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馮興東 著

圖書標籤:

• 分布式計算
• 統計計算
• 大數據
• 數據分析
• 並行計算
• Hadoop
• Spark
• 雲計算
• 機器學習
• 數據挖掘

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564229696

版次：1

商品編碼：12335259

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

內容簡介

人類各項科學技術的發展帶來瞭海量數據，“大數據”的概念鋪天蓋地。統計學這一專注於數據分析的學科理應適應於這一時代的重大變革和發展。顯然大數據帶給統計學的衝擊是全方麵的，不隻是局限於理論或者計算。國際上眾多統計學傢都在思考統計學在大數據時代應該扮演的角色。然而，提高統計學專業的學生相關計算機編程能力卻是刻不容緩。在這一背景之下，上海財經大學統計與管理學院開設瞭專業統計學碩士“數據科學與商務統計”方嚮，力圖增強相關碩士生從事大數據分析的計算能力以及分析商務數據（包括營銷數據、信用數據等）的應用能力。在這一指導思想之下，上海財經大學統計與管理學院開設瞭一係列相關課程。本講義就是針對該專業方嚮的《分布式統計計算》一課。這門課程嚮學生介紹分布式計算的思想以及在統計學上的應用，將統計學傳統方法和分布式計算方法相結閤，通過不同的統計學問題來強化學生的分布式統計計算的編程能力和對統計計算的理解。

作者簡介

馮興東教授於2009年畢業於美國伊利洛伊大學香檳分校（University of Illinois at Urbana-Champaign），獲得統計學博士學位。之後在美國國傢統計科學研究所(National Institute of Statistical Sciences)從事博士後研究工作，研究內容主要集中在蛋白質數據分析，該項研究屬於和美國多個著名高校癌癥研究實驗室的聯閤閤作項目。 2011年始任教於上海財經大學統計與管理學院。研究興趣包括大數據統計計算、數據降維、分位數迴歸、穩健性統計以及在金融和生物數據的應用等等。馮興東博士主持或參與多項國傢自然科學基金項目；其多項研究成果發錶於《The Annals of Applied Statistics》、《Biometrika》、《Journal of the American Statistical Association》、《The Annals of Statistics》等國際統計期刊上。

目錄

前言1

1Apache　Spark簡介1

1.1Apache　Spark的曆史與現狀1

1.2安裝和運行Apache　Spark2

1.3Apache　Spark編程簡介5

1.3.1Scala語言5

1.3.2Spark編程11

1.4公共數據集14

2Breeze程序包15

2.1創建嚮量、矩陣及其簡單計算15

2.2整行或整列的運算19

2.3常用數學計算20

2.4常用分布20

2.5基於Breeze包的分布式計算23

3隨機模擬和統計推斷24

3.1隨機數的産生24

3.1.1逆纍積分布函數法25

3.1.2拒絕法26

3.1.3案例：　從迴歸模型中模擬數據27

3.2EM優化31

3.2.1EM基本算法31

3.2.2收斂性分析31

3.2.3分布式EM算法32

3.2.4案例：　高斯混閤模型33

4馬爾科夫鏈濛特卡洛37

4.1Metropolis�睭astings算法38

4.2Slice取樣法40

4.3Gibbs取樣法41

5優化方法43

5.1交替方嚮乘子法43

5.1.1算法介紹43

5.1.2案例：　分位數迴歸分布式參數估計45

5.2數值計算方法50

5.2.1隨機梯度下降算法51

5.2.2有限內存BFGS算法61

6自舉法65

6.1自由自舉法66

6.2子集閤自舉法68

7常用大數據統計學習方法71

7.1聚類分析71

7.1.1K組中心法72

7.1.2隱狄利剋雷分配法74

7.1.3功效迭代聚類法77

7.2分類分析78

7.2.1Logistic迴歸79

7.2.2綫性支持嚮量機79

7.2.3綫性判彆分析81

7.2.4決策樹82

8數據降維87

8.1主成分分析87

8.2奇異值分解88

8.3案例89

8.3.1讀取圖片90

8.3.2處理圖片91

8.3.3存儲圖片92

8.3.4提取主成分嚮量93

附錄部分課程案例97

案例1基於EM算法的t分布參數估計97

案例2基於SCAD懲罰的綫性迴歸分析115

參考文獻124

好的，以下是一部假定圖書的詳細簡介，字數大約1500字，內容與“分布式統計計算”無關。 --- 圖書名稱：古代絲綢之路的貿易網絡與文化交流：以敦煌吐魯番文書為核心的考察 圖書簡介 本書深入探討瞭古代絲綢之路上，特彆是公元4世紀至10世紀間，連接中原、中亞與西域地區的貿易網絡結構、經濟活動模式，以及伴隨而來的文化、宗教和技術交流的復雜圖景。我們選取瞭具有裏程碑意義的敦煌文書和吐魯番齣土文獻作為主要研究材料，輔以考古學發現和相關史料，旨在重構一個動態的、多層次的古代歐亞大陸貿易生態係統。 第一部分：絲路貿易網絡的地理與製度基礎 本書首先梳理瞭古代絲綢之路的地理脈絡及其關鍵節點的演變。我們超越瞭傳統的綫性敘事，強調瞭貿易的“網絡性”特徵。重點分析瞭河西走廊、塔裏木盆地綠洲城邦（如高昌、龜茲）作為中轉站的戰略地位，以及它們如何通過不同的季節性路綫和多樣的交通工具（駱駝、馬匹、水運）構成一個復雜的連通結構。 製度層麵，我們細緻考察瞭唐代乃至更早時期，中央王朝對絲路貿易的治理體係。這包括但不限於府兵製度下的屯田與戍邊政策對商路安全和物資供應的影響、關卡（如陽關、玉門關）的運作機製、以及地方政權與商業活動之間的互動關係。研究特彆關注瞭粟特商人、昭武九姓在構建國際貿易網絡中的核心作用，解析瞭他們如何憑藉語言優勢和血緣紐帶，建立起跨越國界的商業信用體係。 第二部分：貿易商品的流轉與經濟形態分析 貿易網絡的核心是商品。本書詳盡分析瞭絲綢之路上的主要貿易品類，並區分瞭官方主導的“貢品貿易”與民間驅動的“商業貿易”。 在輸入方麵，我們考察瞭來自西域和中亞的貴金屬（如金銀器）、寶石、香料（如鬍椒、蘇閤香）、以及馬匹和新的農作物。通過對齣土文書（如契約、賬簿）的量化分析，我們試圖揭示這些稀有商品在不同時期的市場價格波動、供需關係，以及其在唐代上層社會中的消費模式和文化意義。 在輸齣方麵，中國絲綢、瓷器、茶葉（早期階段的茶馬貿易）以及手工業品的擴散路徑和影響被重點研究。我們不僅僅關注“絲綢之路”的名稱，更關注絲綢本身的生産技術（如桑蠶養殖、紡織工藝）如何隨著商路嚮西傳播，以及這一傳播過程對沿綫社會經濟結構造成的衝擊與融閤。 此外，本書引入瞭對“中間人成本”和“信息不對稱”的經濟學視角，來解釋貿易路綫的選擇偏好和特定商人群體的興起。我們認為，古代絲綢之路的效率，在很大程度上取決於對風險的共同管理和信息獲取能力的差異。 第三部分：超越貿易：文化、宗教與技術的多嚮滲透 絲綢之路的意義遠超物質交換。本書的第三部分聚焦於文化與思想的“軟性”流動。 宗教傳播是這一時期最重要的文化現象之一。我們係統梳理瞭佛教沿絲路東傳的路徑，並特彆對比瞭敦煌石窟壁畫、經變故事與高昌王國的佛教實踐之間的差異。研究指齣，佛教的本土化過程並非單嚮接受，而是與當地的薩滿信仰、祆教、景教（基督教聶斯脫裏派）等本土或外來信仰進行復雜的融閤與競爭。我們詳細分析瞭部分新齣土的梵文、粟特文、古藏文佛教文獻殘捲，以期揭示不同地區對同一教義的解釋和實踐的細微差彆。 技術交流方麵，本書關注瞭造紙術、印刷術、冶金技術（特彆是玻璃和金屬閤金技術）的西傳，以及來自西方的天文曆法、醫藥知識和樂舞藝術（如鬍鏇舞、琵琶）在中原的接受過程。通過對唐代長安城內“鬍化”現象的考察，我們展示瞭技術交流如何深刻改變瞭當時的社會生活風貌。 第四部分：文獻中的社會生活與法律實踐 敦煌和吐魯番文書的價值在於它們提供瞭前所未有的底層視角。本書的最後部分，將研究的焦點轉嚮瞭普通商販、戍卒、農戶的日常生活。 我們分析瞭大量的“藉貸契約”、“買賣文書”、“訴訟捲宗”和“戶籍錶格”。這些文獻揭示瞭古代社會中復雜的親屬關係（如婚姻買賣、寄養製度）、勞動力流動（如佃農與雇工）、以及地方司法實踐的特點。特彆值得一提的是，我們對其中記錄的女性經濟活動進行瞭深入挖掘，發現古代西域地區的女性在財産繼承和商業參與方麵擁有比傳統史觀所認為的更大的能動性。 通過對這些“碎片化”的社會記錄的細緻拼貼，本書力圖展現一個生動、多元、充滿流動性的古代絲綢之路社會圖景，挑戰瞭以往將該路綫簡單視為單一“財富通道”的刻闆印象。 結論與展望 本書總結認為，古代絲綢之路的繁榮是地理、製度、商業驅動力與文化互鑒相互作用的復雜産物。它不僅僅是一個連接歐亞大陸的物理走廊，更是一個充滿活力、不斷重塑自身形態的動態社會空間。對敦煌吐魯番文書的持續解讀，將為我們理解全球化早期形態、跨文化互動模式提供源源不斷的深刻洞察。 ---

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能和機器學習領域的發展保持高度關注，尤其是如何利用分布式計算的力量來加速模型的訓練和部署。 《分布式統計計算》這個書名，讓我自然而然地聯想到大規模模型訓練、分布式深度學習等前沿話題。然而，當我開始閱讀，我發現這本書的側重點在於基礎的統計計算理論如何在分布式環境下進行分解和並行化。它詳細地闡述瞭分布式環境下，如何對經典的統計模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸等，進行參數估計和推斷。書中對分布式最大似然估計的討論，讓我對如何在大規模數據集上優化目標函數有瞭更深入的理解，尤其是關於如何在多個節點上協同完成梯度下降的過程，以及如何處理不同節點計算進度的差異。但對於目前最熱門的深度學習模型，例如捲積神經網絡或循環神經網絡，如何在分布式環境下進行高效訓練，以及相關的分布式優化算法（如AllReduce, Parameter Server）等，書中並沒有直接涉及。這使得我在嘗試將其應用於當前機器學習的最新研究方嚮時，感受到瞭一定的脫節。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何構建一個穩定、高效的分布式係統充滿好奇，尤其是當涉及海量數據的實時處理時。這本書的標題《分布式統計計算》給我帶來瞭初步的聯想，以為它會涵蓋係統架構、通信協議、容錯機製等方麵的內容。然而，閱讀過程中，我更多地是在與抽象的數學模型和算法邏輯打交道。書中對分布式采樣、分布式卡爾曼濾波等經典統計方法的闡述，其核心在於如何將這些算法在分布式環境中進行分解和並行化，並通過理論分析來保證其正確性和效率。例如，在討論分布式采樣時，作者詳細分析瞭不同分布式采樣策略的偏差和方差特性，以及如何通過加權或集閤的方法來降低這些影響。雖然這些分析對於理解算法的理論邊界至關重要，但對於我這種更偏嚮工程實踐的讀者來說，在具體應用層麵，如何將這些理論轉化為實際可運行的代碼，以及在復雜的網絡環境下如何處理延遲、丟包等問題，書中並未提供直接的指導。我期待能看到更多關於不同分布式框架（如Spark, Flink）在實現這些統計計算時的具體挑戰和解決方案，而這本書更側重於“是什麼”和“為什麼”，而非“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在金融領域從事量化分析的從業者來說，能夠處理和分析海量金融數據是工作的核心。 《分布式統計計算》這本書，我原本期望它能提供一些在金融風險管理、高頻交易分析等領域，利用分布式技術加速統計模型構建和優化的實際方法。例如，我希望能瞭解如何在分布式環境中進行大規模的濛特卡洛模擬，或者如何快速地計算復雜的金融衍生品定價模型。書中確實深入探討瞭分布式統計計算的理論基礎，例如如何在大規模數據上進行分布式假設檢驗，以及如何對時間序列數據進行分布式建模。它詳細闡述瞭在分布式場景下，如何保證統計推斷的有效性，以及如何平衡計算效率和統計精度。然而，在實際應用層麵，書中並沒有提供具體的金融數據分析案例，也沒有介紹如何將這些理論方法應用到具體的金融軟件或平颱中。我並沒有在書中找到關於如何利用分布式技術解決實際金融量化問題的清晰路徑，更多的是對分布式統計方法本身原理的深入挖掘，這對於我快速解決日常工作中的具體數據挑戰來說，有些理論化。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本《分布式統計計算》，我懷揣著對大數據時代計算範式轉變的期待。然而，深入閱讀後，我卻發現它更像是一扇通往理論海洋的窗戶，而非直接通往實戰應用的橋梁。書中對於各種分布式算法的原理、數學推導以及理論收斂性的探討，可謂是鞭闢入裏，引人入勝。作者似乎是一位嚴謹的數學傢，他用精妙的公式和邏輯鏈條，層層剝繭，揭示瞭分布式計算背後的數學本質。例如，在關於分布式梯度下降的章節，我被詳細推導的各種變種算法的漸近收斂速度所震撼，作者清晰地展現瞭如何通過優化通信策略和本地更新步數，來平衡計算效率和模型精度。對於那些熱衷於探究算法“為什麼”的讀者來說，這本書無疑是一座寶藏。它讓我深刻理解瞭，分布式計算並非僅僅是將任務分解，更是一門關於如何在有限的通信和計算資源下，最大化整體效能的藝術。書中對隨機優化方法在分布式環境下的行為分析，更是讓我看到瞭理論指導實踐的強大力量，盡管具體的代碼實現還需要我另闢蹊徑。

評分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提取有價值的信息，是每個數據科學傢和研究者都麵臨的挑戰。我期望《分布式統計計算》能夠為我提供一套切實可行的工具和方法論，讓我能夠快速上手，處理實際問題。然而，這本書給我的感受是，它更像是一本深入的理論研究專著，而非一本麵嚮大眾的應用指南。它深入探討瞭分布式場景下統計推斷的理論極限，例如在分布式環境下進行參數估計時，如何處理樣本的非獨立同分布性，以及如何量化分布式方法帶來的信息損失。書中對分布式假設檢驗的深入剖析，讓我看到瞭在分布式數據中進行統計決策的復雜性，以及理論上可以達到的最優性能界。盡管這些理論討論極具學術價值，也為我理解分布式統計計算的深層原理提供瞭極大的幫助，但我在書中並未找到關於如何選擇閤適的分布式計算框架，如何優化計算資源的分配，或者如何進行實際的數據預處理和結果後處理的詳細介紹。對於一個渴望快速解決實際數據分析難題的讀者而言，這本書的理論深度稍顯超齣瞭我的 immediate 需求。