Statistical Learning from a Regression Perspective (Springer Series in Statistics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Richard A. Berk

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2008-07-31

价格:USD 84.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387775005

丛书系列:Springer Series in Statistics

图书标签:

统计学习
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具体描述

Statistical Learning from a Regression Perspective considers statistical learning applications when interest centers on the conditional distribution of the response variable, given a set of predictors, and when it is important to characterize how the predictors are related to the response. As a first approximation, this is can be seen as an extension of nonparametric regression. Among the statistical learning procedures examined are bagging, random forests, boosting, and support vector machines. Response variables may be quantitative or categorical. Real applications are emphasized, especially those with practical implications. One important theme is the need to explicitly take into account asymmetric costs in the fitting process. For example, in some situations false positives may be far less costly than false negatives. Another important theme is to not automatically cede modeling decisions to a fitting algorithm. In many settings, subject-matter knowledge should trump formal fitting criteria. Yet another important theme is to appreciate the limitation of one's data and not apply statistical learning procedures that require more than the data can provide. The material is written for graduate students in the social and life sciences and for researchers who want to apply statistical learning procedures to scientific and policy problems. Intuitive explanations and visual representations are prominent. All of the analyses included are done in R.

《统计学习：回归视角》核心理念：本书深入探讨统计学习的基石——回归分析，将其视为理解和构建复杂统计模型的核心工具。它并非简单罗列各种算法，而是着力于揭示不同方法的内在联系与统计学原理，强调模型的可解释性、鲁棒性和泛化能力。本书的目标是培养读者对统计学习的深刻洞察，使其能够根据具体问题选择、构建、评估和解释恰当的模型，而非仅仅停留在算法的表面应用。本书特色： 1. 回归作为统一框架：不同于将回归、分类、聚类等视为孤立的算法，本书将回归分析置于统计学习的中心地位。它展示了如何将许多看似独立的统计学习技术，如分类、降维、正则化方法等，都能够从回归的视角进行理解和推导。这种统一的视角有助于读者建立起更系统、更融贯的统计学习知识体系。 2. 统计学原理的深度挖掘：本书不回避统计学理论，而是将其作为理解统计学习方法的强大后盾。它详细阐述了模型误差的分解（偏差-方差权衡）、模型选择的原则（信息准则、交叉验证）、正则化的统计学解释、模型评估的统计意义等关键概念。通过深入理解这些原理，读者将能够更有效地诊断模型问题，并做出更明智的模型选择。 3. 模型构建与解释的严谨性：书中强调构建“好”的模型，这里的“好”不仅指预测精度，更包含模型的解释能力和业务可读性。它会引导读者思考模型的假设、变量的意义、系数的解释，以及如何将统计结果转化为有意义的业务洞察。同时，也关注模型可能存在的偏差和不确定性，以及如何量化和沟通这些不确定性。 4. 从经典到现代的桥梁：本书从经典的线性回归模型出发，循序渐进地引入更复杂的非线性回归、广义线性模型，并在此基础上发展到现代统计学习的诸多技术。读者将学习到如何处理高维数据（如LASSO, Ridge回归）、非线性关系（如样条回归, 局部回归）、异方差、多重共线性等常见挑战。 5. 注重实践与理论的结合：虽然本书侧重于理论和原理，但其论述并非空中楼阁。它会通过清晰的例子和概念性的推导，说明理论如何指导实践。读者将学习到如何从实际数据中提取信息，如何根据数据特征选择模型，以及如何解释模型输出以解决实际问题。内容概述：本书的结构设计旨在提供一个逻辑清晰的学习路径，从最基本的回归概念开始，逐步深入到更高级的主题。第一部分：回归分析的基础绪论：统计学习的定义、目标与挑战。介绍回归分析在统计学习中的核心地位，以及本书的整体框架。线性回归模型：深入剖析简单线性回归和多元线性回归。包括最小二乘估计的原理、统计性质（无偏性、有效性），模型假设（线性、独立同分布误差、同方差、正态误差）及其重要性。模型诊断与推断：讨论残差分析，检测模型假设是否被违反。介绍置信区间和假设检验在评估回归系数显著性、模型整体拟合度方面的作用。变量选择与模型评估：探讨如何选择最适合的预测变量，介绍逐步回归、向前选择、向后剔除等方法，并引入信息准则（AIC, BIC）和交叉验证等模型选择技术。模型的扩展：介绍多项式回归和分段多项式（样条）回归，以捕捉数据中的非线性关系。第二部分：处理复杂数据与模型广义线性模型 (GLM)：扩展线性模型以处理非正态分布响应变量，如泊松回归（计数数据）、逻辑回归（二元分类）。详细阐述连接函数和指数族分布的概念。正则化回归：引入Lasso和Ridge回归，解决高维数据中的过拟合问题，提高模型的泛化能力，并具备变量选择的潜力。深入探讨正则化参数的选择和统计解释。非参数回归与局部回归：介绍核回归、局部多项式回归（LOESS/LOWESS）等方法，无需预设模型函数形式，直接从数据中学习非线性关系。时间序列回归：简要介绍如何将回归技术应用于时间序列数据，处理自相关性等问题。第三部分：模型的评估、选择与进阶主题偏差-方差权衡：详细阐述统计学习模型预测误差的分解，深入理解过拟合与欠拟合的根源，以及如何通过模型复杂度、数据量等因素进行权衡。模型评估技术：强化交叉验证（k折交叉验证、留一法）在评估模型泛化能力中的作用。讨论各种评估指标（如MSE, MAE, AUC, Accuracy）的适用性。鲁棒回归：介绍如何构建对异常值不敏感的回归模型，如M-估计、Huber回归。混合效应模型（选讲）：简要介绍如何处理具有分组或层次结构的数据，例如重复测量数据。贝叶斯回归（选讲）：从贝叶斯视角介绍回归模型，包括先验分布、后验分布和模型推理。目标读者：本书适合以下读者：统计学、数据科学、机器学习领域的学生：为他们提供扎实的统计学习理论基础，特别是回归分析的深度理解。希望提升模型构建和解释能力的从业者：数据分析师、统计建模师、机器学习工程师等，能够帮助他们超越模型调参，理解模型背后的统计逻辑。需要进行严谨统计推断和模型评估的研究人员：无论是在学术界还是工业界，能够为他们的研究提供坚实的统计方法支持。对统计模型的可解释性有较高要求的用户：强调模型洞察力和业务解读能力。总结：《统计学习：回归视角》是一本致力于将读者从统计学习的“使用者”转变为“理解者”的书籍。它以回归分析为线索，将繁杂的统计学习技术融会贯通，强调统计原理的深刻理解，并注重模型的可解释性和严谨性。通过学习本书，读者将能够建立起一套完整的统计学习思维框架，从而更自信、更有效地应对各种数据分析和建模挑战。它并非一本算法手册，而是一份引导读者深入理解统计学习本质的指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

书名使我想起一本很有名的书叫CSAPP: Computer Science - A Programmer's Perspective... 来说正题. 我大概草草翻了一下, 读得不太细, 所以只是一个大概的感觉, 而且人和人的口味都不同, 所以观点仅供参考. 这本看目录主要讲的就是CART然后RandomForest和GBM, 用的都是R的pac...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种经典的Springer风格，简洁而又带着一丝严谨的学术气息。我首先翻阅了目录，就被其清晰的逻辑结构所吸引。作者显然花费了大量精力来组织内容，从基础概念的引入到高级模型的探讨，层层递进，过渡自然。特别是对于回归分析的全面覆盖，简直可以说是一本教科书级别的参考书。我个人非常欣赏这种循序渐进的讲解方式，它让复杂的统计概念变得更加易于理解。书中对于理论推导的严谨性也令人称赞，每一个公式的出现似乎都有其深刻的背景和意义，而不是空洞的数学堆砌。对于那些希望深入理解统计学习底层机制的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实的理论基础。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个经验丰富的导师身边，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是解释了“为什么”是这样。这种深入浅出的讲解风格，对于我提升统计思维非常有帮助。我期待着进一步阅读和实践书中的例子，相信它能为我的研究工作带来新的启发。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理现代数据挑战方面展现出了非凡的前瞻性。它没有仅仅局限于传统的线性回归范式，而是大篇幅探讨了如何将这些回归思想扩展到更广阔的统计学习领域。例如，书中对高维数据处理的讨论，就结合了最新的统计学见解，而非简单的算法罗列。我尤其赞赏作者在比较不同方法优劣时所持的客观态度，他们没有偏袒任何一方，而是基于统计效率和模型假设来权衡利弊。这种批判性的思维方式，是任何一个严肃的统计学习从业者都应该具备的。书中的图示清晰地描绘了不同模型在不同数据场景下的表现差异，使得理论上的理解能够迅速转化为直观的认识。对于那些寻求一本能够指导自己穿越统计学习不断演进的迷雾，并保持清晰思路的工具书的读者来说，这本书无疑是一个卓越的选择。它不仅教授了方法，更重要的是培养了科学的审视问题的态度。

评分☆☆☆☆☆

作为一名偏爱数学严谨性的读者，我通常会对那些过于“应用导向”的书籍持保留态度。然而，这本书成功地在理论的深度和实践的可操作性之间找到了一个完美的平衡点。书中的数学推导详尽而精确，每一步的逻辑推演都无可指摘，这极大地满足了我对精确性的要求。但是，作者并没有让数学成为阅读的障碍，他们巧妙地将复杂的数学公式嵌入到清晰的统计思想阐述之中。例如，在讨论非线性模型的拟合时，作者不仅给出了数学形式，还深入探讨了其背后的统计学假设和局限性。这使得我对模型选择有了更深层次的理解。这本书的结构安排非常注重累积知识，前面对回归基础的扎实奠定，使得后续对更复杂模型（如广义加性模型）的理解变得水到渠成。这对于希望构建稳健统计建模能力的读者来说，是不可多得的资源。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我正头疼于如何将复杂的机器学习模型与经典的统计学框架有效地结合起来。这本书恰好填补了这一空白。它不仅仅是停留在对各种算法的表面描述，而是深入挖掘了它们与回归分析之间的内在联系。书中的案例分析部分尤其出色，它们不仅仅是简单的数值展示，更是对实际数据背后含义的深入剖析。作者非常擅长用直观的语言来解释那些看似抽象的统计概念，这一点非常难得。我喜欢它在讲解正则化（Regularization）时所采用的视角，它清晰地展示了如何通过对模型复杂度的控制来实现偏差与方差的权衡。这种务实的方法论，对于解决实际工程问题具有极强的指导意义。整本书的排版和图表设计也十分精良，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。对于那些想要跨越统计学和机器学习鸿沟的实践者而言，这本书提供了一座坚固的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对统计学习领域的许多教材都感到有些枯燥，但这本书却是一个例外。它的语言风格活泼而不失专业，使得阅读过程充满了探索的乐趣。作者在介绍新概念时，常常会引用一些历史背景或实际应用中的趣闻轶事，这极大地激发了读者的好奇心。更让我惊喜的是，书中对于假设检验和置信区间等经典统计概念的重新诠释，完全契合了现代统计学习的语境。我特别注意到作者对模型可解释性的重视，这在当前“黑箱模型”盛行的时代显得尤为重要。书中提供的工具和视角，可以帮助我们更好地理解模型是如何做出决策的，而不是仅仅停留在预测准确率上。这对于需要向非技术人员解释模型结果的场合来说，价值无可估量。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更像是一位引人入胜的统计学家的个人叙事，充满了智慧和洞察力。

评分☆☆☆☆☆