能扎实地打下理论基础，又能提供足够的实战指导，让我能够真正理解如何在实际问题中运用这些强大的统计工具。如果里面的章节结构设计合理，循序渐进地引导读者，那它绝对会成为我案头常备的参考书，随时可以翻阅并从中汲取新的洞见。