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大數據挖掘與統計機器學習 第3版 版權信息
- ISBN：9787300326894
- 條形碼：9787300326894 ; 978-7-300-32689-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據挖掘與統計機器學習 第3版 內容簡介
本書介紹了大數據挖掘與統計機器學習領域中*常用的模型和算法，包括*基礎的線性回歸與分類方法，以及模型評價與選擇的概念和方法，進而介紹了非線性回歸與分類方法（包括決策樹與組合方法、支持向量機、神經網絡以及在此基礎上發展的深度學習方法）。此外，介紹了無監督學習中的聚類方法，并給出了一個大數據分析的實例。除了方法的理論講解之外，我們還給出了每種方法的Python實現。
大數據挖掘與統計機器學習 第3版 目錄
第1章 概述
1.1 名詞演化
1.2 基本內容
1.3 數據智慧
第2章 線性回歸與分類
2.1 Lasso回歸
2.1.1 多元線性回歸模型
2.1.2 嶺回歸
2.1.3 Lasso回歸
2.1.4 一張圖看懂嶺回歸和Lasso回歸
2.1.5 從貝葉斯角度再看嶺回歸和Lasso回歸
2.2 Lasso模型的求解
2.2.1 坐標下降法
2.2.2 小角回歸
2.2.3 ADMM算法
2.2.4 附錄
2.3 損失函數加罰的建模框架
2.3.1 損失函數的概念
2.3.2 小一乘回歸與分位回歸
2.3.3 其他罰函數
2.4 分類問題綜述與評價準則
2.4.1 分類問題
2.4.2 分類問題評價準則
2.5 Logistic回歸
2.5.1 基本模型
2.5.2 參數估計
2.5.3 正則化的Logistic回歸
第3章 模型評價與選擇
3.1 基本概念
3.1.1 各種誤差的定義
3.1.2 偏差-方差分解
3.2 理論方法
3.2.1 Cp統計量
3.2.2 AIC準則
3.2.3 BIC準則
3.3 交叉驗證法
第4章 決策樹與組合方法
4.1 決策樹
4.1.1 決策樹的基本知識
4.1.2 決策樹的建模過程
4.1.3 需要說明的一些問題
4.2 Bagging和隨機森林
4.2.1 Bagging算法
4.2.2 隨機森林
4.3 Boosting
4.3.1 AdaBoost算法
4.3.2 分類問題的不同損失函數
4.3.3 梯度下降Boosting算法
4.3.4 XGBoost
4.3.5 討論
展開全部
大數據挖掘與統計機器學習 第3版 作者簡介
呂曉玲，中國人民大學統計學院教授，副院長。本科與碩士畢業于南開大學數學系概率統計專業，博士畢業于香港城市大學管理科學系。曾經是奧地利約翰開普勒大學應用統計系以及美國加州大學伯克利分校統計系訪問學者。一直從事數據挖掘和統計機器學習領域的理論研究，及其在消費者行為方面的應用研究。 宋捷，首都經濟貿易大學統計學院副教授。
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