統計學習題集（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張偉 編

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 李航
• 習題集
• 第二版
• 高等教育
• 教材
• 人工智能
• 數據挖掘

齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787505875715

版次：1

商品編碼：10333871

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-10-01

用紙：膠版紙

頁數：107

字數：170000

內容簡介

《統計學習題集》是財政部規劃教材全國高職高專院校財經類教材《統計學》（2007年第二版）的輔導教材，旨在配閤教材學習，更好地鞏固所學知識，同時，也可以供其他自學者學習參考。 本書遵照《統計學》課程的培養目標和教學內容要求，結閤課程的特點和教學進度分章編排，包括判斷題、填空題、單項選擇題、多項選擇題、簡答題和綜閤題六種類型，內容涵蓋瞭《統計學》教學的基本知識點。在編寫上力求做到重點突齣、題型標準，具有典型性和實用性。通過練習，學生能較快地掌握統計學的基本知識和基本方法。 本書由張偉任主編，高凱平任副主編。張偉（陝西財經職業技術學院教授）編寫第1章、5章、6章、7章、9章，高凱平（山西省財政稅務專科學校副教授）編寫第2章、3章、4章、8章。

目錄

第一部分 習題 第1章 導論 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 五、簡答題 六、綜閤題 第2章 統計數據的采集方法 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 五、簡答題 六、綜閤題 第3章 統計數據的整理方法 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 五、簡答題 六、綜閤題 第4章 統計數據的顯示方法 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 五、簡答題 六、綜閤題 第5章 綜閤指標分析法 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 五、簡答題 六、綜閤題 第6章 時間數列分析法 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 五、簡答題 六、綜閤題 第7章 指數分析法 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 五、簡答題 六、綜閤題 第8章 簡單統計推斷方法 一、判斷題 二、填空題 三、單選題 四、多選題 …… 第9章 相關與迴歸分析法 第二部分 習題參考答案

前言/序言

洞悉數據規律，解鎖智能未來：《統計學習方法導論》 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和技術革新的核心動力。從精準醫療到智能駕駛，從金融風控到個性化推薦，我們無時無刻不在被數據所包圍，並從中汲取智慧。然而，數據本身並不能說話，其內在的規律、潛在的聯係以及蘊含的價值，需要藉助統計學的強大工具纔能得以揭示。 《統計學習方法導論》是一本旨在引導讀者深入理解統計學習基本原理、掌握核心算法、並能靈活應用於實際問題的經典著作。本書的編寫初衷，是為瞭架起理論與實踐之間的橋梁，讓那些對數據分析、機器學習、人工智能等領域充滿熱情，卻又感到理論深奧、實踐睏難的讀者，能夠循序漸進地建立起紮實的統計學習知識體係。 本書的獨特性與價值所在 與市麵上眾多偏重算法細節或理論推導的教材不同，《統計學習方法導論》采取瞭一種更加注重概念理解、模型直覺和應用場景的編寫策略。我們相信，真正掌握統計學習的精髓，不僅在於能夠熟練運用各種算法，更在於能夠理解算法背後的數學原理、模型假設，以及它們在解決不同類型問題時的適用性和局限性。 本書的結構設計清晰，邏輯嚴謹，從最基礎的統計概念齣發，逐步深入到復雜的模型構建和學習過程。我們將復雜的數學公式與直觀的圖示、生動的案例相結閤，力求將抽象的概念具象化，讓讀者能夠輕鬆地理解統計學習的“為什麼”和“怎麼做”。 內容概覽：構建堅實的統計學習知識體係 《統計學習方法導論》的內容涵蓋瞭統計學習領域的諸多重要方麵，旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角。 第一部分：基礎概念與模型 在本書的開篇，我們將從最根本的統計學概念入手，為讀者打下堅實的理論基礎。這包括： 數據與變量： 深入探討不同類型數據的特徵、收集和預處理方法，理解變量之間的關係，為後續建模奠定基礎。 概率論基礎： 迴顧必要的概率論知識，包括隨機變量、概率分布、期望、方差等，理解隨機性和不確定性在統計學習中的核心地位。 統計推斷： 介紹參數估計、假設檢驗等統計推斷的基本方法，理解如何從樣本數據中推斷總體特徵。 模型評估與選擇： 探討如何度量模型的性能，理解過擬閤與欠擬閤的概念，並介紹交叉驗證、信息準則等模型選擇的關鍵技術。 這一部分旨在幫助讀者建立起對統計學習基本框架的認知，理解數據、模型、學習和評估之間的內在聯係。 第二部分：監督學習的核心模型 監督學習是統計學習中最重要、應用最廣泛的分支之一，本書將係統地介紹其核心模型： 綫性模型： 從最簡單的綫性迴歸開始，逐步深入到嶺迴歸、Lasso迴歸等正則化綫性模型，理解它們在處理高維數據和避免過擬閤中的作用。同時，我們將介紹邏輯斯蒂迴歸，理解它在分類問題中的強大能力。 決策樹： 詳細闡述決策樹的構建原理，包括信息增益、基尼指數等劃分準則，並介紹剪枝技術以提高泛化能力。我們將分析決策樹在特徵選擇和可解釋性方麵的優勢。 支持嚮量機 (SVM)： 深入講解SVM的核技巧、軟間隔等核心概念，理解它在處理非綫性可分數據時的強大威力。我們將詳細介紹不同核函數的選擇及其影響。 提升方法： 重點介紹AdaBoost、Gradient Boosting等提升算法，理解它們如何通過迭代組閤弱學習器來構建強學習器。我們將重點分析其誤差纍積和模型泛化的機製。 集成學習： 在此基礎上，我們將擴展到Bagging（如隨機森林）等集成學習方法，理解其方差減小和穩定性增強的優勢。 在這一部分，我們不僅會講解每個模型的數學原理，還會通過豐富的圖示和代碼示例（如Python語言）來展示算法的實現過程和應用技巧，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 第三部分：無監督學習與半監督學習 當數據中缺乏標簽信息時，無監督學習和半監督學習就顯得尤為重要。本書將深入探討這些領域： 聚類分析： 介紹K-Means、層次聚類、DBSCAN等經典聚類算法，理解它們在數據分組、模式發現方麵的應用。我們將討論不同聚類算法的優缺點和適用場景。 降維技術： 詳細講解主成分分析 (PCA)、因子分析、局部綫性嵌入 (LLE) 等降維方法，理解它們如何有效地降低數據維度，提取數據的主要特徵，並加速後續學習過程。 概率圖模型： 介紹隱馬爾可夫模型 (HMM)、條件隨機場 (CRF) 等概率圖模型，理解它們在序列數據建模、特徵抽取方麵的應用。 半監督學習： 探討在有限標簽數據情況下，如何利用未標記數據來提升模型性能。我們將介紹自訓練、協同訓練等半監督學習的策略。 這一部分將引導讀者跳齣監督學習的框架，探索數據內在結構和隱藏模式的奧秘。 第四部分：深度學習基礎與模型 隨著深度學習的興起，理解其基本原理和經典模型也變得至關重要。《統計學習方法導論》將為讀者打開深度學習的大門： 神經網絡基礎： 從感知機、多層感知機講起，介紹激活函數、反嚮傳播算法等核心概念。 捲積神經網絡 (CNN)： 重點介紹CNN在圖像識彆、計算機視覺領域的巨大成功，講解捲積層、池化層、全連接層的原理。 循環神經網絡 (RNN)： 介紹RNN在序列數據處理，如自然語言處理、時間序列分析中的應用，講解LSTM、GRU等改進模型。 生成對抗網絡 (GAN)： 簡要介紹GAN的基本思想和應用，為讀者瞭解生成式模型提供入門。 本書將深度學習部分定位為基礎介紹，力求讓讀者理解其核心思想和模型結構，為進一步深入學習打下基礎。 本書的特點與學習體驗 概念優先，直覺引導： 避免枯燥的數學推導，注重概念的清晰闡釋和直觀理解，讓讀者在實踐中逐步領悟理論。 圖文並茂，易於理解： 大量運用圖示、流程圖和代碼示例，將抽象概念可視化，降低學習門檻。 理論聯係實際： 結閤豐富的實際應用案例，展示統計學習方法在各個領域的解決方案，激發學習興趣。 循序漸進，體係完整： 從基礎概念到高級模型，層層遞進，構建起完整而紮實的統計學習知識體係。 強調實踐，代碼輔助： 提供Python代碼示例，引導讀者動手實踐，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 誰適閤閱讀《統計學習方法導論》？ 無論您是： 計算機科學、數據科學、人工智能等相關專業的在校學生： 本書將是您係統學習統計學習理論和方法的不二之選。 希望轉行或提升數據分析技能的職場人士： 本書將幫助您快速掌握核心技能，為您的職業生涯注入新的活力。 對人工智能、機器學習充滿好奇心的科技愛好者： 本書將為您揭開這些前沿技術的神秘麵紗。 需要深入理解數據驅動決策的研究人員和工程師： 本書將為您提供堅實的理論基礎和實用的工具。 《統計學習方法導論》不僅僅是一本教材，更是一位引路人，它將帶領您穿越復雜的數據世界，洞悉其內在的規律，掌握解鎖智能未來的強大鑰匙。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更加自信地麵對數據挑戰，用統計學的力量創造無限可能。 讓我們一起踏上這段精彩的統計學習之旅，用數據驅動創新，用智能塑造未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰應用導嚮性做得相當齣色，這絕對不是一本純粹的理論堆砌之作。我注意到，在講解完一個核心算法之後，作者總是會緊接著提供一些貼近實際業務場景的案例分析，這些案例的選取角度非常新穎，覆蓋瞭金融、市場分析甚至生物信息學的不同領域，這讓我能清晰地看到這些抽象的數學模型是如何在真實世界中發揮作用的。更贊的是，書中對於不同模型之間的優缺點對比分析得極其透徹，比如在處理高維稀疏數據時，A方法和B方法的適用條件、計算復雜度以及潛在的過擬閤風險，都被列舉得一清二楚，這對於指導我們進行模型選擇和調優至關重要。這種理論與實踐的無縫銜接，讓這本書的實用價值大大超越瞭一般的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞作者在內容編排上的邏輯性和層次感。這本書的知識點推進是循序漸進的，它並沒有一開始就拋齣那些令人望而生畏的復雜公式，而是從最基礎的概念入手，用非常直觀的語言和圖示逐步構建起整個統計學習的知識框架。這種由淺入深的學習路徑，極大地降低瞭初學者的入門門檻。而且，每個章節末尾的總結部分做得非常到位，它不是簡單地羅列知識點，而是將本章的核心思想、關鍵公式以及它們之間的內在聯係進行瞭提煉和概括，這對於構建完整的知識體係非常有幫助。我感覺作者似乎非常理解我們在學習過程中容易産生睏惑的地方，總能在關鍵節點提供恰到好處的解釋和類比，讓原本抽象的理論變得具體可感。

評分☆☆☆☆☆

這本書在知識的廣度上也做得非常平衡，它既沒有為瞭追求全麵而顯得冗餘，也沒有為瞭精簡而犧牲重要性。我注意到它對經典算法的覆蓋是全麵的，比如決策樹、貝葉斯方法、支持嚮量機等，這些都是基石性的內容。但更難得的是，它也恰到好處地引入瞭一些近年來發展起來的前沿概念，比如深度學習在某些特定統計問題中的應用思路，以及對模型可解釋性（XAI）的初步探討。這使得這本書不僅能作為學習經典理論的權威教材，同時也能作為快速瞭解當前領域發展趨勢的窗口。它成功地在“深度”和“廣度”之間找到瞭一個非常精準的平衡點，讓讀者在打好基礎的同時，不至於落後於技術迭代的速度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵那種沉穩的深藍色調，配上清晰有力的白色字體，一下子就給人一種專業、可靠的感覺。拿到手裏的時候，能明顯感覺到紙張的質地相當不錯，厚實而光滑，印刷的油墨均勻，字跡銳利，翻閱起來觸感極佳，即便是長時間閱讀也不會覺得眼睛很纍。內頁的排版也經過瞭精心設計，不是那種密密麻麻的教科書式布局，而是留齣瞭足夠的空白區域，這對於我們做筆記和思考問題時非常友好。側邊欄的索引設計也相當人性化，能夠快速定位到感興趣的章節，這一點在需要頻繁查閱特定知識點時，效率提升瞭不少。總的來說，從物理形態上來講，這本書的製作水準達到瞭一個非常高的層次，體現瞭齣版社對學術書籍品質的重視，拿在手上就讓人有一種想要沉下心來研讀的衝動。

評分☆☆☆☆☆

我個人對作者在數學推導清晰度上的努力錶示高度贊賞。統計學習領域，數學公式是不可避免的，但很多教材的推導過程跳躍性太大，常常讓人在中間環節感到“黑箱”操作。然而，在這本書裏，即便是像支持嚮量機或是復雜集成學習方法中的梯度計算，作者也傾嚮於給齣盡可能詳盡的中間步驟，並且會清晰地標注齣每一步推理所依據的數學原理或定理，而不是簡單地羅列一個結果。對於那些偏好深入理解數學本質的讀者來說，這種嚴謹和細緻的推導過程簡直是福音。它不僅幫助我們理解“是什麼”，更重要的是解釋瞭“為什麼是這樣”，這對於建立紮實的理論基礎至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我們在不太舒適的宇宙中得過且過，不信任彼此，更不用說彼此的未來。

評分☆☆☆☆☆

無法前行。

評分☆☆☆☆☆

珍惜的過去和憧憬的未來，在這個瞬間，這個狹窄的空間，模糊瞭界綫。許多年後，已經長大的你能不能明白，現在的我是以怎樣的心情站在這裏。

評分☆☆☆☆☆

從日界綫至日界綫，周而復始，什麼都沒有改變。你沒有超能力，看見的不是未來而是過去。但它們大同小異。你依然遇見相似的人，麵臨相似的抉擇，陷入相似的處境，經曆相似的平淡或不凡。

評分☆☆☆☆☆

從你的身後蔓延過來的淡黃色燈光攜著溫暖，你在其中不能自持，身不由己。

評分☆☆☆☆☆

就如同海浪不斷反復拍打岩石，隻為使它堅強。

評分☆☆☆☆☆

在綫試讀部分章節

評分☆☆☆☆☆

而後，你長成參天模樣。

評分☆☆☆☆☆

而後，你長成參天模樣。