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店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333569

商品編碼：25047304525

YL13112  9787121333569 9787115472618

稀疏建模理論、算法及其應用稀疏建模與現代統計學、信號處理、機器學習聯係密切，可以實現從相對較少的觀測數據精確復原待估信號，廣泛應用於圖像重構、數據的參數學習模型、故障診斷、模式識彆與雷達信號處理等領域。本書詳細討論瞭稀疏建模的相關內容，包括對稀疏解産生的問題描述、尋找稀疏解的求解算法、稀疏復原的理論成果以及應用實例等。封底文字：稀疏模型在一些科學應用領域（如基因或神經成像數據中的生物標記發現）特彆有用，預測模型的可解譯性是其根本的特點。稀疏性可以極大地提高信號處理的成本效益。《稀疏建模理論、算法及其應用》一書提供瞭對稀疏建模領域的介紹，包括應用實例、産生稀疏解的問題描述、用於尋找稀疏解的算法以及稀疏復原領域中近的理論成果。該書將帶讀者瞭解稀疏建模有關的新進展，增加對該領域的理解，激發在該領域深入學習的興趣。在本書中，作者首先提齣引導性示例，並對稀疏建模領域的關鍵新進展進行較高層次的探索。然後，該書描述瞭常用的強化稀疏的工具中涉及的優化問題，給齣瞭本質性的理論結果，並討論瞭若乾尋找稀疏解的新算法。作者接下來研究瞭稀疏復原問題，將基本形式擴展到更復雜的結構性稀疏問題與不同的損失函數。該過程也檢驗瞭一類特定的稀疏圖形模型，並涵蓋瞭字典學習與稀疏矩陣分解內容。本書特色● 介紹瞭稀疏建模與信號復原中的一些關鍵概念與主要結果；● 涵蓋瞭稀疏建模的基本理論、新的算法與方法，以及實際應用；● 描述瞭流行的強化稀疏方法，如l0與l1範數小化；● 研究瞭稀疏建模領域中若乾快速發展的子領域，如稀疏高斯馬爾可夫隨機場、結構性稀疏、字典學習與稀疏矩陣分解。

1章 導論

1.1 引導性示例

1.1.1 計算機網絡診斷

1.1.2 神經影像分析

1.1.3 壓縮感知

1.2 稀疏復原簡介

1.3 統計學習與壓縮感知

1.4 總結與參考書目

2章 稀疏復原：問題描述

2.1 不含噪稀疏復原

2.2 近似

2.3 凸性： 簡要迴顧

2.4 問題（P0）的鬆弛

2.5 lq-正則函數對解的稀疏性的影響

2.6 l1範數小化與綫性規劃的等價性

2.7 含噪稀疏復原

2.8 稀疏復原問題的統計學視角

2.9 擴展LASSO：其他損失函數與正則函數

2.10 總結與參考書目

3章 理論結果（確定性部分）

3.1 采樣定理

3.2 令人驚訝的實驗結果

3.3 從不完全頻率信息中進行信號復原

3.4 互相關

3.5 Spark與問題（P0）解的性

3.6 零空間性質與問題（P1）解的性

3.7 有限等距性質

3.8 壞情況下精確復原問題的平方根瓶頸

3.9 基於RIP的精確重構

3.10 總結與參考書目4章理論結果（概率部分）

4.1 RIP何時成立？

4.2 Johnson-Lindenstrauss引理與亞高斯隨機矩陣的RIP

4.2.1 Johnson-Lindenstrauss集中不等式的證明

4.2.2 具有亞高斯隨機元素的矩陣的RIP

4.3 滿足RIP的隨機矩陣

4.3.1 特徵值與RIP

4.3.2 隨機嚮量，等距隨機嚮量

4.4 具有獨立有界行的矩陣與具有傅裏葉變換隨機行的矩陣的RIP

4.4.1 URI的證明

4.4.2 一緻大數定律的尾界

4.5 總結與參考書目

5章 稀疏復原問題的算法

5.1 一元閾值是正交設計的優方法

5.1.1 l0範數小化

5.1.2 l1範數小化

5.2 求解l0範數小化的算法

5.2.1 貪婪方法綜述

5.3 用於l1範數小化的算法

5.3.1 用於求解LASSO的小角迴歸方法

5.3.2 坐標下降法

5.3.3 近端方法

5.4 總結與參考書目

6章 擴展LASSO：結構稀疏性

6.1 彈性網

6.1.1 實際中的彈性網：神經成像應用

6.2 融閤LASSO

6.3 分組LASSO：l1/l2罰函數

6.4 同步LASSO：l1/l∞罰函數

6.5 一般化

6.5.1 塊l1/lq範數及其擴展

6.5.2 重疊分組

6.6 應用

6.6.1 時間因果關係建模

6.6.2 廣義加性模型

6.6.3 多核學習

6.6.4 多任務學習

6.7 總結與參考書目

7章 擴展LASSO：其他損失函數

7.1 含噪觀測情況下的稀疏復原

7.2 指數族、 GLM與Bregman散度

7.2.1 指數族

7.2.2 廣義綫性模型

7.2.3 Bregman散度

7.3 具有GLM迴歸的稀疏復原

7.4 總結與參考書目

8章 稀疏圖模型

8.1 背景

8.2 馬爾可夫網絡

8.2.1 馬爾可夫性質：更為仔細的觀察

8.2.2 高斯MRF

8.3 馬爾可夫網絡中的學習與推斷

8.3.1 學習

8.3.2 推斷

8.3.3 例子：神經影像應用

8.4 學習稀疏高斯MRF

8.4.1 稀疏逆協方差選擇問題

8.4.2 優化方法

8.4.3 選擇正則化參數

8.5 總結與參考書目

9章 稀疏矩陣分解：字典學習與擴展

9.1 字典學習

9.1.1 問題描述

9.1.2 字典學習算法

9.2 稀疏PCA

9.2.1 背景

9.2.2 稀疏PCA：閤成視角

9.2.3 稀疏PCA：分析視角

9.3 用於盲源分離的稀疏NMF

9.4 總結與參考書目

後記

附錄A 數學背景

參考文獻

稀疏統計學習及其應用

稀疏統計模型隻具有少數非零參數或權重，經典地體現瞭化繁為簡的理念，因而廣泛應用於諸多領域。本書就稀疏性統計學習做齣總結，以 lasso方法為中心，層層推進，逐漸囊括其他方法，深入探討諸多稀疏性問題的求解和應用；不僅包含大量的例子和清晰的圖錶，還附有文獻注釋和課後練習，是深入學習統計學知識的參考。 
本書適閤算法、統計學和機器學習專業人士。第 1章引言 1 
第 2章 lasso綫性模型 6 
2．1引言 6 
2．2 lasso估計 7 
2．3交叉驗證和推斷 10 
2．4 lasso解的計算 12 
2．4．1基於單變量的軟閾值法 12 
2．4．2基於多變量的循環坐標下降法 13 
2．4．3軟閾值與正交基 15 
2．5自由度 15 
2．6 lasso解 16 
2．7理論概述 17 
2．8非負 garrote 17 
2．9烏q懲罰和貝葉斯估計 19 
2．10一些觀點 20 
習題 21 
第 3章廣義綫性模型 24 
3．1引言 24 
3．2邏輯斯蒂迴歸模型 26 
3．2．1示例：文本分類 27 
3．2．2算法 29 
3．3多分類邏輯斯蒂迴歸 30 
3．3．1示例：手寫數字 31 
3．3．2算法 32 
3．3．3組 lasso多分類 33 
3．4對數綫性模型及泊鬆廣義綫性模型 33 
3．5 Cox比例風險模型 35 
3．5．1交叉驗證 37 
3．5．2預驗證 38 
3．6支持嚮量機 39 
3．7計算細節及 glmnet 43 
參考文獻注釋 44 
習題 45 
第 4章廣義 lasso懲罰 47 
4．1引言 47 
4．2彈性網懲罰 47 
4．3組 lasso 50 
4．3．1組 lasso計算 53 
4．3．2稀疏組 lasso 54 
4．3．3重疊組 lasso 56 
4．4稀疏加法模型和組 lasso 59 
4．4．1加法模型和 back．tting 59 
4．4．2稀疏加法模型和 back．tting 60 
4．4．3優化方法與組 lasso 61 
4．4．4稀疏加法模型的多重懲罰 64 
4．5融閤 lasso 65 
4．5．1擬閤融閤 lasso 66 
4．5．2趨勢濾波 69 
4．5．3近保序迴歸 70 
4．6非凸懲罰 72 
參考文獻注釋 74 
習題 75 
第 5章優化方法 80 
5．1引言 80 
5．2凸優化條件 80 
5．2．1優化可微問題 80 
5．2．2非可微函數和次梯度 83 
5．3梯度下降 84 
5．3．1無約束的梯度下降 84 
5．3．2投影梯度法 86 
5．3．3近點梯度法 87 
5．3．4加速梯度方法 90 
5．4坐標下降 92 
5．4．1可分性和坐標下降 93 
5．4．2綫性迴歸和 lasso 94 
5．4．3邏輯斯蒂迴歸和廣義綫性模型 97 
5．5仿真研究 99 
5．6z小角迴歸 100 
5．7交替方嚮乘子法 103 
5．8優化–zui小化算法 104 
5．9雙凸問題和交替zui小化 105 
5．10篩選規則 108 
參考文獻注釋 111 
附錄 A lasso的對偶 112 
附錄 B DPP規則的推導 113 
習題 114 
第 6章統計推斷 118 
6．1貝葉斯 lasso 118 
6．2自助法 121 
6．3 lasso法的後選擇推斷 125 
6．3．1協方差檢驗 125 
6．3．2選擇後推斷的更廣方案 128 
6．3．3檢驗何種假設 133 
6．3．4迴到嚮前逐步迴歸 134 
6．4通過去偏 lasso推斷 134 
6．5後選擇推斷的其他建議 136 
參考文獻注釋 137 
習題 138 
第 7章矩陣的分解、近似及填充 141 
7．1引言 141 
7．2奇異值分解 142 
7．3缺失數據和矩陣填充 143 
7．3．1 Net．x電影挑戰賽 144 
7．3．2基於原子範數的矩陣填充 146 
7．3．3矩陣填充的理論結果 149 
7．3．4間隔分解及相關方法 153 
7．4減秩迴歸 154 
7．5通用矩陣迴歸框架 156 
7．6懲罰矩陣分解 157 
7．7矩陣分解的相加形式 160 
參考文獻注釋 164 
習題 165 
第 8章稀疏多元方法 169 
8．1引言 169 
8．2稀疏組成分分析 169 
8．2．1背景 169 
8．2．2稀疏主成分 171 
8．2．3秩大於 1的解 174 
8．2．4基於 Fantope投影的稀疏 PCA 176 
8．2．5稀疏自編碼和深度學習 176 
8．2．6稀疏 PCA的一些理論 178 
8．3稀疏典型相關分析 179 
8．4稀疏綫性判彆分析 182 
8．4．1標準理論和貝葉斯規則 182 
8．4．2最近收縮中心 183 
8．4．3 Fisher綫性判彆分析 184 
8．4．4評分 188 
8．5稀疏聚類 190 
8．5．1聚類的一些背景知識 191 
8．5．2稀疏層次聚類 191 
8．5．3稀疏 K均值聚類 192 
8．5．4凸聚類 193 
參考文獻注釋 195 
習題 196 
第 9章圖和模型選擇 202 
9．1引言 202 
9．2圖模型基礎 202 
9．2．1分解和馬爾可夫特性 202 
9．2．2幾個例子 204 
9．3基於懲罰似然的圖選擇 206 
9．3．1高斯模型的全局似然性 207 
9．3．2圖 lasso算法 208 
9．3．3利用塊對角化結構 210 
9．3．4圖 lasso的理論保證 211 
9．3．5離散模型的全局似然性 212 
9．4基於條件推斷的圖選擇 213 
9．4．1高斯分布下基於近鄰的似然概率 214 
9．4．2離散模型下基於近鄰的似然概率 214 
9．4．3混閤模型下的僞似然概率 217 
9．5帶隱變量的圖模型 218 
參考文獻注釋 219 
習題 221 ............

機器學習的基石：統計學習的深度探索 本書是一本深入淺齣的統計學入門書籍，旨在為讀者構建紮實的統計學基礎，為進一步學習機器學習、數據科學等前沿領域打下堅實根基。全書內容涵蓋統計學的核心概念、基本方法以及在實際問題中的應用，力求使讀者在理解理論的同時，也能掌握實際操作的技能。 第一部分：統計學的基本概念與描述 本部分將帶領讀者走進統計學的大門，從最基本的概念入手，逐步理解數據所蘊含的信息。 數據的收集與整理： 我們將探討不同類型的數據（如分類數據、數值數據）及其特點，學習如何有效地收集、分類和初步整理原始數據，為後續的分析做好準備。這包括理解樣本與總體、隨機抽樣等基本原理。 數據的可視化： 視覺化的呈現是理解數據的重要手段。我們將介紹常用的統計圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖等，並講解如何根據數據的類型和分析目的選擇閤適的圖錶，從而直觀地發現數據的分布特徵、潛在的模式和異常值。 描述性統計： 為瞭量化數據的中心趨勢和離散程度，我們將學習如何計算和解釋均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位距等描述性統計量。這些統計量能夠簡潔地概括數據集的主要特徵。 第二部分：概率論基礎與概率分布 概率論是統計學的重要基石，理解概率是進行統計推斷的前提。 隨機事件與概率： 本節將介紹隨機事件的概念、概率的定義與性質，以及條件概率、獨立事件等關鍵概念。我們將通過實例演示如何計算不同事件發生的概率。 隨機變量與期望： 隨機變量是將隨機事件數值化的工具。我們將學習離散型和連續型隨機變量的概念，並深入理解期望和方差的意義，它們是衡量隨機變量取值“平均水平”和“波動大小”的關鍵指標。 常用概率分布： 我們將詳細介紹幾種在統計學和機器學習中扮演重要角色的概率分布，包括： 二項分布 (Binomial Distribution): 適用於描述獨立重復試驗中成功次數的概率。 泊鬆分布 (Poisson Distribution): 用於描述在給定時間或空間內某個事件發生的次數。 正態分布 (Normal Distribution)，又稱高斯分布 (Gaussian Distribution): 自然界和許多統計現象都近似服從正態分布，我們將深入理解其“鍾形”麯綫的特徵以及標準化正態分布的應用。 指數分布 (Exponential Distribution): 常用於描述事件發生的時間間隔。 均勻分布 (Uniform Distribution): 描述在一定區間內所有結果齣現的概率均等的情況。 理解這些概率分布的特點及其適用場景，對於後續的統計建模至關重要。 第三部分：統計推斷的核心：參數估計與假設檢驗 在收集和描述瞭數據之後，我們希望從樣本數據中推斷齣關於總體的未知信息。 參數估計： 點估計： 我們將學習如何利用樣本統計量（如樣本均值、樣本方差）來估計總體的未知參數（如總體均值、總體方差）。 區間估計： 更重要的是，我們將學習如何構建置信區間。置信區間提供瞭一個參數可能取值的範圍，並伴隨著一定的置信水平，這比單一的點估計更有信息量。我們將學習如何計算均值、比例的置信區間。 假設檢驗： 假設檢驗是用來判斷一個關於總體的假設（原假設）是否能被樣本數據所支持的統計方法。 基本原理： 我們將介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設和備擇假設，選擇檢驗統計量，確定拒絕域，以及根據樣本數據做齣決策（拒絕或不拒絕原假設）。 常見檢驗方法： 我們將學習幾種常用的假設檢驗方法，如： t檢驗 (t-test): 用於比較兩個樣本均值是否存在顯著差異，尤其是在樣本量較小或總體方差未知時。 Z檢驗 (Z-test): 用於比較樣本均值與已知總體均值，或比較兩個樣本比例是否存在顯著差異。 卡方檢驗 (Chi-squared test): 主要用於檢驗分類變量之間的獨立性，或擬閤優度檢驗。 P值 (p-value): 我們將詳細解釋P值的含義及其在假設檢驗中的作用，幫助讀者正確理解統計顯著性。 第四部分：迴歸分析：探索變量間的關係 迴歸分析是研究變量之間數量關係的重要統計工具。 簡單綫性迴歸 (Simple Linear Regression): 我們將學習如何建立一個模型來描述一個因變量與一個自變量之間的綫性關係。這包括理解迴歸方程的係數（截距和斜率）的含義，以及如何擬閤最佳迴歸綫。 迴歸模型的評估： 我們將學習如何評估迴歸模型的擬閤優度，如計算決定係數 (R-squared)，以及如何進行殘差分析來檢查模型的假設條件是否滿足。 多元綫性迴歸 (Multiple Linear Regression): 進一步，我們將擴展到多元迴歸，學習如何同時考慮多個自變量對因變量的影響，並理解如何解釋多個迴歸係數。 第五部分：統計學在實際中的應用 理論聯係實際是本書的重要宗旨。 數據分析流程： 我們將梳理一個典型的數據分析流程，從明確問題、收集數據、數據清洗、探索性數據分析、建模、評估到結果解釋和報告。 案例研究： 通過精心設計的案例，我們將展示統計學方法如何在不同領域（如市場營銷、生物醫學、金融、社會科學等）解決實際問題，幫助讀者將所學知識應用於自己的研究或工作中。 軟件工具的介紹（概念性）： 盡管本書側重於理論和方法，但我們會簡要提及常用的統計分析軟件（如R, Python中的統計庫，SPSS等）在實際操作中的作用，鼓勵讀者進一步探索。 本書特色： 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，邏輯清晰，由淺入深。 注重理解： 強調統計概念的直觀理解，而非死記硬背公式。 實例豐富： 大量貼近現實的例子，幫助讀者將理論應用於實踐。 語言通俗： 避免過多的專業術語，力求用清晰易懂的語言闡述統計學原理。 為進階學習鋪路： 本書為希望深入學習機器學習、數據挖掘、計量經濟學等領域的研究者和實踐者提供瞭堅實的統計學基礎。 通過學習本書，您將能夠： 清晰地理解和運用統計學中的核心概念。 掌握描述和可視化數據的基本技能。 理解概率論在統計推斷中的作用。 能夠進行參數估計和假設檢驗，並解釋結果的統計意義。 掌握構建和解釋綫性迴歸模型的基本方法。 為進一步探索更復雜的統計模型和機器學習算法打下堅實的基礎。 本書不僅是一本教科書，更是一扇通往數據世界奧秘的窗戶。它將幫助您培養嚴謹的思維方式，提升數據分析和決策能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在數據挖掘領域工作多年的工程師，平時接觸的都是具體的算法和模型，但對於它們背後的理論根基，有時會覺得有些模糊。這本書恰好彌補瞭這一塊的知識空白。“稀疏建模理論、算法及其應用”部分，讓我對L1範數、稀疏錶示、壓縮感知等概念有瞭更深入的理解。作者不僅詳細講解瞭這些理論的數學推導，還列舉瞭許多實際應用場景，比如在圖像處理中的去噪、在信號處理中的信號恢復等。這些案例讓我看到瞭稀疏性在實際問題中的強大威力。我尤其喜歡作者對不同稀疏算法的比較分析，比如LASSO、Group LASSO、Elastic Net等，詳細闡述瞭它們各自的優缺點以及適用範圍，這對於我在實際工作中選擇閤適的模型非常有指導意義。而“稀疏統計學習及其應用”部分，則將稀疏性與統計學習理論緊密結閤，探討瞭如何利用稀疏性來構建更高效、更可解釋的統計模型。例如，在處理高維稀疏數據時，如何利用稀疏性來避免維度災難，提高模型的學習效率。書中的數學推導雖然嚴謹，但作者都盡力用通俗易懂的語言來解釋，並且配有清晰的圖示，讓即使是像我這樣非數學專業背景的讀者也能有所收獲。這本書對於想要深入理解稀疏性在現代統計學習和數據挖掘中的作用的專業人士來說，絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最開始是被“統計學入門書籍”這個標簽吸引的，因為我一直覺得統計學離我很遙遠，晦澀難懂。但這本書的敘事方式完全顛覆瞭我的看法。它沒有一開始就拋齣那些讓我望而生畏的數學符號，而是從“為什麼我們需要統計學”這個問題入手，用非常生活化的場景來解釋統計學的意義。比如，在講到數據可視化時，作者通過分析不同城市的人口增長麯綫、不同産品在市場上的銷售趨勢，讓我立刻明白，原來數據背後隱藏著如此豐富的信息，而統計學就是解鎖這些信息的鑰匙。書中對於概率論的講解也特彆有耐心，從拋硬幣、擲骰子這樣簡單的例子開始，一步步引齣概率分布的概念，並且非常清晰地解釋瞭離散概率和連續概率的區彆。讓我覺得最贊的是，作者並沒有僅僅停留在理論講解，而是巧妙地融入瞭一些簡單的案例分析。例如，在介紹抽樣調查時，它會模擬一次小型的市場調研，讓我理解樣本選擇的重要性以及如何從樣本推斷總體。讀這本書的過程中，我沒有感覺到任何的學習壓力，反而覺得像是在聽一位經驗豐富的老師講故事，故事裏夾雜著統計學的智慧，讓我不知不覺地就吸收瞭許多知識。對於想要建立起對統計學基本認知，並且希望從一個輕鬆的角度開始學習的人來說，這本書絕對是絕佳的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是讓我眼前一亮！作為一名初入統計學大門的學生，我一直被各種復雜的概念和公式搞得頭暈眼花。這本書的語言風格非常親切，像是老師在循循善誘地講解，而不是冷冰冰的教科書。它從最基礎的統計概念講起，比如數據的收集、整理、描述性統計，一步步引導我理解概率論的基礎，然後纔慢慢過渡到更復雜的推斷統計。最讓我印象深刻的是，作者並沒有一股腦地拋齣大量公式，而是通過大量的實際案例來解釋理論。比如，在講到均值和方差時，它會用生活中的例子，比如不同班級的平均身高、考試成績的離散程度，讓我能直觀地理解這些概念的意義。書中的圖錶也非常清晰，很多時候一個圖錶就能抵得上幾頁文字的解釋。而且，它還穿插瞭一些小練習，讓我可以及時檢驗自己的理解程度，不會等到學完一章纔發現自己根本沒懂。雖然我還沒有深入到書中提到的“稀疏建模”和“稀疏統計學習”，但僅憑這前半部分對統計學基礎的紮實鋪墊，我就覺得這本書的價值已經遠超我的預期瞭，它為我後續的學習打下瞭堅實的基礎，讓我對統計學不再感到畏懼，反而充滿瞭好奇和探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是為我這位在機器學習領域摸索多年的“老兵”注入瞭一針強心劑！我之前一直對“稀疏性”這個概念感到有些模糊，知道它很重要，但具體體現在哪些算法，如何實現，以及它帶來的優勢，總覺得隔靴搔藥。這本書的“稀疏建模理論、算法及其應用”部分，就像是給我打開瞭一扇新的大門。它係統地介紹瞭L1正則化、LASSO、OMP等經典的稀疏建模算法，並對其背後的數學原理進行瞭深入淺齣的剖析。作者在講解算法時，非常注重理論與實踐的結閤，不僅給齣瞭算法的詳細推導，還提供瞭Python等語言的僞代碼和實際應用案例。我嘗試著跟著書中的例子，用Lasso迴歸處理瞭一個高維度的特徵選擇問題，結果真是令人驚喜！原本幾十個特徵，經過Lasso處理後，最終隻保留瞭幾個最具代錶性的特徵，模型的解釋性大大增強，訓練速度也有瞭顯著提升。而且，書中的“稀疏統計學習及其應用”部分，更是將稀疏性與統計學習的理論相結閤，講解瞭如何利用稀疏性來解決過擬閤、提高模型魯棒性等問題，這對於我理解模型的可解釋性和泛化能力非常有幫助。這本書的深度和廣度都讓我印象深刻，絕對是想要深入理解稀疏建模和稀疏統計學習的專業人士的必讀之作。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對金融風險管理領域充滿興趣的學習者，我一直在尋找能夠幫助我理解數據背後規律的工具。這本書恰好提供瞭我所需要的內容。“稀疏統計學習及其應用”這部分，讓我看到瞭統計學在處理復雜金融數據時的強大能力。作者通過案例分析，講解瞭如何利用稀疏性來構建金融風險預測模型，比如信用評分、欺詐檢測等。它讓我明白瞭，在金融領域，很多時候我們麵對的數據是高維且稀疏的，而稀疏學習的方法能夠有效地應對這些挑戰。書中的講解不僅僅停留在理論層麵，還介紹瞭許多實用的算法和技術，比如如何利用稀疏模型來識彆金融市場中的異常信號，如何進行投資組閤優化等。這些內容對我理解金融市場的運作機製，以及如何量化和管理金融風險都非常有啓發。同時，這本書也為我打開瞭統計學的大門，讓我看到瞭統計學在各個領域的廣泛應用。即使是對統計學完全沒有基礎的人，也能從這本書中找到入門的途徑，並且逐漸深入瞭解更高級的概念。總而言之，這本書的理論深度和應用廣度都令我十分滿意，它不僅讓我掌握瞭處理復雜數據的工具，也拓寬瞭我對統計學及其在各學科應用領域的認識。