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編輯推薦

“作者們在書中研究分析瞭用一些統計模型中的稀疏特性來處理大數據的方法，主要關注lasso模型的求解算法和近年研究成果。”
——《數學文摘》

“本書涵蓋瞭統計學的所有重要分支，每個主題都有基本問題的詳盡介紹和求解算法，給齣瞭基於稀疏性的分析方案。可以說，此書就是稀疏統計學習的標準教材。”
——Anand Panangadan，加州大學富勒頓分校

“毋庸置疑，這本書是大數據技術領域重要著作。作為研究大數據的重要手段，lasso模型一直備受關注，但尚未有係統介紹其的相關資料，本書填補瞭這一空白，而且由領域內的三位大咖執筆，值得期待。”
——Norm Matloff，加州大學戴維斯分校

內容簡介

稀疏統計模型隻具有少數非零參數或權重，經典地體現瞭化繁為簡的理念，因而廣泛應用於諸多領域。本書就稀疏性統計學習做齣總結，以 lasso方法為中心，層層推進，逐漸囊括其他方法，深入探討諸多稀疏性問題的求解和應用；不僅包含大量的例子和清晰的圖錶，還附有文獻注釋和課後練習，是深入學習統計學知識的參考。
本書適閤算法、統計學和機器學習專業人士。

作者簡介

Trevor Hastie 美國統計學傢和計算機科學傢，斯坦福大學統計學教授，英國統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發瞭R中的大部分統計建模軟件和環境，發明瞭主麯綫和主麯麵。

Robert Tibshirani 斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇傢學會會士，1996年COPSS總統奬得主，提齣lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北鬥，兩人閤著瞭The Elements of Statistical Learning，還閤作講授斯坦福大學的公開課“統計學習”。

Martin Wainwright 畢業於MIT，加州大學伯剋利分校教授，以對統計與計算交叉學的理論和方法研究而聞名於學界，主要關注高維統計、機器學習、圖模型和信息理論。2014年COPSS總統奬得主。

劉波 博士，重慶工商大學計算機科學與信息工程學院教師，主要從事機器學習理論、計算機視覺技術研究，同時愛好Hadoop和Spark平颱上的大數分析，也對Linux平颱的編程和Oracle數據庫感興趣。

景鵬傑 碩士，畢業於上海交通大學。碩士階段主要從事模式識彆與數據挖掘基礎理論、生物醫學大數據挖掘與建模等工作，在國際期刊及會議Bioinformatics，CCPR等上麵發錶數篇論文。目前從事期貨交易係統開發工作。

目錄

第 1章引言 1

第 2章 lasso綫性模型 6

2．1引言 6

2．2 lasso估計 7

2．3交叉驗證和推斷 10
2．4 lasso解的計算 12

2．4．1基於單變量的軟閾值法 12
2．4．2基於多變量的循環坐標下降法 13

2．4．3軟閾值與正交基 15
2．5自由度 15

2．6 lasso解 16
2．7理論概述 17
2．8非負 garrote 17
2．9烏q懲罰和貝葉斯估計 19
2．10一些觀點 20
習題 21
第 3章廣義綫性模型 24
3．1引言 24
3．2邏輯斯蒂迴歸模型 26

3．2．1示例：文本分類 27

3．2．2算法 29

3．3多分類邏輯斯蒂迴歸 30
3．3．1示例：手寫數字 31

3．3．2算法 32

3．3．3組 lasso多分類 33

3．4對數綫性模型及泊鬆廣義綫性模型 33
3．5 Cox比例風險模型 35

3．5．1交叉驗證 37

3．5．2預驗證 38

3．6支持嚮量機 39

3．7計算細節及 glmnet 43
參考文獻注釋 44
習題 45
第 4章廣義 lasso懲罰 47
4．1引言 47
4．2彈性網懲罰 47

4．3組 lasso 50
4．3．1組 lasso計算 53
4．3．2稀疏組 lasso 54

4．3．3重疊組 lasso 56

4．4稀疏加法模型和組 lasso 59
4．4．1加法模型和 back．tting 59
4．4．2稀疏加法模型和 back．tting 60

4．4．3優化方法與組 lasso 61
4．4．4稀疏加法模型的多重懲罰 64
4．5融閤 lasso 65

4．5．1擬閤融閤 lasso 66

4．5．2趨勢濾波 69

4．5．3近保序迴歸 70

4．6非凸懲罰 72
參考文獻注釋 74
習題 75
第 5章優化方法 80
5．1引言 80
5．2凸優化條件 80

5．2．1優化可微問題 80
5．2．2非可微函數和次梯度 83
5．3梯度下降 84
5．3．1無約束的梯度下降 84
5．3．2投影梯度法 86

5．3．3近點梯度法 87

5．3．4加速梯度方法 90
5．4坐標下降 92
5．4．1可分性和坐標下降 93
5．4．2綫性迴歸和 lasso 94

5．4．3邏輯斯蒂迴歸和廣義綫性模型 97

5．5仿真研究 99
5．6z小角迴歸 100

5．7交替方嚮乘子法 103
5．8優化–zui小化算法 104

5．9雙凸問題和交替zui小化 105

5．10篩選規則 108
參考文獻注釋 111
附錄 A lasso的對偶 112
附錄 B DPP規則的推導 113
習題 114
第 6章統計推斷 118
6．1貝葉斯 lasso 118
6．2自助法 121

6．3 lasso法的後選擇推斷 125

6．3．1協方差檢驗 125
6．3．2選擇後推斷的更廣方案 128
6．3．3檢驗何種假設 133
6．3．4迴到嚮前逐步迴歸 134
6．4通過去偏 lasso推斷 134
6．5後選擇推斷的其他建議 136
參考文獻注釋 137
習題 138
第 7章矩陣的分解、近似及填充 141
7．1引言 141

7．2奇異值分解 142

7．3缺失數據和矩陣填充 143
7．3．1 Net．x電影挑戰賽 144
7．3．2基於原子範數的矩陣填充 146

7．3．3矩陣填充的理論結果 149
7．3．4間隔分解及相關方法 153

7．4減秩迴歸 154
7．5通用矩陣迴歸框架 156

7．6懲罰矩陣分解 157
7．7矩陣分解的相加形式 160
參考文獻注釋 164
習題 165
第 8章稀疏多元方法 169
8．1引言 169

8．2稀疏組成分分析 169
8．2．1背景 169

8．2．2稀疏主成分 171
8．2．3秩大於 1的解 174
8．2．4基於 Fantope投影的稀疏 PCA 176
8．2．5稀疏自編碼和深度學習 176
8．2．6稀疏 PCA的一些理論 178
8．3稀疏典型相關分析 179

8．4稀疏綫性判彆分析 182

8．4．1標準理論和貝葉斯規則 182
8．4．2最近收縮中心 183
8．4．3 Fisher綫性判彆分析 184

8．4．4評分 188

8．5稀疏聚類 190
8．5．1聚類的一些背景知識 191
8．5．2稀疏層次聚類 191
8．5．3稀疏 K均值聚類 192
8．5．4凸聚類 193
參考文獻注釋 195
習題 196
第 9章圖和模型選擇 202
9．1引言 202

9．2圖模型基礎 202

9．2．1分解和馬爾可夫特性 202
9．2．2幾個例子 204

9．3基於懲罰似然的圖選擇 206

9．3．1高斯模型的全局似然性 207
9．3．2圖 lasso算法 208

9．3．3利用塊對角化結構 210
9．3．4圖 lasso的理論保證 211

9．3．5離散模型的全局似然性 212
9．4基於條件推斷的圖選擇 213

9．4．1高斯分布下基於近鄰的似然概率 214

9．4．2離散模型下基於近鄰的似然概率 214

9．4．3混閤模型下的僞似然概率 217

9．5帶隱變量的圖模型 218
參考文獻注釋 219
習題 221
第 10章信號近似與壓縮感知 225
10．1引言 225

10．2信號與稀疏錶示 225

10．2．1正交基 225

10．2．2用正交基逼近 228
10．2．3用過完備基來重構 229
10．3隨機投影與近似 231

10．3．1 Johnson–Lindenstrauss近似 231

10．3．2壓縮感知 232
10．4烏0恢復與烏1恢復之間的等價性 234
10．4．1受限零空間性質 235
10．4．2受限零空間的充分條件 235

10．4．3證明 237
參考文獻注釋 238
習題 239
第 11章 lasso的理論結果 242
11．1引言 242

11．1．1損失函數類型 242
11．1．2稀疏模型類型 243
11．2 lasso烏2誤差的界限 244
11．2．1經典情形中的強凸性 244
11．2．2迴歸受限特徵值 245
11．2．3基本一緻性結果 246
11．3預測誤差的界 250
11．4綫性迴歸中的支持恢復 252

11．4．1 lasso的變量選擇一緻性 252
11．4．2定理 11．3的證明 256
11．5超越基礎 lasso 259

參考文獻注釋 260
習題 261
參考文獻 264
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