统计机器学习导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[日] 杉山将 著，谢宁 译

图书标签:

• 统计学习
• 机器学习
• 模式识别
• 数据挖掘
• Python
• R
• 理论基础
• 算法实现
• 模型评估
• 应用案例

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111596790

版次：1

商品编码：12358970

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：352

内容简介

本书对机器学习的关键知识点进行了全面讲解，帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识，接着详细分析机器学习技术的两类主要方法——生成方法和判别方法，后深入研究了如何使机器学习算法在实际应用中发挥更大的作用。本书提供程序源代码，便于读者进行数据分析实践。本书适合高等院校计算机、统计等专业的研究生和高年级本科生阅读，同时也适合相关领域的技术人员参考。

作者简介

【加照片】Masashi Sugiyama，东京大学教授，拥有东京工业大学计算机科学博士学位，研究兴趣包括机器学习与数据挖掘的理论、算法和应用，涉及信号处理、图像处理、机器人控制等。2007年获得IBM学者奖，以表彰其在机器学习领域非平稳性方面做出的贡献。2011年获得日本信息处理协会颁发的Nagao特别研究奖，以及日本文部科学省颁发的青年科学家奖，以表彰其对机器学习密度比范型的贡献。

目录

目录
译者序
前言
作者简介
第一部分绪论
第1章统计机器学习
1.1学习的类型
1.2机器学习任务举例
1.2.1监督学习
1.2.2非监督学习
1.2.3进一步的主题
1.3本书结构
第二部分概率与统计
第2章随机变量与概率分布
2.1数学基础
2.2概率
2.3随机变量和概率分布
2.4概率分布的性质
2.4.1期望、中位数和众数
2.4.2方差和标准差
2.4.3偏度、峰度和矩
2.5随便变量的变换
第3章离散概率分布的实例
3.1离散均匀分布
3.2二项分布
3.3超几何分布
3.4泊松分布
3.5负二项分布
3.6几何分布
第4章连续概率分布的实例
4.1连续均匀分布
4.2正态分布
4.3伽马分布、指数分布和卡方分布
4.4Beta分布
4.5柯西分布和拉普拉斯分布
4.6t分布和F分布
第5章多维概率分布
5.1联合概率分布
5.2条件概率分布
5.3列联表
5.4贝叶斯定理
5.5协方差与相关性
5.6独立性
第6章多维概率分布的实例
6.1多项分布
6.2多元正态分布
6.3狄利克雷分布
6.4威沙特分布
第7章独立随机变量之和
7.1卷积
7.2再生性
7.3大数定律
7.4中心极限定理
第8章概率不等式
8.1联合界
8.2概率不等式
8.2.1马尔可夫不等式和切尔诺夫不等式
8.2.2坎泰利不等式和切比雪夫不等式
8.3期望不等式
8.3.1琴生不等式
8.3.2赫尔德不等式和施瓦茨不等式
8.3.3闵可夫斯基不等式
8.3.4康托洛维奇不等式
8.4独立随机变量和的不等式
8.4.1切比雪夫不等式和切尔诺夫不等式
8.4.2霍夫丁不等式和伯恩斯坦不等式
8.4.3贝内特不等式
第9章统计估计
9.1统计估计基础
9.2点估计
9.2.1参数密度估计
9.2.2非参数密度估计
9.2.3回归和分类
9.2.4模型选择
9.3区间估计
9.3.1基于正态样本期望的区间估计
9.3.2bootstrap置信区间
9.3.3贝叶斯置信区间
第10章假设检验
10.1假设检验基础
10.2正态样本期望的检验
10.3尼曼皮尔森引理
10.4列联表检验
10.5正态样本期望差值检验
10.5.1无对应关系的两组样本
10.5.2有对应关系的两组样本
10.6秩的无参检验
10.6.1无对应关系的两组样本
10.6.2有对应关系的两组样本
10.7蒙特卡罗检验
第三部分统计模式识别的生成式方法
第11章通过生成模型估计的模式识别
11.1模式识别的公式化
11.2统计模式识别
11.3分类器训练的准则
11.3.1最大后验概率规则
11.3.2最小错误分类率准则
11.3.3贝叶斯决策规则
11.3.4讨论
11.4生成式方法和判别式方法
第12章极大似然估计
12.1定义
12.2高斯模型
12.3类后验概率的计算
12.4Fisher线性判别分析
12.5手写数字识别
12.5.1预备知识
12.5.2线性判别分析的实现
12.5.3多分类器方法
第13章极大似然估计的性质
13.1一致性
13.2渐近无偏性
13.3渐近有效性
13.3.1一维的情况
13.3.2多维的情况
13.4渐近正态性
13.5总结
第14章极大似然估计的模型选择
14.1模型选择
14.2KL散度
14.3AIC信息论准则
14.4交叉检验
14.5讨论
第15章高斯混合模型的极大似然估计
15.1高斯混合模型
15.2极大似然估计
15.3梯度上升算法
15.4EM算法
第16章非参数估计
16.1直方图方法
16.2问题描述
16.3核密度估计
16.3.1Parzen 窗法
16.3.2利用核的平滑
16.3.3带宽的选择
16.4最近邻密度估计
16.4.1最近邻距离
16.4.2最近邻分类器
第17章贝叶斯推理
17.1贝叶斯预测分布
17.1.1定义
17.1.2与极大似然估计的比较
17.1.3计算问题
17.2共轭先验
17.3最大后验估计
17.4贝叶斯模型选择
第18章边缘相似的解析近似
18.1拉普拉斯近似
18.1.1高斯密度估计
18.1.2例证
18.1.3应用于边际似然逼近
18.1.4贝叶斯信息准则
18.2变分近似
18.2.1变分贝叶斯最大期望算法
18.2.2与一般最大期望法的关系
第19章预测分布的数值近似
19.1蒙特卡罗积分
19.2重要性采样
19.3采样算法
19.3.1逆变换采样
19.3.2拒绝采样
19.3.3马尔可夫链蒙特卡罗方法
第20章贝叶斯混合模型
20.1高斯混合模型
20.1.1贝叶斯公式化
20.1.2变分推断
20.1.3吉布斯采样
20.2隐狄利克雷分配模型
20.2.1主题模型
20.2.2贝叶斯公式化
20.2.3吉布斯采样
第四部分统计机器学习的判别式方法
第21章学习模型
21.1线性参数模型
21.2核模型
21.3层次模型
第22章最小二乘回归
22.1最小二乘法
22.2线性参数模型的解决方案
22.3最小二乘法的特性
22.4大规模数据的学习算法
22.5层次模型的学习算法
第23章具有约束的最小二乘回归
23.1子空间约束的最小二乘
23.2��2约束的最小二乘
23.3模型选择
第24章稀疏回归
24.1��1约束的最小二乘
24.2解决��1约束的最小二乘
24.3稀疏学习的特征选择
24.4若干扩展
24.4.1广义��1约束最小二乘
24.4.2�沺约束最小二乘
24.4.3��1+��2约束最小二乘
24.4.4��1,2约束最小二乘
24.4.5迹范数约束最小二乘
第25章稳健回归
25.1��2损失最小化的非稳健性
25.2��1损失最小化
25.3Huber损失最小化
25.3.1定义
25.3.2随机梯度算法
25.3.3迭代加权最小二乘
25.3.4��1约束Huber损失最小化
25.4Tukey 损失最小化
第26章最小二乘分类器
26.1基于最小二乘回归的分类器
26.20/1损失和间隔
2

前言/序言

前言机器学习是计算机领域的一个学科，旨在研究原理、算法以及能够像人类一样学习的系统的应用。近年来，计算机和传感器的发展使得我们能够访问不同领域的海量数据（如文本、音频、图片、电影、电子商务、电气、医学和生物学等）。在此类大数据的分析和利用方面，机器学习起到了核心的作用。
本书致力于讨论机器学习的数学背景及多种机器学习技术的实用化算法。目标读者定位于计算机和相关专业的本科生和研究生。在工作中应用机器学习技术的工程师和分析数据的科学家也会从本书中获益。
本书特色在于每章的主题简明扼要，给出具体机器学习技术的数学推导并附以简洁的MATLAB程序。由此，读者在学习数学概念的同时，可掌握多种机器学习技术的实用价值。全部MATLAB程序可以从如下网址获得：
本书第一部分给出机器学习领域的简要概述。紧接着，第二部分介绍了概率和统计的基本概念，它们构成了统计机器学习的数学基础。第二部分的成文基于：
第三部分和第四部分分别在生成和判别框架下，介绍了一系列实用机器学习算法。随后， 第五部分介绍高级论题，进而处理更具挑战的机器学习任务。第三部分的成文基于：
第四部分和第五部分的成文基于：
在此感谢东京大学和东京工业大学相关研究组的研究员和学生针对本书早期手稿给出的有价值的反馈。
杉山将东京大学

《数据洞察：理解模式与预测未来》 在信息爆炸的时代，数据已成为我们认识世界、指导决策的关键。然而，海量原始数据本身并不能直接提供有价值的洞察。我们迫切需要一种方法，能够从复杂的数据中提炼出规律，发现隐藏的联系，并以此为基础预测未来的发展趋势。《数据洞察：理解模式与预测未来》正是这样一本旨在赋能读者驾驭数据、解锁其内在价值的指南。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以清晰的逻辑、丰富的案例和循序渐进的讲解，带领您深入理解如何从数据中提取有意义的信息。我们将从最基础的数据理解入手，探讨数据的本质、类型以及在不同场景下的应用，为您构建起坚实的数据基础。随后，我们将逐步深入到数据探索与预处理的环节，这是任何数据分析项目成功的基石。您将学会如何有效地清洗、转换和可视化数据，从而发现数据中的异常值、缺失值和潜在的模式，为后续的建模工作做好充分准备。 本书的核心在于介绍一系列强大的数据分析工具和方法。我们不会仅仅停留在“知道”层面，而是会深入讲解“如何做”。您将接触到诸如描述性统计、推断性统计等经典数据分析技术，理解它们如何帮助我们总结数据的特征、检验假设以及量化不确定性。更重要的是，我们将重点阐述如何利用这些统计原理来构建模型，从而实现对未知事件的预测和对复杂现象的解释。 本书精心挑选了当前数据科学领域最常用、最有效的建模技术。对于初学者，我们将从易于理解的模型开始，例如线性回归和逻辑回归，详细解析它们的原理、适用范围以及如何解读模型输出。您将了解模型是如何学习数据中的线性关系或概率分布的，并通过实例展示如何用这些模型来解决实际问题，如预测房价、判断客户流转等。 随着读者理解的深入，我们将逐步引入更加复杂但功能更强大的模型。例如，决策树和随机森林将帮助您理解如何通过一系列的规则来划分数据，做出分类或回归预测，并深入探讨它们在特征选择和模型解释方面的优势。我们还将介绍支持向量机（SVM），一种在处理高维数据和复杂分类问题上表现出色的强大工具。您将了解其核技巧如何映射数据到更高维度以实现线性可分，以及它在图像识别、文本分类等领域的广泛应用。 为了让读者更好地掌握这些模型，本书将贯穿大量的实际案例。这些案例将覆盖金融、医疗、市场营销、科学研究等多个领域，展示了不同模型如何解决现实世界中的具体问题。您将看到如何利用这些模型来识别欺诈交易、预测疾病风险、优化营销策略、发现新药靶点等等。每一个案例都将详细剖析从数据收集、特征工程、模型选择、训练、评估到最终结果解释的完整流程，让您亲身体验数据驱动的决策过程。 除了监督学习模型，本书还将引导您探索无监督学习的奥秘。您将学习聚类分析，如何将相似的数据点分组，从而发现数据中隐藏的结构和类别，例如客户细分、异常检测等。同时，我们也将介绍降维技术，如主成分分析（PCA），如何去除数据中的冗余信息，简化模型，提高计算效率，并帮助我们可视化高维数据。 理解模型的性能至关重要。因此，本书将投入大量篇幅讲解模型评估的方法。您将学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等指标来客观地衡量模型的预测能力，并理解过拟合和欠拟合等常见问题以及如何通过交叉验证、正则化等技术来规避。 此外，本书还关注模型的可解释性。在许多应用场景中，仅仅预测准确是不够的，理解模型做出预测的原因同样重要。我们将探讨如何通过分析模型参数、特征重要性等方式来解释模型的行为，从而增强我们对数据和模型本身的理解，并为业务决策提供更可靠的依据。 本书强调理论与实践的结合。每个章节的讲解都辅以直观的图示和易于实现的伪代码（或概念性的代码实现思路），帮助读者更好地理解抽象的算法原理。尽管本书不直接提供具体的编程语言实现，但它将为您打下坚实的理论基础，使您能够快速上手任何一种主流的数据科学编程语言（如Python、R）进行实际操作。 《数据洞察：理解模式与预测未来》的终极目标是培养读者独立思考和解决实际问题的能力。通过本书的学习，您将不再是被动地接收数据，而是能够主动地从数据中发现价值，理解事物背后的规律，并自信地利用数据来预测未来、做出更明智的决策。无论您是希望进入数据科学领域的新手，还是希望提升数据分析能力的在职人士，亦或是对数据驱动的决策充满好奇的各个领域的探索者，《数据洞察：理解模式与预测未来》都将是您不可或缺的伙伴。它将为您开启一扇通往数据世界的大门，让您在浩瀚的数据海洋中找到属于自己的方向，并从中汲取智慧，引领创新。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在接触《统计机器学习导论》之前，我对机器学习的理解还停留在“调包侠”的阶段，仅仅知道如何调用库函数去实现一些效果。这本书彻底颠覆了我的认知。它并非那种“拿来即用”式的技术手册，而是带领读者深入理解机器学习背后的数学原理和统计思想。作者在讲解线性回归时，并没有止步于最小二乘法的推导，而是深入探讨了其统计假设，以及如何利用假设检验来评估模型的显著性。这让我明白，每一次模型训练背后都蕴含着严谨的统计学理论支撑。随后，书中对正则化技术的介绍，更是让我看到了如何通过引入先验信息或限制模型复杂度来提升泛化能力，这在处理高维数据和避免过拟合方面具有实际指导意义。我特别喜欢书中关于“信息论”在机器学习中应用的章节，它从信息熵、互信息等角度解释了特征选择和模型复杂度控制的内在机制，给我带来了全新的视角。而且，书中在介绍决策树和集成学习时，其逻辑的严谨性和过渡的自然性，让我对随机森林、梯度提升等算法的理解更加深入，不再是简单的算法堆砌，而是能够理解它们如何通过组合弱学习器来构建强学习器。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个想要深入了解机器学习原理的人来说，《统计机器学习导论》都是一本不可或缺的读物。它不像一些书籍那样，仅仅是算法的罗列，而是从统计学和概率论的根基出发，构建起一套完整的理论体系。书中对于“模型集成”的讲解，让我深刻理解了如何通过组合多个弱学习器来构建一个强大的预测模型。作者详细介绍了“Bagging”和“Boosting”等集成方法，并从统计学角度解释了它们为何能够提高模型的鲁棒性和准确性。我尤其赞赏书中对“随机森林”的深入剖析，它让我看到了如何通过引入随机性来降低模型的方差，从而提高预测性能。这本书的优点在于它既有理论深度，又不失实践指导意义，为读者提供了一个全面而系统的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域抱有浓厚兴趣的研究生，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解机器学习背后统计学原理的参考书。《统计机器学习导论》这本书，可以说是我近期读到的最满意的一本。它在讲解模型时，总是能够从统计学的角度出发，深刻剖析模型的假设、局限性以及鲁棒性。例如，在讲解“高斯混合模型”时，作者不仅介绍了EM算法的迭代过程，更重要的是解释了该算法为何能够收敛，以及它在模型拟合上的统计学意义。这让我对非监督学习的理解提升了一个层次。书中对“判别模型”和“生成模型”的对比分析，也为我提供了清晰的思路，让我能够根据不同的问题场景选择合适的模型类型。我尤其欣赏书中关于“模型评估”部分的详尽论述，包括交叉验证、AUC、F1分数等多种评估指标的由来和适用范围，这对于我今后的研究工作将提供极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在寻找一本能够系统梳理统计机器学习知识体系的书籍，而《统计机器学习导论》恰恰满足了我的需求。这本书的优点在于其高度的理论严谨性和数学深度，但同时又通过清晰的逻辑和详实的例子，使得晦涩的概念变得易于理解。我特别喜欢书中关于“核方法”和“再生核希尔伯特空间”的讲解。作者并没有回避这些高阶数学概念，而是从几何的角度，将高维空间的映射问题阐释得淋漓尽致，让我能够理解支持向量机等算法背后的强大能力。这种从根本上理解算法的原理，而不是仅仅停留在表面的API调用，对于建立扎实的机器学习功底至关重要。书中对“核技巧”的介绍，更是让我看到了如何通过巧妙的变换，在低维空间中解决高维空间的线性不可分问题，这无疑是一项了不起的数学洞察。此外，书中对“凸优化”在机器学习中的应用也进行了深入的探讨，让我理解了许多机器学习算法求解最优解的过程，以及其背后的数学原理。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析和预测性建模充满热情的初学者，在信息爆炸的时代，掌握一门有效的分析工具显得尤为重要。《统计机器学习导论》这本书，无疑为我打开了一扇通往数据科学世界的大门。它以一种非常友好的方式，将原本可能令人生畏的统计学和机器学习概念，以逻辑清晰、循序渐进的方式呈现出来。我最欣赏的是书中对“概率图模型”的介绍，这是一种将概率论和图论结合起来描述变量之间依赖关系的强大工具。作者通过对马尔可夫链、贝叶斯网络等基本概念的细致讲解，让我能够理解如何构建和推理复杂的概率模型，这对于处理现实世界中许多具有潜在联系的数据问题至关重要。而且，书中对于“潜在变量模型”的讨论，也让我对如何处理观测数据中的隐藏结构有了更深的认识，这在诸如主题模型、因子分析等领域有着广泛的应用。这本书的叙述方式非常注重启发性，它鼓励读者去思考，去探索，而不是被动地接受信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是，它将统计学中的严谨性与机器学习中的应用性完美地结合了起来。《统计机器学习导论》这本书，尤其是在讲解“时间序列分析”和“隐马尔可夫模型”时，给我留下了深刻的印象。作者从统计学的角度，详细介绍了ARIMA模型、状态空间模型等经典的统计学模型，并解释了它们如何应用于时间序列数据的建模和预测。这让我明白，很多机器学习的算法都可以看作是统计学模型的推广和发展。书中对“隐马尔可夫模型”的讲解，更是让我看到了如何利用概率模型来描述和分析具有潜在状态的序列数据，这在语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。这本书的叙述方式非常注重逻辑性和系统性，能够帮助读者建立起扎实的统计机器学习理论基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名统计专业的学生，在学习过程中，常常会遇到将统计学理论应用于实际数据分析的挑战。《统计机器学习导论》这本书，以其统计学导向的视角，完美地连接了统计学理论与机器学习实践。书中对“参数估计”和“假设检验”在机器学习模型中的应用进行了深入的阐述，让我能够更严谨地评估模型的可靠性和显著性。例如，在讲解线性回归模型时，作者不仅介绍了点估计，还详细讲解了置信区间的构建，以及如何利用t检验和F检验来判断模型中各变量的统计显著性。这对于我理解模型的可解释性至关重要。此外，书中对“贝叶斯统计”在机器学习中的应用也进行了非常精彩的介绍，让我看到了如何将先验知识和观测数据结合起来，构建更具鲁棒性的模型。书中对“贝叶斯分类器”的详细讲解，以及它与频率学派方法的对比，为我提供了更广阔的视角。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，很多机器学习的书籍都侧重于算法的实现，而忽略了其背后的统计学原理。《统计机器学习导论》这本书则恰恰相反，它深入浅出地剖析了统计学是如何支撑起机器学习的。这本书对于“模型复杂度”的探讨尤为精彩，它从信息论的角度，解释了模型过拟合和欠拟合的根源，并提出了多种控制模型复杂度的方法，如正则化、剪枝等。这让我对如何构建既能很好地拟合训练数据，又能泛化到新数据的模型有了更深刻的理解。书中对“主成分分析”（PCA）的讲解，也让我从统计学角度理解了降维的原理，以及如何通过寻找数据的主要变化方向来减少数据维度，同时保留尽可能多的信息。这种从根本上理解算法的运作机制，比仅仅掌握其代码实现更为重要。

评分☆☆☆☆☆

最近在学习数据挖掘的过程中，我发现自己对很多算法的理解都停留在表面。《统计机器学习导论》这本书，恰好弥补了这一不足。它以一种非常系统和严谨的方式，介绍了统计机器学习的核心概念和方法。书中对“聚类分析”的讲解，让我从统计学的角度理解了各种聚类算法（如K-means、层次聚类）背后的数学原理，以及如何评估聚类结果的质量。作者还详细介绍了“高斯混合模型”作为一种概率模型在聚类中的应用，这为我处理非球状的簇提供了有效的解决方案。而且，书中对“降维技术”的讲解，特别是“因子分析”的介绍，让我从统计学的角度理解了如何通过潜在变量来解释观测变量之间的相关性，这在很多领域都有重要的应用价值。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对于数据背后隐藏的规律和模型构建都充满好奇，但又苦于缺乏系统性的知识体系。当我偶然翻阅到《统计机器学习导论》这本书时，那种豁然开朗的感觉是难以言喻的。它并非简单罗列各种算法，而是从统计学和概率论的根基出发，循序渐进地勾勒出统计机器学习的全貌。我尤其欣赏书中对于模型选择、偏差-方差权衡等核心概念的深入剖析。作者并没有回避这些看似抽象的理论，反而用生动形象的比喻和严谨的数学推导，将它们阐释得清晰透彻。读完第一部分，我对“过拟合”和“欠拟合”的理解不再停留在表面的现象，而是能从模型复杂度、训练数据量以及噪声的本质上进行更深层次的把握。书中对贝叶斯理论的引入，更是让我看到了连接先验知识和数据信息之间的桥梁，这对于理解很多复杂的模型，比如生成模型，有着至关重要的作用。而且，书中还巧妙地融入了大量经典的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，并在讲解这些算法时，始终不脱离统计学的视角，让我能理解它们为什么有效，以及在何种场景下表现更优。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是我一直以来所追求的。我还在书中看到了关于模型评估和验证的详细讨论，这对于实际应用中选择最合适的模型至关重要。