統計學習基礎 第2版 9787510084508 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] 黑斯蒂 著

圖書標籤:

• 統計學習
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• 李航
• 統計學
• 理論基礎
• 算法
• 模型
• Python
• 數據挖掘

店鋪： 中頤圖書專營店

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510084508

商品編碼：26071543929

包裝：平裝

齣版時間：2015-01-01

基本信息

書名：統計學習基礎 第2版

定價：119.0元

作者：（德）黑斯蒂

齣版社：世界圖書齣版公司

齣版日期：2015-01-01

ISBN：9787510084508

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：24開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是Springer統計係列叢書之一，旨在讓讀者深入瞭解數據挖掘和預測。
　　隨著計算機和信息技術迅猛發展，醫學、生物學、金融、以及市場等各個領域的大量數據的産生，處理這些數據以及挖掘它們之間的關係對於一個統計工作者顯得尤為重要。本書運用共同的理論框架將這些領域的重要觀點做瞭很好的闡釋，重點強調方法和概念基礎而非理論性質，運用統計的方法更是突齣概念而非數學。另外，書中大量的彩色圖例可以幫助讀者更好地理解概念和理論。
　　目次:導論; 監督學習概述; 綫性迴歸模型; 綫性分類方法; 基展開與正則性; 核方法; 模型評估與選擇; 模型參考與平均; 可加性模型，樹與相關方法; 神經網絡; 支持嚮量機器與彈性準則; 原型法和近鄰居; 無監督學習。

 

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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深度學習的數學基石：深入淺齣解析機器學習核心算法 本書聚焦於理解和應用現代機器學習算法背後的嚴謹數學原理與統計學基礎，旨在為讀者構建一個堅實且全麵的理論框架，而非簡單介紹工具箱的使用方法。 在數據驅動的時代，機器學習已成為推動科技進步的核心動力。然而，許多初學者在麵對復雜的算法時，往往止步於錶層的模型調用，對“為什麼”和“如何工作”感到睏惑。本書正是為瞭彌補這一鴻溝而創作，它不依賴於特定的編程語言庫，而是將全部篇幅投入到對核心統計學習理論的精深剖析中。 全書結構嚴謹，內容層層遞進，從概率論和信息論的基礎概念重述開始，確保讀者擁有必要的數學素養來駕馭後續的復雜主題。我們首先迴顧瞭統計推斷的基本框架，包括大數定律、中心極限定理在模型泛化能力分析中的作用，以及最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）的原理與差異。 第一部分：綫性模型與判彆分析的精髓 本書的開篇部分詳細闡述瞭最經典也是最核心的綫性分類與迴歸模型。我們深入探討瞭綫性判彆分析（LDA）和二次判彆分析（QDA）的生成模型視角，並將其與邏輯迴歸（Logistic Regression）的判彆模型視角進行對比。重點分析瞭損失函數的設計哲學，特彆是平方誤差損失在迴歸中的應用，以及交叉熵損失在分類問題中的優勢。 一個重要的章節專門用於解析正則化技術。我們不僅介紹瞭L1（LASSO）和L2（Ridge）正則化的數學形式，更重要的是，我們從貝葉斯角度解釋瞭它們分彆對應於對模型權重的何種先驗分布假設（L2對應高斯先驗，L1對應拉普拉斯先驗）。這為讀者理解模型復雜度控製的內在機製提供瞭深刻洞察。 此外，支持嚮量機（SVM）的講解深入到瞭其對偶問題的構建過程，詳細推導瞭核函數（Kernel Functions）如何通過Mercer定理將低維空間中的非綫性問題映射到高維特徵空間進行綫性可分處理，從而完美地解決瞭“維度災難”帶來的挑戰。 第二部分：模型選擇、偏差與方差的權衡 如何判斷一個模型是“好”的，是統計學習中永恒的主題。本書用大量篇幅討論瞭模型選擇的科學性。我們從統計學的角度齣發，清晰地區分瞭偏差（Bias）和方差（Variance）的含義，並解釋瞭偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）的本質。 在模型評估方麵，我們超越瞭簡單的準確率指標。交叉驗證（Cross-Validation）的理論基礎，包括K摺交叉驗證的漸近性質和留一法（LOOCV）的計算效率分析，被詳細闡述。更重要的是，我們引入瞭信息準則，如AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion），並推導瞭它們在模型復雜度懲罰項上的差異，揭示瞭它們各自更傾嚮於哪種模型結構（信息量最小化或奧卡姆剃刀原則）。 第三部分：非參數方法與決策樹的結構分解 本書並未將重點放在深度學習的龐大網絡結構上，而是細緻研究瞭更基礎的非參數方法。K近鄰（K-NN）算法的討論著重於距離度量的選擇對分類結果的敏感性，以及“維數災難”對其性能的負麵影響。 決策樹（Decision Trees）的學習過程被分解為最優子樹的構建和剪枝兩個階段。對於樹的構建，我們詳細分析瞭信息增益（Information Gain）、基尼不純度（Gini Impurity）作為分割標準背後的信息論基礎。剪枝過程則被視為一個對抗過擬閤的統計過程，重點比較瞭預剪枝和後剪枝的策略優劣。 緊接著，本書係統性地介紹瞭集成學習（Ensemble Methods）的數學基礎。Bagging（如隨機森林）的原理在於通過多次獨立訓練的平均化效應來降低方差；而Boosting（如AdaBoost和梯度提升）則被解讀為一個逐步迭代優化損失函數的序列學習過程，重點在於如何通過構造新的“殘差”或“僞殘差”來引導下一個弱學習器的方嚮。 第四部分：概率圖模型與生成建模的深層結構 本書的後半部分將視角轉嚮瞭更復雜的概率圖模型，這是理解現代生成模型的基礎。我們詳細介紹瞭貝葉斯網絡（Bayesian Networks）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields）的結構、因果關係錶示和參數估計方法。 在隱馬爾可夫模型（HMM）的章節中，我們不僅介紹瞭經典的前嚮-後嚮算法和維特比算法，更重要的是，我們解釋瞭這些動態規劃方法在處理序列數據時的效率優勢。 最後，本書探討瞭EM（Expectation-Maximization）算法在處理含有隱變量的模型（如高斯混閤模型GMM）中的應用。EM算法的兩個步驟——E步（期望計算）和M步（參數最大化）——被證明是迭代求解最大似然估計的有效途徑，為讀者理解更復雜的變分推斷（Variational Inference）奠定瞭堅實的階梯。 總結而言，本書是一本麵嚮追求理論深度的學習者和研究人員的工具書。它不提供即插即用的代碼庫，而是緻力於揭示從綫性迴歸到概率圖模型背後，統計學、信息論和優化理論是如何無縫協作，共同構建起現代機器學習理論大廈的。掌握本書內容，意味著能夠獨立設計、分析和批判任何基於經典統計學習範式的算法模型。

評分☆☆☆☆☆

我個人對這本書的曆史縱深感印象非常深刻。它在介紹現代熱門技術的同時，並未忽略那些經典但依然重要的統計學習方法。例如，它對廣義加性模型（GAMs）和核方法的論述，清晰地展示瞭統計學思想如何一步步演化，並最終影響瞭我們今天所使用的各種復雜模型。這種跨越時間和流派的梳理，讓讀者不至於隻停留在當前最火熱的技術浪潮中，而是能對整個領域的發展脈絡有一個清晰的認知。它就像一本武林秘籍，記錄瞭不同門派的精髓，而不是隻教你最新的一招鮮。通過閱讀，我開始理解為什麼某些“老”技術在特定場景下依然錶現齣色，這完全歸功於作者對這些方法理論基礎的深刻洞察。這本書更像是一份係統的知識地圖，指引你去探索更廣闊的學習領域，而不是一個終點。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是機器學習領域的聖經！雖然我還沒來得及細讀完所有內容，但光是前幾章對基本概念的梳理，就已經讓我茅塞頓開。特彆是它對模型選擇和泛化誤差的深入剖析，簡直是教科書級彆的標準。作者並沒有滿足於給齣公式，而是用非常直觀的方式解釋瞭背後的數學原理和直覺。我記得有一次為瞭理解支持嚮量機（SVM）的核技巧，我翻閱瞭好幾本其他教材，都覺得晦澀難懂，但翻到這本書的相應章節後，那種“原來如此”的感覺立刻就湧上來瞭。它似乎有一種魔力，能將那些看似高深的統計理論，用一種非常工程化、可操作的方式呈現齣來。我強烈推薦給任何想要係統性地建立統計學習框架的初學者或者希望查漏補缺的進階學習者。這本書的排版和圖示設計也非常齣色，清晰的邏輯鏈條讓閱讀體驗大大提升，不像有些專業書籍，讀起來就像在啃石頭。我尤其欣賞它在介紹算法時，總會同步討論其在實際應用中可能遇到的問題，這纔是真正為讀者著想的體現。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本厚重的書時，我最初的感受是既敬畏又有點膽怯。我之前對統計學和概率論的基礎積纍不算紮實，擔心直接啃這本書會跟不上節奏。然而，實際閱讀下來，我的擔憂很快就被打消瞭。這本書的敘事節奏掌握得非常到位，它不是那種“填鴨式”的知識灌輸，而是更像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導你進入復雜的理論世界。我特彆喜歡它對偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）的講解，那部分內容寫得極其細膩，甚至讓我開始重新審視自己過去在項目中使用模型時的一些“想當然”的假設。它不僅僅是羅列算法，更是在構建一個完整的認知體係。每當我覺得某個概念快要模糊時，作者總能通過一個巧妙的比喻或者一個經典的例子將其固定下來。雖然閱讀過程需要高度集中注意力，但迴報是巨大的，感覺自己的思考深度被拔高瞭一個層次。這本書的深度，絕對配得上它的名聲，它要求讀者付齣努力，但絕不會讓這份努力白費。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的理論深度是毋庸置疑的，但最讓我驚喜的是它的普適性和連接性。很多機器學習的書籍往往隻關注某一個算法族群，比如深度學習或者決策樹，但這本書卻像一張巨大的網，將統計學習中幾乎所有重要的流派——從綫性模型到集成學習，從神經網絡的早期思想（雖然可能不是最新的深度學習技術）到非參數方法——都有效地組織在同一個理論框架下。這使得讀者在學習新的算法時，不再是孤立地看待它們，而是能夠迅速判斷新算法與已學知識體係之間的關係和區彆。對於我這種希望構建“大局觀”的學習者來說，這種整閤能力是無價的。我經常會停下來，迴顧之前學過的內容，然後發現這本書早就為這種連接埋下瞭伏筆。它教會的不僅僅是“如何做”，更是“為什麼這樣做是閤理的”，這種對底層邏輯的強調，是任何快速入門教程都無法替代的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗是一場挑戰，但絕對是值得的“修行”。我最欣賞它的嚴謹性，那種數學推導的滴水不漏，讓人對得齣的結論深信不疑。我不是數學專業的，閱讀涉及到矩陣微積分和高維概率分布的部分時，確實需要反復琢磨，甚至需要藉助一些外部資源來輔助理解那些復雜的證明步驟。但是，正因為這種嚴謹性，每當我成功理解瞭一個關鍵定理的推導過程，那種成就感是無與倫比的。它讓你明白，機器學習並非憑空齣現的黑魔法，而是建立在堅實概率論和統計學基礎之上的科學。這本書對於那些對“黑箱”模型感到不安，總想探究模型內部運作機製的讀者來說，簡直是福音。它逼迫你走齣舒適區，去麵對那些曾經讓你頭疼的數學符號，但最終你會發現，正是這些符號構築瞭理解復雜模型的堅實橋梁。