應用預測建模 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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庫恩 M.，約翰遜 K. 著

圖書標籤:

• 預測建模
• 機器學習
• 數據挖掘
• 統計建模
• R語言
• Python
• 商業分析
• 數據科學
• 時間序列
• 迴歸分析

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787519220891

版次：1

商品編碼：12174978

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《應用預測建模》是一部關於數據分析的經典教材，該書一經齣版就備受好評。本書聚焦預測建模的實際應用，如如何進行數據預處理、模型調優、預測變量重要性度量、變量選擇等。讀者可以從中學到許多建模方法以及提高對許多常用的、現代的有效模型的認識，如綫性迴歸、非綫性迴歸和分類模型，涉及樹方法、支持嚮量機等。書中還涉及從數據預處理到建模再到模型評估和選擇的整個過程，以及背後的統計思想，涉及各種迴歸技術和分類技術。

探秘未知：數據驅動決策與智能係統構建 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探討如何在復雜多變的現代商業和技術環境中，運用先進的數據分析、統計學原理和計算方法，構建齣高魯棒性、高精確度的智能決策支持係統和預測模型。我們聚焦於從數據采集、清洗、特徵工程到模型選擇、訓練、驗證與部署的完整生命周期，強調理論與實踐的緊密結閤。 第一部分：數據基礎與準備——智能的基石 在任何深入的分析或預測活動之前，數據的質量和結構是決定最終成敗的關鍵。本部分將詳盡闡述如何處理現實世界中普遍存在的非結構化、高維度和噪聲數據。 1.1 數據源的多元化與整閤 深入解析當前主流數據源的特性，包括關係型數據庫（SQL）、NoSQL數據庫（如MongoDB、Cassandra）、流數據平颱（如Kafka）以及網絡爬取和API接口獲取的數據。重點討論如何設計高效的數據抽取、轉換和加載（ETL）流程，以應對大數據量的挑戰。我們將分析不同數據源間的兼容性問題和數據一緻性的維護策略。 1.2 數據清洗與預處理的藝術 本章將細緻剖析缺失值處理的各種高級技術，超越簡單的均值或中位數填充。我們將探討基於模型（如MICE多重插補）和基於上下文（如時間序列插值）的復雜插補方法。異常值檢測將從傳統的箱綫圖和Z分數分析，擴展到基於隔離森林（Isolation Forest）、LOF（局部離群因子）等先進的無監督學習方法。此外，還將詳細介紹數據標準化、歸一化、離散化（分箱）以及高效的特徵編碼技術，如目標編碼（Target Encoding）和哈希編碼，這些對於提升模型性能至關重要。 1.3 特徵工程的深度挖掘 特徵工程被譽為數據科學的“魔術”，本部分將聚焦於如何從原始數據中提取齣具有強大解釋力和預測力的特徵。我們將講解時間序列數據的特徵提取，包括滯後特徵、滾動統計量（均值、標準差、偏度、峰度）以及傅裏葉變換後的頻率域特徵。對於文本數據，我們將深入探討TF-IDF、詞嵌入（如Word2Vec、GloVe）的高級應用，以及如何構建基於領域知識的特徵組閤。此外，還將涵蓋特徵選擇的理論基礎，對比過濾法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods，如遞歸特徵消除RFE）以及嵌入法（Embedded Methods，如基於L1正則化的Lasso迴歸）。 第二部分：經典與現代建模範式——預測的核心引擎 本部分係統地梳理瞭從統計推斷到機器學習的演進路綫，為讀者構建一個堅實的理論框架。 2.1 統計推斷與迴歸分析的嚴謹性 重點迴顧廣義綫性模型（GLM），包括邏輯迴歸和泊鬆迴歸在綫性模型不足時的應用。我們將詳細分析迴歸模型的假設檢驗（如多重共綫性診斷VIF、殘差的正態性與同方差性檢驗），並探討如何通過正則化（Ridge, Lasso, Elastic Net）來提升模型的穩定性和可解釋性。對於非綫性關係，我們將引入樣條迴歸（Spline Regression）作為平滑處理的有效工具。 2.2 樹模型與集成學習的威力 決策樹作為非參數模型的代錶，其內部機製將被徹底剖析，特彆是基於信息熵和基尼不純度的分裂標準。隨後，我們將深入探討集成學習的兩大基石：Bagging（如隨機森林）和Boosting。對於Boosting係列，本書將詳盡比較AdaBoost、梯度提升機（GBM）以及近年來錶現卓越的XGBoost、LightGBM和CatBoost。我們將重點講解它們在處理大規模稀疏數據和實現高效並行計算方麵的優化策略，以及如何通過網格搜索和貝葉斯優化進行超參數調優。 2.3 神經網絡與深度學習基礎 本章引入現代深度學習的基礎架構。我們將從感知機開始，逐步構建多層感知機（MLP），解釋激活函數的選擇（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其對梯度消失問題的緩解作用。重點介紹捲積神經網絡（CNN）在處理圖像和時空數據中的特徵提取能力，以及循環神經網絡（RNN，特彆是LSTM和GRU）在序列依賴性建模上的優勢與局限性。為確保模型的實用性，我們將討論損失函數的選擇（交叉熵、均方誤差）以及優化器（SGD, Adam, RMSProp）的收斂特性。 第三部分：模型評估、驗證與穩健性保障 構建模型隻是第一步，確保其在真實世界中的錶現纔是最終目標。本部分強調驗證流程的科學性與嚴謹性。 3.1 評估指標的精準選擇 針對不同類型的任務（分類、迴歸、排序），我們將詳細比較評估指標的適用場景。分類問題中，不僅僅關注準確率（Accuracy），更深入探討精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫下麵積（AUC）以及PR麯綫。對於迴歸問題，我們將分析RMSE、MAE、R²和平均絕對百分比誤差（MAPE）在不同業務場景下的側重點。特彆地，我們還將介紹如何處理類彆不平衡（Imbalanced Data）問題時，評估指標的調整策略。 3.2 交叉驗證與模型選擇策略 介紹K摺交叉驗證、留一法（LOOCV）以及時間序列特有的滾動原點交叉驗證（Rolling Origin Cross-Validation）。重點講解如何使用偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）的視角來診斷模型欠擬閤與過擬閤，並介紹正則化、早停法（Early Stopping）作為控製復雜度的有效手段。 3.3 模型可解釋性（XAI）的實踐 在“黑箱”模型日益普及的背景下，理解模型決策變得尤為重要。本章介紹模型可解釋性的主流技術：全局解釋方法（如特徵重要性排序）和局部解釋方法。詳細講解LIME（局部可解釋模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的計算原理，幫助讀者在保持高預測精度的同時，提供清晰、可信的業務洞察。 第四部分：從原型到生産——部署與持續優化 本書最後一部分關注如何將經過充分驗證的模型集成到實際業務流程中，實現真正的價值轉化。 4.1 模型部署的工程化考量 探討模型服務化（Model Serving）的架構選擇，包括RESTful API部署（如使用Flask/Django配閤Gunicorn）和批處理預測的實現。介紹模型序列化標準（如Pickle, ONNX）以及容器化技術（Docker）在確保環境一緻性方麵的作用。 4.2 監控與模型漂移管理 模型在投入生産後性能會隨時間下降，即模型漂移（Model Drift）。我們將教授如何建立實時的性能監控儀錶闆，跟蹤關鍵的業務指標和統計分布變化（如輸入數據分布漂移、概念漂移）。最後，介紹再訓練策略（Retraining Strategies）和A/B測試框架，以確保模型迭代的科學性與業務影響的可控性。 本書內容詳實，結構嚴謹，旨在培養讀者不僅能“建立”模型，更能“理解”、“驗證”並“維護”模型的係統性能力，為構建麵嚮未來的智能決策係統奠定堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前在數據分析領域摸索瞭很久，也看過不少相關的書籍，但總感覺缺少瞭點什麼，那種將理論與實踐緊密結閤的橋梁。直到我看到瞭《應用預測建模》這本書。它給我的感覺，就像是直接把問題拋給瞭我，然後告訴我，這本書就是來幫你解決這些問題的。我特彆欣賞它在書名中就強調瞭“應用”二字，這讓我確信它不會是那種隻講理論、不講實踐的“空中樓閣”。我一直對如何將統計學和機器學習的知識應用到實際業務場景中感到好奇，也渴望掌握一套係統的方法論，來指導我完成從數據收集、預處理，到模型選擇、評估，再到最終的模型部署和優化這一整套流程。我設想著，這本書也許會包含許多實用的代碼示例，或者詳細的步驟指南，幫助我一步步地搭建起自己的預測模型。我期待它能解答我心中那些關於“這個模型適閤什麼問題”、“如何評估模型是否有效”、“模型部署後如何維護”等一係列實際操作層麵的睏惑，讓我能夠真正地將預測建模的技能，運用到工作中，産生實際的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書，從封麵上散發齣的那種嚴謹又不失活力的氣息，讓我立刻産生瞭一種“就是它瞭”的預感。我平日裏接觸到不少關於數據科學和機器學習的書籍，但很多往往過於偏重理論深度，讀起來像是啃硬骨頭，讓人望而卻步，也難以在實踐中找到落腳點。而《應用預測建模》給我的第一印象，恰恰是它的“應用”二字所體現齣的那種實操導嚮。我迫不及待地想要翻開它，看看它究竟會如何拆解那些經典的預測模型，比如綫性迴歸、決策樹、支持嚮量機，甚至是更前沿的深度學習模型，是如何一步步地被構建、訓練和部署的。我尤其關注書中是否會包含豐富的案例研究，能夠展示這些模型在不同行業、不同場景下的真實應用效果。想象一下，能夠通過這本書，掌握如何構建一個精準的銷售預測係統，或者一個高效的信用風險評估模型，這將是多麼令人興奮的事情！我希望這本書不僅能讓我理解“是什麼”，更能讓我明白“為什麼”和“如何做”，最終能夠自信地將所學知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《應用預測建模》這本書，雖然我還沒來得及細細品讀，但光是看目錄和前言，就覺得它是一扇通往數據世界奇妙旅程的寶藏地圖。首先，它的名字就自帶一種強大而迷人的吸引力——“應用”二字，直接點明瞭這本書的價值所在，不是空談理論，而是教你如何將那些看似高深莫測的模型，實實在在地運用到解決實際問題上。我一直對如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息，並以此預測未來趨勢感到著迷，而這本書似乎正是為瞭滿足我這樣的渴望而存在的。我期待它能帶領我理解那些復雜的算法背後的邏輯，更重要的是，能教會我如何選擇閤適的模型，如何調整參數，如何評估模型的優劣，以及最終如何將這些模型融入到業務流程中，帶來切實的商業價值。我腦海中已經勾勒齣無數個場景：用預測模型來優化庫存管理，讓商品不再積壓；用它來預測客戶流失，提前采取挽留措施；甚至用它來預測市場走嚮，為投資決策提供堅實依據。這本書，感覺就像一位經驗豐富的嚮導，將帶領我在數據分析的廣闊領域中，找到最實用、最有效的路徑。它不僅僅是一本書，更像是一本工具箱，裏麵裝滿瞭解決實際問題的利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書，雖然我還沒有真正翻開它的扉頁，但它所散發齣的那種“實戰”的氣息，已經讓我心潮澎湃。作為一名數據從業者，我深知理論知識固然重要，但真正能解決問題的，往往是那些經過實踐檢驗、能夠直接落地的應用方法。《應用預測建模》這個書名，簡直就是對我長期以來追求目標的完美詮釋。我一直渴望能夠掌握一套係統化的方法論，將那些在書本上看到的各種預測模型，真正地運用到解決實際業務問題中去。我期待這本書能夠成為我的“行動指南”，它不會僅僅停留在概念的介紹，而是會帶領我深入到每一個模型的構建、訓練、調優和評估的細節中。我希望它能夠包含豐富的案例，展示不同行業的預測建模實踐，讓我能夠觸類旁通，舉一反三。更重要的是，我希望它能夠教會我如何剋服在實際應用中遇到的各種挑戰，比如數據質量問題、模型泛化能力不足、以及如何將預測結果有效地傳達給決策者。這本書，在我看來，就是一座連接理論與實踐的橋梁，指引我如何在這座橋上，穩步前行，最終抵達成功的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我還沒來得及深入研讀，但光憑它所傳達齣的那種“解決問題”的信號，就足以讓我充滿期待。我之前在工作中遇到過不少需要預測的場景，比如銷售額預測、客戶流失預測、甚至是潛在客戶的識彆，但往往因為缺乏係統的方法和工具，隻能憑經驗或者一些簡單的方法來處理，效果並不理想。《應用預測建模》這個名字，直接命中瞭我目前的痛點。我非常希望這本書能夠提供一套完整、係統且實用的預測建模框架，能夠指導我如何從零開始，構建一個有效的預測模型。我期待它能詳細介紹各種主流的預測模型，不僅僅是算法原理，更重要的是在實際應用中的優缺點，以及適用場景。我尤其關注書中是否會包含數據預處理、特徵工程、模型選擇、性能評估以及模型部署等方麵的詳盡指導，這些都是在實際操作中至關重要卻又常常被忽略的環節。這本書，在我看來，就像是一本“武林秘籍”，教會我如何運用數據這個“內功”，加上各種“招式”（模型），來預測未來，從而在瞬息萬變的市場中占據先機。