统计学习基础 第2版 9787510084508 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 黑斯蒂 著

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• 数据挖掘

店铺： 中颐图书专营店

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510084508

商品编码：26071543929

包装：平装

出版时间：2015-01-01

基本信息

书名：统计学习基础 第2版

定价：119.0元

作者：（德）黑斯蒂

出版社：世界图书出版公司

出版日期：2015-01-01

ISBN：9787510084508

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：24开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是Springer统计系列丛书之一，旨在让读者深入了解数据挖掘和预测。
　　随着计算机和信息技术迅猛发展，医学、生物学、金融、以及市场等各个领域的大量数据的产生，处理这些数据以及挖掘它们之间的关系对于一个统计工作者显得尤为重要。本书运用共同的理论框架将这些领域的重要观点做了很好的阐释，重点强调方法和概念基础而非理论性质，运用统计的方法更是突出概念而非数学。另外，书中大量的彩色图例可以帮助读者更好地理解概念和理论。
　　目次:导论; 监督学习概述; 线性回归模型; 线性分类方法; 基展开与正则性; 核方法; 模型评估与选择; 模型参考与平均; 可加性模型，树与相关方法; 神经网络; 支持向量机器与弹性准则; 原型法和近邻居; 无监督学习。

 

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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深度学习的数学基石：深入浅出解析机器学习核心算法 本书聚焦于理解和应用现代机器学习算法背后的严谨数学原理与统计学基础，旨在为读者构建一个坚实且全面的理论框架，而非简单介绍工具箱的使用方法。 在数据驱动的时代，机器学习已成为推动科技进步的核心动力。然而，许多初学者在面对复杂的算法时，往往止步于表层的模型调用，对“为什么”和“如何工作”感到困惑。本书正是为了弥补这一鸿沟而创作，它不依赖于特定的编程语言库，而是将全部篇幅投入到对核心统计学习理论的精深剖析中。 全书结构严谨，内容层层递进，从概率论和信息论的基础概念重述开始，确保读者拥有必要的数学素养来驾驭后续的复杂主题。我们首先回顾了统计推断的基本框架，包括大数定律、中心极限定理在模型泛化能力分析中的作用，以及最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的原理与差异。 第一部分：线性模型与判别分析的精髓 本书的开篇部分详细阐述了最经典也是最核心的线性分类与回归模型。我们深入探讨了线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）的生成模型视角，并将其与逻辑回归（Logistic Regression）的判别模型视角进行对比。重点分析了损失函数的设计哲学，特别是平方误差损失在回归中的应用，以及交叉熵损失在分类问题中的优势。 一个重要的章节专门用于解析正则化技术。我们不仅介绍了L1（LASSO）和L2（Ridge）正则化的数学形式，更重要的是，我们从贝叶斯角度解释了它们分别对应于对模型权重的何种先验分布假设（L2对应高斯先验，L1对应拉普拉斯先验）。这为读者理解模型复杂度控制的内在机制提供了深刻洞察。 此外，支持向量机（SVM）的讲解深入到了其对偶问题的构建过程，详细推导了核函数（Kernel Functions）如何通过Mercer定理将低维空间中的非线性问题映射到高维特征空间进行线性可分处理，从而完美地解决了“维度灾难”带来的挑战。 第二部分：模型选择、偏差与方差的权衡 如何判断一个模型是“好”的，是统计学习中永恒的主题。本书用大量篇幅讨论了模型选择的科学性。我们从统计学的角度出发，清晰地区分了偏差（Bias）和方差（Variance）的含义，并解释了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的本质。 在模型评估方面，我们超越了简单的准确率指标。交叉验证（Cross-Validation）的理论基础，包括K折交叉验证的渐近性质和留一法（LOOCV）的计算效率分析，被详细阐述。更重要的是，我们引入了信息准则，如AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion），并推导了它们在模型复杂度惩罚项上的差异，揭示了它们各自更倾向于哪种模型结构（信息量最小化或奥卡姆剃刀原则）。 第三部分：非参数方法与决策树的结构分解 本书并未将重点放在深度学习的庞大网络结构上，而是细致研究了更基础的非参数方法。K近邻（K-NN）算法的讨论着重于距离度量的选择对分类结果的敏感性，以及“维数灾难”对其性能的负面影响。 决策树（Decision Trees）的学习过程被分解为最优子树的构建和剪枝两个阶段。对于树的构建，我们详细分析了信息增益（Information Gain）、基尼不纯度（Gini Impurity）作为分割标准背后的信息论基础。剪枝过程则被视为一个对抗过拟合的统计过程，重点比较了预剪枝和后剪枝的策略优劣。 紧接着，本书系统性地介绍了集成学习（Ensemble Methods）的数学基础。Bagging（如随机森林）的原理在于通过多次独立训练的平均化效应来降低方差；而Boosting（如AdaBoost和梯度提升）则被解读为一个逐步迭代优化损失函数的序列学习过程，重点在于如何通过构造新的“残差”或“伪残差”来引导下一个弱学习器的方向。 第四部分：概率图模型与生成建模的深层结构 本书的后半部分将视角转向了更复杂的概率图模型，这是理解现代生成模型的基础。我们详细介绍了贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）的结构、因果关系表示和参数估计方法。 在隐马尔可夫模型（HMM）的章节中，我们不仅介绍了经典的前向-后向算法和维特比算法，更重要的是，我们解释了这些动态规划方法在处理序列数据时的效率优势。 最后，本书探讨了EM（Expectation-Maximization）算法在处理含有隐变量的模型（如高斯混合模型GMM）中的应用。EM算法的两个步骤——E步（期望计算）和M步（参数最大化）——被证明是迭代求解最大似然估计的有效途径，为读者理解更复杂的变分推断（Variational Inference）奠定了坚实的阶梯。 总结而言，本书是一本面向追求理论深度的学习者和研究人员的工具书。它不提供即插即用的代码库，而是致力于揭示从线性回归到概率图模型背后，统计学、信息论和优化理论是如何无缝协作，共同构建起现代机器学习理论大厦的。掌握本书内容，意味着能够独立设计、分析和批判任何基于经典统计学习范式的算法模型。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的理论深度是毋庸置疑的，但最让我惊喜的是它的普适性和连接性。很多机器学习的书籍往往只关注某一个算法族群，比如深度学习或者决策树，但这本书却像一张巨大的网，将统计学习中几乎所有重要的流派——从线性模型到集成学习，从神经网络的早期思想（虽然可能不是最新的深度学习技术）到非参数方法——都有效地组织在同一个理论框架下。这使得读者在学习新的算法时，不再是孤立地看待它们，而是能够迅速判断新算法与已学知识体系之间的关系和区别。对于我这种希望构建“大局观”的学习者来说，这种整合能力是无价的。我经常会停下来，回顾之前学过的内容，然后发现这本书早就为这种连接埋下了伏笔。它教会的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做是合理的”，这种对底层逻辑的强调，是任何快速入门教程都无法替代的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我个人对这本书的历史纵深感印象非常深刻。它在介绍现代热门技术的同时，并未忽略那些经典但依然重要的统计学习方法。例如，它对广义加性模型（GAMs）和核方法的论述，清晰地展示了统计学思想如何一步步演化，并最终影响了我们今天所使用的各种复杂模型。这种跨越时间和流派的梳理，让读者不至于只停留在当前最火热的技术浪潮中，而是能对整个领域的发展脉络有一个清晰的认知。它就像一本武林秘籍，记录了不同门派的精髓，而不是只教你最新的一招鲜。通过阅读，我开始理解为什么某些“老”技术在特定场景下依然表现出色，这完全归功于作者对这些方法理论基础的深刻洞察。这本书更像是一份系统的知识地图，指引你去探索更广阔的学习领域，而不是一个终点。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是机器学习领域的圣经！虽然我还没来得及细读完所有内容，但光是前几章对基本概念的梳理，就已经让我茅塞顿开。特别是它对模型选择和泛化误差的深入剖析，简直是教科书级别的标准。作者并没有满足于给出公式，而是用非常直观的方式解释了背后的数学原理和直觉。我记得有一次为了理解支持向量机（SVM）的核技巧，我翻阅了好几本其他教材，都觉得晦涩难懂，但翻到这本书的相应章节后，那种“原来如此”的感觉立刻就涌上来了。它似乎有一种魔力，能将那些看似高深的统计理论，用一种非常工程化、可操作的方式呈现出来。我强烈推荐给任何想要系统性地建立统计学习框架的初学者或者希望查漏补缺的进阶学习者。这本书的排版和图示设计也非常出色，清晰的逻辑链条让阅读体验大大提升，不像有些专业书籍，读起来就像在啃石头。我尤其欣赏它在介绍算法时，总会同步讨论其在实际应用中可能遇到的问题，这才是真正为读者着想的体现。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚重的书时，我最初的感受是既敬畏又有点胆怯。我之前对统计学和概率论的基础积累不算扎实，担心直接啃这本书会跟不上节奏。然而，实际阅读下来，我的担忧很快就被打消了。这本书的叙事节奏掌握得非常到位，它不是那种“填鸭式”的知识灌输，而是更像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导你进入复杂的理论世界。我特别喜欢它对偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的讲解，那部分内容写得极其细腻，甚至让我开始重新审视自己过去在项目中使用模型时的一些“想当然”的假设。它不仅仅是罗列算法，更是在构建一个完整的认知体系。每当我觉得某个概念快要模糊时，作者总能通过一个巧妙的比喻或者一个经典的例子将其固定下来。虽然阅读过程需要高度集中注意力，但回报是巨大的，感觉自己的思考深度被拔高了一个层次。这本书的深度，绝对配得上它的名声，它要求读者付出努力，但绝不会让这份努力白费。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是一场挑战，但绝对是值得的“修行”。我最欣赏它的严谨性，那种数学推导的滴水不漏，让人对得出的结论深信不疑。我不是数学专业的，阅读涉及到矩阵微积分和高维概率分布的部分时，确实需要反复琢磨，甚至需要借助一些外部资源来辅助理解那些复杂的证明步骤。但是，正因为这种严谨性，每当我成功理解了一个关键定理的推导过程，那种成就感是无与伦比的。它让你明白，机器学习并非凭空出现的黑魔法，而是建立在坚实概率论和统计学基础之上的科学。这本书对于那些对“黑箱”模型感到不安，总想探究模型内部运作机制的读者来说，简直是福音。它逼迫你走出舒适区，去面对那些曾经让你头疼的数学符号，但最终你会发现，正是这些符号构筑了理解复杂模型的坚实桥梁。