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[美] 加雷斯·詹姆斯（GarethJames）等著 著

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• 数据挖掘
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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111497714

商品编码：1595039411

出版时间：2015-05-01

作  者:(美)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) 等 著；王星 等 译 定  价:79 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2015年05月01日 页  数:290 装  帧:平装 ISBN:9787111497714 ●中文版序
●译者序
●前言
●第1章导论
●1.1统计学习概述
●1.2统计学习简史
●1.3关于这本书
●1.4这本书适用的读者群
●1.5记号与简单的矩阵代数
●1.6本书的内容安排
●1.7用于实验和习题的数据集
●1.8本书网站
●1.9致谢
●第2章统计学习
●2.1什么是统计学习
●2.2评价模型精度
●2.3实验：R语言简介
●2.4习题
●第3章线性回归
●3.1简单线性回归
●部分目录

内容简介

《统计学习导论:基于r应用》是一本统计学习方法的概要书，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具，数据来自近20年来生物学、金融学、市场营销学和天体物理学等领域。书中介绍了一些重要的建模方法和预测技术以及它们的相关应用。内容涉及线性回归、分类、再抽样方法、压缩方法、树方法、聚类、支持向量机等。书中使用大量案例来阐释相关方法，每章都有如何在r中实现所述方法的指导实验。 (美)加雷斯·詹姆斯(Gareth James) 等 著；王星 等 译 加雷斯·詹姆斯，斯坦福大学统计学博士毕业，师从Trevor Hastie。现为南加州大学马歇尔商学院统计学教授，美国统计学会会士，数理统计协会终身会员，新西兰统计协会会员。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主编。
丹妮拉·威滕，斯坦福大学统计学博士毕业，师从Robert Tibshirani。现为华盛顿大学生物统计学副教授，美国统计学会和靠前数理统计协会会士，《Journal o等
前言统计学习是一套以复杂数据建模和数据理解为目的的工具集，是近期才发展起来的统计学的一个新领域，它与计算机科学特别是其中的机器学习相互融合、协同发展。统计学习领域涵盖了许多方法，比如说lasso回归、稀疏回归、分类和回归树、提升法和支持向量机。
    随着“大数据”问题的爆炸式增长，统计学习已成为许多科学领域及市场研究、金融学等商科领域一个*常热门的话题，拥有统计学习技能的人才千金难求。
    统计学习领域开山之作之一——《统计学习基础》(The Elements of Statistical Learning，ESL)(作者Hastie, Tibshirani, Friedman)于2001年出版，第2版于2009年问世。现在，E等

《万象皆数：大数据时代的洞察之道》 内容梗概： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展、洞察世界运转的基石。从精准医疗的突破到个性化推荐的普及，从金融市场的预测到城市交通的优化，无不体现着数据分析的强大力量。《万象皆数：大数据时代的洞察之道》并非一本枯燥的理论堆砌，而是一部带领读者穿越数据迷雾，抵达智慧彼岸的实用指南。它以清晰的脉络、生动的案例，全面而深入地揭示了大数据分析的核心理念、关键技术以及在各行各业的应用前景，旨在赋能读者掌握从海量数据中提炼价值、做出明智决策的能力。 本书共分为六大部分，层层递进，构建起一个完整的大数据分析知识体系。 第一部分：洞悉数据之眼——数据的本质与价值 本部分将带领读者走进数据的世界，理解数据不再仅仅是冰冷的数字，而是蕴含着丰富信息和潜在规律的语言。我们将探讨数据的类型、结构以及它们如何反映现实世界的各个方面。从结构化数据到非结构化数据，从定性数据到定量数据，理解这些基础概念是后续深入分析的前提。 更重要的是，本部分将着重强调数据的价值所在。在“酒香也怕巷子深”的今天，数据本身的价值往往被其“沉默”所掩盖。我们将通过一系列引人入胜的案例，展示数据如何帮助企业发现新的市场机会、优化运营效率、提升客户体验，甚至推动科学研究的突破。例如，通过分析用户的购物习惯，电商平台如何实现精准营销，将合适的商品推送到合适的人手中，从而大幅提升销售额；通过监测空气质量传感器收集的数据，城市管理者如何及时调整交通管制措施，缓解交通拥堵，改善空气质量；通过整合海量的基因组数据，科研人员如何加速新药研发，为疾病治疗带来新的希望。 这一部分还将触及数据质量的重要性。模糊、错误或不完整的数据如同沙子般无法支撑起坚实的分析大厦。我们将讨论数据清洗、预处理的基本流程和方法，强调“Garbage In, Garbage Out”（垃圾进，垃圾出）的原则，为后续的分析打下坚实的基础。理解了数据的本质和价值，读者才能真正认识到大数据分析的意义，并激发继续探索的兴趣。 第二部分：数据炼金术——核心分析方法与技术 在掌握了数据的基本概念后，本部分将聚焦于实现数据价值的“炼金术”——即核心的分析方法与技术。这里并非列举所有繁复的统计学公式，而是侧重于那些在实践中被证明是行之有效的、具有普适性的分析工具和思维方式。 我们将首先介绍描述性统计，它是理解数据“是什么”的基础。均值、中位数、方差、标准差等统计量将帮助我们描绘数据的整体轮廓，发现数据的集中趋势和离散程度。在此基础上，可视化技术将扮演重要角色。图表，如柱状图、折线图、散点图、箱线图等，能够将抽象的数据转化为直观的图像，让隐藏在数字背后的模式和趋势一目了然。我们将学习如何选择最适合的数据可视化方式，以有效地传达分析结果。 接着，本书将深入探讨推断性统计，即如何从样本数据推断总体特征。假设检验、置信区间等概念将帮助我们科学地评估数据的可靠性，做出更具信服力的结论。例如，一家公司推出新产品后，如何通过小规模的市场调研数据来预测其在整个市场的销售潜力，并评估该潜力是否具有统计学上的显著性。 此外，相关性分析和回归分析是揭示变量之间关系的重要工具。我们将学习如何量化两个或多个变量之间的关联程度，并构建模型来预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。例如，分析广告投入与销售额之间的关系，从而优化广告预算的分配；分析学生的学习时间与考试成绩之间的关系，为学生提供更有效的学习建议。 本部分还将简要介绍一些更高级的分析技术，如聚类分析（用于发现相似的数据点群体）和分类分析（用于将数据分配到预定义的类别中），为读者提供进一步探索的可能性。所有这些技术都将通过实际案例进行阐释，让读者理解它们是如何被应用于解决现实世界问题的。 第三部分：智能的引擎——机器学习与人工智能基础 步入大数据时代，仅仅依靠传统的统计方法已不足以应对海量、复杂的数据。机器学习和人工智能技术应运而生，它们赋予了计算机从数据中学习并做出预测或决策的能力。本部分将为读者揭开这些“智能引擎”的面纱。 我们将首先介绍机器学习的基本思想：通过算法让计算机从数据中学习模式，而无需进行明确的编程。我们将会区分监督学习、无监督学习和强化学习这三大类学习范式。 在监督学习方面，我们将重点介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等经典模型。这些模型在分类和回归任务中扮演着至关重要的角色。例如，利用客户的历史购买记录和个人信息，构建一个逻辑回归模型来预测客户是否会购买某种特定产品；利用病人的症状和体征数据，构建一个决策树模型来辅助医生进行疾病诊断。 无监督学习则侧重于从没有标签的数据中发现隐藏的结构。聚类分析（如K-Means）将帮助我们发现数据中的自然分组，这在客户细分、市场划分等方面有着广泛应用。降维技术（如主成分分析PCA）则能有效地简化高维数据，去除冗余信息，便于可视化和进一步分析。 此外，本部分还将简要介绍神经网络和深度学习的基本概念，它们是近年来人工智能领域取得突破性进展的核心驱动力。虽然不深入到复杂的数学推导，但会讲解其基本原理和在图像识别、自然语言处理等领域的强大能力。 通过丰富的例子，读者将理解机器学习不仅仅是理论，更是解决实际问题的强大工具，能够帮助我们处理那些人力难以企及的复杂模式。 第四部分：实践出真知——大数据分析在各行业的落地 理论知识的掌握需要通过实践来检验和深化。《万象皆数》的这一部分将带领读者走进现实世界，探索大数据分析如何在不同的行业中发挥巨大作用，创造切实的商业价值。 我们将选取几个典型行业进行深入剖析： 零售与电商： 如何利用用户行为数据进行个性化推荐，提升用户体验和销售额；如何进行库存管理和供应链优化，降低成本；如何通过客户画像进行精准营销和客户关系管理。 金融服务： 如何利用大数据进行风险评估和欺诈检测，保障资金安全；如何进行量化交易和投资组合优化；如何通过客户行为分析提供个性化的金融产品和服务。 医疗健康： 如何利用基因组学和临床数据进行疾病预测和诊断；如何通过患者数据优化治疗方案，实现精准医疗；如何分析流行病数据，预测疫情发展趋势。 制造业： 如何通过物联网传感器数据进行设备状态监测和预测性维护，减少停机时间；如何通过生产过程数据优化生产流程，提高效率和产品质量；如何进行质量控制和缺陷分析。 市场营销与广告： 如何通过社交媒体和用户行为数据进行舆情分析和品牌监测；如何进行广告投放优化，提高ROI；如何进行市场细分和目标客户定位。 在每个行业案例中，我们将不仅仅是描述应用场景，更会尝试去解释其背后的数据分析逻辑和方法。例如，在分析电商推荐系统时，我们会简要提及协同过滤、内容推荐等基本原理；在分析金融风险时，会说明逻辑回归、决策树等模型如何被用于预测违约概率。 通过这些鲜活的行业案例，读者将能够更直观地理解大数据分析的强大力量，并激发他们将所学知识应用于自己工作领域的信心。 第五部分：数据伦理与挑战——负责任的数据应用 在享受大数据带来的便利的同时，我们也不能忽视其潜在的风险和挑战。本部分将着重探讨数据伦理、隐私保护以及在数据应用过程中可能遇到的困难。 我们将讨论数据隐私的重要性，以及如何在合规的前提下收集、存储和使用数据。个人信息保护法、GDPR等相关法规的出现，标志着数据保护已成为全球性的重要议题。我们将介绍一些常见的隐私保护技术和方法，如数据匿名化、差分隐私等。 此外，我们还将探讨数据偏见的问题。如果训练数据本身存在偏见，那么基于这些数据训练出的模型也可能带有歧视性，从而导致不公平的结果。例如，招聘算法可能因为历史招聘数据中存在的性别或种族偏见，而对某些群体产生不公平的歧视。我们将讨论如何识别和缓解数据偏见，以构建更公正、更负责任的AI系统。 数据安全也是一个不容忽视的挑战。数据泄露、网络攻击等事件可能给个人和社会带来巨大的损失。我们将简要介绍一些基本的网络安全防护措施，以及在数据生命周期中保障数据安全的重要性。 最后，我们将讨论在实际工作中可能遇到的各种挑战，如数据孤岛、技术人才短缺、组织变革的阻力等，并提供一些应对策略，帮助读者在实践中更加顺利地推进大数据分析项目。 第六部分：展望未来——智能时代的新机遇 作为全书的收尾，本部分将带领读者眺望大数据分析和人工智能技术的未来发展趋势，以及它们可能为社会带来的新机遇。 我们将讨论人工智能在自动化、决策支持、创造力等方面的新进展，以及它们如何与各行各业深度融合，催生新的商业模式和工作方式。例如，自然语言处理技术的进步将使得人机交互更加自然流畅；计算机视觉技术将推动自动驾驶、智能监控等领域的快速发展。 我们还将探讨数据科学在跨学科领域的应用，如在气候变化研究、环境保护、公共卫生等方面的贡献，强调数据驱动的科学研究将成为解决全球性问题的关键。 最后，本书将鼓励读者保持终身学习的态度，不断探索新的技术和方法。大数据时代瞬息万变，唯有持续学习和适应，才能在这个充满机遇的时代中立于不败之地。 《万象皆数：大数据时代的洞察之道》并非一本终结性的著作，而是希望成为读者踏上数据探索之旅的起点。它旨在激发读者对数据的兴趣，培养他们分析问题的思维，并提供一套实用的工具和方法，帮助他们在信息洪流中拨开迷雾，看见本质，洞察未来，最终成为数据时代的驾驭者，而非被数据所淹没的旁观者。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《统计学习导论》在我的学习过程中扮演了“定海神针”的角色。我曾尝试过一些零散的学习资料，但往往在遇到复杂概念时就容易卡住，或者对不同算法之间的关系感到困惑。这本书则以一种非常系统和全面的方式，将统计学习的知识体系梳理得井井有条。从基础的监督学习，到非监督学习，再到更高级的模型，它都提供了一个清晰的脉络。我喜欢书中对不同算法的比较分析，例如在讲解聚类算法时，它会对比K-means、层次聚类等方法的异同，以及各自的优缺点，这让我能够根据具体问题的特点来选择最合适的算法。书中对贝叶斯方法的引入也让我耳目一新，它提供了一种不同的视角来理解概率模型和统计推断，这对于理解更复杂的模型，比如概率图模型，非常有帮助。虽然书中不包含具体的模型参数调优方法，但它提供的模型评估和选择的思想，能够指导我如何去思考和实践参数调优。这本书给我的感觉是，它不仅仅是在教授“术”，更是在传授“道”，教我如何用一种科学、严谨的方式去思考和解决数据驱动的问题。

评分☆☆☆☆☆

老实说，在开始阅读《统计学习导论》之前，我对“统计学习”这个概念多少有些模糊。我以为它可能就是一些高级的统计方法，或者是统计和机器学习的简单结合。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它展现的是一个更为宏大和深刻的图景：统计学习是如何通过数据驱动的方式，从大量信息中提取模式、做出预测、发现规律的。书中对各种算法的介绍，比如决策树和支持向量机，并不是简单地罗列算法流程，而是深入探讨了它们各自的优势、劣势以及适用场景。我印象特别深刻的是在讲解支持向量机时，作者并没有直接跳到核函数，而是先从最大间隔分类器开始，一步步引导读者理解其几何意义和数学原理，然后才引入核技巧来解决非线性可分的问题。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我对算法的理解不再停留在“调包侠”的层面，而是能够真正理解其内在机制。书中的一些思考题和练习，虽然没有出现在书中，但它们非常具有启发性，促使我去主动思考和运用所学知识，比如让我尝试分析一个实际数据集，并用书中介绍的方法来解决。这本书的价值在于，它不仅仅传授知识，更重要的是培养一种思维方式，一种从数据中发现智慧的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学习导论》真的让我眼前一亮！作为一名非科班出身，但又对数据分析抱有浓厚兴趣的读者，我一直渴望找到一本既能系统讲解统计学习理论，又不至于太过枯燥晦涩的书籍。在朋友的推荐下，我翻开了它。这本书的开篇就以一种非常友好的姿态，循序渐进地引入了基础概念，比如回归分析，但它并没有止步于简单的模型搭建，而是深入剖析了模型选择、偏差-方差权衡等核心思想，这对于我理解为何模型会“过拟合”或“欠拟合”至关重要。我尤其喜欢它在讲解线性回归时，不仅给出了公式推导，还花了大量的篇幅去解释其背后的统计学意义，以及在实际应用中需要注意的陷阱。书中穿插的案例分析，虽然不是书中真正的内容，但它们巧妙地引导了我思考如何将这些理论应用于实际问题，比如如何选择合适的变量，如何解读模型的系数，以及如何评估模型的泛化能力。读完前几章，我感觉自己对机器学习的基本框架有了更清晰的认识，不再是零散的知识点堆砌，而是一个相互关联、逻辑严谨的体系。作者的语言风格非常亲切，没有过多华丽的辞藻，而是用一种清晰、直接的方式传递信息，即使是一些复杂的数学概念，在他/她的笔下也变得相对容易理解。这让我对继续深入学习后面的章节充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名从业多年的数据分析师来说，《统计学习导论》的价值在于它提供了一个非常坚实的理论基础和清晰的实践指导。我过去的工作更多地依赖于经验和一些常用的工具，但随着数据规模和复杂度的不断提升，我意识到需要更系统地理解背后的原理。这本书在这方面做得非常出色。它对各种模型的讲解，例如集成学习中的随机森林和梯度提升，不仅仅是介绍算法，更重要的是阐述了它们如何通过组合多个弱学习器来达到更优的性能，以及如何有效地避免过拟合。我非常欣赏书中对模型评估和选择的深入讨论，这部分内容直接关系到模型的实际应用效果。书中提出的交叉验证、留一法等评估策略，以及如何根据业务需求选择合适的评估指标，都给了我非常实用的启示。我还特别注意到了书中关于模型解释性的讨论，这一点在实际工作中至关重要，因为我们需要向业务部门解释模型的决策逻辑。虽然书中没有提供具体的代码实现，但它提供的概念和框架，能够让我更好地理解和选择适合的代码库，并且在遇到问题时，能够从更深层次去定位和解决。总而言之，这本书让我对统计学习有了更深刻的理解，也为我今后的工作提供了宝贵的理论支撑和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《统计学习导论》，我仿佛置身于一个精心设计的知识迷宫，每一步探索都充满惊喜。这本书最大的魅力在于它没有简单地呈现算法，而是深入挖掘了算法背后的思想和统计学原理。例如，在讲解降维技术时，它并没有直接抛出PCA或LDA，而是先从“信息保留”和“维度压缩”的概念入手，让你明白为什么要进行降维，以及在降维过程中可能面临的挑战。然后，它才逐步引出不同的降维方法，并解释它们是如何在数学层面实现这一目标的。这种“先问为什么，再教怎么做”的教学方式，让我受益匪浅。我还特别欣赏书中对于模型泛化能力的讨论，这部分内容对于任何想要构建可靠机器学习模型的读者来说都至关重要。它深入浅出地解释了过拟合的成因，并介绍了正则化等防止过拟合的技术，让我对如何构建鲁棒的模型有了更深刻的理解。书中虽然没有给出具体的代码示例，但其详细的理论阐述和清晰的逻辑推导，足以让我能够轻松地将这些概念迁移到实际的代码实现中，或者在阅读现有代码时，能够更好地理解其背后的原理。这本书就像一位智慧的导师，引导我一步步深入理解统计学习的精髓。

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不错

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不是彩色的，是黑白的，但是好书不再版

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正版书，不错，可以放心买

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书是好书，就是收到的是破损的。

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不错

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不错

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书是好书，就是收到的是破损的。

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书是好书，就是收到的是破损的。