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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Little

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2002-8-26

价格:GBP 144.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471183860

丛书系列:

图书标签:

统计
MissingData
statistics
stat
统计学习
研究生教材
数据挖掘
分析
数据缺失
缺失数据分析
统计学
数据科学
数据分析
统计建模
R语言
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数据清洗
机器学习

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具体描述

Praise for the First Edition of Statistical Analysis with Missing Data "An important contribution to the applied statistics literature.... I give the book high marks for unifying and making accessible much of the past and current work in this important area."-William E. Strawderman, Rutgers University "This book...provide[s] interesting real-life examples, stimulating end-of-chapter exercises, and up-to-date references. It should be on every applied statistician’s bookshelf."-The Statistician "The book should be studied in the statistical methods department in every statistical agency."-Journal of Official Statistics Statistical analysis of data sets with missing values is a pervasive problem for which standard methods are of limited value. The first edition of Statistical Analysis with Missing Data has been a standard reference on missing-data methods. Now, reflecting extensive developments in Bayesian methods for simulating posterior distributions, this Second Edition by two acknowledged experts on the subject offers a thoroughly up-to-date, reorganized survey of current methodology for handling missing-data problems. Blending theory and application, authors Roderick Little and Donald Rubin review historical approaches to the subject and describe rigorous yet simple methods for multivariate analysis with missing values. They then provide a coherent theory for analysis of problems based on likelihoods derived from statistical models for the data and the missing-data mechanism and apply the theory to a wide range of important missing-data problems. The new edition now enlarges its coverage to include: Expanded coverage of Bayesian methodology, both theoretical and computational, and of multiple imputation Analysis of data with missing values where inferences are based on likelihoods derived from formal statistical models for the data-generating and missing-data mechanisms Applications of the approach in a variety of contexts including regression, factor analysis, contingency table analysis, time series, and sample survey inference Extensive references, examples, and exercises Amstat News asked three review editors to rate their top five favorite books in the September 2003 issue. Statistical Analysis With Missing Data was among those chosen.

深度学习与自然语言处理的最新进展作者：[此处填写一位或多位在深度学习和NLP领域有突出贡献的学者的名字] 出版社：[此处填写一家知名的学术或技术出版社的名称] 出版日期：[此处填写一个近期或未来的年份] --- 内容简介本书是聚焦于当前人工智能领域最热门且发展最迅速的两个分支——深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）——的权威性综述与实践指南。本书旨在为资深研究人员、经验丰富的工程师以及对前沿AI技术有深刻追求的高级学生提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，解析近年来该领域取得的突破性进展、核心理论的演变以及面向工业界应用的最新范式。全书结构与核心议题：本书共分为五个主要部分，层层递进，从基础理论的巩固到尖端模型的探索，再到实际部署的挑战与机遇。第一部分：深度学习基础架构的演进与重塑本部分首先回顾了自Transformer架构问世以来，深度学习在模型设计哲学上的根本性转变。我们深入探讨了高效能注意力机制（Efficient Attention Mechanisms）的设计原则，分析了如何通过稀疏化、核方法或线性化技术来缓解传统自注意力机制带来的二次复杂度瓶颈。新型骨干网络（Backbone Architectures）：详细比较了主流的、超越标准Transformer的结构，如Mamba（状态空间模型，SSMs）、Hyena Hierarchy等，重点分析了它们在序列建模的效率、长距离依赖捕捉能力以及与硬件加速器的兼容性上的优劣。混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）的深入解析：剖析了MoE如何通过稀疏激活实现参数规模的指数级增长而计算成本线性增加的“涌现”能力。我们不仅讨论了路由器的设计（如Top-K、负载均衡策略），还探讨了在实际训练和推理过程中如何解决专家负载不均衡和专家“死亡”的问题。优化器与训练策略的革新：超越传统的Adam/SGD，本部分介绍了针对超大规模模型训练的自适应优化器（如AdaFactor, Sophia），以及在处理梯度爆炸和数值不稳定性方面的最新技术，包括梯度裁剪策略的精细化和数值精度混合训练（Mixed-Precision Training）的最佳实践。第二部分：大型语言模型（LLMs）的涌现能力与内在机制第二部分是本书的核心焦点之一，专注于当前LLM研究的前沿热点。我们不再将LLMs视为单纯的文本生成器，而是深入探究其内部的知识表征、推理路径与涌现能力（Emergent Abilities）的归因。上下文学习（In-Context Learning, ICL）的机制：本部分提供了ICL的数学建模框架，解释了模型如何仅通过输入提示（Prompts）中的示例来调整其内部状态，而非权重更新。我们讨论了“少样本学习”与“零样本学习”在信息论和信息瓶颈理论下的差异性解释。指令遵循与对齐（Alignment）：详尽阐述了将基础模型转化为有用的助手模型的关键步骤。这包括监督式微调（SFT）的精炼、人类反馈强化学习（RLHF）中的奖励模型设计（如Preference Modeling的最新进展）、以及直接偏好优化（DPO）等无需显式构建奖励模型的替代性方法。可解释性与安全性：探讨了“黑箱”问题在LLMs中的体现，介绍了用于探查模型内部工作机制的技术，如归因方法（Attribution Methods）和神经元激活分析。同时，重点关注模型鲁棒性、对抗性攻击（Jailbreaking）的防御策略以及事实性（Factuality）的评估与提升。第三部分：多模态融合与跨模态理解本部分拓展了深度学习的应用边界，探讨了如何有效地将视觉、听觉信息与文本信息进行深度融合，构建更接近人类认知的智能体。视觉语言模型（VLMs）的设计范式：分析了如何使用投影层（Projection Layers）或跨模态注意力机制将不同模态的嵌入对齐到统一的语义空间。重点讨论了Freeze-and-Adapt策略（冻结预训练的LLM权重，仅训练模态编码器）的有效性。生成式多模态模型：深入研究了如扩散模型（Diffusion Models）在文本到图像/视频生成中的作用，以及它们与LLMs的协同工作方式，例如，如何使用LLM的逻辑规划能力指导视觉生成过程，实现高保真度的内容创作。时序数据建模：对于视频和时间序列数据，讨论了如何结合Transformer的全局视野与循环或状态空间模型（SSMs）的序列处理优势，以实现高效的动作识别和事件预测。第四部分：高效能部署与边缘计算理论的突破必须转化为实际的应用价值。本部分关注模型压缩、加速和在资源受限环境下的部署策略。模型量化（Quantization）的精细化：探讨了从8位（INT8）到4位甚至更低精度的后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）的最新进展，特别是如何最小化精度损失（Perplexity Degradation）。剪枝与知识蒸馏（Pruning & Knowledge Distillation）：分析了结构化剪枝（Structured Pruning）如何更好地适配现代GPU/TPU架构，以及如何设计更有效的“教师-学生”网络结构，以确保小型模型能够捕获大型模型的关键知识。推理加速框架：比较了TensorRT、OpenVINO以及针对特定硬件（如ASIC/FPGA）优化的推理引擎。重点讲解了KV Cache的优化（如PagedAttention），这是提升LLM服务吞吐量的关键技术。第五部分：面向特定领域的NLP应用前沿本部分将理论应用于高价值的垂直领域，展示了前沿模型在解决复杂现实问题中的潜力。科学计算与代码生成：研究了如何利用LLMs进行符号推理、数学问题求解，以及在软件工程中的应用，如自动Bug修复、代码解释和跨语言迁移。低资源语言处理：探讨了跨语言迁移学习（Cross-lingual Transfer）的最新技术，包括如何利用共享的词嵌入空间或零资源学习范式，为数据稀缺的语言构建高性能模型。对话系统的高级形态：超越传统的意图识别和槽位填充，本部分研究了长期记忆（Long-term Memory）的整合、多轮对话状态追踪的改进，以及构建具备复杂推理和规划能力的具身智能（Embodied AI）对话代理。 --- 本书特色：理论与实践的完美结合：每章均配有清晰的数学推导、算法伪代码以及可复现的实验结果，许多章节附带了基于PyTorch或JAX的实现示例。前瞻性视角：重点关注过去两三年内发表于NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等顶级会议的突破性工作。面向专业人士：假定读者已具备扎实的机器学习基础和Python编程能力，直接切入高阶主题，避免冗长的基础回顾。本书是当前人工智能研究人员和工程师把握深度学习与自然语言处理领域脉搏、驱动下一代智能系统创新的必备参考资料。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

老实说，我本来以为这是一本会让人读完就扔在一边的工具书，毕竟市面上关于统计方法的书汗牛充栋，但这本书的叙事方式出乎意料地引人入胜。它更像是一部侦探小说，只不过主角是那些看不见的“缺失值”。作者似乎非常擅长用讲故事的方式来阐述复杂的统计概念，这一点从它对因果推断和缺失数据结合的讨论中就能看出来。那些关于固定效应模型在处理缺失数据时的微妙陷阱，以及如何通过巧妙的建模来绕开这些限制，被描述得如同庖丁解牛般精准。我尤其欣赏它对不同方法论的批判性审视，它没有盲目推崇某一种“万能药”，而是强调工具的选择必须与具体问题背景相匹配。比如，对于时间序列数据中的缺失处理，书中给出的几种截然不同的处理思路，每一种都伴随着详细的优缺点分析和适用场景限定。这使得我在应用时不再是机械地套用公式，而是更像一个经验丰富的大厨，根据食材（数据）的特点来选择最合适的烹饪方式。阅读过程非常流畅，即使遇到稍微深入的概率论部分，作者也总能通过一个形象的比喻将其拉回直观层面，极大地降低了学习曲线。

评分☆☆☆☆☆

如果你期待的是一本能让你快速学会用R或Python库进行数据清洗的“速成手册”，那么你可能会略感失望，因为这本书的重心明显在于方法论和理论基础的构建。然而，正是这种对基础的深挖，才造就了它长久的价值。它的语言风格偏向学术严谨，但绝非故作高深。作者在构建理论模型时，展现出一种对统计学历史脉络的尊重，你会发现很多看似“新颖”的方法，其实是建立在几十年前经典理论的巧妙延伸之上。例如，对极大似然估计（MLE）在缺失数据背景下的应用和局限性的讨论，虽然需要一定的代数基础，但一旦理解了其中的逻辑，你会发现很多现代机器学习方法处理缺失值时所依赖的底层假设，都能在这里找到源头。我特别喜欢作者在章节末尾设置的“展望与挑战”部分，它引导读者思考当前统计学的前沿问题，比如高维数据下的缺失处理，以及深度学习模型如何融入传统的插补框架。这使得这本书不仅回顾了历史，更指明了未来的方向，非常适合研究生和青年学者进行长期阅读和研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排布局非常人性化，它似乎预见到了读者在学习过程中的每一个困惑点。首先，清晰的章节划分使得查阅特定主题变得极其方便，无论是想回顾EM算法的迭代过程，还是想深入了解截断数据与有截断的缺失数据之间的区别，都能迅速定位。其次，插图和图表的运用达到了教科书级别的典范。很多抽象的统计过程，比如信息矩阵的计算或不同插补方法的差异，通过作者精心绘制的流程图和模拟结果的可视化展示，变得一目了然。这对于视觉学习者来说简直是福音。我甚至发现，某些我过去在其他教材上花了很长时间才理解的概念，在这本书中通过一个巧妙的图表辅助，几分钟内就豁然开朗了。它成功地在保持学术精确性的同时，最大限度地提高了知识的可及性，这在统计学著作中是相当难得的成就。总而言之，这是一本值得反复阅读和收藏的经典，它的内容密度极高，每一次重读都会有新的领悟，是任何严肃数据科学家工具箱中不可或缺的一部分。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是数据分析领域的里程碑式的作品，特别是对于那些在实际工作中与不完整数据打交道的人来说，简直是救星。我记得我第一次翻开它的时候，就被作者清晰的逻辑和详实的案例所吸引。它不是那种晦涩难懂的理论堆砌，而是真正深入到问题核心，探讨“如果数据缺失了，我们该怎么办？”这个亘古不变的难题。书中对各种缺失数据机制（MCAR, MAR, NMAR）的解读非常透彻，不同于很多教科书只是简单罗列公式，作者似乎带着我们走进真实的研究场景，分析为什么数据会缺失，以及这种缺失模式对后续分析可能产生的影响。特别是关于多重插补（Multiple Imputation）那一章，我感觉作者在处理复杂性上做到了极高的平衡，既没有为了简化而牺牲严谨性，也没有让读者在深奥的数学公式中迷失方向。它提供了一套完整的工作流程，从诊断缺失模式到实施插补策略，再到最终的分析和结果解释，每一步都详尽入微。对于我这种需要定期向管理层汇报基于不完整数据集的决策分析结果的人来说，这本书教会我的不仅仅是技术，更是一种严谨的、对数据局限性保持敬畏的研究态度。读完之后，我对于之前随便用均值填充的粗暴做法感到非常汗颜，这本书真正提升了我的专业素养。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性简直爆表，但请注意，我说的“实用”不是指它给你一个简单的“怎么做”的步骤列表，而是给了你“为什么这么做”的深刻理解。我最常查阅的是关于非应答（Non-response）处理的那几部分。在社会科学调查领域，非应答问题是永恒的痛点，如何合理地解释和修正因高比例非应答带来的选择偏差，是决定研究结论可靠性的关键。书中对选择模型（Selection Models）的介绍极为到位，用清晰的数学框架展示了如何将缺失机制与数据生成过程联系起来，从而在理论上进行校正。我曾经在一次大型市场调研项目中，因为担心非应答偏倚，差点推翻了整个分析方案，是这本书中的案例分析给了我信心，让我能够系统地评估偏倚的严重程度，并最终采用了文档中推荐的贝叶斯方法进行了稳健性检验。可以说，这本书不仅仅是一本参考书，它更像是一位资深统计顾问常驻我的案头，每当我遇到棘手的缺失值问题时，总能在其中找到启发和解决思路。它的深度和广度，远远超出了我阅读过的任何一本专注于单一主题的统计学著作。

评分☆☆☆☆☆

Surprisingly Great book to read!

评分☆☆☆☆☆

翻起来哗哗的，考起来分分钟死给你看；周三考试，保佑。

评分☆☆☆☆☆

经典

评分☆☆☆☆☆

翻起来哗哗的，考起来分分钟死给你看；周三考试，保佑。

评分☆☆☆☆☆

本人大四，之前看missing data 有关的文献基本一头雾水，这本书可以作为很好的入门（吾等渣渣都能看的没什么压力），英文书写也很清楚。ps:COS上有电子版下载～