稀疏統計學習及其應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 特裏瓦·哈斯蒂（Trevor Hastie） 著，劉波，景鵬傑 譯

圖書標籤:

• 稀疏統計學習
• 高維數據
• 機器學習
• 統計學習
• 模式識彆
• 信號處理
• 數據挖掘
• 壓縮感知
• 優化算法
• 理論基礎

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115472618

版次：1

商品编码：12296738

包装：平装

丛书名： 图灵数学·统计学丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：300

正文语种：中文

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

好的，這是一本名為《先進計算科學前沿探索》的圖書簡介，內容涵蓋瞭當前計算科學領域的熱點和挑戰，力求深入淺齣地展現學科的廣度和深度。 --- 圖書名稱：先進計算科學前沿探索 圖書簡介 一、 時代背景與核心主題 在信息技術飛速發展的今天，計算科學已成為驅動科技進步和社會變革的核心引擎。從基礎理論的突破到顛覆性技術的湧現，計算能力和算法效率的提升，直接決定瞭人類解決復雜問題的上限。本書《先進計算科學前沿探索》正是在這樣的時代背景下應運而生，它旨在係統梳理和深入剖析當前計算科學領域最具活力和潛力的前沿方嚮，為研究人員、工程師及高年級學生提供一份前瞻性的學術指南。 本書的敘事結構圍繞“新範式、新架構、新挑戰”三大主綫展開，而非局限於單一的學科分支。我們關注的是那些正在重塑計算基礎、拓展機器智能邊界，並對未來科學發現産生深遠影響的關鍵技術群。 二、 核心章節內容詳述 第一部分：後摩爾時代的高性能計算範式 隨著傳統矽基芯片工藝逼近物理極限，計算架構正經曆深刻的範式轉移。本部分深入探討瞭超越馮·諾依曼結構的創新嘗試。 1. 異構計算與可重構體係結構： 詳細分析瞭GPU、FPGA以及專用集成電路（ASIC）在不同計算任務中的性能優勢與編程模型差異。重點討論瞭如何通過軟件定義硬件（SDH）的概念，實現對計算資源的精細化調度與定製化配置，以應對數據密集型和模型並行任務的挑戰。 2. 量子計算的理論與實踐瓶頸： 闡述瞭量子比特的操控技術、糾錯碼的最新進展，以及量子優越性（Quantum Supremacy）的實際意義。書中對當前主流的容錯量子計算（FTQC）路綫圖進行瞭梳理，並探討瞭噪聲中級量子計算（NISQ）設備在模擬化學和材料科學中的初步應用案例。 3. 類腦計算與神經形態工程： 介紹瞭受生物大腦啓發的脈衝神經網絡（SNNs）的設計原理，以及如何利用低功耗、高並行度的硬件平颱（如憶阻器陣列）來實現高效的事件驅動型計算，探索其在實時感知和決策任務中的潛力。 第二部分：大規模數據驅動的算法創新 數據已成為新的“石油”，但如何高效、安全地從海量、高維、非結構化數據中提取價值，是當前算法研究的重中之重。 1. 分布式優化與流式學習： 聚焦於處理“永無止境”的數據流。書中詳細介紹瞭聯邦學習（Federated Learning）在保護數據隱私前提下協同訓練模型的機製，以及隨機梯度下降（SGD）及其變體在超大規模分布式係統中的收斂性保證和異步更新策略。 2. 圖計算與關係推理引擎： 鑒於現實世界的大多數復雜係統都可以抽象為圖結構，本部分深入探討瞭圖神經網絡（GNNs）在節點分類、鏈接預測和圖生成中的應用。同時，也分析瞭超大規模圖數據庫（如Neo4j, TigerGraph）在實時OLTP和復雜路徑查詢方麵的性能優化技術。 3. 可信賴性與可解釋性計算（XAI）： 隨著AI模型滲透到關鍵決策領域，理解其決策過程變得至關重要。本書探討瞭後因果推理（Post-Hoc Interpretation）、局部可解釋性方法（如LIME/SHAP）的局限性，並介紹瞭麵嚮模型設計階段的內在可解釋性框架，以及對抗性攻擊的防禦機製。 第三部分：前沿交叉領域的計算建模 計算科學的未來在於與其他基礎科學的深度融閤，本書特彆關注瞭幾個極具前景的交叉領域。 1. 高保真度的科學計算模擬： 探討瞭基於物理信息神經網絡（PINNs）的優勢，該方法利用物理定律作為正則化項，極大地提高瞭偏微分方程（PDEs）求解的精度和效率，尤其是在數據稀疏的物理係統中。同時，也對比瞭傳統有限元法（FEM）與現代譜方法在復雜流體力學和固體力學中的應用場景。 2. 計算生物學與蛋白質摺疊： 詳細介紹瞭AlphaFold等深度學習模型在蛋白質結構預測上的突破，並深入分析瞭其背後的幾何約束、注意力機製和大規模數據訓練策略。這部分內容著重展示瞭計算方法如何加速生命科學的發現進程。 3. 邊緣智能與係統協同優化： 探討瞭計算能力下沉到傳感器和終端設備（IoT）的需求。本書分析瞭模型壓縮、量化、知識蒸餾等技術在移動和嵌入式平颱上的部署策略，並討論瞭如何設計端到端、低延遲的分布式感知與決策係統。 三、 目標讀者與價值 本書不以介紹基礎編程語言或初級數據結構為目的，而是定位於具備一定數學和計算背景的讀者。它適閤希望深入瞭解當前計算科學研究熱點、探索下一代計算平颱和算法框架的研究生、博士後、資深軟件架構師以及渴望將前沿計算技術應用於實際工程問題的專業人士。通過閱讀本書，讀者將能夠構建起一個宏觀的、多維度的計算科學知識圖譜，並明確識彆齣未來技術發展的關鍵突破口。本書力求以嚴謹的學術態度，結閤實際案例，展現計算科學無盡的探索魅力。 ---

评分☆☆☆☆☆

讀完這本《稀疏統計學習及其應用》之後，我對於數據分析和機器學習的理解可謂是翻天覆地。書中並沒有直接給我一套現成的算法庫，而是循序漸進地構建瞭我對“稀疏性”這一概念的深刻認識。起初，我以為稀疏隻是字麵上的“不密集”，但在作者的引導下，我纔明白它在統計模型中的核心價值——它不僅僅是減少計算量的手段，更是揭示數據內在結構、防止過擬閤、增強模型解釋性的關鍵。書中通過大量的實例，例如在基因組學、文本挖掘等領域的應用，讓我看到瞭稀疏模型如何從海量、高維度的數據中“沙裏淘金”，提取齣真正有意義的特徵。我特彆喜歡書中對於LASSO和Ridge迴歸的深入剖析，以及它們在不同場景下的適用性。作者並沒有迴避理論的嚴謹性，但又巧妙地將其與直觀的解釋和實際操作相結閤，讓我這個非數學專業背景的讀者也能津津有味地讀下去。更重要的是，這本書教會瞭我如何“思考”稀疏，而不是僅僅“使用”稀疏，這對於我未來獨立解決復雜的數據問題至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常獨特，給我帶來瞭耳目一新的閱讀體驗。它沒有像許多技術書籍那樣，一開始就拋齣一堆晦澀難懂的公式和定義，而是從一個引人入勝的故事或者一個現實世界的問題入手，將讀者自然地帶入到稀疏統計學習的領域。我記得其中有一個章節，通過分析社交網絡中的用戶行為來解釋稀疏模型的優勢，讓我對“關係”和“連接”的稀疏性有瞭全新的認識。書中對於理論的講解也十分注重邏輯性和層次感，層層遞進，使得復雜的問題變得清晰明瞭。我尤其欣賞作者在解釋關鍵概念時所使用的類比和圖示，它們極大地幫助我理解瞭那些抽象的數學原理。雖然書中沒有直接給齣“如何用Python實現稀疏模型”的代碼，但我通過閱讀，已經能夠清晰地勾勒齣這些模型在實際編程中的實現思路和關鍵步驟。這本書更像是一次思維的啓迪，讓我看到瞭隱藏在數據背後的規律，並學會瞭如何用一種更簡潔、更高效的方式來刻畫這些規律。

评分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的，遠不止是知識的積纍，更是一種解決問題的全新視角。在閱讀之前，我對處理高維、海量數據總是感到束手無策，感覺信息太多，雜亂無章，難以找到關鍵點。而《稀疏統計學習及其應用》則為我打開瞭一扇窗，讓我看到瞭如何通過“削減”冗餘信息來抓住問題的本質。書中對於“信息論”和“貝葉斯統計”在稀疏模型中的應用介紹，雖然深度上有所保留，但足以讓我領略到其中的精妙之處。我能夠感受到作者在編寫這本書時，是真正站在讀者的角度去思考的，力求用最清晰、最直接的方式來傳達思想。書中對於不同稀疏算法之間的比較分析，也讓我對它們的優劣勢有瞭更清晰的認識，避免瞭盲目選擇。盡管我還沒有機會將書中的方法完全應用到我的實際項目中，但我已經能夠預見到，在未來麵對復雜的數據挑戰時，我會更加自信，因為我知道有“稀疏”這個強大的工具在手。

评分☆☆☆☆☆

這是一本非常有啓發性的書籍。作者在《稀疏統計學習及其應用》中，並沒有僅僅停留在概念的介紹，而是通過對實際應用場景的深入剖析，讓我深刻體會到瞭稀疏統計學習在現實世界中的巨大潛力。我尤其欣賞書中關於“可解釋性”的討論，它讓我意識到，在追求模型性能的同時，理解模型的決策過程同樣重要。稀疏模型恰恰提供瞭一個很好的平衡點，它能夠在保證一定預測精度的同時，顯著提高模型的可解釋性，這對於需要嚮非技術人員解釋分析結果的場景來說，是極其寶貴的。雖然書中在一些數學推導上有所簡化，但整體的邏輯清晰度和理論支撐仍然非常紮實。我能夠感受到作者在編寫這本書時，既有深厚的學術功底，又有豐富的實踐經驗。讀完這本書，我不再僅僅滿足於“知道”某個算法，而是開始思考“為什麼”以及“如何”纔能更好地利用它。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的價值在於，它讓我擺脫瞭對“黑箱模型”的依賴。在過去，我常常隻是簡單地調用現成的機器學習庫，然後得到一個結果，但對於結果是如何産生的，模型是如何工作的，我卻知之甚少。然而，《稀疏統計學習及其應用》卻深入剖析瞭稀疏模型背後的原理，讓我明白瞭為什麼某些模型能夠有效地提取特徵，為什麼它們在處理特定類型的數據時錶現如此齣色。書中對於“正則化”的詳細闡述，讓我理解瞭如何通過約束模型復雜度來獲得更好的泛化能力。我印象最深的是關於“特徵選擇”的章節，它讓我看到瞭如何利用稀疏性來自動識彆齣對預測目標最重要的變量，這對於那些業務邏輯不清晰、數據維度極高的場景來說，簡直是福音。這本書並沒有提供“一招鮮”的解決方案，而是教會瞭我一套“思想方法”，讓我能夠舉一反三，靈活運用稀疏的理念來解決各種數據分析問題。

评分☆☆☆☆☆

Hastie和Tibshirani的书 英文版内容不错 不知道这个翻译的如何了 先读读看吧

评分☆☆☆☆☆

书不错，。。。。。。但有些错误

评分☆☆☆☆☆

经典的书，纸质不错

评分☆☆☆☆☆

虽然有点贵，但是还是很好的一本书。

评分☆☆☆☆☆

给别人下单的 价格很合适 会继续购入

评分☆☆☆☆☆

书很好，但存在一些瑕疵，比如公式的标号等，回头联系作者。

评分☆☆☆☆☆

稀疏统计学习及其应用稀疏统计学习及其应用

评分☆☆☆☆☆

特别好的书，很有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我还没看呢，还真没有时间看，题目挺好。