統計學習基礎(第2版,影印本) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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無 著

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齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510084508

商品編碼：1429657225

齣版時間：2015-01-01

作  者:無 著作 定  價:119 齣 版 社:世界圖書齣版公司 齣版日期:2015年01月01日 頁  數:745 裝  幀:平裝 ISBN:9787510084508 ●Preface to the Second Edition
●Preface to the First Edition
●1 Introduction
●2 Overview of Supervised Learning
●2.1 Introduction
●2.2 Variable Types and Terminology
●2.3 Two Simple Approaches to Prediction:Least Squares and Nearest Neighbors
●2.3.1 Linear Models and Least Squares
●2.3.2 Nearest-Neighbor Methods
●2.3.3 From Least Squares to Nearest Neighbors
●2.4 Statistical Decision Theory
●2.5 Local Methods in High Dimensions
●2.6 Statistical Models, Supervised Learning and Function Approximation
●2.6.1 A Statistical Model for the Joint Distribution Pr(X,Y)
●2.6.2 Supervised Learning
●2.6.3 Function Approximation
●2.7 Structured Regression Models
●2.7.1 Difficulty of the Problem
●2.8 Classes of Restricted Estimators
●2.8.1 Roughness Penalty and Bayesian Methods
●部分目錄

內容簡介

計算和信息技術的飛速發展帶來瞭醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰，這導緻瞭統計學領域新工具的發展，並延伸到諸如數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術語來錶達。《統計學習基礎(第2版)(英文)》介紹瞭這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統計學方法，但強調的是概念，而不是數學。許多例子附以彩圖。《統計學習基礎(第2版)(英文)》內容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經網絡、支持嚮量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得*全麵的。
《統計學習基礎(第2版)(英文)》可作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材，對於統計學相關人員、科學界和業界關注數據挖掘的人，《統計學習基礎(第2版)(英文)》值得一讀。

探尋數據背後的規律：一本關於決策、預測與知識發現的旅程 在信息爆炸的時代，數據如同奔湧的洪流，蘊藏著豐富的洞察與無限的可能性。然而，如何從這片浩瀚的海洋中提取有價值的信息，構建齣能夠理解世界、預測未來的模型，已成為各個領域亟待解決的挑戰。本書正是一次深入探索這一核心問題的旅程，它並非旨在呈現一個特定的學科分支，而是為所有渴望掌握從數據中學習智慧的讀者，鋪就一條清晰而堅實的道路。 我們生活的世界，充斥著各種各樣的數據：從經濟市場的波動，到氣候變化的趨勢；從醫學診斷的細微差彆，到用戶行為的微妙轉變；從物理實驗的測量結果，到社會現象的宏觀演變。這些數據，無論是結構化的錶格，還是非結構化的文本、圖像，都以其獨特的方式，記錄著事物的運行規律。然而，原始數據本身往往是零散、模糊甚至帶有噪聲的，它們不會主動揭示自身的奧秘。這就需要我們藉助一係列強有力的工具和方法，去解讀、去理解、去構建模型，從而將這些數據轉化為可操作的知識和有價值的決策。 本書所探討的核心，正是這樣一種“從數據中學習”的能力。這並非僅僅是數學的計算，也不是單純的編程技巧，而是一種跨越學科界限的思維方式和實踐方法。它涉及理解數據的本質，識彆數據中的模式，並利用這些模式來預測未知，解釋現象，甚至指導行動。想象一下，您希望預測股票市場的未來走嚮，或者診斷一種罕見的疾病，又或者為用戶推薦他們最可能感興趣的産品，這些看似截然不同的任務，背後都潛藏著一套共同的邏輯：從曆史數據中學習，建立模型，然後應用模型來應對新的情況。 本書將引導您踏上一段探索不同學習範式的旅程。我們會瞭解那些能夠從大量觀測數據中自動發現規律的學習方法。例如，我們可能會學習到如何通過分析曆史銷售數據，來預測未來一段時間內的商品銷量；或者如何通過學習大量醫學影像，來輔助醫生進行更精準的疾病診斷。這些方法，能夠幫助我們在麵對復雜、高維度的數據時，找到隱藏的關聯，揭示潛在的結構。 此外，本書還會深入探討那些能夠建立清晰數學模型，並從中推導齣預測能力的學習方法。這包括理解不同模型的內在假設，以及它們在不同應用場景下的優勢與局限。您將學習到如何構建能夠捕捉變量之間復雜關係的迴歸模型，如何利用分類模型來區分不同的類彆，以及如何利用聚類方法來發現數據中的自然分組。每一種方法，都代錶著一種獨特的認識世界、解釋現象的視角。 理解模型的評估與選擇，也是本書不可或缺的一部分。數據驅動的模型，其價值最終體現在其預測的準確性和泛化能力上。因此，我們將學習如何嚴謹地評估模型的性能，如何避免“過擬閤”——即模型僅僅記住瞭訓練數據中的細節，而無法在新的數據上錶現良好。通過掌握交叉驗證、留一法等技術，您將能夠選擇齣真正強大、可靠的模型。 本書的價值，並不僅限於理論知識的堆砌。它更注重培養讀者將這些理論知識應用於實際問題的能力。在現實世界中，數據往往是嘈雜的、不完整的，並且可能包含各種偏差。因此，理解如何處理現實世界中的數據，如何對數據進行預處理、特徵工程，以及如何應對缺失值和異常值，都是構建有效模型必不可少的前提。 此外，本書還會觸及模型解釋性的重要性。一個黑箱模型，即使預測準確，也可能難以讓我們理解其決策過程，從而限製瞭我們對問題的深入洞察。因此，瞭解如何解釋模型的預測結果，如何理解模型是如何做齣決策的，將大大增強我們對數據和模型本身的信心，並為我們提供更深入的知識。 本書的目標讀者群體廣泛，無論是正在從事數據分析、機器學習、人工智能等工作的專業人士，還是希望提升自身數據素養，以便更好地理解和運用數據進行決策的管理者、研究人員，甚至是對此領域充滿好奇心的學生，都能從中受益。您無需具備深厚的數學背景，但對邏輯推理和解決問題的熱情將是您最寶貴的財富。 讓我們一起踏上這場激動人心的探索之旅。在這場旅程中，您將學會如何用數據的語言與世界對話，如何從紛繁復雜的數據中提煉齣清晰的洞察，如何構建能夠預測未來、指導行動的智能係統。這不僅僅是一本關於算法的書，更是一本關於智慧、關於決策、關於如何在這個數據驅動的時代保持競爭力的書。它將為您打開一扇理解數據、駕馭數據的大門，讓您能夠更自信、更有效地應對未來的挑戰。 本書的精髓在於其對“學習”過程的深入剖析，以及對不同學習範式的靈活運用。它將引導您思考，當麵對一個未知問題時，我們如何係統地收集相關信息，如何從中學習到有用的規律，並最終建立一個能夠解決問題的模型。這個過程，無論是在科學研究、商業決策，還是在日常生活中的問題解決，都具有普遍的指導意義。 我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，您將能夠： 理解不同學習方法的核心思想和適用場景。 從監督學習到無監督學習，從概率模型到判彆模型，您將對各種主流的學習範式有一個清晰的認識。 掌握構建、訓練和評估模型的關鍵技術。 您將學會如何選擇閤適的模型，如何優化模型參數，以及如何公正地評估模型的性能。 培養處理真實世界數據的實踐能力。 您將瞭解數據預處理、特徵工程等關鍵步驟，以及如何應對數據中的常見問題。 建立對模型解釋性的重視，並學習基本的解釋方法。 您將理解為何模型解釋性很重要，以及如何從模型的預測結果中獲取更多有價值的信息。 將所學知識融會貫通，應用於解決實際問題。 您將能夠自信地將數據驅動的方法應用於您的工作和研究中。 這是一次智力上的冒險，一次對人類認知能力的拓展。本書將為您提供一套強大的工具箱，讓您能夠更加深刻地理解數據，更加有效地利用數據，從而在這個快速變化的世界中，做齣更明智的決策，發現更深層的知識。這是一段關於數據、關於學習、關於智能的深刻旅程，我們誠摯地邀請您一同啓程。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，初翻這本經典的統計學習著作，我的第一感受是“敬畏”。它不像市麵上那些主打快速上手的教程那樣，用鮮艷的圖錶和簡化的語言來取悅初學者。相反，它采取瞭一種非常嚴謹、近乎“教科書式”的敘事風格，每一個概念的提齣都有其堅實的理論基礎作為支撐。我記得我花瞭將近一周的時間纔把“決策樹”那一章徹底消化掉。書中對熵、信息增益這些核心概念的數學推導，詳略得當，既保證瞭嚴謹性，又避免瞭不必要的冗餘。特彆是對於集成學習的介紹，不同於很多書籍把Bagging和Boosting混為一談，這裏對它們背後的偏差-方差權衡理論做瞭細緻的對比分析，讓我清晰地認識到為什麼要設計齣像隨機森林或AdaBoost這樣的算法。這本書的難點在於它的深度，它要求讀者必須具備一定的綫性代數和概率論基礎，否則讀起來會非常吃力，像在雲裏霧裏摸索。但如果能堅持下來，你會發現，你建立的不是對特定算法的記憶，而是一套完整的機器學習問題分析框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀，說實話，更像是學術論文的閤集，而不是一本大眾化的暢銷書。但我正是喜歡這種樸實無華的風格。沒有花哨的插圖來分散注意力，所有的重點都集中在文字和公式上。我個人是比較喜歡這種純粹的學術氛圍。在閱讀“提升算法”的相關章節時，我發現作者在闡述梯度提升機（GBM）的迭代過程時，采用瞭非常直觀的殘差擬閤思想，這比我之前看過的某些教程中那種生硬的權重調整描述要容易理解得多。它讓你明白，每一次迭代都在努力修正前一輪的“錯誤預測”或者說“殘差”。這不僅僅是一個數學步驟，更是一種迭代優化的哲學。我常常在讀完一章後，會閤上書本，在草稿紙上自己重新推演一遍關鍵的證明過程。隻有這樣，纔能真正把那些密密麻麻的數學符號轉化成腦海中的清晰圖像。這本書的價值在於它對“清晰”的極緻追求，即便是最復雜的理論，也能被邏輯嚴密地拆解開來。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在互聯網行業摸爬滾打多年的工程師，我更看重的是算法的可解釋性和工程落地性。這本書在這一點上，雖然側重理論推導，但其構建的理論體係恰恰是支撐我們進行深度定製和優化決策的基石。我最欣賞的是它對統計學視角的堅持，很多現代的“黑箱”算法，這本書都會追溯到其統計學上的最優性證明。比如對迴歸問題的討論，它不僅僅停留在最小二乘法，而是深入到瞭模型假設、殘差分析以及如何判斷模型是否過度擬閤的統計學依據。這對我後續在處理實際業務數據，比如篩選特徵、評估模型穩定性時，提供瞭非常紮實的理論後盾。我不再僅僅滿足於模型 AUC 的數字，而是開始追問，這個模型是否穩定地學習到瞭數據的內在結構，而不是噪聲。這本書的價值在於提供瞭一種“慢”但“穩”的學習路徑，它強迫你慢下來，去思考那些被快速迭代的工業界常常忽略的本質問題。雖然閱讀速度慢，但知識點的沉澱是極其牢固的。

評分☆☆☆☆☆

如果要給這本書下一個定義，我會稱之為“內功心法寶典”。它不是那種教你如何快速搭建一個神經網絡然後部署上綫的速成秘籍，它教的是構建整個武功體係的根基。我最佩服的是它對概率論基礎的強調，幾乎每一章都離不開對隨機變量、條件概率和期望的運用。這使得讀者在接觸到高深的算法時，不會感到突兀，因為基礎的數學語言是統一的。在我嘗試用這本書的理論去設計一個定製化的稀疏學習模型時，正是書中關於正則化項和偏差-方差權衡的討論，幫我確定瞭最優的正則化係數範圍。這本書的閱讀體驗是反直覺的——你投入的時間和精力越多，它迴饋給你的深度認知就越顯著。對於那些真正想在機器學習領域深耕，並希望未來能創造齣新算法或對現有算法進行根本性改進的人來說，這本書幾乎是繞不過去的“修行之所”。它要求你摒棄浮躁，迴歸本質，去理解數據和模型之間最深層次的數學契約。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，剛拿到手的時候我就有點犯怵，那種厚度和密集的公式，簡直是學術硬菜的代錶。我本身是做數據分析的，平時工作中接觸的機器學習模型也算不少，但大多都是調用現成的庫，對於背後的數學原理，說實話，瞭解得比較膚淺。這次下決心啃這本書，就是想把這塊短闆補上。我印象最深的是關於支持嚮量機（SVM）那一部分，作者的講解思路非常清晰，從幾何角度切入，層層遞進地闡述瞭最大間隔分類器的思想，再到核函數的引入，簡直是一場精彩的數學構建之旅。那種感覺就像是，你一直用一個工具，但從未真正理解它的內部構造，直到這本書把裏麵的齒輪、彈簧都給你拆開展示瞭一遍，豁然開朗。當然，閱讀過程絕對是麯摺的，很多地方需要反復琢磨，甚至需要藉助一些在綫資源來輔助理解。但正是這種挑戰性，讓最終理解時的成就感倍增。它不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是讓你明白“為什麼這麼做纔是最優的”。對於想從“調包俠”進化到“理論與實踐並重”的人來說，這本書的價值是無可替代的。我感覺自己對模型泛化能力的理解，都有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

3，值得收藏。

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書

評分☆☆☆☆☆

書是真的貴，很貴，貴的要死，學生黨窮沒錢，省吃儉用纔來買，太貴瞭！

評分☆☆☆☆☆

質量不錯 便宜 好用 大傢喜歡 打不頭

評分☆☆☆☆☆

質量好，純英文

評分☆☆☆☆☆

居然是彩色印刷的，意外，非常好

評分☆☆☆☆☆

書的版式編排很好，尤其是彩色插圖讓人有種受寵若驚的感覺！

評分☆☆☆☆☆

這個書還不錯，值得一看！

評分☆☆☆☆☆

經典