包郵 稀疏統計學習及其應用 統計學習 例子和圖錶 統計的應用 統計的課後練習 學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 布剋專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115472618

商品編碼：24128775570

開本：16

商品參數

稀疏統計學習及其應用
	定價	89.00
	齣版社	人民郵電齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018-1
	開本	16
	作者	（美）特裏瓦·哈斯蒂（Trevor Hastie），（美）羅伯特·蒂伯沙拉尼（Robert Tibshirani）（美）馬丁·韋恩懷特（Martin Wainwright），著
	裝幀	平裝
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787115472618
	重量

內容介紹

稀疏統計模型隻具有少數非零參數或權重，經典地體現瞭化繁為簡的理念，因而廣泛應用於諸多領域。本書就稀疏性統計學習做齣總結，以lasso方法為中心，層層推進，逐漸囊括其他方法，深入探討諸多稀疏性問題的求解和應用，不僅包括瞭大量例子和圖錶，還附有文獻注釋和課後練習，是深入學習統計學知識的ji佳參考。

目錄

目錄

第 1章引言  1

第 2章 lasso綫性模型   6 

2.1引言  6 

2.2 lasso估計   7 

2.3交叉驗證和推斷  10 

2.4 lasso解的計算  12 

2.4.1基於單變量的軟閾值法  12 

2.4.2基於多變量的循環坐標下降法  13 

2.4.3軟閾值與正交基      15 

2.5自由度  15 

2.6 lasso解的唯1性    16 

2.7理論概述        17 

2.8非負 garrote       17 

2.9烏q懲罰和貝葉斯估計     19 

2.10一些觀點      20

習題  21

第 3章廣義綫性模型    24 

3.1引言        24 

3.2邏輯斯蒂迴歸模型   26 

3.2.1示例：文本分類  27 

3.2.2算法  29 

3.3多分類邏輯斯蒂迴歸   30 

3.3.1示例：手寫數字  31 

3.3.2算法  32 

3.3.3組 lasso多分類  33 

3.4對數綫性模型及泊鬆廣義綫性模型     33 

3.5 Cox比例風險模型   35 

3.5.1交叉驗證  37 

3.5.2預驗證   38 

3.6支持嚮量機   39 

3.7計算細節及 glmnet       43

參考文獻注釋   44

習題  45

第 4章廣義 lasso懲罰  47 

4.1引言        47 

4.2彈性網懲罰   47 

4.3組 lasso  50 

4.3.1組 lasso計算      53 

4.3.2稀疏組 lasso  54 

4.3.3重疊組 lasso  56 

4.4稀疏加法模型和組 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優化方法與組 lasso     61 

4.4.4稀疏加法模型的多重懲罰         64 

4.5融閤 lasso  65 

4.5.1擬閤融閤 lasso   66 

4.5.2趨勢濾波  69 

4.5.3近保序迴歸   70 

4.6非凸懲罰        72

參考文獻注釋   74

習題  75

第 5章優化方法  80 

5.1引言        80 

5.2凸優化條件   80 

5.2.1優化可微問題        80 

5.2.2非可微函數和次梯度     83 

5.3梯度下降        84 

5.3.1無約束的梯度下降      84 

5.3.2投影梯度法   86 

5.3.3近點梯度法   87 

5.3.4加速梯度方法        90 

5.4坐標下降        92 

5.4.1可分性和坐標下降      93 

5.4.2綫性迴歸和 lasso  94 

5.4.3邏輯斯蒂迴歸和廣義綫性模型  97 

5.5仿真研究        99 

5.6zui小角迴歸  100 

5.7交替方嚮乘子法      103 

5.8優化–zui小化算法   104 

5.9雙凸問題和交替zui小化  105 

5.10篩選規則      108

參考文獻注釋  111

附錄 A lasso的對偶   112

附錄 B DPP規則的推導  113

習題           114

第 6章統計推斷  118 

6.1貝葉斯 lasso       118 

6.2自助法   121 

6.3 lasso法的後選擇推斷  125 

6.3.1協方差檢驗    125 

6.3.2選擇後推斷的更廣方案          128 

6.3.3檢驗何種假設       133 

6.3.4迴到嚮前逐步迴歸    134 

6.4通過去偏 lasso推斷  134 

6.5後選擇推斷的其他建議  136

參考文獻注釋  137

習題           138

第 7章矩陣的分解、近似及填充    141 

7.1引言   141 

7.2奇異值分解  142 

7.3缺失數據和矩陣填充      143 

7.3.1 Net.x電影挑戰賽    144 

7.3.2基於原子範數的矩陣填充  146 

7.3.3矩陣填充的理論結果    149 

7.3.4zui大間隔分解及相關方法  153 

7.4減秩迴歸     154 

7.5通用矩陣迴歸框架  156 

7.6懲罰矩陣分解     157 

7.7矩陣分解的相加形式      160 

參考文獻注釋  164

習題           165

第 8章稀疏多元方法   169 

8.1引言   169 

8.2稀疏組成分分析      169 

8.2.1背景  169 

8.2.2稀疏主成分    171 

8.2.3秩大於 1的解     174 

8.2.4基於 Fantope投影的稀疏 PCA       176 

8.2.5稀疏自編碼和深度學習          176 

8.2.6稀疏 PCA的一些理論    178 

8.3稀疏典型相關分析  179 

8.4稀疏綫性判彆分析  182 

8.4.1標準理論和貝葉斯規則          182 

8.4.2zui近收縮中心       183 

8.4.3 Fisher綫性判彆分析   184 

8.4.4zui佳評分  188 

8.5稀疏聚類     190 

8.5.1聚類的一些背景知識    191 

8.5.2稀疏層次聚類       191 

8.5.3稀疏 K均值聚類    192 

8.5.4凸聚類  193

參考文獻注釋  195

習題           196

第 9章圖和模型選擇   202 

9.1引言   202 

9.2圖模型基礎  202 

9.2.1分解和馬爾可夫特性    202 

9.2.2幾個例子  204 

9.3基於懲罰似然的圖選擇  206 

9.3.1高斯模型的全局似然性          207 

9.3.2圖 lasso算法   208 

9.3.3利用塊對角化結構    210 

9.3.4圖 lasso的理論保證  211 

9.3.5離散模型的全局似然性          212 

9.4基於條件推斷的圖選擇  213 

9.4.1高斯分布下基於近鄰的似然概率   214 

9.4.2離散模型下基於近鄰的似然概率   214 

9.4.3混閤模型下的僞似然概率  217 

9.5帶隱變量的圖模型  218

參考文獻注釋  219

習題           221

第 10章信號近似與壓縮感知     225 

10.1引言  225 

10.2信號與稀疏錶示   225 

10.2.1正交基  225 

10.2.2用正交基逼近      228 

10.2.3用過完備基來重構    229 

10.3隨機投影與近似   231 

10.3.1 Johnson–Lindenstrauss近似  231 

10.3.2壓縮感知    232 

10.4烏0恢復與烏1恢復之間的等價性      234 

10.4.1受限零空間性質      235 

10.4.2受限零空間的充分條件   235 

10.4.3證明   237

參考文獻注釋  238

習題           239

第 11章 lasso的理論結果  242 

11.1引言  242 

11.1.1損失函數類型      242 

11.1.2稀疏模型類型      243 

11.2 lasso烏2誤差的界限      244 

11.2.1經典情形中的強凸性           244 

11.2.2迴歸受限特徵值      245 

11.2.3基本一緻性結果      246 

11.3預測誤差的界    250 

11.4綫性迴歸中的支持恢復   252 

11.4.1 lasso的變量選擇一緻性         252 

11.4.2定理 11.3的證明     256 

11.5超yue基礎 lasso  259 

參考文獻注釋  260

習題           261

參考文獻           264 

《數據驅動的洞察：統計思維與現代分析實踐》 內容概述： 本書旨在為讀者構建一個堅實的統計思維框架，並將其巧妙地融入現代數據分析的實際應用之中。我們不再將統計學視為一門孤立的學科，而是將其視為理解數據、挖掘模式、做齣明智決策的基石。全書以“數據驅動的洞察”為主綫，深入淺齣地講解統計學的核心概念，並結閤大量生動鮮活的案例，引導讀者掌握從數據收集、清洗、探索到建模、評估、解讀的全過程。本書將統計學原理與當前熱門的數據分析技術相結閤，讓讀者在掌握理論知識的同時，更能運用所學解決現實世界的問題。 章節解析： 第一部分：構建統計思維的基石 第一章：數據世界的入門 本章將從最基礎的概念齣發，介紹數據的類型（定量、定性）、度量尺度（名義、順序、間隔、比例）以及數據收集的常見方法（抽樣調查、實驗設計）。 我們將強調理解數據來源和潛在偏見的重要性，為後續的統計分析奠定嚴謹的基礎。 通過分析不同類型數據的特點，讀者將學會如何恰當地選擇和組織數據。 案例研究： 介紹幾種典型的抽樣方法及其優缺點，例如簡單隨機抽樣、分層抽樣在市場調研中的應用。 第二章：描述性統計的藝術 本章將聚焦於如何用簡潔有效的方式概括和呈現數據。 我們將詳細講解集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）及其適用場景，以及離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位距）如何幫助我們理解數據的波動性。 可視化是描述性統計的關鍵，本書將深入介紹各種圖錶類型，如直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖、餅圖等，並指導讀者如何根據數據特點和分析目的選擇最閤適的圖錶，以及如何解讀圖錶所傳達的信息。 案例研究： 以一份學生考試成績為例，計算並解釋各項統計指標，並繪製直方圖和箱綫圖，直觀展示成績分布和離散程度。 第三章：概率論的基石與隨機變量 本章將 introduce 概率論的基本概念，如樣本空間、事件、概率的公理化定義。 我們將深入探討條件概率、獨立事件、貝葉斯定理等重要概念，並闡述它們在推理和決策中的作用。 隨機變量是連接概率論與統計推斷的橋梁。本章將介紹離散型隨機變量（如二項分布、泊鬆分布）和連續型隨機變量（如均勻分布、正態分布、指數分布）的概率分布及其性質。 案例研究： 利用泊鬆分布模擬網站的訪客數量，或者用二項分布分析産品閤格率。 第二部分：統計推斷與模型構建 第四章：抽樣分布與中心極限定理 本章將是理解統計推斷的關鍵。我們將介紹抽樣分布的概念，特彆是樣本均值的抽樣分布。 中心極限定理是統計學中的靈魂。我們將深入解釋其原理，並說明它如何使得基於大樣本的統計推斷成為可能，即使原始數據分布未知。 案例研究： 通過模擬演示，直觀展示中心極限定理在不同原始數據分布下的有效性。 第五章：參數估計：從樣本到總體 本章將介紹兩種主要的參數估計方法：點估計和區間估計。 我們將講解點估計量（如樣本均值估計總體均值）的性質，並重點介紹置信區間的構建原理和解釋方法，例如如何解釋一個95%的置信區間。 案例研究： 使用某公司客戶滿意度調查數據，計算客戶平均滿意度的95%置信區間，並解釋其含義。 第六章：假設檢驗：驗證你的猜想 假設檢驗是統計學中用於驗證某個關於總體的聲明是否成立的有力工具。 本章將係統介紹假設檢驗的基本步驟，包括設定原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、計算P值，以及做齣決策（拒絕或不拒絕原假設）。 我們將講解單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、配對t檢驗、卡方檢驗等常用的假設檢驗方法，並分析其適用條件。 案例研究： 檢驗新藥是否比現有藥物更能有效降低血壓，或者分析不同廣告策略對産品銷量的影響。 第七章：迴歸分析：探索變量間的關係 迴歸分析是研究變量之間綫性關係的強大工具。 本章將從簡單綫性迴歸開始，深入講解迴歸係數的含義、模型的擬閤優度（R方）以及殘差分析。 我們將逐步擴展到多元綫性迴歸，介紹如何處理多個自變量，並討論多重共綫性等問題。 案例研究： 預測房價與房屋麵積、地理位置等因素的關係，或者分析廣告投入與銷售額之間的綫性關係。 第八章：方差分析（ANOVA）：比較多組均值 當我們需要比較三個或更多組的均值時，方差分析是一種比多次進行t檢驗更有效的方法。 本章將介紹單因素和雙因素方差分析的基本原理，講解F統計量的計算和解釋，並討論事後檢驗（post-hoc tests）。 案例研究： 比較不同教學方法對學生學習成績的影響，或者分析不同農藥對農作物産量的影響。 第三部分：現代數據分析的應用與進階 第九章：分類與預測：構建分類模型 本章將 introducion 機器學習中的基礎分類算法。 我們將講解邏輯迴歸在二分類問題中的應用，以及決策樹如何通過一係列規則進行分類。 案例研究： 利用客戶信息預測其是否會流失，或者根據病癥診斷判斷是否患有某種疾病。 第十章：非參數統計：無分布假設的統計 當數據不滿足參數統計方法的分布假設時，非參數統計提供瞭有效的替代方案。 本章將介紹一些常用的非參數檢驗，如 Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗，以及Spearman秩相關係數。 案例研究： 比較兩組受試者在非正態分布下的得分差異。 第十一章：時間序列分析：理解數據的動態演變 時間序列數據在金融、經濟、天氣預報等領域廣泛存在。 本章將 introducion 時間序列數據的基本概念，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。 我們將講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）、ARIMA模型等經典時間序列模型，並討論模型的選擇和診斷。 案例研究： 預測股票價格的短期走勢，或者分析空氣質量隨時間的變化規律。 第十二章：數據可視化進階與報告撰寫 本章將進一步拓展數據可視化技巧，介紹更復雜的圖錶類型，如熱力圖、地理圖、網絡圖等，並討論如何使用可視化來講述數據故事。 我們將強調清晰、準確、有說服力的統計報告撰寫規範，包括如何組織報告結構、清晰地呈現分析結果、以及提供有價值的洞察和建議。 案例研究： 以一個完整的商業分析項目為例，從數據處理到模型構建，再到最終的報告撰寫，全方位展示統計分析的全過程。 本書特色： 理論與實踐深度融閤： 每一章都將理論知識與實際應用緊密結閤，讀者可以通過大量的案例研究來鞏固理解。 豐富的圖錶說明： 全書配有大量精心設計的圖錶，幫助讀者直觀地理解抽象的統計概念和分析結果。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級模型，本書構建瞭清晰的學習路徑，適閤不同背景的讀者。 強調統計思維： 貫穿全書的是培養讀者的統計思維，即如何批判性地思考數據、理解不確定性、以及做齣基於證據的決策。 貼近現代數據分析需求： 引入瞭部分現代數據分析技術，使其內容更具前瞻性和實用性。 目標讀者： 本書適閤所有希望深入理解數據、掌握統計分析方法的讀者，包括但不限於： 高校學生： 統計學、數學、計算機科學、經濟學、社會學、管理學等相關專業的本科生和研究生。 數據分析從業者： 數據分析師、數據科學傢、商業分析師、市場研究員等，希望提升統計功底。 職場人士： 需要通過數據分析來支持決策的各行業專業人士，如産品經理、運營人員、市場營銷人員等。 對數據分析感興趣的愛好者： 渴望掌握數據分析技能，以便更好地理解和利用身邊的信息。 學習本書，您將獲得： 一套嚴謹的統計思維體係。 理解和分析各種數據的能力。 構建和評估統計模型的技巧。 將統計洞察轉化為實際行動的信心。 在數據驅動的世界中脫穎而齣的核心競爭力。 《數據驅動的洞察：統計思維與現代分析實踐》將是您探索數據奧秘、解鎖數據價值的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，統計學習不僅僅是關於算法和代碼，它更是一種思維方式的訓練，一種科學決策的框架。這本書的“應用”二字讓我對這一點抱有很高的期望。我希望書中不僅僅是羅列算法，而是能夠構建起完整的案例研究，展示從“提齣問題”到“數據清洗”再到“模型建立與評估”的完整流程。比如，在金融風險評估、市場趨勢預測或是生物信息學分析中，統計模型是如何發揮核心作用的？如果能看到真實世界的數據集，以及作者是如何選擇閤適的模型、如何解釋模型的輸齣結果，這將極大地提升我閱讀和學習的興趣。畢竟，沒有應用場景的理論，就像沒有地基的空中樓閣，看著華麗卻經不起推敲。我需要的是那種能讓我感受到統計學強大生命力的內容。

評分☆☆☆☆☆

作為一名自學者，學習資料的“友好度”對我來說至關重要。我最怕那種作者似乎預設瞭讀者已經掌握瞭所有背景知識的寫作風格，讀起來會非常吃力，總需要不斷地跳轉去查閱其他資料。我希望這本書在講解統計學的基本概念時，能夠像一位耐心的導師，一步步引導，確保基礎概念的理解無懈可擊。特彆是那些涉及到概率論和綫性代數的部分，如果能用更直觀的方式去闡述它們在統計模型中的作用，那這本書的價值就會大大提升。我期待它能配備大量的視覺輔助材料，比如精心繪製的圖錶，能夠清晰地描繪齣數據分布、模型邊界或者誤差函數的幾何意義。如果每一章末尾還能提供一些可以動手操作的練習題，讓我能夠立刻檢驗學習成果，那就太完美瞭，這樣纔能真正將理論知識轉化為自身的技能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我購買這本書主要是衝著它“稀疏統計學習”這個前沿的方嚮去的。在如今大數據爆炸的時代，處理高維、冗餘信息的能力顯得尤為關鍵，傳統的統計方法有時會顯得力不從心。我之前在其他地方接觸過一些關於稀疏性的介紹，但總感覺不夠係統和深入。這本書的標題明確指齣瞭這一點，讓我充滿信心。我希望它能詳細拆解那些復雜的正則化技術，比如Lasso或者Elastic Net背後的數學原理，但更重要的是，我期待看到它們在實際場景中是如何挑選齣真正有意義的特徵，避免模型過擬閤的。如果書中能提供一些最新的研究進展或者作者獨到的見解，那就更棒瞭。我非常看重作者在特定領域的專業積纍和洞察力，希望這本書不僅僅是知識的搬運工，而是能帶來一些啓發性的思考，幫助我站在更高的維度去看待和解決模型選擇的問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種深邃的藍色調，配上一些幾何圖形的元素，立刻就給人一種既專業又現代的感覺。我本來對統計學習這個領域有點望而生畏，覺得它肯定充滿瞭晦澀難懂的公式和理論，但是看到這本書的排版和目錄後，心裏踏實瞭不少。它似乎非常注重“應用”，這對我這個更偏嚮實踐操作的人來說簡直是福音。我特彆期待看到它如何將那些抽象的統計概念，通過生動的案例和清晰的圖錶展示齣來。市麵上很多教材要麼過於理論化，讓人讀不下去，要麼又太過於淺顯，缺乏深度。希望這本書能在兩者之間找到一個完美的平衡點，既能紮實地打下理論基礎，又能提供足夠的實戰指導，讓我能夠真正理解如何在實際問題中運用這些強大的統計工具。如果裏麵的章節結構設計閤理，循序漸進地引導讀者，那它絕對會成為我案頭常備的參考書，隨時可以翻閱並從中汲取新的洞見。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對那些隻有純文字堆砌的書籍已經失去瞭興趣，現在是視覺時代，學習的效率很大程度上取決於信息呈現的方式。如果這本書的印刷質量、紙張選擇能夠達到專業教材的水準，拿在手裏有一種厚重和可靠的感覺，那也會增加我學習的愉悅感。更重要的是，我非常關注圖錶製作的精細度和清晰度。那些描述復雜決策邊界或高維空間投影的圖形，如果綫條模糊、顔色混雜，隻會增加讀者的睏惑。我希望圖錶是矢量化的，信息密度適中，關鍵概念能夠通過標注清晰地傳達齣來。優秀的圖錶設計本身就是一種強大的教學工具，能夠瞬間打破理解的壁壘。因此，這本書在視覺呈現上的用心程度，直接決定瞭它在我的書架上的地位。