统计学习题集（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张伟 编

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• 数据挖掘

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787505875715

版次：1

商品编码：10333871

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-10-01

用纸：胶版纸

页数：107

字数：170000

内容简介

《统计学习题集》是财政部规划教材全国高职高专院校财经类教材《统计学》（2007年第二版）的辅导教材，旨在配合教材学习，更好地巩固所学知识，同时，也可以供其他自学者学习参考。 本书遵照《统计学》课程的培养目标和教学内容要求，结合课程的特点和教学进度分章编排，包括判断题、填空题、单项选择题、多项选择题、简答题和综合题六种类型，内容涵盖了《统计学》教学的基本知识点。在编写上力求做到重点突出、题型标准，具有典型性和实用性。通过练习，学生能较快地掌握统计学的基本知识和基本方法。 本书由张伟任主编，高凯平任副主编。张伟（陕西财经职业技术学院教授）编写第1章、5章、6章、7章、9章，高凯平（山西省财政税务专科学校副教授）编写第2章、3章、4章、8章。

目录

第一部分 习题 第1章 导论 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 五、简答题 六、综合题 第2章 统计数据的采集方法 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 五、简答题 六、综合题 第3章 统计数据的整理方法 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 五、简答题 六、综合题 第4章 统计数据的显示方法 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 五、简答题 六、综合题 第5章 综合指标分析法 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 五、简答题 六、综合题 第6章 时间数列分析法 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 五、简答题 六、综合题 第7章 指数分析法 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 五、简答题 六、综合题 第8章 简单统计推断方法 一、判断题 二、填空题 三、单选题 四、多选题 …… 第9章 相关与回归分析法 第二部分 习题参考答案

前言/序言

洞悉数据规律，解锁智能未来：《统计学习方法导论》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和技术革新的核心动力。从精准医疗到智能驾驶，从金融风控到个性化推荐，我们无时无刻不在被数据所包围，并从中汲取智慧。然而，数据本身并不能说话，其内在的规律、潜在的联系以及蕴含的价值，需要借助统计学的强大工具才能得以揭示。 《统计学习方法导论》是一本旨在引导读者深入理解统计学习基本原理、掌握核心算法、并能灵活应用于实际问题的经典著作。本书的编写初衷，是为了架起理论与实践之间的桥梁，让那些对数据分析、机器学习、人工智能等领域充满热情，却又感到理论深奥、实践困难的读者，能够循序渐进地建立起扎实的统计学习知识体系。 本书的独特性与价值所在 与市面上众多偏重算法细节或理论推导的教材不同，《统计学习方法导论》采取了一种更加注重概念理解、模型直觉和应用场景的编写策略。我们相信，真正掌握统计学习的精髓，不仅在于能够熟练运用各种算法，更在于能够理解算法背后的数学原理、模型假设，以及它们在解决不同类型问题时的适用性和局限性。 本书的结构设计清晰，逻辑严谨，从最基础的统计概念出发，逐步深入到复杂的模型构建和学习过程。我们将复杂的数学公式与直观的图示、生动的案例相结合，力求将抽象的概念具象化，让读者能够轻松地理解统计学习的“为什么”和“怎么做”。 内容概览：构建坚实的统计学习知识体系 《统计学习方法导论》的内容涵盖了统计学习领域的诸多重要方面，旨在为读者提供一个全面而深入的视角。 第一部分：基础概念与模型 在本书的开篇，我们将从最根本的统计学概念入手，为读者打下坚实的理论基础。这包括： 数据与变量： 深入探讨不同类型数据的特征、收集和预处理方法，理解变量之间的关系，为后续建模奠定基础。 概率论基础： 回顾必要的概率论知识，包括随机变量、概率分布、期望、方差等，理解随机性和不确定性在统计学习中的核心地位。 统计推断： 介绍参数估计、假设检验等统计推断的基本方法，理解如何从样本数据中推断总体特征。 模型评估与选择： 探讨如何度量模型的性能，理解过拟合与欠拟合的概念，并介绍交叉验证、信息准则等模型选择的关键技术。 这一部分旨在帮助读者建立起对统计学习基本框架的认知，理解数据、模型、学习和评估之间的内在联系。 第二部分：监督学习的核心模型 监督学习是统计学习中最重要、应用最广泛的分支之一，本书将系统地介绍其核心模型： 线性模型： 从最简单的线性回归开始，逐步深入到岭回归、Lasso回归等正则化线性模型，理解它们在处理高维数据和避免过拟合中的作用。同时，我们将介绍逻辑斯蒂回归，理解它在分类问题中的强大能力。 决策树： 详细阐述决策树的构建原理，包括信息增益、基尼指数等划分准则，并介绍剪枝技术以提高泛化能力。我们将分析决策树在特征选择和可解释性方面的优势。 支持向量机 (SVM)： 深入讲解SVM的核技巧、软间隔等核心概念，理解它在处理非线性可分数据时的强大威力。我们将详细介绍不同核函数的选择及其影响。 提升方法： 重点介绍AdaBoost、Gradient Boosting等提升算法，理解它们如何通过迭代组合弱学习器来构建强学习器。我们将重点分析其误差累积和模型泛化的机制。 集成学习： 在此基础上，我们将扩展到Bagging（如随机森林）等集成学习方法，理解其方差减小和稳定性增强的优势。 在这一部分，我们不仅会讲解每个模型的数学原理，还会通过丰富的图示和代码示例（如Python语言）来展示算法的实现过程和应用技巧，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 第三部分：无监督学习与半监督学习 当数据中缺乏标签信息时，无监督学习和半监督学习就显得尤为重要。本书将深入探讨这些领域： 聚类分析： 介绍K-Means、层次聚类、DBSCAN等经典聚类算法，理解它们在数据分组、模式发现方面的应用。我们将讨论不同聚类算法的优缺点和适用场景。 降维技术： 详细讲解主成分分析 (PCA)、因子分析、局部线性嵌入 (LLE) 等降维方法，理解它们如何有效地降低数据维度，提取数据的主要特征，并加速后续学习过程。 概率图模型： 介绍隐马尔可夫模型 (HMM)、条件随机场 (CRF) 等概率图模型，理解它们在序列数据建模、特征抽取方面的应用。 半监督学习： 探讨在有限标签数据情况下，如何利用未标记数据来提升模型性能。我们将介绍自训练、协同训练等半监督学习的策略。 这一部分将引导读者跳出监督学习的框架，探索数据内在结构和隐藏模式的奥秘。 第四部分：深度学习基础与模型 随着深度学习的兴起，理解其基本原理和经典模型也变得至关重要。《统计学习方法导论》将为读者打开深度学习的大门： 神经网络基础： 从感知机、多层感知机讲起，介绍激活函数、反向传播算法等核心概念。 卷积神经网络 (CNN)： 重点介绍CNN在图像识别、计算机视觉领域的巨大成功，讲解卷积层、池化层、全连接层的原理。 循环神经网络 (RNN)： 介绍RNN在序列数据处理，如自然语言处理、时间序列分析中的应用，讲解LSTM、GRU等改进模型。 生成对抗网络 (GAN)： 简要介绍GAN的基本思想和应用，为读者了解生成式模型提供入门。 本书将深度学习部分定位为基础介绍，力求让读者理解其核心思想和模型结构，为进一步深入学习打下基础。 本书的特点与学习体验 概念优先，直觉引导： 避免枯燥的数学推导，注重概念的清晰阐释和直观理解，让读者在实践中逐步领悟理论。 图文并茂，易于理解： 大量运用图示、流程图和代码示例，将抽象概念可视化，降低学习门槛。 理论联系实际： 结合丰富的实际应用案例，展示统计学习方法在各个领域的解决方案，激发学习兴趣。 循序渐进，体系完整： 从基础概念到高级模型，层层递进，构建起完整而扎实的统计学习知识体系。 强调实践，代码辅助： 提供Python代码示例，引导读者动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 谁适合阅读《统计学习方法导论》？ 无论您是： 计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的在校学生： 本书将是您系统学习统计学习理论和方法的不二之选。 希望转行或提升数据分析技能的职场人士： 本书将帮助您快速掌握核心技能，为您的职业生涯注入新的活力。 对人工智能、机器学习充满好奇心的科技爱好者： 本书将为您揭开这些前沿技术的神秘面纱。 需要深入理解数据驱动决策的研究人员和工程师： 本书将为您提供坚实的理论基础和实用的工具。 《统计学习方法导论》不仅仅是一本教材，更是一位引路人，它将带领您穿越复杂的数据世界，洞悉其内在的规律，掌握解锁智能未来的强大钥匙。我们相信，通过本书的学习，您将能够更加自信地面对数据挑战，用统计学的力量创造无限可能。 让我们一起踏上这段精彩的统计学习之旅，用数据驱动创新，用智能塑造未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书在知识的广度上也做得非常平衡，它既没有为了追求全面而显得冗余，也没有为了精简而牺牲重要性。我注意到它对经典算法的覆盖是全面的，比如决策树、贝叶斯方法、支持向量机等，这些都是基石性的内容。但更难得的是，它也恰到好处地引入了一些近年来发展起来的前沿概念，比如深度学习在某些特定统计问题中的应用思路，以及对模型可解释性（XAI）的初步探讨。这使得这本书不仅能作为学习经典理论的权威教材，同时也能作为快速了解当前领域发展趋势的窗口。它成功地在“深度”和“广度”之间找到了一个非常精准的平衡点，让读者在打好基础的同时，不至于落后于技术迭代的速度。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在内容编排上的逻辑性和层次感。这本书的知识点推进是循序渐进的，它并没有一开始就抛出那些令人望而生畏的复杂公式，而是从最基础的概念入手，用非常直观的语言和图示逐步构建起整个统计学习的知识框架。这种由浅入深的学习路径，极大地降低了初学者的入门门槛。而且，每个章节末尾的总结部分做得非常到位，它不是简单地罗列知识点，而是将本章的核心思想、关键公式以及它们之间的内在联系进行了提炼和概括，这对于构建完整的知识体系非常有帮助。我感觉作者似乎非常理解我们在学习过程中容易产生困惑的地方，总能在关键节点提供恰到好处的解释和类比，让原本抽象的理论变得具体可感。

评分☆☆☆☆☆

我个人对作者在数学推导清晰度上的努力表示高度赞赏。统计学习领域，数学公式是不可避免的，但很多教材的推导过程跳跃性太大，常常让人在中间环节感到“黑箱”操作。然而，在这本书里，即便是像支持向量机或是复杂集成学习方法中的梯度计算，作者也倾向于给出尽可能详尽的中间步骤，并且会清晰地标注出每一步推理所依据的数学原理或定理，而不是简单地罗列一个结果。对于那些偏好深入理解数学本质的读者来说，这种严谨和细致的推导过程简直是福音。它不仅帮助我们理解“是什么”，更重要的是解释了“为什么是这样”，这对于建立扎实的理论基础至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战应用导向性做得相当出色，这绝对不是一本纯粹的理论堆砌之作。我注意到，在讲解完一个核心算法之后，作者总是会紧接着提供一些贴近实际业务场景的案例分析，这些案例的选取角度非常新颖，覆盖了金融、市场分析甚至生物信息学的不同领域，这让我能清晰地看到这些抽象的数学模型是如何在真实世界中发挥作用的。更赞的是，书中对于不同模型之间的优缺点对比分析得极其透彻，比如在处理高维稀疏数据时，A方法和B方法的适用条件、计算复杂度以及潜在的过拟合风险，都被列举得一清二楚，这对于指导我们进行模型选择和调优至关重要。这种理论与实践的无缝衔接，让这本书的实用价值大大超越了一般的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种沉稳的深蓝色调，配上清晰有力的白色字体，一下子就给人一种专业、可靠的感觉。拿到手里的时候，能明显感觉到纸张的质地相当不错，厚实而光滑，印刷的油墨均匀，字迹锐利，翻阅起来触感极佳，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛很累。内页的排版也经过了精心设计，不是那种密密麻麻的教科书式布局，而是留出了足够的空白区域，这对于我们做笔记和思考问题时非常友好。侧边栏的索引设计也相当人性化，能够快速定位到感兴趣的章节，这一点在需要频繁查阅特定知识点时，效率提升了不少。总的来说，从物理形态上来讲，这本书的制作水准达到了一个非常高的层次，体现了出版社对学术书籍品质的重视，拿在手上就让人有一种想要沉下心来研读的冲动。

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……

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在线试读部分章节

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时间是圆，一圈圈叠加，内心留下不可磨灭的年轮。

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而后，你长成参天模样。

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从日界线至日界线，周而复始，什么都没有改变。你没有超能力，看见的不是未来而是过去。但它们大同小异。你依然遇见相似的人，面临相似的抉择，陷入相似的处境，经历相似的平淡或不凡。

评分☆☆☆☆☆

改变的是你。

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……

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这个夏天，浓得流不动的暮色下，最后闪烁着的信号灯前，把自己的手腕从“落进睫毛”的眼前拽走一路牵过斑马线去的男生，他掌心的温暖和整个世界的燥热似乎有些不同。

评分☆☆☆☆☆

而在疼痛之后，为什么又泛滥起无边无垠的怅然？