多元數據分析及其R實現 [Multivariate Data Analysis with R] 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

內容簡介

　　 《多元數據分析及其R實現/西部高校數學係列教材》涉及的數據分析方法全麵,脈絡分明，既考慮瞭經典的數據處理方法,又考慮瞭比較近代的數據處理方法,還考慮瞭機器學習中的若乾方法.不僅介紹瞭數據處理的原理和方法,還對具體步驟進行瞭解釋.本書適閤理工科本科學生使用。

內頁插圖

目錄

序
第1章 R介紹
1.1 R軟件基本操作
1.2 R嚮量
1.3 矩陣及其運算
1.4 因子
1.5 列錶與數據框
1.6 輸齣輸入
1.7 圖形
習題1

第2章 多元正態分布
2.1 p維標準正態分布
2.2 p維一般正態分布
2.3 p維正態分布的統計推斷
習題2

第3章 多元綫性迴歸
3.1 一元綫性迴歸
3.2 多元綫性迴歸分析
3.3 逐步迴歸及復共綫性
習題3

第4章 多元綫性相關
4.1 多個變量的綫性相關
4.2 兩組變量的典型相關分析
4.3 典型相關分析的實例
習題4

第5章 多元非綫性迴歸
5.1 非綫性迴歸方程的建立
5.2 Logistic麯綫迴歸
5.3 多項式迴歸
5.4 一次迴歸的正交設計
5.5 二次迴歸的正交組閤設計
5.6 二次迴歸的鏇轉組閤設計
習題5

第6章 多元聚類與判彆
6.1 聚類的根據
6.2 係統聚類法
6.3 動態聚類法
6.4 Bayes判彆
習題6

第7章 多元數據的主成分分析
7.1 主成分分析法
7.2 主成分的應用
習題7

第8章 多元數據的因子分析
8.1 因子分析法
8.2 方差極大正交鏇轉
8.3 對應分析法
習題8

第9章 支持嚮量機
9.1 綫性支持嚮量機
9.2 非綫性支持嚮量機
9.3 支持嚮量迴歸機
9.4 模型的評價方法
9.5 支持嚮量機實例及R實現
習題9

第10章 偏最小二乘迴歸
10.1 偏最小二乘迴歸的基本思想
10.2 偏最小二乘迴歸的基本算法
10.3 交叉有效性原則
10.4 偏最小二乘迴歸的實例分析
習題10
參考文獻

前言/序言

深入探索：現代數據科學中的數據建模與機器學習實踐 聚焦：麵嚮實踐的復雜數據處理與前沿算法應用 本書旨在為希望在現代數據科學領域建立堅實基礎的讀者，提供一套全麵且高度實用的數據建模與機器學習解決方案。我們避開瞭對統計學基礎理論的冗長闡述，轉而聚焦於如何有效地將最前沿的計算方法和算法應用於解決現實世界中齣現的復雜數據挑戰。全書結構緊湊，內容圍繞“數據準備、模型構建、結果解釋與部署”這一核心流程展開，確保讀者在學習過程中始終保持對實際操作的敏感度。 本書的核心目標是培養讀者將理論轉化為可執行代碼的能力，並深入理解不同算法在特定數據結構下的適用性與局限性。我們假設讀者已具備基本的編程常識和對數據科學領域的基本概念有所瞭解，因此將重點放在介紹如何利用先進的工具集（如Python生態係統中的Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、以及專門用於大規模數據處理的框架）來駕馭高維、非結構化和海量數據集。 --- 第一部分：數據工程與預處理的藝術（The Art of Data Engineering and Preprocessing） 在任何成功的機器學習項目中，數據質量和特徵工程決定瞭模型性能的上限。本部分將數據處理提升到戰略高度，而非僅僅視為前置步驟。 1. 大數據時代的 ETL 策略： 我們將探討針對TB級數據的抽取、轉換和加載（ETL）流程優化。重點介紹如何使用分布式計算框架（如Dask或PySpark的基礎操作）來高效地清洗、聚閤和重塑數據。內容包括數據湖（Data Lake）和數據倉庫（Data Warehouse）的概念對比及其在模型訓練流程中的角色。 2. 特徵工程的深度挖掘： 告彆簡單的獨熱編碼。本章深入探討高階特徵創建技術，包括時序數據的滯後特徵構造、文本數據的特徵嵌入（如Word2Vec、GloVe的深入應用和局限性分析）、以及如何利用領域知識構建交互特徵。特彆關注如何處理數據中的缺失值和異常值，引入魯棒性統計方法而非簡單插值。 3. 維度管理與特徵選擇的計算效率： 麵對數韆甚至上萬個特徵，有效的降維至關重要。本書不局限於傳統的PCA（主成分分析），而是詳細介紹瞭基於樹模型的特徵重要性評估、迭代特徵選擇（IFS）方法的實現，以及使用Autoencoders進行非綫性降維的技術細節。重點分析瞭降維技術對模型解釋性和計算成本的影響。 --- 第二部分：現代機器學習算法的精細化實現（Refined Implementation of Modern Machine Learning Algorithms） 本部分聚焦於核心預測模型，強調算法背後的數學直覺與高效的軟件實現之間的橋梁。 4. 集成學習的進階應用： 梯度提升機（GBM）是當前工業界最強大的模型之一。我們將深入剖析XGBoost、LightGBM和CatBoost的底層工作原理，特彆是它們在處理稀疏數據、並行化訓練以及正則化策略上的差異。此外，會詳細展示如何通過Stacking和Blending構建更復雜、更穩健的異構模型集成係統。 5. 支持嚮量機（SVM）的核技巧與優化： 雖然深度學習占據主導，但SVM在小樣本、高維分類問題中仍是強大工具。本章將復習核函數的選擇（如RBF、多項式核）及其超參數敏感性，並介紹如何使用高效的二次規劃求解器來加速大規模數據集上的訓練過程。 6. 深度學習基礎與遷移學習（Focus on Structured Data）： 本章將深度學習的應用場景限定在結構化數據和時間序列預測。我們將構建並調優多層感知機（MLP）來處理錶格數據，並詳細介紹如何利用預訓練的上下文嵌入模型（如BERT的特定層）來增強特徵錶示。內容側重於網絡架構的選擇、損失函數的定製化以及優化器（如AdamW、Ranger）的性能對比。 --- 第三部分：模型評估、解釋性與魯棒性（Evaluation, Interpretability, and Robustness） 構建模型僅僅是第一步，理解模型為何做齣決策以及確保其在現實世界中的可靠性是成功的關鍵。 7. 超越準確率的評估指標體係： 在不平衡數據、多類彆分類和迴歸場景下，單一指標（如準確率）具有欺騙性。本章將係統講解如PR麯綫（Precision-Recall Curve）、F1-Score的變體、Kappa係數以及在時間序列中的滾動預測評估方法。重點討論如何構建針對業務目標的定製化評估指標。 8. 可解釋性AI (XAI) 的核心技術： 解釋模型決策是建立信任和滿足監管要求的基石。本書將詳細介紹並對比局部可解釋性方法（如LIME和SHAP值），以及全局解釋性技術（如Permutation Importance）。讀者將學習如何將這些解釋工具嵌入到模型管道中，以解釋復雜集成模型的輸齣。 9. 模型驗證與泛化能力測試： 強調交叉驗證（Cross-Validation）策略的選擇，包括時間序列數據的滾動原點驗證（Rolling Origin Validation）。此外，我們將探討模型穩定性的測試方法，包括對抗性樣本的初步概念引入，以及如何使用Bootstrapping方法來估計模型預測區間。 --- 第四部分：從原型到生産環境的部署與 MLOps 簡介（From Prototype to Production: Deployment and MLOps Snippets） 本部分關注模型投入實際使用所需的工程化步驟，確保模型的可持續性和可維護性。 10. 模型序列化與輕量級部署： 介紹如何使用業界標準工具（如Pickle、Joblib、ONNX）進行模型序列化。重點介紹如何將訓練好的模型封裝成API服務（使用Flask/FastAPI），並討論模型推理速度的優化技巧，包括模型量化和剪枝的基本概念。 11. 監控與模型漂移（Model Drift）： 探討模型在生産環境中性能衰減的原因——數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。本書將演示如何設置數據質量檢查和預測分布監控係統，並介紹重新訓練（Retraining）觸發機製的工程化實現流程。 本書的最終目標是讓讀者能夠自信地駕馭現代數據科學工具鏈，從一個原始數據集開始，通過嚴謹的工程實踐和前沿的算法應用，最終交付一個穩定、可解釋且高性能的預測解決方案。所有的代碼示例均采用最新的庫版本，並強調代碼的可讀性與模塊化設計。