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冯兴东 著

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• 分布式计算
• 统计计算
• 大数据
• 数据分析
• 并行计算
• Hadoop
• Spark
• 云计算
• 机器学习
• 数据挖掘

出版社： 上海财经大学出版社

ISBN：9787564229696

版次：1

商品编码：12335259

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

内容简介

人类各项科学技术的发展带来了海量数据，“大数据”的概念铺天盖地。统计学这一专注于数据分析的学科理应适应于这一时代的重大变革和发展。显然大数据带给统计学的冲击是全方面的，不只是局限于理论或者计算。国际上众多统计学家都在思考统计学在大数据时代应该扮演的角色。然而，提高统计学专业的学生相关计算机编程能力却是刻不容缓。在这一背景之下，上海财经大学统计与管理学院开设了专业统计学硕士“数据科学与商务统计”方向，力图增强相关硕士生从事大数据分析的计算能力以及分析商务数据（包括营销数据、信用数据等）的应用能力。在这一指导思想之下，上海财经大学统计与管理学院开设了一系列相关课程。本讲义就是针对该专业方向的《分布式统计计算》一课。这门课程向学生介绍分布式计算的思想以及在统计学上的应用，将统计学传统方法和分布式计算方法相结合，通过不同的统计学问题来强化学生的分布式统计计算的编程能力和对统计计算的理解。

作者简介

冯兴东教授于2009年毕业于美国伊利洛伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign），获得统计学博士学位。之后在美国国家统计科学研究所(National Institute of Statistical Sciences)从事博士后研究工作，研究内容主要集中在蛋白质数据分析，该项研究属于和美国多个著名高校癌症研究实验室的联合合作项目。 2011年始任教于上海财经大学统计与管理学院。研究兴趣包括大数据统计计算、数据降维、分位数回归、稳健性统计以及在金融和生物数据的应用等等。冯兴东博士主持或参与多项国家自然科学基金项目；其多项研究成果发表于《The Annals of Applied Statistics》、《Biometrika》、《Journal of the American Statistical Association》、《The Annals of Statistics》等国际统计期刊上。

目录

前言1

1Apache　Spark简介1

1.1Apache　Spark的历史与现状1

1.2安装和运行Apache　Spark2

1.3Apache　Spark编程简介5

1.3.1Scala语言5

1.3.2Spark编程11

1.4公共数据集14

2Breeze程序包15

2.1创建向量、矩阵及其简单计算15

2.2整行或整列的运算19

2.3常用数学计算20

2.4常用分布20

2.5基于Breeze包的分布式计算23

3随机模拟和统计推断24

3.1随机数的产生24

3.1.1逆累积分布函数法25

3.1.2拒绝法26

3.1.3案例：　从回归模型中模拟数据27

3.2EM优化31

3.2.1EM基本算法31

3.2.2收敛性分析31

3.2.3分布式EM算法32

3.2.4案例：　高斯混合模型33

4马尔科夫链蒙特卡洛37

4.1Metropolis�睭astings算法38

4.2Slice取样法40

4.3Gibbs取样法41

5优化方法43

5.1交替方向乘子法43

5.1.1算法介绍43

5.1.2案例：　分位数回归分布式参数估计45

5.2数值计算方法50

5.2.1随机梯度下降算法51

5.2.2有限内存BFGS算法61

6自举法65

6.1自由自举法66

6.2子集合自举法68

7常用大数据统计学习方法71

7.1聚类分析71

7.1.1K组中心法72

7.1.2隐狄利克雷分配法74

7.1.3功效迭代聚类法77

7.2分类分析78

7.2.1Logistic回归79

7.2.2线性支持向量机79

7.2.3线性判别分析81

7.2.4决策树82

8数据降维87

8.1主成分分析87

8.2奇异值分解88

8.3案例89

8.3.1读取图片90

8.3.2处理图片91

8.3.3存储图片92

8.3.4提取主成分向量93

附录部分课程案例97

案例1基于EM算法的t分布参数估计97

案例2基于SCAD惩罚的线性回归分析115

参考文献124

好的，以下是一部假定图书的详细简介，字数大约1500字，内容与“分布式统计计算”无关。 --- 图书名称：古代丝绸之路的贸易网络与文化交流：以敦煌吐鲁番文书为核心的考察 图书简介 本书深入探讨了古代丝绸之路上，特别是公元4世纪至10世纪间，连接中原、中亚与西域地区的贸易网络结构、经济活动模式，以及伴随而来的文化、宗教和技术交流的复杂图景。我们选取了具有里程碑意义的敦煌文书和吐鲁番出土文献作为主要研究材料，辅以考古学发现和相关史料，旨在重构一个动态的、多层次的古代欧亚大陆贸易生态系统。 第一部分：丝路贸易网络的地理与制度基础 本书首先梳理了古代丝绸之路的地理脉络及其关键节点的演变。我们超越了传统的线性叙事，强调了贸易的“网络性”特征。重点分析了河西走廊、塔里木盆地绿洲城邦（如高昌、龟兹）作为中转站的战略地位，以及它们如何通过不同的季节性路线和多样的交通工具（骆驼、马匹、水运）构成一个复杂的连通结构。 制度层面，我们细致考察了唐代乃至更早时期，中央王朝对丝路贸易的治理体系。这包括但不限于府兵制度下的屯田与戍边政策对商路安全和物资供应的影响、关卡（如阳关、玉门关）的运作机制、以及地方政权与商业活动之间的互动关系。研究特别关注了粟特商人、昭武九姓在构建国际贸易网络中的核心作用，解析了他们如何凭借语言优势和血缘纽带，建立起跨越国界的商业信用体系。 第二部分：贸易商品的流转与经济形态分析 贸易网络的核心是商品。本书详尽分析了丝绸之路上的主要贸易品类，并区分了官方主导的“贡品贸易”与民间驱动的“商业贸易”。 在输入方面，我们考察了来自西域和中亚的贵金属（如金银器）、宝石、香料（如胡椒、苏合香）、以及马匹和新的农作物。通过对出土文书（如契约、账簿）的量化分析，我们试图揭示这些稀有商品在不同时期的市场价格波动、供需关系，以及其在唐代上层社会中的消费模式和文化意义。 在输出方面，中国丝绸、瓷器、茶叶（早期阶段的茶马贸易）以及手工业品的扩散路径和影响被重点研究。我们不仅仅关注“丝绸之路”的名称，更关注丝绸本身的生产技术（如桑蚕养殖、纺织工艺）如何随着商路向西传播，以及这一传播过程对沿线社会经济结构造成的冲击与融合。 此外，本书引入了对“中间人成本”和“信息不对称”的经济学视角，来解释贸易路线的选择偏好和特定商人群体的兴起。我们认为，古代丝绸之路的效率，在很大程度上取决于对风险的共同管理和信息获取能力的差异。 第三部分：超越贸易：文化、宗教与技术的多向渗透 丝绸之路的意义远超物质交换。本书的第三部分聚焦于文化与思想的“软性”流动。 宗教传播是这一时期最重要的文化现象之一。我们系统梳理了佛教沿丝路东传的路径，并特别对比了敦煌石窟壁画、经变故事与高昌王国的佛教实践之间的差异。研究指出，佛教的本土化过程并非单向接受，而是与当地的萨满信仰、祆教、景教（基督教聂斯脱里派）等本土或外来信仰进行复杂的融合与竞争。我们详细分析了部分新出土的梵文、粟特文、古藏文佛教文献残卷，以期揭示不同地区对同一教义的解释和实践的细微差别。 技术交流方面，本书关注了造纸术、印刷术、冶金技术（特别是玻璃和金属合金技术）的西传，以及来自西方的天文历法、医药知识和乐舞艺术（如胡旋舞、琵琶）在中原的接受过程。通过对唐代长安城内“胡化”现象的考察，我们展示了技术交流如何深刻改变了当时的社会生活风貌。 第四部分：文献中的社会生活与法律实践 敦煌和吐鲁番文书的价值在于它们提供了前所未有的底层视角。本书的最后部分，将研究的焦点转向了普通商贩、戍卒、农户的日常生活。 我们分析了大量的“借贷契约”、“买卖文书”、“诉讼卷宗”和“户籍表格”。这些文献揭示了古代社会中复杂的亲属关系（如婚姻买卖、寄养制度）、劳动力流动（如佃农与雇工）、以及地方司法实践的特点。特别值得一提的是，我们对其中记录的女性经济活动进行了深入挖掘，发现古代西域地区的女性在财产继承和商业参与方面拥有比传统史观所认为的更大的能动性。 通过对这些“碎片化”的社会记录的细致拼贴，本书力图展现一个生动、多元、充满流动性的古代丝绸之路社会图景，挑战了以往将该路线简单视为单一“财富通道”的刻板印象。 结论与展望 本书总结认为，古代丝绸之路的繁荣是地理、制度、商业驱动力与文化互鉴相互作用的复杂产物。它不仅仅是一个连接欧亚大陆的物理走廊，更是一个充满活力、不断重塑自身形态的动态社会空间。对敦煌吐鲁番文书的持续解读，将为我们理解全球化早期形态、跨文化互动模式提供源源不断的深刻洞察。 ---

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能和机器学习领域的发展保持高度关注，尤其是如何利用分布式计算的力量来加速模型的训练和部署。 《分布式统计计算》这个书名，让我自然而然地联想到大规模模型训练、分布式深度学习等前沿话题。然而，当我开始阅读，我发现这本书的侧重点在于基础的统计计算理论如何在分布式环境下进行分解和并行化。它详细地阐述了分布式环境下，如何对经典的统计模型，如线性回归、逻辑回归等，进行参数估计和推断。书中对分布式最大似然估计的讨论，让我对如何在大规模数据集上优化目标函数有了更深入的理解，尤其是关于如何在多个节点上协同完成梯度下降的过程，以及如何处理不同节点计算进度的差异。但对于目前最热门的深度学习模型，例如卷积神经网络或循环神经网络，如何在分布式环境下进行高效训练，以及相关的分布式优化算法（如AllReduce, Parameter Server）等，书中并没有直接涉及。这使得我在尝试将其应用于当前机器学习的最新研究方向时，感受到了一定的脱节。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在金融领域从事量化分析的从业者来说，能够处理和分析海量金融数据是工作的核心。 《分布式统计计算》这本书，我原本期望它能提供一些在金融风险管理、高频交易分析等领域，利用分布式技术加速统计模型构建和优化的实际方法。例如，我希望能了解如何在分布式环境中进行大规模的蒙特卡洛模拟，或者如何快速地计算复杂的金融衍生品定价模型。书中确实深入探讨了分布式统计计算的理论基础，例如如何在大规模数据上进行分布式假设检验，以及如何对时间序列数据进行分布式建模。它详细阐述了在分布式场景下，如何保证统计推断的有效性，以及如何平衡计算效率和统计精度。然而，在实际应用层面，书中并没有提供具体的金融数据分析案例，也没有介绍如何将这些理论方法应用到具体的金融软件或平台中。我并没有在书中找到关于如何利用分布式技术解决实际金融量化问题的清晰路径，更多的是对分布式统计方法本身原理的深入挖掘，这对于我快速解决日常工作中的具体数据挑战来说，有些理论化。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《分布式统计计算》，我怀揣着对大数据时代计算范式转变的期待。然而，深入阅读后，我却发现它更像是一扇通往理论海洋的窗户，而非直接通往实战应用的桥梁。书中对于各种分布式算法的原理、数学推导以及理论收敛性的探讨，可谓是鞭辟入里，引人入胜。作者似乎是一位严谨的数学家，他用精妙的公式和逻辑链条，层层剥茧，揭示了分布式计算背后的数学本质。例如，在关于分布式梯度下降的章节，我被详细推导的各种变种算法的渐近收敛速度所震撼，作者清晰地展现了如何通过优化通信策略和本地更新步数，来平衡计算效率和模型精度。对于那些热衷于探究算法“为什么”的读者来说，这本书无疑是一座宝藏。它让我深刻理解了，分布式计算并非仅仅是将任务分解，更是一门关于如何在有限的通信和计算资源下，最大化整体效能的艺术。书中对随机优化方法在分布式环境下的行为分析，更是让我看到了理论指导实践的强大力量，尽管具体的代码实现还需要我另辟蹊径。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何构建一个稳定、高效的分布式系统充满好奇，尤其是当涉及海量数据的实时处理时。这本书的标题《分布式统计计算》给我带来了初步的联想，以为它会涵盖系统架构、通信协议、容错机制等方面的内容。然而，阅读过程中，我更多地是在与抽象的数学模型和算法逻辑打交道。书中对分布式采样、分布式卡尔曼滤波等经典统计方法的阐述，其核心在于如何将这些算法在分布式环境中进行分解和并行化，并通过理论分析来保证其正确性和效率。例如，在讨论分布式采样时，作者详细分析了不同分布式采样策略的偏差和方差特性，以及如何通过加权或集合的方法来降低这些影响。虽然这些分析对于理解算法的理论边界至关重要，但对于我这种更偏向工程实践的读者来说，在具体应用层面，如何将这些理论转化为实际可运行的代码，以及在复杂的网络环境下如何处理延迟、丢包等问题，书中并未提供直接的指导。我期待能看到更多关于不同分布式框架（如Spark, Flink）在实现这些统计计算时的具体挑战和解决方案，而这本书更侧重于“是什么”和“为什么”，而非“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的信息，是每个数据科学家和研究者都面临的挑战。我期望《分布式统计计算》能够为我提供一套切实可行的工具和方法论，让我能够快速上手，处理实际问题。然而，这本书给我的感受是，它更像是一本深入的理论研究专著，而非一本面向大众的应用指南。它深入探讨了分布式场景下统计推断的理论极限，例如在分布式环境下进行参数估计时，如何处理样本的非独立同分布性，以及如何量化分布式方法带来的信息损失。书中对分布式假设检验的深入剖析，让我看到了在分布式数据中进行统计决策的复杂性，以及理论上可以达到的最优性能界。尽管这些理论讨论极具学术价值，也为我理解分布式统计计算的深层原理提供了极大的帮助，但我在书中并未找到关于如何选择合适的分布式计算框架，如何优化计算资源的分配，或者如何进行实际的数据预处理和结果后处理的详细介绍。对于一个渴望快速解决实际数据分析难题的读者而言，这本书的理论深度稍显超出了我的 immediate 需求。