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Trevor Hastie & Robert... 著

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 數據挖掘
• 模式識彆
• 統計建模
• 預測分析
• R語言
• Python
• 理論基礎
• 算法

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齣版社： Springer

ISBN：9780387848570

商品編碼：1132486430

包裝：精裝

外文名稱：The Elements of Statis...

齣版時間：2009-02-01

頁數：745

正文語種：英語

圖書基本信息

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
作者： Trevor Hastie;Robert Tibshirani;Jerome Friedman;
ISBN13： 9780387848570
類型： 精裝(精裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2009-02-01
齣版社： Springer
頁數： 745
重量（剋）： 1383
尺寸： 23.622 x 16.256 x 3.556 cm

商品簡介

During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book.

This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.

機器學習的基石：從理論到實踐的深度探索 圖書名稱：《統計學習的要素：數據、算法與洞察》 作者：[虛構作者名，例如：阿瑟·鄧肯 & 貝絲·卡特] 齣版日期：[虛構日期] --- 內容概述 《統計學習的要素：數據、算法與洞察》是一部旨在為讀者提供堅實統計學習理論基礎和豐富實踐指導的權威著作。本書深刻剖析瞭現代機器學習領域的核心概念、關鍵算法及其背後的數學原理，目標是搭建起從基礎統計學到前沿數據科學應用的橋梁。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從綫性模型到復雜非參數方法，再到現代集成學習和神經網絡的廣泛譜係，力求讓讀者不僅能“使用”算法，更能“理解”算法的工作機製、適用場景及局限性。 本書麵嚮具有一定數學基礎（微積分、綫性代數、概率論）的統計學、計算機科學、工程學以及數據分析專業的學生、研究人員和從業者。它既是深度學習理論的嚴謹參考手冊，也是指導實際數據項目的數據挖掘指南。 第一部分：統計學習的基礎與綫性模型 本部分奠定瞭整個統計學習的理論框架，並詳細闡述瞭最經典且應用最廣泛的綫性模型。 第一章：導論與學習的框架 本章首先界定瞭“統計學習”的範疇，區分瞭監督學習、無監督學習和半監督學習。深入探討瞭模型選擇的核心問題：偏差（Bias）與方差（Variance）的權衡（Bias-Variance Tradeoff），並引入瞭正則化（Regularization）作為管理模型復雜度的關鍵工具。我們討論瞭模型評估的標準，包括訓練誤差、測試誤差、交叉驗證（Cross-Validation）的原理及其不同策略（K摺、留一法）。 第二章：綫性迴歸與分類 本章從最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）齣發，係統地推導瞭綫性迴歸模型的解法，並探討瞭多重共綫性、奇異性等實際問題。隨後，我們將討論如何將綫性框架擴展到分類問題，重點介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）。我們將深入剖析極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）在邏輯迴歸中的作用，以及梯度下降法（Gradient Descent）如何用於參數優化，包括隨機梯度下降（SGD）及其變體。 第三章：正則化與模型選擇 本章聚焦於如何通過約束模型參數來提升泛化能力。我們詳細比較瞭 L2 正則化（嶺迴歸 Ridge Regression）和 L1 正則化（Lasso 迴歸）。重點分析瞭 L1 的稀疏性生成機製，以及彈性網絡（Elastic Net）如何結閤兩者的優點。此外，本章還涵蓋瞭信息準則，如 AIC（Akaike Information Criterion）和 BIC（Bayesian Information Criterion），用於在不同復雜度的模型中進行客觀選擇。 第二部分：核方法、非參數與判彆模型 本部分超越瞭綫性假設，探索瞭處理非綫性關係和高維數據的強大工具。 第四章：廣義綫性模型與指數族分布 本章將綫性模型的適用範圍擴展到更廣泛的響應變量類型，如泊鬆迴歸（用於計數數據）和伽馬迴歸（用於正偏態數據）。我們係統地闡述瞭指數族分布（Exponential Family Distributions）的統一框架，並解釋瞭連接函數（Link Function）如何橋接綫性預測器和期望響應。 第五章：支持嚮量機（SVM） SVM 是本書的重點之一。本章從大間隔分類器的直覺齣發，推導瞭硬間隔 SVM 的優化問題。隨後，引入鬆弛變量，構建軟間隔 SVM，並推導齣 KKT 條件。最關鍵的是，本章詳細解釋瞭核技巧（Kernel Trick）——如何利用核函數（如多項式核、RBF 核）在不顯式映射到高維空間的情況下，計算高維特徵空間中的內積，從而實現非綫性分類。 第六章：判彆分析與貝葉斯分類器 本章討論瞭從概率角度齣發的分類方法。我們首先對比瞭費希爾判彆分析（Fisher's Discriminant Analysis）和綫性判彆分析（Linear Discriminant Analysis, LDA），後者基於對類彆條件分布的假設。隨後，我們詳細探討瞭樸素貝葉斯（Naive Bayes）分類器，分析其在特徵獨立性假設下的優缺點，以及如何通過平滑技術（如 Laplace Smoothing）應對零頻率問題。 第三部分：樹模型、集成學習與神經網絡基礎 本部分轉嚮現代數據挖掘中最具影響力的模型族：決策樹及其集成方法，並引入瞭深度學習的基石。 第七章：決策樹與迴歸樹 本章解釋瞭如何通過遞歸二分法（Recursive Partitioning）構建決策樹。重點講解瞭節點分裂準則，包括基尼不純度（Gini Impurity）和信息增益（Information Gain）。我們深入探討瞭樹模型的過擬閤問題，並詳細闡述瞭剪枝（Pruning）技術，包括預剪枝和後剪枝，以平衡模型的復雜性和準確性。 第八章：集成學習：提升（Boosting）與隨機森林（Bagging） 集成學習是提升模型性能的關鍵技術。本章首先詳細分析瞭 Bagging（如隨機森林 Random Forests）如何通過聚閤獨立模型的預測來降低方差。隨後，我們將焦點轉嚮 Boosting，特彆是 AdaBoost（自適應提升）的迭代重加權機製，以及梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）如何通過擬閤殘差（而不是原始響應）來構建更強大的模型序列。 第九章：前饋網絡與反嚮傳播 本章作為通往深度學習的引子，詳細介紹瞭人工神經網絡（ANN）的基本結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層。我們解釋瞭激活函數（如 Sigmoid, ReLU）的作用，並對反嚮傳播（Backpropagation）算法進行瞭嚴謹的數學推導，闡明其如何高效地計算損失函數相對於所有權重的梯度。 第四部分：模型評估、選擇與高維數據處理 本部分關注於如何科學地評估模型性能，以及應對特徵維度爆炸的挑戰。 第十章：模型評估與選擇的深入探討 本章超越瞭簡單的準確率，探討瞭更精細的評估指標，如精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1 分數以及 ROC 麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve）和 AUC（Area Under the Curve）。我們還將討論如何使用統計顯著性檢驗來比較不同模型的優劣，以及在存在類彆不平衡問題時如何調整模型策略。 第十一章：維度縮減技術 在處理高維數據時，維度縮減至關重要。本章詳細介紹瞭主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的理論基礎，包括如何利用特徵值分解來找到數據方差最大的正交方嚮。我們還探討瞭非綫性降維方法，如流形學習（Manifold Learning）的基本思想，以及綫性判彆分析（LDA）作為一種監督降維方法的應用。 第十二章：生成模型與密度估計 本章探討瞭如何對數據的底層分布進行建模。我們對比瞭參數化密度估計（如高斯混閤模型 GMM）與非參數密度估計（如核密度估計 KDE）。此外，本章還簡要介紹瞭變分推斷（Variational Inference）的基本概念，為理解現代生成模型奠定瞭基礎。 總結與展望 《統計學習的要素：數據、算法與洞察》力求提供一個全麵且深入的知識體係。通過對每種方法的理論推導、算法實現細節以及在真實世界數據集上的錶現分析，本書確保讀者不僅掌握瞭當前數據科學工具箱中的主力工具，更理解瞭它們背後的統計學原理和模型假設。本書的最終目標是培養讀者獨立分析、選擇和設計恰當統計學習模型以解決復雜實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》簡直是統計學習領域的“聖經”！我從大學時代就開始接觸這個領域，嘗試過市麵上各種教材和參考書，但說實話，真正能讓我對機器學習背後的數學原理和統計學基礎有一個透徹理解的，非它莫屬。這本書的深度和廣度令人敬佩，它不僅僅羅列瞭各種算法，更重要的是，它深入剖析瞭每種模型背後的理論推導和假設前提。比如，在講解正則化方法時，作者們不僅展示瞭Lasso和Ridge迴歸的公式，還詳細解釋瞭它們是如何從統計推斷的角度來控製模型復雜度和避免過擬閤的，那種清晰的邏輯鏈條，讓人豁然開朗。讀這本書的過程就像攀登一座技術高峰，雖然初期可能會被那些高深的數學符號和復雜的證明嚇到，但一旦堅持下來，收獲的不僅僅是解決實際問題的能力，更是對數據科學這一學科的深刻洞察力。特彆是對於那些希望從“調參工程師”晉升為“模型架構師”的人來說，這本書是必不可少的知識基石。它教會你如何思考，而不是簡單地套用庫函數。

評分☆☆☆☆☆

我第一次翻開這本書時，感覺就像是進入瞭一個由嚴謹邏輯和優雅數學構築的迷宮。說實話，閱讀體驗並非那種輕鬆愉快的“快餐式”學習，它要求你必須帶著筆和草稿紙去啃。它的敘述風格非常學術化，甚至帶有一點“冷峻”的剋製感，作者們似乎篤信，隻有最精確的數學錶達纔能承載復雜的統計思想。書中對支持嚮量機（SVM）的核方法和統計學習理論（如VC維）的闡述，清晰而無懈可擊，這與許多市麵上隻停留在應用層麵的書籍形成瞭鮮明對比。我特彆欣賞它在章節安排上的循序漸進，從綫性模型逐步過渡到更復雜的非參數方法，這種結構使得讀者能夠構建起一個完整的知識框架。雖然對於初學者來說，某些章節可能需要反復閱讀多次纔能消化，但正是這種挑戰性，保證瞭知識的沉澱和內化。它更像是一本工具書，你需要隨時迴來查閱，每一次重讀都會有新的領悟，發現之前因為知識儲備不足而忽略的細節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和內容密度簡直是“反人類友好”級彆的，但這恰恰是它魅力所在。每一個公式、每一個圖示都經過瞭深思熟慮的放置，它們共同構成瞭一個復雜的知識網絡。對我個人而言，印象最深刻的是關於“Boosting”方法的討論，從AdaBoost到梯度提升（Gradient Boosting Machine），作者們構建的理論框架，讓我理解瞭為什麼這些弱學習器的組閤能夠産生如此強大的預測能力，而不僅僅是知道“梯度下降”這一優化過程。這本書的難度，迫使我復習瞭高等概率論和綫性代數中很多久違的知識點，從這個角度看，它還充當瞭一本優秀的數學復習資料。它不是一本可以被輕易“讀完”的書，而是一本需要被“研讀”和“參考”的工具書。它的價值隨著你專業知識的增長而不斷顯現，越是深入這個領域，越能體會到其內容的深邃和不可替代性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在準備博士畢業論文的研究生，我發現這本書對我至關重要。我的研究方嚮涉及到高維數據分析和因果推斷中的預測模型構建，而《The Elements of Statistical Learning》幾乎覆蓋瞭所有我需要的核心理論。書中的內容組織非常係統化，從基礎的迴歸、分類，到集成學習、神經網絡的早期形態，再到計算學習理論的探討，它提供瞭一個全麵的統計學習方法論藍圖。我特彆喜歡它在討論決策樹和隨機森林時所展現齣的嚴謹性，它不僅描述瞭算法步驟，還深入探討瞭信息增益、基尼係數等指標背後的統計意義及其在偏差-方差權衡中的作用。對於需要發錶高水平期刊論文的學者而言，引用這本書中的理論作為基礎支持，其說服力是毋庸置疑的。它不是一本教你如何使用`scikit-learn`庫的書，而是一本教你如何理解和設計算法的書，這種思維層麵的提升，是無價的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，如果你是那種隻想快速上手做一個預測模型，然後上綫應用的人，這本書可能會讓你感到氣餒。它不是那種“五分鍾學會機器學習”的入門讀物。它的語言極其精煉，幾乎沒有冗餘的修飾，每一個定理和推論都直擊核心。我記得有一次我為一個復雜的判彆分析問題感到睏惑，翻閱到書中關於判彆分析（DA）和貝葉斯分類器的對比章節時，作者們通過嚴謹的數學推導，清晰地展示瞭兩者在特定假設下的聯係與區彆，這種“追根溯源”的解答方式，比任何在綫教程都要令人信服。這本書的價值在於其權威性和完整性，它匯集瞭統計學習領域幾十年來的精華，更像是一份官方的學術標準。它需要學習者投入大量的時間去消化吸收，但一旦掌握，你對數據世界的理解會上升到一個全新的維度，你會開始用更審慎、更具批判性的眼光去看待所有聲稱“SOTA”的新算法。