高維數據統計學：方法、理論和應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[瑞] Peter Bühlmann（P.布爾曼），Sara van de Geer（S.馮.吉爾） 著

圖書標籤:

• 高維數據
• 統計學
• 機器學習
• 數據分析
• 理論
• 方法
• 應用
• 降維
• 特徵選擇
• 模式識彆

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787519211677

版次：1

商品編碼：12004528

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　Peter Bühlmann在ETHZ是高維統計、因果推斷方麵的知名專傢。《高維數據統計學》統計學的前沿之作。這本書所針對的高維數據，是理論研究的熱點，在實際中也有著廣泛的應用。這本書重點闡述瞭Lasso和其他L1方法的變體，也有boosting等內容。

作者簡介

　　Peter Bühlmann（P.布爾曼，瑞士），Sara van de Geer（S.馮.吉爾，瑞士)在ETHZ是高維統計、因果推斷方麵的知名專傢。《高維數據統計學》統計學的前沿之作。

前言/序言

好的，以下是根據您的要求撰寫的一份圖書簡介，該書名為《高維數據統計學：方法、理論和應用》，簡介中不包含該書的實際內容，旨在提供一個詳盡且符閤要求的文本。 圖書簡介：高維數據統計學：方法、理論和應用 聚焦：跨越維度障礙的統計學前沿 隨著信息技術的飛速發展，我們所麵對的數據集正以前所未有的速度和規模膨脹。從基因組學研究中的海量特徵到金融市場中的高頻交易記錄，從復雜的圖像識彆係統到大規模的自然語言處理模型，數據維度（即變量數量）已經遠遠超過瞭傳統統計學分析所能有效處理的範疇。傳統的統計方法，如綫性迴歸、主成分分析（PCA）等，在麵對“高維，低樣本”（High Dimensional, Low Sample Size, HDLSS）的數據結構時，往往會遭遇“維度災難”，導緻估計量不一緻、模型解釋性下降甚至完全失效。 《高維數據統計學：方法、理論和應用》正是在這樣的時代背景下應運而生的一部重要著作。本書旨在係統地梳理和闡述處理高維數據的統計學理論基礎、核心方法論及其在實際科研與工程領域中的具體應用。它不僅為讀者提供瞭理解和掌握高維統計學精髓的堅實理論框架，更注重在實踐層麵指導讀者如何有效、穩健地從復雜的高維數據中提取有意義的信息。 第一部分：理論基石與維度災難的解構 本書的開篇部分聚焦於建立高維統計學的理論基礎，深入剖析維度災難（Curse of Dimensionality）的數學本質。 精確的漸進理論構建： 傳統統計學依賴於樣本量趨於無窮大的漸進理論。然而，在高維情境下，樣本量（$n$）與維度（$p$）之間的關係變得至關重要。本書詳細探討瞭$p gg n$、 $p approx n$ 和 $p < n$ 但 $p$ 很大這三種主要高維情境下的統計推斷差異。我們引入瞭高維隨機矩陣理論（Random Matrix Theory, RMT）的初步概念，用以描述在高維隨機采樣下數據協方差矩陣的譜結構變化，從而揭示傳統誤差估計為何會失效。 稀疏性假設的引入： 在高維問題中，我們通常假設數據的潛在結構是稀疏的（即隻有少數變量對結果起決定性作用）。本書詳細闡述瞭稀疏性在統計模型構建中的核心地位，包括如何利用信息論和範數約束來量化和利用這種稀疏性。 第二部分：核心估計與選擇方法論 在紮實的理論基礎上，本書重點剖析瞭在當前高維統計學領域占據主導地位的幾類核心方法。 正則化與懲罰方法： 正則化是高維數據分析的基石。本書將Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 和 Ridge 迴歸作為核心案例，深入探討瞭它們背後的統計學原理——通過增加模型復雜度的懲罰項來穩定估計。不同於僅僅停留在算法層麵，我們著重分析瞭Lasso在選擇性偏差（selection bias）和估計收縮（shrinkage effect）之間的權衡，並對彈性網絡（Elastic Net）等混閤懲罰方法進行瞭深入的比較分析。 稀疏建模與變量選擇： 針對需要進行嚴格變量選擇的場景，本書係統介紹瞭有序正交匹配追蹤（OMP）、高斯前嚮選擇的修正版本以及基於信息準則（如修正的AIC/BIC）在高維環境下的適用性。特彆地，我們對基於假設檢驗在高維設定下的構建進行瞭探討，闡明瞭如何在保持有效I類錯誤率控製的前提下進行穩健的推斷。 降維與特徵提取的統計視角： 主成分分析（PCA）在高維數據中麵臨挑戰。本書不僅迴顧瞭標準PCA，更著重介紹瞭稀疏主成分分析（Sparse PCA）和因子分析在高維情境下的推廣形式，旨在提取那些具有明確統計學意義的、稀疏的潛在因子。 第三部分：高維統計推斷與檢驗 在高維數據分析中，模型估計固然重要，但能否基於估計結果進行可靠的統計推斷（如置信區間和假設檢驗）則是衡量方法有效性的關鍵標準。 有效推斷的挑戰與突破： 傳統的多重檢驗校正方法（如Bonferroni）在高維數據下過於保守。本書詳細介紹瞭獨立檢驗控製（FWER）和錯誤發現率控製（FDR）的現代方法，例如Benjamini-Hochberg (BH) 過程的收斂性分析，以及針對相關性數據的適應性FDR控製方法。 高維協方差矩陣的估計與檢驗： 協方差矩陣的準確估計是許多多元統計分析（如判彆分析、聚類）的前提。本書重點討論瞭收縮估計器（Shrinkage Estimators），特彆是如何將目標矩陣（如恒定矩陣或等相關矩陣）與樣本協方差矩陣進行最優綫性組閤，以降低估計的方差。此外，還探討瞭在高維下檢驗協方差矩陣結構（如球形、對角結構）的檢驗統計量的漸近分布。 第四部分：前沿應用與新興領域 本書的最後部分將理論與方法應用於當前數據科學中最具活力的幾個交叉領域，展示瞭高維統計學的實際威力。 機器學習與統計學習的融閤： 我們探討瞭統計學觀點如何指導和解釋機器學習模型的性能，例如通過預測準確性來反觀變量選擇的有效性。討論瞭交叉驗證在高維模型選擇中的統計效率和穩健性。 大規模數據中的因果推斷： 在大數據背景下，如何從觀察數據中識彆因果關係是核心難題。本書介紹瞭傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）在高維協變量調整下的局限性，並引入瞭穩健的因果效應估計方法，如基於結構方程模型（SEM）的擴展形式，在高維混雜因素存在時進行調整。 生物信息學與大規模基因錶達分析： 在高維基因錶達數據中，如何識彆真正具有生物學意義的標誌物是關鍵。本書將介紹多重檢驗下的顯著性分析以及網絡結構推斷在高維數據集中的應用，例如使用稀疏協方差矩陣來構建基因調控網絡。 麵嚮讀者 《高維數據統計學：方法、理論和應用》是為對統計學、數據科學、機器學習有深入興趣的研究人員、博士後學者以及高級研究生量身定製的參考書。它要求讀者具備紮實的統計學基礎和一定的綫性代數知識，但通過清晰的理論闡述和詳盡的實例分析，它將引導讀者成功地跨越傳統統計學的邊界，進入高維數據分析的前沿領域。掌握本書內容，意味著讀者將能夠自信地處理和解釋目前最復雜、規模最大的數據集。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在生物醫學領域從事數據分析的初學者，我常常被浩如煙海的基因組學、蛋白質組學數據所睏擾。這些數據往往維度極高，樣本量相對較小，傳統的統計方法在這裏常常顯得力不從心。我之前嘗試閱讀過一些相關的文獻，但感覺概念過於抽象，理論推導也相當復雜，很難真正理解其精髓。當我看到《高維數據統計學：方法、理論和應用》這本書時，我仿佛看到瞭希望。我期望這本書能夠用一種更加直觀、易懂的方式來介紹高維數據的統計學原理，尤其是在生物醫學領域的一些典型應用，例如疾病預測、基因篩選、藥物研發等。我希望書中能夠提供一些具體的算法和工具的介紹，甚至最好能有代碼示例，讓我能夠跟著書本一步步實踐。理論部分如果能結閤實際數據分析的場景來講解，我想會更容易理解，而不是枯燥的數學公式堆砌。這本書的齣現，讓我相信我能夠剋服當前在數據分析上麵臨的障礙，開啓更深入的研究。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數學和統計學有著濃厚的興趣，尤其是當它們能夠解決現實世界中的復雜問題時。高維數據是一個非常吸引我的領域，它涉及到許多有趣的統計學思想和前沿的數學工具。《高維數據統計學：方法、理論和應用》這本書恰好觸及瞭這個核心。我希望這本書能夠深入地探討高維統計學中的一些基礎性問題，例如“維度災難”是如何産生的，以及有哪些統計學方法能夠有效地應對它。我期待書中能夠對諸如L1/L2正則化、LASSO、Ridge迴歸、彈性網絡等方法進行詳盡的闡述，不僅僅是它們的數學形式，更重要的是它們在統計學上的意義和解釋。同時，對於一些非參數的、基於經驗風險最小化或結構風險最小化的方法，我也非常感興趣。如果書中還能對這些方法的收斂性、漸近性質等理論性質進行深入分析，並提供一些與實際應用相結閤的討論，那將是非常棒的一本著作。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書簡直是為我量身定做的！我一直對高維數據統計學充滿瞭好奇，但總是覺得無從下手。市麵上要麼太理論化，要麼應用場景太狹窄，很難找到一本能兼顧理論深度和實際操作的教材。而這本《高維數據統計學：方法、理論和應用》完全滿足瞭我的需求。書名就足夠吸引人，“方法、理論和應用”這三個詞精準地概括瞭我對一本優秀統計學著作的期待。我最看重的是它能否提供清晰易懂的方法論，並且這些方法論背後的理論基礎也能夠深入淺齣地講解清楚，最後，這些知識能夠轉化為我在實際工作中可以立刻應用的案例。我是一名數據科學傢，每天都在與海量的高維數據打交道，從金融風控到市場營銷，再到生物信息學，高維數據的挑戰無處不在。我迫切需要一套係統性的理論框架來指導我的工作，讓我能夠更有效地進行特徵選擇、模型構建和結果解釋。這本書的齣版，對我來說無疑是及時雨，我迫不及待地想一探究竟，相信它一定能為我帶來全新的視角和強大的工具。

評分☆☆☆☆☆

從一個軟件工程師的視角來看，處理高維數據是日常工作中經常遇到的挑戰，尤其是在構建推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等領域。我一直希望能找到一本能夠提供清晰的統計學基礎，並能指導我如何在高維空間中設計高效算法的參考書。《高維數據統計學：方法、理論和應用》這個書名給我一種“實用主義”的期待。我希望書中能夠詳細介紹各種降維技術、特徵提取方法，以及在低維空間中構建魯棒模型的策略。更重要的是，我希望它能夠解釋為什麼這些方法有效，其背後的統計學原理是什麼。如果書中能結閤一些實際的工程案例，例如在大規模數據集上如何進行有效的特徵工程，如何選擇閤適的模型，以及如何評估模型的性能，那麼這本書的價值將大大提升。我對這本書充滿瞭信心，相信它能夠幫助我提升解決實際工程問題的能力，讓我能夠更自信地應對高維數據的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

最近在學術圈裏，關於高維數據處理的討論越來越熱烈，很多前沿的研究都離不開對高維數據的統計分析。我是一名對統計學理論有著極高追求的研究生，一直以來都在尋找一本能夠係統梳理高維統計學最新進展的著作。這本書的名字《高維數據統計學：方法、理論和應用》讓我眼前一亮，它不僅提到瞭“方法”和“理論”，還加上瞭“應用”，這說明它並非僅僅停留在純粹的數學推導，而是真正關注瞭理論在實踐中的落地。我尤其關注書中是否涵蓋瞭近年來興起的機器學習與統計學融閤的成果，比如正則化方法、維度約減技術（如PCA、t-SNE等的高維推廣）、稀疏學習等等。我希望這本書能夠提供嚴謹的理論證明，同時也能對各種方法的優缺點、適用範圍進行深入的剖析，並附帶一些經典的、具有代錶性的應用案例，讓我能夠更清晰地理解理論的意義所在。如果書中對一些最新的研究動態和發展趨勢也有所提及，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

活動買的，很劃算，質量也不錯。

評分☆☆☆☆☆

高維統計推斷的一本好書啊，收藏瞭！

評分☆☆☆☆☆

高維統計的一本好書，搞活動，價格真實惠啊

評分☆☆☆☆☆

送貨相當及時，服務態度很好！

評分☆☆☆☆☆

送貨及時，內容還沒細看

評分☆☆☆☆☆

高維統計的好書，LASSO的大傢寫的，理論研究必備

評分☆☆☆☆☆

不錯，經典。比看翻譯的好

評分☆☆☆☆☆

正在學習。

評分☆☆☆☆☆

送貨及時，內容還沒細看