贝叶斯统计学及其应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:同济大学出版社

作者:韩明

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2015-6

价格:CNY 49.80

装帧:平装

isbn号码:9787560858241

丛书系列:

图书标签:

贝叶斯
统计学
数据分析
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机器学习
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模型选择
推断统计
蒙特卡洛方法
层次模型
决策分析

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具体描述

《贝叶斯统计学及其应用》系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章，内容分为4个部分：第一部分，介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况，包括第1章（绪论）；第二部分，介绍贝叶斯统计学的基础理论，包括第2—6章；第三部分，介绍贝叶斯统计学在一些域中的应用，包括第7—15章；第四部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，包括第16章。另外。《贝叶斯统计学及其应用》还有两个附录，附录A：贝叶斯学派开山鼻祖——托马斯·贝叶斯小传，附录B：WinBUGS软件及其基本使用介绍。《贝叶斯统计学及其应用》中的一些例题、应用案例，采用R软件，并给出了相应的代码。

《现代数据挖掘技术与实践》内容简介本书深入探讨了数据挖掘领域的最新进展与核心技术，旨在为读者提供一个全面、系统且高度实用的知识框架。在当今数据爆炸的时代，如何从海量、高维度的数据中提取有价值的信息并将其转化为可操作的洞察，是科学研究、商业决策乃至社会治理的关键挑战。《现代数据挖掘技术与实践》正是在这一背景下应运而生，它不仅涵盖了传统的数据挖掘范式，更着重介绍了近年来兴起的深度学习驱动的数据分析方法，并辅以大量的真实世界案例和前沿算法实现细节。全书结构严谨，逻辑清晰，共分为六大部分，共计二十章，力求覆盖数据挖掘从数据准备到模型部署的全生命周期。第一部分：数据挖掘基础与预备知识 (共三章) 本部分为后续深入学习奠定坚实的理论基础。首先，系统回顾了数据挖掘的定义、历史演进及其在不同行业（如金融风控、医疗健康、市场营销）中的应用场景。随后，重点讲解了数据预处理的重要性与常用技术。这包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成（解决异构数据源的冲突）以及数据转换（如归一化、标准化、离散化）。特别地，我们详述了维度约减的方法，不仅限于传统的线性方法如主成分分析（PCA），还详细介绍了非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，并分析了它们在可视化和特征提取中的优劣。最后，本部分引入了大数据基础设施的概念，简要介绍了Hadoop生态系统和Spark框架在处理大规模数据集时的角色。第二部分：核心经典挖掘算法详解 (共四章) 本部分回归数据挖掘的经典基石。首先，对分类算法进行了深入剖析，从逻辑回归、决策树（包括C4.5、CART算法及其剪枝策略）入手，详尽阐述了集成学习方法，如Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting Machine，GBM），并对比了它们在预测精度和模型解释性方面的差异。其次，重点讲解了聚类分析。我们不仅限于K-Means和层次聚类，还详细介绍了基于密度的DBSCAN及其在识别任意形状簇上的优势，以及谱聚类在处理复杂数据结构时的应用。关联规则挖掘部分，详细阐述了Apriori算法的原理和效率瓶颈，并介绍了FP-Growth算法的优化思路。最后，对异常检测进行了专题论述，涵盖了统计学方法、基于距离和基于密度的异常识别技术。第三部分：深度学习在数据挖掘中的前沿应用 (共五章) 这是本书最具时代特征的部分，聚焦于深度学习如何革新传统的数据挖掘任务。我们首先介绍了深度神经网络（DNN）的基本结构、激活函数、反向传播算法的优化，以及正则化技术（如Dropout）。随后，对卷积神经网络（CNN）进行了深入的讲解，着重分析其在图像识别和空间数据挖掘中的强大能力，并探讨了迁移学习在数据稀疏场景下的应用。循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM和GRU）被详细介绍，用以处理时间序列数据挖掘，例如股价预测和自然语言处理中的序列建模。紧接着，本书投入大量篇幅讨论了深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用，从词嵌入（Word2Vec, GloVe）到Transformer架构，解释了注意力机制如何驱动现代语言模型的性能飞跃。最后，本书探讨了图神经网络（GNN）在社交网络分析、推荐系统和知识图谱挖掘中的新兴潜力。第四部分：高级主题：序列、文本与图数据挖掘 (共三章) 本部分深入到特定类型复杂数据的挖掘。在时间序列数据挖掘中，除了传统的ARIMA模型，我们详细展示了如何利用深度学习模型处理高频、多变量时间序列，并探讨了时间序列聚类和异常检测的方法。文本挖掘方面，我们超越了传统的词袋模型（BoW），侧重于基于主题模型（如LDA）的文档组织，并结合深度学习方法进行情感分析和文本摘要。图数据挖掘部分，则专注于如何将现实世界的网络结构映射到数学图模型上，介绍图的中心性度量、社区发现算法（如Louvain算法）以及如何在图结构上进行链接预测和节点分类。第五部分：模型评估、可解释性与鲁棒性 (共三章) 一个成熟的数据挖掘流程必须包含严格的模型评估和对结果的深入理解。本部分首先详尽地介绍了模型评估的指标体系，包括分类（精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线、AUC）、回归（MSE、RMSE、MAE）以及聚类（轮廓系数、Calinski-Harabasz指数）。特别强调了交叉验证和Bootstrap等重采样技术在评估模型泛化能力中的作用。随后，本书 посвятить 章节探讨了模型可解释性（XAI）。我们详细介绍了局部可解释性方法（如LIME和SHAP值）如何揭示复杂黑箱模型（尤其是深度学习模型）的决策依据，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。最后，讨论了模型鲁棒性，包括对抗性攻击的防御策略和模型在数据漂移（Data Drift）下的维护策略。第六部分：数据挖掘的工程实践与伦理考量 (共两章) 本书的最后部分将理论与工程实践紧密结合。我们讨论了模型部署的M LOps流程，涵盖了从特征存储、模型版本控制到生产环境监控的自动化流程。此外，还介绍了如何使用容器化技术（如Docker和Kubernetes）来确保模型部署的可移植性和可扩展性。最后，本书以至关重要的伦理与公平性议题收尾。我们探讨了数据挖掘模型中可能存在的偏见来源（如训练数据中的历史偏见），并介绍了常用的公平性度量指标（如均值差异、机会均等）以及去偏技术（如预处理、后处理方法），强调负责任的人工智能开发原则。本书内容丰富，深度适中，理论推导严密且结合实际案例分析，非常适合具有一定概率论和线性代数基础的计算机科学、统计学、应用数学专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统提升数据挖掘技能的工程师和数据分析师阅读。书中提供的代码示例（主要基于Python的Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch库）确保了读者能够立即动手实践所学知识。

作者简介

目录信息

序
前言
第1章绪论
1.1从一个例子来看经典统计与贝叶斯统计
1.1.1基于R语言的一个例子
1.1.2频率学派方法
1.1.3贝叶斯学派方法
1.2经典统计与贝叶斯统计的比较
1.2.1经典统计的缺陷
1.2.2对经典学派的批评
1.2.3对贝叶斯方法的批评
1.2.4贝叶斯统计存在的问题
1.3贝叶斯统计的兴起与发展
1.4贝叶斯统计的广泛应用
1.4.1促进了统计科学自身的发展
1.4.2在经济、金融和保险中的应用
1.4.3在生物、医学、生态学中的应用
1.4.4在可靠性中的应用
1.4.5在机器学习中的应用
1.4.6贝叶斯定理成为Google计算的新力量
1.5贝叶斯统计学的今天和明天
1.5.1客观贝叶斯分析
1.5.2主观贝叶斯分析
1.5.3稳健贝叶斯分析
1.5.4频率贝叶斯分析
1.5.5拟贝叶斯分析
1.6本书的框架和内容安排
1.7本章附录：应用贝叶斯方法搜寻失联航班
思考与练习题1
第2章先验分布和后验分布
2.1统计推断的基础
2.2贝叶斯定理
2.2.1事件形式的贝叶斯定理
2.2.2随机变量形式的贝叶斯定理
2.3共轭先验分布
2.3.1共轭先验分布的定义
2.3.2后验分布的计算
2.3.3常用的共轭先验分布
2.4充分统计量
2.4.1经典统计中充分统计量的定义和判断
2.4.2贝叶斯统计中充分统计量的判断
2.5Beta分布、Gamma分布和Pareto分布
2.5.1：Beta分布
2.5.2Gamma分布
2.5.3Pareto分布
2.6常用分布列表
思考与练习题2
第3章贝叶斯统计推断
3.1点估计
3.1.1损失函数与风险函数
3.1.2贝叶斯估计的定义
3.1.3贝叶斯估计的误差
3.2区间估计
3.2.1可信区间的定义
3.2.2单侧可信限
3.3假设检验
3.3.1贝叶斯假设检验
3.3.2贝叶斯因子
3.3.3简单原假设H0对简单备择假设H1
3.3.4复杂原假设H0对复杂备择假设H1
3.3.5简单原假设H0对复杂备择假设H1
3.3.6多重假设检验
3.3.7用贝叶斯因子进行模型选择
3.4从户值到贝叶斯因子
3.4.1经典学派假设检验的回顾
3.4.2贝叶斯学派的假设检验
3.4.3两个学派检验方法的关系
3.5预测问题
3.6似然原理
3.7多参数模型的贝叶斯推断
3.7.1概述
3.7.2正态分布中参数的贝叶斯推断
3.7.3随机模拟方法
3.7.4应用案例
思考与练习题3
第4章先验分布的选取
4.1先验信息与主观概率
4.2无信息先验分布
4.2.1贝叶斯假设
4.2.2共轭先验分布及超参数的确定
4.2.3位置参数的无信息先验分布
4.2.4尺度参数的无信息先验分布
4.2.5用Jeffreys准则确定无信息先验分布
4.3多层（分层）先验分布
4.4分层（多层）贝叶斯模型
4.4.1分层模型的建立及其贝叶斯推断
4.4.2N—N模型与应用
4.4.3应用案例
思考与练习题4
第5章统计决策基础
5.1统计决策问题
5.2统计决策问题的三要素
5.3期望损失、决策准则与风险
5.3.1贝叶斯期望损失
5.3.2决策准则与风险
5.4决策原理
5.4.1条件贝叶斯决策原理
5.4.2贝叶斯风险原理
5.5收益函数与决策准则
5.5.1收益函数
5.5.2收益函数下行动的容许性
5.5.3收益函数下的决策准则
5.6先验期望准则
5.6.1先验期望收益
5.6.2先验期望准则与其他几个准则的关系
5.7用损失函数与收益函数做决策的关系
5.7.1从收益到损失
5.7.2用收益函数表示损失函数
5.7.3损失函数下的悲观决策准则
5.7.4损失函数下的先验期望准则
5.8效用函数及其应用
5.8.1效用和效用函数
5.8.2用效用函数做决策的例子
思考与练习题5
第6章贝叶斯决策
6.1贝叶斯决策问题
6.2后验风险准则
6.2.1后验风险
6.2.2决策函数
6.2.3后验风险准则
6.3常用损失函数下的贝叶斯估计
6.3.1平方损失函数下的贝叶斯估计
6.3.2线性损失函数下的贝叶斯估计
6.3.3有限个行动下的假设检验
思考与练习题6
第7章贝叶斯回归分析
7.1经典方法中多元线性回归的回顾
7.1.1多元线性回归模型
7.1.2回归参数的估计
7.2模型中参数的贝叶斯估计
7.2.1回归系数的贝叶斯估计
7.2.2方差σ2的贝叶斯估计
7.2.3应用案例
7.3随机模拟方法与应用案例
7.3.1随机模拟方法
7.3.2应用案例
思考与练习题7
第8章贝叶斯统计在证券投资预测中的应用
8.1证券投资预测中的多层贝叶斯方法及其应用
8.1.1预测对象的状态划分
8.1.2状态概率的多层先验分布和多层贝叶斯估计
8.1.3预测方法
8.1.4应用案例
8.2证券投资预测中的E—Bayes方法及其应用
8.2.1预测对象的状态划分
8.2.2状态概率的E—Bayes估计的定义
8.2.3状态概率的E—Bayes估计
8.2.4预测案例
8.3证券投资预测的马氏链法和E—Bayes方法
8.3.1证券投资预测的马氏链法
8.3.2证券投资预测的E—Bayes法
8.3.3预测案例
8.4证券投资风险预测的E—Bayes法与灰色预测法
8.4.1GM（1，1）预测模型
8.4.2E—Bayes预测法
8.4.3案例分析
思考与练习题8
第9章贝叶斯判别模型与负点法在处理微量超差中的应用
9.1微量超差与负点法
9.2判别模型
9.2.1正态总体的距离判别模型
9.2.2贝叶斯判别模型
9.2.3对判别法则的评价
9.3负点法的建立
9.3.1直接划分超差带
9.3.2最大负点数的确定
9.4应用案例
9.4.1负点法（I）的判别结果
9.4.2贝叶斯判别模型的判别结果
9.4.3模型转化的负点法及其判别结果
思考与练习题9
第10章贝叶斯统计在计量经济学和金融中的应用
10.1贝叶斯计量经济学概述
10.2贝叶斯统计与计量经济学
10.3贝叶斯计量经济学的基本思想、方法和内容
10.3.1贝叶斯模型比较和选择
10.3.2贝叶斯预测
10.3.3贝叶斯计量经济学中的计算
10.4公司信用风险研究的贝叶斯方法
10.5基于贝叶斯MCMC方法的VaR估计
10.5.1基于POT模型的VaR
10.5.2模型的贝叶斯MCMC估计
10.5.3应用案例
10.6基于MCMC的金融市场风险VaR的估计
10.6.1金融市场风险与VaR
10.6.2实证分析及评价
10.7本章结束语
10.8本章附录：从诺贝尔经济学奖看计量经济学的发展
10.8.1引言
10.8.2与计量经济学有关的诺贝尔经济学奖得主的工作介绍
10.8.3其他几位获奖者的工作简介
10.8.4结束语
思考与练习题10
第11章贝叶斯统计在保险、精算中的应用
11.1经验费率的估计
11.2损失储备金与复合损失模型
11.3健康保险和生命表
11.4保险公司未决赔款准备金的稳健贝叶斯估计
11.5动态死亡率建模与年金产品长寿风险的度量
11.6贝叶斯方法估计极端损失再保险纯保费
11.7准备金发展年相关的贝叶斯估计
11.8贝叶斯方法在调整保险费率中的应用
11.9非寿险精算中的贝叶斯信用模型分析
11.10医疗保险参保人数的贝叶斯预测分析
11.10.1贝叶斯常均值折扣模型
11.10.2利用贝叶斯模型的预测
11.11贝叶斯方法及WinBUGS在非寿险费率分析中的应用
11.11.1引言
11.11.2贝叶斯视角下的广义线性模型
11.11.3损失频率模型
11.11.4损失强度模型
11.11.5通过R调用WinBUGS
11.11.6应用案例
11.11.7附录：模型代码（R，WinBUGS）
11.12贝叶斯方法在保险、精算中的应用展望
思考与练习题11
第12章贝叶斯时间序列及其应用
12.1贝叶斯时间序列方法研究与应用评述
12.1.1贝叶斯时间序列方法与应用
12.1.2一元ARMA模型的贝叶斯方法
12.1.3多元AR模型的贝叶斯方法
12.1.4模型识别
12.2基于MCMC方法的贝叶斯AR（p）模型分析
12.2.1贝叶斯AR（p）模型
12.2.2MCMC法与Gibbs抽样
12.2.3应用案例
思考与练习题12
第13章贝叶斯可靠性统计分析基础
13.1可靠性统计分析概述
13.2成败型试验——二项分布
13.3连续型试验——指数分布
13.3.1定数截尾寿命试验
13.3.2定时截尾寿命试验
13.4电子产品可靠性的贝叶斯评估程序
13.5成败型产品可靠性抽样检验的贝叶斯方案
13.5.1生产方风险为先验风险的情况
13.5.2生产方风险为后验风险的情况
13.6指数型产品可靠性抽样检验的贝叶斯方案
13.7结束语
思考与练习题13
第14章可靠性参数的E—Bayes估计法及其应用
14.1E—Bayes估计法概述
14.2参数的E—Bayes估计法
14.2.1一个超参数情形
14.2.2两个超参数情形
14.3λ的E—Bayes估计及其应用
14.3.1λ的E—Bayes估计的定义
14.3.2λ的E—Bayes估计
14.3.3λ的多层Bayes估计
14.3.4E—Bayes估计的性质
14.3.5应用案例
14.4pi的E—Bayes估计及其应用
14.4.1pi的E—Bayes估计的定义
14.4.2pi的E—Bayes估计
14.4.3pi的E—Bayes估计的性质
14.4.4模拟算例
14.4.5应用案例
14.5R的E—Bayes估计及其应用
14.5.1R的E—Bayes估计的定义
14.5.2R的E—Bayes估计
14.5.3R的多层Baeys估计
14.5.4E—Bayes估计的性质
14.5.5模拟算例
思考与练习题14
……
第15章无失效数据的贝叶斯可靠性分析
第16章贝叶斯计算方法及有关软件
附录
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在拓扑学和概率论的交叉领域提供了极其稀有和深刻的见解。它不仅仅是介绍工具，更是在构建一种思维方式——将概率的随机性置于几何和空间的结构中去理解。作者对马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）的理论基础阐述得极为详尽，尤其是在讨论收敛速度和混合性的章节，引用了大量的测度论和拓扑学工具来证明其有效性。这种严谨性使得我们不再盲目地“使用”算法，而是真正“理解”算法为何有效，以及在何种条件下会失效。阅读这本书就像是在进行一次智力上的深度潜水，你必须准备好面对晦涩的定义和繁复的证明。但一旦成功穿透这些障碍，你将获得一种近乎“洞察”般的能力，能够以更深层次的数学结构来审视随机过程和统计推断。对于那些希望将统计学推向理论前沿的读者来说，这本书无疑是里程碑式的作品。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是信息论的圣经，读起来像是在攀登一座知识的高峰。作者用极其严谨的数学语言，构建了一个关于信息度量和传输效率的宏伟框架。我尤其欣赏它对熵在不同物理系统，比如热力学和信息处理中的统一性描述，这种跨学科的洞察力让人拍案叫绝。书中的推导过程清晰而富有逻辑，每一步的衔接都像是精密的机械咬合，让人在理解深奥概念时也能感受到一种智力上的愉悦。不过，对于初学者来说，可能需要反复研读才能完全消化其中的精髓，因为它不满足于停留在表面概念的介绍，而是深入挖掘了信息理论的底层原理和数学基础。每一次深入阅读，我都能发现新的理解层次，仿佛拨开了层层迷雾，看到了信息本质的纯粹光芒。这本书的深度和广度，使其成为任何严肃研究者案头必备的工具书。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本关于复杂系统建模的书，我立刻被其充满哲学思辨的开篇所吸引。它探讨的不是孤立的数学公式，而是如何用数学的语言去描绘和预测那些本质上不可预测的现象，比如生态系统的演替或者金融市场的波动。作者似乎有一种魔力，能将那些看似随机的噪声，提炼出潜在的秩序和结构。书中对非线性动力学的处理尤其出色，它没有直接给出求解的“万能钥匙”，而是教会我们如何识别和理解系统的敏感依赖性，这才是真正应对复杂世界的态度。阅读过程中，我常常停下来沉思，思考这些模型背后的世界观——它们是对现实的简化，但这种简化本身就是一种深刻的洞察。整本书的叙事节奏非常舒缓，但蕴含的思考密度极高，非常适合那些喜欢在阅读中与作者进行深度对话的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的阅读体验，就像是在一个古老的图书馆里，被一位博学的学者领着，逐步解锁那些尘封已久的统计哲学宝藏。它对于“概率”这个核心概念的探讨，远远超出了教科书上的定义。作者巧妙地梳理了从古典概率论到现代主观概率论的演变脉络，并对不同学派的争论进行了公正而深入的评述。读到关于证据权重和信念更新的部分时，我感觉自己对于如何理性地处理不确定性有了全新的认识。书中的案例选择非常巧妙，既有经典的数学例子，也有贴近实际决策场景的悖论，让人在理论和实践之间找到了完美的平衡点。语言风格非常流畅，虽然内容深奥，但行文却充满了一种人文关怀，使得原本可能枯燥的理论推导变得引人入胜，让人迫不及待地想知道下一个章节会揭示怎样的认知奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这是一本关于高级机器学习理论的深度剖析，它的阅读难度是毋庸置疑的，但其价值也正是在于这种挑战性。作者没有浪费篇幅去介绍那些基础的算法细节，而是直奔核心——那些支撑现代人工智能大厦的数学结构。书中对高维空间中的函数逼近理论、核方法的几何解释，以及贝塞尔不等式在正则化中的应用，讲解得入木三分。我特别佩服作者在解释泛化误差界限时的清晰度，它清晰地揭示了模型复杂度和数据量之间的微妙关系，这对于优化模型设计至关重要。这本书的排版和图示也极具专业性，那些复杂的向量空间图和流形投影图，帮助我直观地把握了抽象的数学概念。坦白说，读完一遍后我还需要大量的回顾和练习，但这绝对是值得的投资，它为我理解前沿研究论文扫清了最大的理论障碍。

评分☆☆☆☆☆