多元数据分析及其R实现 [Multivariate Data Analysis with R] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

　　 《多元数据分析及其R实现/西部高校数学系列教材》涉及的数据分析方法全面,脉络分明，既考虑了经典的数据处理方法,又考虑了比较近代的数据处理方法,还考虑了机器学习中的若干方法.不仅介绍了数据处理的原理和方法,还对具体步骤进行了解释.本书适合理工科本科学生使用。

内页插图

目录

序
第1章 R介绍
1.1 R软件基本操作
1.2 R向量
1.3 矩阵及其运算
1.4 因子
1.5 列表与数据框
1.6 输出输入
1.7 图形
习题1

第2章 多元正态分布
2.1 p维标准正态分布
2.2 p维一般正态分布
2.3 p维正态分布的统计推断
习题2

第3章 多元线性回归
3.1 一元线性回归
3.2 多元线性回归分析
3.3 逐步回归及复共线性
习题3

第4章 多元线性相关
4.1 多个变量的线性相关
4.2 两组变量的典型相关分析
4.3 典型相关分析的实例
习题4

第5章 多元非线性回归
5.1 非线性回归方程的建立
5.2 Logistic曲线回归
5.3 多项式回归
5.4 一次回归的正交设计
5.5 二次回归的正交组合设计
5.6 二次回归的旋转组合设计
习题5

第6章 多元聚类与判别
6.1 聚类的根据
6.2 系统聚类法
6.3 动态聚类法
6.4 Bayes判别
习题6

第7章 多元数据的主成分分析
7.1 主成分分析法
7.2 主成分的应用
习题7

第8章 多元数据的因子分析
8.1 因子分析法
8.2 方差极大正交旋转
8.3 对应分析法
习题8

第9章 支持向量机
9.1 线性支持向量机
9.2 非线性支持向量机
9.3 支持向量回归机
9.4 模型的评价方法
9.5 支持向量机实例及R实现
习题9

第10章 偏最小二乘回归
10.1 偏最小二乘回归的基本思想
10.2 偏最小二乘回归的基本算法
10.3 交叉有效性原则
10.4 偏最小二乘回归的实例分析
习题10
参考文献

前言/序言

深入探索：现代数据科学中的数据建模与机器学习实践 聚焦：面向实践的复杂数据处理与前沿算法应用 本书旨在为希望在现代数据科学领域建立坚实基础的读者，提供一套全面且高度实用的数据建模与机器学习解决方案。我们避开了对统计学基础理论的冗长阐述，转而聚焦于如何有效地将最前沿的计算方法和算法应用于解决现实世界中出现的复杂数据挑战。全书结构紧凑，内容围绕“数据准备、模型构建、结果解释与部署”这一核心流程展开，确保读者在学习过程中始终保持对实际操作的敏感度。 本书的核心目标是培养读者将理论转化为可执行代码的能力，并深入理解不同算法在特定数据结构下的适用性与局限性。我们假设读者已具备基本的编程常识和对数据科学领域的基本概念有所了解，因此将重点放在介绍如何利用先进的工具集（如Python生态系统中的Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、以及专门用于大规模数据处理的框架）来驾驭高维、非结构化和海量数据集。 --- 第一部分：数据工程与预处理的艺术（The Art of Data Engineering and Preprocessing） 在任何成功的机器学习项目中，数据质量和特征工程决定了模型性能的上限。本部分将数据处理提升到战略高度，而非仅仅视为前置步骤。 1. 大数据时代的 ETL 策略： 我们将探讨针对TB级数据的抽取、转换和加载（ETL）流程优化。重点介绍如何使用分布式计算框架（如Dask或PySpark的基础操作）来高效地清洗、聚合和重塑数据。内容包括数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的概念对比及其在模型训练流程中的角色。 2. 特征工程的深度挖掘： 告别简单的独热编码。本章深入探讨高阶特征创建技术，包括时序数据的滞后特征构造、文本数据的特征嵌入（如Word2Vec、GloVe的深入应用和局限性分析）、以及如何利用领域知识构建交互特征。特别关注如何处理数据中的缺失值和异常值，引入鲁棒性统计方法而非简单插值。 3. 维度管理与特征选择的计算效率： 面对数千甚至上万个特征，有效的降维至关重要。本书不局限于传统的PCA（主成分分析），而是详细介绍了基于树模型的特征重要性评估、迭代特征选择（IFS）方法的实现，以及使用Autoencoders进行非线性降维的技术细节。重点分析了降维技术对模型解释性和计算成本的影响。 --- 第二部分：现代机器学习算法的精细化实现（Refined Implementation of Modern Machine Learning Algorithms） 本部分聚焦于核心预测模型，强调算法背后的数学直觉与高效的软件实现之间的桥梁。 4. 集成学习的进阶应用： 梯度提升机（GBM）是当前工业界最强大的模型之一。我们将深入剖析XGBoost、LightGBM和CatBoost的底层工作原理，特别是它们在处理稀疏数据、并行化训练以及正则化策略上的差异。此外，会详细展示如何通过Stacking和Blending构建更复杂、更稳健的异构模型集成系统。 5. 支持向量机（SVM）的核技巧与优化： 虽然深度学习占据主导，但SVM在小样本、高维分类问题中仍是强大工具。本章将复习核函数的选择（如RBF、多项式核）及其超参数敏感性，并介绍如何使用高效的二次规划求解器来加速大规模数据集上的训练过程。 6. 深度学习基础与迁移学习（Focus on Structured Data）： 本章将深度学习的应用场景限定在结构化数据和时间序列预测。我们将构建并调优多层感知机（MLP）来处理表格数据，并详细介绍如何利用预训练的上下文嵌入模型（如BERT的特定层）来增强特征表示。内容侧重于网络架构的选择、损失函数的定制化以及优化器（如AdamW、Ranger）的性能对比。 --- 第三部分：模型评估、解释性与鲁棒性（Evaluation, Interpretability, and Robustness） 构建模型仅仅是第一步，理解模型为何做出决策以及确保其在现实世界中的可靠性是成功的关键。 7. 超越准确率的评估指标体系： 在不平衡数据、多类别分类和回归场景下，单一指标（如准确率）具有欺骗性。本章将系统讲解如PR曲线（Precision-Recall Curve）、F1-Score的变体、Kappa系数以及在时间序列中的滚动预测评估方法。重点讨论如何构建针对业务目标的定制化评估指标。 8. 可解释性AI (XAI) 的核心技术： 解释模型决策是建立信任和满足监管要求的基石。本书将详细介绍并对比局部可解释性方法（如LIME和SHAP值），以及全局解释性技术（如Permutation Importance）。读者将学习如何将这些解释工具嵌入到模型管道中，以解释复杂集成模型的输出。 9. 模型验证与泛化能力测试： 强调交叉验证（Cross-Validation）策略的选择，包括时间序列数据的滚动原点验证（Rolling Origin Validation）。此外，我们将探讨模型稳定性的测试方法，包括对抗性样本的初步概念引入，以及如何使用Bootstrapping方法来估计模型预测区间。 --- 第四部分：从原型到生产环境的部署与 MLOps 简介（From Prototype to Production: Deployment and MLOps Snippets） 本部分关注模型投入实际使用所需的工程化步骤，确保模型的可持续性和可维护性。 10. 模型序列化与轻量级部署： 介绍如何使用业界标准工具（如Pickle、Joblib、ONNX）进行模型序列化。重点介绍如何将训练好的模型封装成API服务（使用Flask/FastAPI），并讨论模型推理速度的优化技巧，包括模型量化和剪枝的基本概念。 11. 监控与模型漂移（Model Drift）： 探讨模型在生产环境中性能衰减的原因——数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。本书将演示如何设置数据质量检查和预测分布监控系统，并介绍重新训练（Retraining）触发机制的工程化实现流程。 本书的最终目标是让读者能够自信地驾驭现代数据科学工具链，从一个原始数据集开始，通过严谨的工程实践和前沿的算法应用，最终交付一个稳定、可解释且高性能的预测解决方案。所有的代码示例均采用最新的库版本，并强调代码的可读性与模块化设计。