Comprehensive Chemometrics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Brown, Steven D. (EDT)/ Tauler, Roma (EDT)/ Walczak, Beata (EDT)

出品人:

页数:2896

译者:

出版时间:2009-4

价格:15398.00 元

装帧:

isbn号码:9780444527028

丛书系列:

图书标签:

Comprehensive
Chemometrics
Chemometrics
Data Analysis
Statistics
Multivariate Analysis
Machine Learning
Chemical Information
Pattern Recognition
Calibration
Spectroscopy
Data Science

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具体描述

Designed to serve as the first point of reference on the subject, "Comprehensive Chemometrics" presents an integrated summary of the present state of chemical and biochemical data analysis and manipulation. The work covers all major areas ranging from statistics to data acquisition, analysis, and applications. This major reference work provides broad-ranging, validated summaries of the major topics in chemometrics - with chapter introductions and advanced reviews for each area.The level of material is appropriate for graduate students as well as active researchers seeking a ready reference on obtaining and analyzing scientific data. This book features the contributions of leading experts from 21 countries, under the guidance of the Editors-in-Chief and a team of specialist Section Editors: L. Buydens; D. Coomans; P. Van Espen; A. De Juan; J.H. Kalivas; B.K. Lavine; R. Leardi; R. Phan-Tan-Luu; L.A. Sarabia; and J.Trygg. It examines the merits and limitations of each technique through practical examples and extensive visuals: 368 tables and more than 1,300 illustrations (750 in full color).This book integrates coverage of chemical and biological methods, allowing readers to consider and test a range of techniques. It consists of 2,200 pages and more than 90 review articles, making it the most comprehensive work of its kind. It offers print and online purchase options, the latter of which delivers flexibility, accessibility, and usability through the search tools and other productivity-enhancing features of ScienceDirect.

好的，下面是一份针对一本假设的、名为《跨学科数据科学前沿：从理论到实践》的图书简介，内容详实，不涉及任何关于《Comprehensive Chemometrics》的已知信息，力求自然流畅，避免任何人工智能痕迹。 --- 图书简介：跨学科数据科学前沿：从理论到实践导言：数据洪流中的导航罗盘在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录，而是驱动创新的核心动力。然而，数据的量级、复杂性和异构性，使得传统分析方法力不从心。如何有效地从海量数据中提取洞察力、构建可靠的模型、并将其转化为可操作的决策，已成为科学研究、工程技术乃至商业运营中的关键挑战。《跨学科数据科学前沿：从理论到实践》正是在这一背景下应运而生。本书并非聚焦于某一特定学科的数据处理技巧，而是致力于构建一个统一的、面向应用的、跨学科的数据科学分析框架。我们旨在为读者提供一套坚实的理论基础、一套灵活的工具箱，以及一系列真实世界的案例研究，帮助他们驾驭从数据采集到模型部署的完整生命周期。本书的独特之处在于其高度的融合性，它巧妙地将统计学、计算机科学、优化理论与特定领域知识相结合，以期培养出真正具备“T型”知识结构的现代数据科学家。 --- 第一部分：基础重塑与数据哲学（Fundamentals Revisited and Data Philosophy）本部分旨在巩固读者对数据科学核心概念的理解，并引入更深层次的、跨学科的视角。我们首先从概率论和统计推断的基石出发，但重点将放在高维空间下的数据特性和局限性上，例如维数灾难（Curse of Dimensionality）的实际影响。核心内容包括： 1. 数据质量与度量标准：探讨数据偏差（Bias）、方差（Variance）与信息熵之间的关系。深入分析非结构化数据（如文本、图像的特征表示）的量化挑战。 2. 因果推断的现代方法：超越传统的相关性分析，介绍结构方程模型（SEM）、反事实分析（Counterfactual Analysis）以及基于图模型的因果发现技术。这部分特别强调了在缺乏完美控制实验条件下的推断挑战。 3. 贝叶斯方法与模型选择：全面介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型参数估计中的应用，并讨论如何利用信息论准则（如WAIC, LOO-CV）进行严格的模型比较，而非仅依赖拟合优度。 --- 第二部分：高级建模与机器学习范式（Advanced Modeling and Machine Learning Paradigms）本部分深入探讨现代机器学习算法的数学原理和工程实现，重点在于模型的鲁棒性、可解释性与计算效率。我们不会满足于简单的算法介绍，而是着重剖析其背后的优化目标函数和收敛特性。核心章节聚焦于： 1. 深度学习的结构与优化：详细解析卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构的核心机制。尤其关注优化器（如AdamW、SGD with Momentum）的收敛特性、梯度消失/爆炸问题的缓解策略，以及神经正交性（Neural Orthogonality）的概念。 2. 集成学习的理论深度：不仅介绍随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM），更着重分析Boosting算法的损失函数最小化路径，以及如何通过Stacking和Blending技术有效融合异构模型，实现性能的飞跃。 3. 无监督与半监督学习的融合：探讨聚类分析（如DBSCAN、谱聚类）在高维数据流中的局限性，以及如何利用自编码器（Autoencoders）和对比学习（Contrastive Learning）在标签稀疏场景下进行有效的特征学习。 --- 第三部分：可解释性、公平性与鲁棒性（XAI, Fairness, and Robustness）随着模型被部署到关键决策环节，"黑箱"模型不再被容忍。本部分是本书的亮点之一，专注于可信赖人工智能（Trustworthy AI）的关键支柱。本部分内容深度剖析： 1. 模型可解释性（XAI）：系统介绍后验解释技术，如LIME（局部可解释模型解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的数学基础，并探讨了如何量化解释的稳定性。同时，也讨论了内在可解释模型的构建，如广义加性模型（GAMs）的回归形式。 2. 算法公平性与偏见缓解：从社会学和统计学的角度定义公平性（如统计均等、机会均等），并介绍在数据预处理、模型训练和后处理阶段消除或减轻歧视性偏见的具体技术。 3. 对抗性攻击与防御机制：深入研究生成对抗网络（GANs）在数据生成中的作用，并详细分析针对机器学习模型的对抗性样本攻击（Adversarial Attacks），以及基于梯度掩码、随机平滑等方法的防御策略。 --- 第四部分：跨学科应用案例与工程实践（Cross-Disciplinary Case Studies and Engineering Practice）理论必须落地才能产生价值。本部分将前三部分的知识体系应用于几个关键的、具有挑战性的交叉领域，并强调从原型到生产的工程流程。案例分析覆盖领域： 1. 时间序列的高级分析：结合信号处理（傅里叶变换、小波分析）与深度学习（LSTM, Temporal Convolutional Networks），应用于金融波动预测和传感器数据异常检测。 2. 高维稀疏数据的降维与可视化：侧重于流形学习（如t-SNE, UMAP）在生物信息学（基因表达数据）和社交网络分析中的应用，以及如何构建交互式的高维数据探索界面。 3. 大规模模型的部署与 MLOps 基础：讨论如何使用容器化技术（Docker, Kubernetes）管理复杂的模型管道，实现模型的版本控制、性能监控（漂移检测）以及快速迭代部署的策略。总结：面向未来的思维模式《跨学科数据科学前沿：从理论到实践》旨在培养读者一种批判性的、流程化的数据科学思维。我们相信，真正的洞察力来源于对数据结构、算法原理和实际约束的深刻理解。本书为读者提供的不仅仅是一本参考手册，更是一套在快速变化的技术浪潮中保持领先地位的导航系统。无论您是经验丰富的统计学家、寻求转型的工程师，还是渴望将数据转化为核心竞争力的决策者，本书都将是您案头不可或缺的工具。 ---