具体描述
内容简介
大数据时代的到来，使我们的生活在政治、经济、社会、文化各个领域都产生了很大改变。“数据科学”一词应运而生。如何更好地对海量数据进行分析、得出结论并做出智能决策是统计工作者面临的机遇与挑战。本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域*常用的模型和算法，包括*基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法）。*后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们给出了每种方法的R语言实现，以及应用Python语言实现深度学习和支持向量机两种方法。本书的一个亮点是*后一章给出的两个大数据案例，数据量均在10G左右。我们同时给出了单机版（Python、数据库、R）和分布式（Hadoop、Hive、Spark）两种实现方案。原始数据和程序代码均可在出版社提供的网址下载。
本书面向的主要读者是应用统计专业硕士，希望能够拓展到统计专业高年级的本科生以及其他各个领域有数据分析需求的学生和从业人员。
作者简介
吕晓玲，吉林省吉林市人。现任中国人民大学统计学院副教授，北京五校联合大数据分析硕士培养协同创新平台总协调人。本科与硕士毕业于南开大学数学系概率统计专业，博士毕业于香港城市大学管理科学系。曾经是奥地利约翰开普勒大学应用统计系以及美国加州大学伯克利分校统计系访问学者。一直从事数据挖掘和统计机器学习领域的理论研究，及其在消费者行为方面的应用研究。在数据挖掘以及市场营销方面的项目涉及的领域包括银行、电子商务、交通、教育、广播电视、移动互联网等。宋捷，四川眉山人。现任首都经济贸易大学统计学院副教授。本科与硕士毕业于四川大学数学系概率统计专业，博士毕业于中国人民大学统计学院。一直从事机器学习与数据挖掘相关领域的理论研究。
目录
第1章概述1．1名词演化
1．2基本内容
1．3数据智慧
第2章线性回归方法
2．1多元线性回归
2．2压缩方法：岭回归与Lasso
2．3*Lasso 模型的求解与理论性质
2．4损失函数加罚的建模框架
2．5上机实践
第3章线性分类方法
3．1分类问题综述与评价准则
3．2Logistic回归
3．3线性判别
3．4上机实践
第4章模型评价与选择
4．1基本概念
4．2*理论方法
4．3数据重利用方法
4．4上机实践
第5章决策树与组合方法
5．1决策树
5．2Bagging
5．3Boosting
5．4随机森林
5．5上机实践
第6章神经网络与深度学习
6．1神经网络
6．2深度学习
6．3上机实践
第7章支持向量机
7．1线性可分支持向量机
7．2软间隔支持向量机
7．3一些拓展
7．4上机实践
第8章聚类分析
8．1基于距离的聚类
8．2基于模型和密度的聚类
8．3稀疏聚类
8．4双向聚类
8．5上机实践
第9章推荐系统
9．1基于邻居的推荐
9．2潜在因子与矩阵分解算法
9．3上机实践
第10章大数据案例分析
10．1智能手机用户监测数据案例分析
10．2美国航空数据案例分析
参考文献
大数据挖掘与统计机器学习
精彩书摘
大数据时代的到来，使我们的生活在政治、经济、社会、文化各个领域都产生了很大改变。“数据科学”一词应运而生。如何更好地对海量数据进行分析、得出结论并做出智能决策是统计工作者面临的机遇与挑战。本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法，包括最基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法）。最后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们给出了每种方法的R语言实现，以及应用Python语言实现深度学习和支持向量机两种方法。本书的一个亮点是最后一章给出的两个大数据案例，数据量均在10G左右。我们同时给出了单机版（Python、数据库、R）和分布式（Hadoop、Hive、Spark）两种实现方案。原始数据和程序代码均可在出版社提供的网址下载。
本书面向的主要读者是应用统计专业硕士，希望能够拓展到统计专业高年级的本科生以及其他各个领域有数据分析需求的学生和从业人员。对于侧重应用的初学者，可略过带星号的章节。
本书由吕晓玲撰写第1章、第2章、第10章，吕晓玲、潘蕊合写第4章和第5章，吕晓玲、宋捷合写第3章、第7章，古楠楠撰写第6章，褚挺进撰写第8章，尹建鑫撰写第9章，最后由吕晓玲统稿校对。
感谢北京五校联合（中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学、首都经济贸易大学）大数据分析硕士培养协同创新平台的所有领导和教师；感谢中国人民大学出版社的鼎力支持；感谢中国人民大学数据挖掘中心（www�眗ucdmc�眓et）的学生参与本书的写作和校对，他们是：钟琰、王小宁、刘撷芯、王高斌、安梦颖、胡见秋、范一苇、苏嘉楠、程豪、范超、要卓、李天博、林毓聪、闫晗、刘梦杭、孙亚楠、董峰池。
数据挖掘与统计机器学习是一个方兴未艾、蓬勃发展的学科领域，鉴于作者的能力和时间非常有限，本书的内容难免有不足和纰漏，还望广大读者不吝赐教，多提宝贵意见。
前言/序言
用户评价
当我第一次捧起《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书时，一种“沉甸甸”的感觉油然而生。这不仅是纸张的厚度，更是内容所承载的深度。我一直对数据背后的故事和隐藏的规律充满好奇，尤其在这个数据爆炸的时代，我深知掌握大数据分析和统计机器学习技术的重要性，它仿佛是开启商业洞察的一把万能钥匙。尽管我并非技术科班出身，但我坚信这本书能够为我指明方向，让我从“门外汉”变成“懂门道”。 书中对大数据概念的解读，让我印象深刻。它没有简单地罗列“数据量大”的特点，而是深入探讨了大数据所带来的“高维度”、“多样性”以及“快速性”等核心挑战。作者用一种非常易懂的方式，阐述了这些特性如何影响我们的分析方法，让我第一次意识到，大数据分析并非简单的“数据堆叠”，而是需要全新的思维模式和技术手段。 在数据预处理的部分，这本书展现了其严谨的风格。作者详细列举了数据采集、清洗、转换、集成和约简等一系列步骤，并对每一步骤的必要性和潜在风险进行了深入分析。我尤其赞赏书中对于“缺失值处理”的探讨，作者并没有给出统一的答案，而是详细分析了不同的处理策略（如删除、填充、插值等）及其适用场景，让我意识到数据预处理的复杂性和精细化要求。 随后，我对统计学习模型部分的讲解感到非常兴奋。作者以非常清晰的逻辑，从最基础的线性回归模型入手，逐步深入到更复杂的模型，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。我特别喜欢作者对模型背后的数学原理进行的“抽丝剥茧”式的讲解，他用通俗易懂的语言和形象的比喻，将那些看似晦涩难懂的公式解释得跃然纸上。例如，在讲解决策树的“信息增益”时，书中用了一个关于天气是否适合出行的例子，让我一下子就明白了其核心思想。 数据挖掘技术是本书的另一大亮点。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测等经典算法，书中都进行了细致的阐述。我尤其对“关联规则挖掘”的章节印象深刻，书中通过一个超市购物篮分析的经典案例，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏关联，这让我联想到，在实际工作中，如何利用这类技术来优化产品组合和营销策略，从而提升销售额。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，书中还深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、特征选择等技术，这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“雪中送炭”。 书中也穿插了一些引人入胜的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。例如，书中关于利用机器学习模型进行欺诈交易检测的案例，让我对如何利用数据来提升业务效率、降低风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常专业且易于理解。作者在保持科学严谨性的同时，也注重用通俗的语言来解释复杂的概念，使得非技术背景的读者也能够轻松掌握。即使是那些包含大量数学公式的章节，也被作者组织得条理清晰，让我能够抓住重点。 阅读这本书，我最大的收获是，我不再仅仅停留在“知其然”的层面，而是开始能够“知其所以然”。我开始能够理解，为什么某些模型能够取得好的效果，而另一些则不行；我也开始能够思考，如何根据具体的问题，设计出更有效的分析方案。这种“融会贯通”的能力，是我之前从未有过的。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，对我来说是一次非常有价值的学习经历。它不仅内容充实、讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我打开了数据分析的新世界，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分拿到《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，我的第一反应是“厚重而实在”，这让我对内容的深度和广度充满了期待。我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息抱有浓厚兴趣，尤其是在这个数据驱动的时代，掌握大数据分析和统计机器学习技术，感觉就像拥有了一把开启商业智慧的金钥匙。作为一名对技术充满好奇但非科班出身的学习者，我希望这本书能够成为我系统的入门指南，帮助我打下坚实的理论基础，并具备一定的实战能力。 书中对大数据概念的阐述，让我印象深刻。它不仅仅停留在“数据量大”的层面，而是深入探讨了大数据带来的“多样性”、“高速性”以及“真实性”等挑战。作者用一种非常清晰的逻辑，阐述了大数据与传统数据的区别，以及为什么需要全新的分析方法来处理它们。这种从宏观角度的解读，让我对大数据有了更系统、更全面的认识。 在数据预处理的部分，这本书展现了其一丝不苟的风格。作者详细讲解了数据采集、清洗、转换、集成和约简等一系列关键步骤，并对每一步的必要性、潜在风险和常用方法进行了深入的分析。我尤其欣赏书中对于“特征工程”的强调，作者将其视为“艺术”，指出通过精心构造特征，能够极大地提升模型的性能。例如，书中关于如何从时间戳中提取“星期几”、“月份”等信息的讲解，对我来说非常有启发。 当我进入到统计学习模型的部分，我被作者的讲解方式深深吸引。他没有枯燥地堆砌公式，而是通过一系列贴近实际的例子，来解释每个模型的原理和应用。从最基础的线性回归，到更复杂的决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等，作者都进行了清晰的梳理。尤其是对SVM的讲解，书中用“最大间隔超平面”的比喻，让我这个非技术背景的人也能够大致理解其核心思想。 数据挖掘技术是本书的另一大亮点。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测等核心算法，书中都进行了详尽的阐述。我特别对“关联规则挖掘”章节印象深刻，书中用了一个超市购物篮分析的经典案例，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏关联。这让我联想到，在我的工作中，是否也可以借鉴这种思路，来分析客户的购买偏好，从而优化产品组合和营销策略。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，书中还深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、正则化等技术，这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“及时雨”。 书中也穿插了一些引人入胜的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。例如，书中关于利用机器学习模型进行信用风险评估的案例，让我对如何利用数据来量化和管理风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常友好，作者仿佛一位经验丰富的技术顾问，用他严谨而不失幽默的笔触，带领我一步步地探索大数据和机器学习的奥秘。即使是那些复杂的数学概念，也被他解释得通俗易懂，让我这个非专业人士也能够领略到其中的魅力。 阅读这本书，让我最大的收获是，我不再仅仅满足于“知道”某个算法的存在，而是开始尝试去“理解”它的原理，去“思考”它的应用场景。这种从“术”到“道”的转变，是我之前从未有过的。我开始能够用更专业的视角去看待数据，用更科学的方法去分析问题。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，是我近期读过最有价值的一本书籍之一。它不仅内容充实，讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我开启了数据分析的新篇章，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分当我在书店看到《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书时，我的第一感觉是它“够硬核”。我一直对数据背后的故事和隐藏的规律充满好奇，总觉得在这个大数据时代，能够驾驭数据的人，就能掌握未来的主动权。作为一名在传统行业摸爬滚打多年的从业者，我深知技术的重要性，也渴望能够借助大数据分析的力量，为自己的工作带来新的突破。 书中对大数据概念的解析，让我眼前一亮。它不仅仅局限于“数据量大”这个表面现象，而是深入探讨了大数据带来的“复杂性”和“价值密度低”等挑战。作者用一种非常清晰的逻辑，阐述了大数据与传统数据的区别，以及为什么需要新的分析方法来处理它们。这种宏观的视角，让我对大数据有了更全面、更深刻的认识。 在数据预处理的部分，这本书展现了其细致入微的风格。作者详细讲解了数据采集、清洗、转换、集成和约简等一系列关键步骤，并对每一步的必要性、潜在风险和常用方法进行了深入的分析。我尤其欣赏书中对于“特征工程”的强调，作者将其视为“艺术”，指出通过精心构造特征，能够极大地提升模型的性能。例如，书中关于如何从时间戳中提取“星期几”、“月份”等信息的讲解，对我来说非常有启发。 当我进入到统计学习模型的部分，我被作者的讲解方式深深吸引。他没有枯燥地堆砌公式，而是通过一系列贴近实际的例子，来解释每个模型的原理和应用。从最基础的线性回归，到更复杂的决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等，作者都进行了清晰的梳理。尤其是对SVM的讲解，书中用“最大间隔超平面”的比喻，让我这个非技术背景的人也能够大致理解其核心思想。 数据挖掘技术是本书的另一大亮点。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测等核心算法，书中都进行了详尽的阐述。我特别对“关联规则挖掘”章节印象深刻，书中用了一个超市购物篮分析的经典案例，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏关联。这让我联想到，在我的工作中，是否也可以借鉴这种思路，来分析客户的购买偏好，从而优化产品组合和营销策略。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，书中还深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、正则化等技术，这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“及时雨”。 书中也穿插了一些引人入胜的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。例如，书中关于利用机器学习模型进行信用风险评估的案例，让我对如何利用数据来量化和管理风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常友好，作者仿佛一位经验丰富的技术顾问，用他严谨而不失幽默的笔触，带领我一步步地探索大数据和机器学习的奥秘。即使是那些复杂的数学概念，也被他解释得通俗易懂，让我这个非专业人士也能够领略到其中的魅力。 阅读这本书，让我最大的收获是，我不再仅仅满足于“知道”某个算法的存在，而是开始尝试去“理解”它的原理，去“思考”它的应用场景。这种从“术”到“道”的转变，是我之前从未有过的。我开始能够用更专业的视角去看待数据，用更科学的方法去分析问题。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，是我近期读过最有价值的一本书籍之一。它不仅内容充实，讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我开启了数据分析的新篇章，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分初拿到《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，我就被它厚重的体量和深邃的标题所吸引。作为一个在非技术领域摸爬滚打多年的职场人，我一直对数据背后隐藏的规律和价值充满好奇，但总觉得这些高深的知识离自己很遥远。然而，在这个数据驱动的时代，我深知掌握大数据分析和统计机器学习能力的重要性，因此，我毅然决然地选择了这本书，希望它能为我打开一扇通往数据世界的大门。 书中对大数据概念的解读，让我耳目一新。它不仅仅局限于“数据量大”这个表面现象，而是深入剖析了大数据带来的“复杂性”和“价值密度低”等挑战。作者用一种非常清晰的逻辑，阐述了大数据与传统数据的区别，以及为什么需要新的分析方法来处理它们。这种宏观的视角，让我对大数据有了更全面、更深刻的认识。 在数据预处理的部分，这本书展现了其细致入微的风格。作者详细讲解了数据采集、清洗、转换、集成和约简等一系列关键步骤，并对每一步的必要性、潜在风险和常用方法进行了深入的分析。我尤其欣赏书中对于“缺失值处理”的探讨，作者并没有给出统一的答案，而是详细分析了不同的处理策略（如删除、填充、插值等）及其适用场景，让我意识到数据预处理的复杂性和精细化要求。 随后，我对统计学习模型部分的讲解感到非常兴奋。作者以非常清晰的逻辑，从最基础的线性回归模型入手，逐步深入到更复杂的模型，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。我特别喜欢作者对模型背后的数学原理进行的“抽丝剥茧”式的讲解，他用通俗易懂的语言和形象的比喻，将那些看似晦涩难懂的公式解释得跃然纸上。例如，在讲解决策树的“信息增益”时，书中用了一个关于天气是否适合出行的例子，让我一下子就明白了其核心思想。 数据挖掘技术是本书的另一大亮点。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测等经典算法，书中都进行了细致的阐述。我尤其对“关联规则挖掘”的章节印象深刻，书中通过一个超市购物篮分析的经典案例，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏关联，这让我联想到，在实际工作中，如何利用这类技术来优化产品组合和营销策略，从而提升销售额。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，书中还深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、特征选择等技术，这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“雪中送炭”。 书中也穿插了一些引人入胜的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。例如，书中关于利用机器学习模型进行欺诈交易检测的案例，让我对如何利用数据来提升业务效率、降低风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常专业且易于理解。作者在保持科学严谨性的同时，也注重用通俗的语言来解释复杂的概念，使得非技术背景的读者也能够轻松掌握。即使是那些包含大量数学公式的章节，也被作者组织得条理清晰，让我能够抓住重点。 阅读这本书，我最大的收获是，我不再仅仅停留在“知其然”的层面，而是开始能够“知其所以然”。我开始能够理解，为什么某些模型能够取得好的效果，而另一些则不行；我也开始能够思考，如何根据具体的问题，设计出更有效的分析方案。这种“融会贯通”的能力，是我之前从未有过的。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，对我来说是一次非常有价值的学习经历。它不仅内容充实、讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我打开了数据分析的新世界，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分当我第一次接触到《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书时，一种莫名的敬畏感油然而生。作为一名在非技术领域摸爬滚打多年的职场人士，我对大数据和机器学习的概念一直有所耳闻，但总觉得它们离自己很遥远，像是高科技领域的“阳春白雪”。然而，我深知在这个数据飞速发展的时代，不懂数据分析就等于落后。所以，我抱着“试试看”的心态，入手了这本书，希望能从中找到连接理论与实践的桥梁。 书中对大数据概念的开篇解读，让我印象深刻。它不仅仅是陈述了“数据量庞大”这个基本事实，更深入地剖析了大数据所带来的“高维度”、“多样性”以及“快速性”等挑战。作者用一种非常接地气的方式，阐释了这些特性如何影响我们的数据分析方法，让我第一次意识到，大数据分析并非简单的“数据堆叠”，而是需要全新的思维模式和技术手段。 在数据预处理的部分，这本书展现了其严谨的风格。作者详细列举了数据采集、清洗、转换、集成和约简等一系列步骤，并对每一步骤的必要性和潜在风险进行了深入分析。我尤其赞赏书中对于“缺失值处理”的探讨，作者并没有给出统一的答案，而是详细分析了不同的处理策略（如删除、填充、插值等）及其适用场景，让我意识到数据预处理的复杂性和精细化要求。 随后，我对统计学习模型部分的讲解感到非常兴奋。作者以非常清晰的逻辑，从最基础的线性回归模型入手，逐步深入到更复杂的模型，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。我特别喜欢作者对模型背后的数学原理进行的“抽丝剥茧”式的讲解，他用通俗易懂的语言和形象的比喻，将那些看似晦涩难懂的公式解释得跃然纸上。例如，在讲解决策树的“信息增益”时，书中用了一个关于天气是否适合出行的例子，让我一下子就明白了其核心思想。 数据挖掘技术是本书的另一大亮点。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测等经典算法，书中都进行了细致的阐述。我尤其对“关联规则挖掘”的章节印象深刻，书中通过一个超市购物篮分析的例子，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏关联，这让我联想到，在实际工作中，如何利用这类技术来优化商品陈列和营销策略，从而提升销售额。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，书中还深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、特征选择等技术，这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“雪中送炭”。 书中也穿插了一些引人入胜的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。例如，书中关于利用机器学习模型进行欺诈交易检测的案例，让我对如何利用数据来提升业务效率、降低风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常专业且易于理解。作者在保持科学严谨性的同时，也注重用通俗的语言来解释复杂的概念，使得非技术背景的读者也能够轻松掌握。即使是那些包含大量数学公式的章节，也被作者组织得条理清晰，让我能够抓住重点。 阅读这本书，我最大的收获是，我不再仅仅停留在“知其然”的层面，而是开始能够“知其所以然”。我开始能够理解，为什么某些模型能够取得好的效果，而另一些则不行；我也开始能够思考，如何根据具体的问题，设计出更有效的分析方案。这种“融会贯通”的能力，是我之前从未有过的。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，对我来说是一次非常有价值的学习经历。它不仅内容充实、讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我打开了数据分析的新世界，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分拿到这本《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》的时候，我的心情是既期待又忐忑的。期待是因为大数据和机器学习这两个词本身就充满了无限可能，仿佛藏着解开商业谜题、预测未来趋势的钥匙；而忐忑则源于我对这个领域了解的深度。我不是科班出身，只是在工作中有时会接触到一些数据分析的任务，深知自己的理论基础还不够扎实，很多时候只能停留在使用一些现成的工具，对于其背后的原理知之甚少。所以，我希望这本书能够成为我的“救世主”，帮我构建起一套坚实的知识体系。 第一眼翻开书，就被其厚重感和满满的文字量所震撼。我首先关注的是目录，希望能够快速了解这本书的整体框架和内容覆盖。从最基础的大数据概念、数据采集与预处理，到核心的统计学习模型，再到具体的挖掘算法，最后似乎还有一些应用案例的探讨，这让我感到非常欣慰，因为这似乎涵盖了我所需要了解的方方面面。尤其是一些章节标题，比如“特征工程的艺术”、“模型评估与选择的智慧”之类的，都让我觉得这本书不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是充满了实践的指导意义。 在阅读初期，我尝试着去理解那些关于统计学和概率论的基础知识，虽然有些章节的数学公式让我感到头疼，但我努力去消化它们。我深知，没有坚实的理论基础，很多算法的理解都会流于表面，无法真正做到灵活运用。作者在这部分的处理方式，我觉得还是比较巧妙的，他们并没有一味地抛出复杂的公式，而是尝试用更直观的例子和图示来辅助说明。比如，在解释贝叶斯定理的时候，书中穿插了一个关于医学诊断的例子，让我一下子就明白了条件概率的重要性，以及它在实际问题中的应用。 当我进入到模型构建的部分，我被深深吸引了。从经典的线性回归、逻辑回归，到决策树、支持向量机，再到集成学习方法如随机森林和梯度提升树，这本书都进行了详细的讲解。让我特别受启发的是，作者不仅仅是列举了算法的原理，更重要的是，他们还深入剖析了每种算法的优缺点、适用场景以及可能存在的陷阱。比如，在讲解决策树时，书中就详细讨论了如何避免过拟合，以及剪枝的重要性，这些都是我在实际操作中经常遇到的问题。 接着，我开始探索大数据挖掘的部分。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测这些经典的数据挖掘技术，都在书中得到了细致的阐述。我尤其对关联规则挖掘章节印象深刻，书中通过一个超市购物篮分析的例子，生动地展示了如何发现商品之间的隐含联系，这让我联想到工作中可以如何利用这类技术来优化商品陈列和营销策略。而聚类分析的部分，也让我对如何对客户进行分群、理解不同用户群体的特征有了更清晰的认识。 让我感到惊喜的是，这本书并没有止步于理论讲解，而是花费了相当大的篇幅来讨论实际的应用。书中列举了医疗、金融、电商等多个领域的案例，并且对这些案例中的数据挖掘和统计机器学习应用进行了深入的剖析。这让我看到了书本知识与实际工作之间的桥梁。比如，在金融风控的案例中，书中讲解了如何利用机器学习模型来识别欺诈交易，这让我对大数据在提升业务效率、降低风险方面的作用有了更深刻的理解。 坦白说，这本书的篇幅确实不小，内容也相当丰富。我尝试着每天阅读几个章节，并结合书中的例子，在脑海中进行模拟。有些地方我需要反复阅读几遍才能真正理解。但正是这种“硬啃”的感觉，让我觉得学到的东西更加牢固。我发现，书中的作者在遣词造句上，尽量避免使用过于晦涩的术语，而是用一种比较易懂的方式来阐述复杂的概念，这对于我这样的非专业读者来说，无疑是巨大的福音。 在阅读过程中，我还在不断地思考，如何将书中所学到的知识应用到我自己的工作中。比如，在处理客户流失问题时，我可能会尝试使用逻辑回归或者决策树模型来预测哪些客户有流失的风险，然后采取相应的挽留措施。又或者，在分析产品销量时，我可能会尝试使用时间序列分析或者回归模型来预测未来的销量趋势，以便更好地进行库存管理和市场推广。 这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本技术手册，更是一本思维的启迪者。它让我认识到，大数据和统计机器学习不仅仅是工具，更是一种看待和解决问题的方式。通过学习书中的方法和模型，我开始能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为实际的业务洞察。这种能力让我感到非常兴奋，也给了我更大的信心去面对未来的挑战。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，对我来说是一次非常有价值的学习经历。它填补了我知识体系中的很多空白，让我对大数据分析和机器学习有了更全面、更深入的理解。虽然我还需要花费更多的时间去消化和实践，但我相信，这本书一定能成为我职业生涯中不可多得的宝贵财富。
评分当我第一次在书店看到《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》时，就被它厚重的身躯和专业的气质所吸引。我一直对数据背后的洞察力充满向往，尤其是在这个信息爆炸的时代，能够从海量数据中提炼出有价值的信息，仿佛掌握了一把开启未来之门的钥匙。作为一名对新知识充满渴望但非技术背景的研究者，我期待这本书能为我提供一套系统性的理论框架和实用的分析方法。 书中对大数据概念的开篇解读，让我眼前一亮。它不仅仅是陈述了“数据量大”这个基本事实，更深入地剖析了大数据所带来的“高维度”、“多样性”以及“快速性”等挑战。作者用一种非常接地气的方式，阐释了这些特性如何影响我们的数据分析方法，让我第一次意识到，大数据分析并非简单的“数据堆叠”，而是需要全新的思维模式和技术手段。 在数据预处理的部分，这本书展现了其严谨的风格。作者详细列举了数据采集、清洗、转换、集成和约简等一系列步骤，并对每一步骤的必要性和潜在风险进行了深入分析。我尤其赞赏书中对于“缺失值处理”的探讨，作者并没有给出统一的答案，而是详细分析了不同的处理策略（如删除、填充、插值等）及其适用场景，让我意识到数据预处理的复杂性和精细化要求。 随后，我对统计学习模型部分的讲解感到非常兴奋。作者以非常清晰的逻辑，从最基础的线性回归模型入手，逐步深入到更复杂的模型，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。我特别喜欢作者对模型背后的数学原理进行的“抽丝剥茧”式的讲解，他用通俗易懂的语言和形象的比喻，将那些看似晦涩难懂的公式解释得跃然纸上。例如，在讲解决策树的“信息增益”时，书中用了一个关于天气是否适合出行的例子，让我一下子就明白了其核心思想。 数据挖掘技术是本书的另一大亮点。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测等经典算法，书中都进行了细致的阐述。我尤其对“关联规则挖掘”的章节印象深刻，书中通过一个超市购物篮分析的经典案例，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏关联，这让我联想到，在实际工作中，如何利用这类技术来优化产品组合和营销策略，从而提升销售额。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，书中还深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、特征选择等技术，这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“雪中送炭”。 书中也穿插了一些引人入胜的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。例如，书中关于利用机器学习模型进行欺诈交易检测的案例，让我对如何利用数据来提升业务效率、降低风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常专业且易于理解。作者在保持科学严谨性的同时，也注重用通俗的语言来解释复杂的概念，使得非技术背景的读者也能够轻松掌握。即使是那些包含大量数学公式的章节，也被作者组织得条理清晰，让我能够抓住重点。 阅读这本书，我最大的收获是，我不再仅仅停留在“知其然”的层面，而是开始能够“知其所以然”。我开始能够理解，为什么某些模型能够取得好的效果，而另一些则不行；我也开始能够思考，如何根据具体的问题，设计出更有效的分析方案。这种“融会贯通”的能力，是我之前从未有过的。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，对我来说是一次非常有价值的学习经历。它不仅内容充实、讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我打开了数据分析的新世界，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分我一直对数据背后的故事和潜在的规律充满好奇，尤其是在如今这个大数据驱动的时代，掌握相关的分析技能，感觉像是拥有了打开商业奥秘的金钥匙。《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，就是我觊觎已久的一本。拿到它，我首先被其厚重感和严谨的编排所吸引，这预示着它并非一本浅尝辄止的入门读物，而是能够引领我深入探索大数据和统计机器学习世界的。 书中对大数据概念的初步介绍，并没有停留在“数据量大”的表面，而是深入挖掘了大数据带来的“多样性”、“复杂性”以及“价值密度低”等核心挑战。作者以一种非常有条理的方式，阐述了这些特性如何重塑了我们对数据的认知，以及为何传统的分析方法已不足以应对。这种宏观的视野，让我对即将展开的学习之旅充满了期待。 在数据预处理环节，这本书的处理尤为细致。作者花费了大量篇幅，详细讲解了数据采集、清洗、转换、集成和约简等一系列关键步骤。我特别欣赏书中对“特征工程”的讲解，将其提升到“艺术”的高度，强调了通过创造有意义的特征来提升模型性能的重要性。比如，书中关于如何从时间戳数据中提取“星期几”、“月份”等信息的实例，就为我日后处理类似数据提供了宝贵的借鉴。 当我翻阅到统计学习模型的部分，我被作者的讲解方式深深打动。他没有一味地堆砌枯燥的数学公式，而是通过一系列生动形象的例子，来解释每个模型的原理和应用。从基础的线性回归，到更复杂的决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等，作者都进行了清晰的梳理。尤其对SVM的讲解，书中用“最大间隔超平面”的比喻，让我这个非技术背景的人也能够大致理解其核心思想。 数据挖掘技术的介绍，是本书的另一大亮点。聚类分析、关联规则挖掘、分类与回归预测等经典算法，书中都进行了详尽的阐述。我尤其对“关联规则挖掘”章节印象深刻，书中用了一个超市购物篮分析的经典案例，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏关联。这让我联想到，在我的工作中，是否也可以借鉴这种思路，来分析客户的购买偏好，从而优化产品组合和营销策略。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，书中还深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、正则化等技术，这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“雪中送炭”。 书中也穿插了一些引人入胜的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。例如，书中关于利用机器学习模型进行信用风险评估的案例，让我对如何利用数据来量化和管理风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常友好，作者仿佛一位经验丰富的技术顾问，用他严谨而不失幽默的笔触，带领我一步步地探索大数据和机器学习的奥秘。即使是那些复杂的数学概念，也被他解释得通俗易懂，让我这个非专业人士也能够领略到其中的魅力。 阅读这本书，让我最大的收获是，我不再仅仅满足于“知道”某个算法的存在，而是开始尝试去“理解”它的原理，去“思考”它的应用场景。这种从“术”到“道”的转变，是我之前从未有过的。我开始能够用更专业的视角去看待数据，用更科学的方法去分析问题。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，是我近期读过最有价值的一本书籍之一。它不仅内容充实，讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我开启了数据分析的新篇章，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分刚拿到这本《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》，我的第一反应是“哇，好厚一本！”，这让我对内容的深度和广度充满了期待。我一直对数据背后的故事很感兴趣，总觉得隐藏在海量数字中的规律和趋势，能够揭示出很多我们肉眼看不到的商业奥秘。尤其是在这个数据爆炸的时代，不会分析数据，感觉自己就像一个“睁眼瞎”。所以，我毫不犹豫地选择了这本书，希望它能为我打开一扇通往数据世界的大门。 我最先关注的是书中对“大数据”这个概念的定义和介绍。在我看来，大数据不仅仅是数据量大，更重要的是它所带来的信息价值和分析难度。这本书在开篇就对大数据的特点进行了清晰的阐述，从“4V”特性的角度，让我对大数据有了更系统性的认识。这种循序渐进的讲解方式，对于我这种对理论知识不太敏感的读者来说，非常有帮助，能够让我更容易地抓住核心概念。 接着，我深入阅读了关于数据预处理的部分。我知道，在实际的数据分析过程中，数据质量往往是影响结果的关键因素。脏数据、缺失值、异常值这些问题，简直是分析师的噩梦。这本书在这一章节花费了大量的篇幅，详细介绍了如何进行数据清洗、转换和降维。作者用了很多生动的例子来说明，比如如何处理缺失值，到底是填充还是删除，每种方法都有其适用的场景和潜在的风险。这让我深刻认识到，数据预处理并非简单的技术操作，更需要细致的思考和判断。 在统计学习模型的介绍方面，这本书给我留下了深刻的印象。从最基础的线性模型，到非线性模型，再到强大的集成学习方法，几乎涵盖了所有重要的模型。我尤其喜欢作者对模型背后数学原理的讲解，虽然我不是数学专业出身，但作者用通俗易懂的语言和图示，让我能够理解那些复杂的公式是如何推导出来的，以及它们在实际应用中是如何工作的。例如，在讲解逻辑回归时，书中用了一个非常形象的比喻，让我一下子就明白了它与线性回归的区别，以及它在分类问题中的优势。 当然，数据挖掘技术是本书的重头戏。聚类、分类、关联规则这些经典算法，书中都进行了详尽的阐述。让我眼前一亮的是，书中不仅仅列举了算法的原理，还详细讲解了如何选择合适的算法，以及如何评估算法的效果。比如，在讲解聚类算法时，书中就详细对比了K-Means、DBSCAN等不同算法的优缺点，以及它们各自适用的数据类型。这让我不再盲目地选择算法，而是能够根据具体问题，选择最适合的工具。 让我觉得非常实用的是，书中对于模型评估和选择的讲解。我知道，一个模型的优劣，直接关系到分析结果的可靠性。这本书详细介绍了各种评估指标，如准确率、召回率、F1值、AUC等，并且阐述了它们在不同场景下的含义和应用。更重要的是，书中还讲解了交叉验证、特征选择等方法，帮助我们建立更鲁棒的模型。这些内容对于我这样需要实际应用的人来说，简直是“及时雨”。 书中也涉及了一些大数据分析的实际案例。通过阅读这些案例，我能够更好地理解书本理论是如何在实际工作中应用的。例如，在电商领域，如何利用用户行为数据进行个性化推荐；在医疗领域，如何利用病患数据进行疾病预测。这些案例不仅让我看到了大数据分析的巨大价值，也为我提供了很多启发，让我思考如何在自己的工作中应用这些技术。 我发现，这本书的语言风格非常友好，作者仿佛是一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步一步地探索大数据和机器学习的奥秘。他没有一味地追求晦涩难懂的学术术语，而是用生活化的语言和贴近实际的例子，让枯燥的理论变得生动有趣。即使是复杂的数学公式，也被拆解得清晰明了，让我这个非专业人士也能够有所收获。 读完这本书，我最大的感受是，我对大数据分析和机器学习不再是“一知半解”的状态，而是有了一个更加系统和深入的认识。我开始能够理解，为什么某些模型会表现出色，而另一些则会失败；我也开始能够思考，如何根据具体问题，设计出更有效的分析方案。这种“举一反三”的能力，是我之前从未有过的。 总而言之，这本《大数据挖掘与统计机器学习》是一本非常值得推荐的书籍，它不仅内容充实，讲解清晰，而且充满了实践指导意义。我深信，任何想要深入了解大数据分析和统计机器学习的人，都能够从中获益匪浅。它为我开启了数据分析的新篇章，让我看到了一个更加广阔的职业发展前景。
评分拿到《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，我的第一感觉是它的“重量级”。不仅仅是物理上的重量，更是内容上的厚重感。我一直对数据背后隐藏的规律和洞察充满好奇，尤其是在这个数据驱动的时代，掌握大数据分析和统计机器学习技术，感觉像是拥有了一把解锁商业价值的钥匙。我的背景偏向于商业分析，虽然接触过一些基础的数据工具，但对于深入的理论和算法，一直感到有些力不从心。因此，我希望这本书能成为我弥补知识短板、提升实战能力的“敲门砖”。 书中对大数据概念的阐述，让我耳目一新。它不仅仅停留在“数据量大”的层面，而是深入探讨了大数据带来的挑战和机遇。我特别喜欢作者对“数据治理”和“数据伦理”的初步探讨，这让我意识到，在大数据时代，技术固然重要，但合规性和责任感同样不可忽视。这种前瞻性的视角，让我觉得这本书不仅仅是一本技术教程，更是一本引领思想的书籍。 在数据预处理的部分，这本书的讲解非常细致。作者以极大的耐心，将数据清洗、特征工程、数据降维等过程分解开来，并配以图文并茂的解释。我尤其欣赏书中对于“特征工程”的重视，作者将其视为“艺术”，强调了创造有意义的特征对于模型性能的重要性。例如，书中关于时间序列数据如何提取“日、周、月”等特征的讲解，让我豁然开朗，也为我日后处理类似数据提供了宝贵的思路。 当我翻阅到统计学习模型的部分，我被作者的讲解方式深深打动。他没有像一些教科书那样，直接抛出晦涩的数学公式，而是通过一系列由浅入深的例子，来解释每个模型的原理和应用。从经典的线性回归、逻辑回归，到更复杂的支持向量机（SVM）和神经网络，作者都进行了清晰的梳理。尤其是对SVM的讲解，书中用“最大间隔超平面”的比喻，让我这个非技术背景的人也能够大致理解其核心思想。 数据挖掘技术的介绍，是本书的另一个亮点。分类、聚类、关联规则、异常检测等核心算法，书中都进行了详尽的介绍。我特别对“关联规则挖掘”章节印象深刻，书中用了一个超市购物篮分析的经典案例，生动地说明了如何发现商品之间的潜在购买关系。这让我联想到，在我的工作中，是否也可以借鉴这种思路，来分析客户的购买偏好，从而优化产品组合和营销策略。 让我感到非常实用的是，书中对于模型评估与选择的讲解。作者详细介绍了各种评估指标的含义，以及它们在不同场景下的适用性。同时，书中也深入探讨了如何进行模型选择，包括交叉验证、正则化等技术。这些内容对于我来说，是实战中不可或缺的知识，它能够帮助我建立更加可靠和鲁棒的模型，避免“纸上谈兵”。 书中还穿插了一些真实世界的大数据分析案例。这些案例涵盖了金融、医疗、电商等多个行业，让我能够直观地感受到大数据分析和统计机器学习在解决实际问题中的强大威力。比如，书中关于利用机器学习模型进行信用风险评估的案例，让我对如何利用数据来量化和管理风险有了更深刻的认识。 我发现，这本书的语言风格非常亲切，作者仿佛一位经验丰富的技术顾问，用他严谨而不失幽默的笔触，带领我一步步地探索大数据和机器学习的奥秘。即使是那些复杂的数学概念，也被他解释得通俗易懂，让我这个非专业人士也能够领略到其中的魅力。 阅读这本书，让我最大的收获是，我不再仅仅满足于“知道”某个算法的存在，而是开始尝试去“理解”它的原理，去“思考”它的应用场景。这种从“术”到“道”的转变，是我之前从未有过的。我开始能够用更专业的视角去看待数据，用更科学的方法去分析问题。 总而言之，《大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书）》这本书，是我近期读过最有价值的一本书籍之一。它不仅内容丰富、讲解清晰，而且充满了实践指导意义。这本书为我开启了数据分析的新篇章，让我对大数据和机器学习有了更全面、更深入的认识，也为我未来的职业发展奠定了坚实的基础。
评分好啊
评分多读书，为祖国发展献出自己的一份力量。
评分挺好的，老师要求的教材。
评分包装的很好 书也挺好的 下次再买
评分货收到了，包装完好无损，还没开始看
评分不错的，东西很对，写的很好
评分我感觉还可以，没啥毛病哈哈哈
评分可以
评分比较跳跃，如果展开细讲大概得多一两倍的篇幅。和isl差距很大。
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