現(xiàn)代統(tǒng)計研究叢著

內容概要

《現(xiàn)代統(tǒng)計研究叢著:數(shù)據(jù)挖掘前沿問題》所涉及的是代表統(tǒng)計領域發(fā)展最快的部分，也是對傳統(tǒng)統(tǒng)計提出最重大挑戰(zhàn)的部分，這就是在數(shù)據(jù)挖掘實踐中發(fā)展的新方法。而《現(xiàn)代統(tǒng)計研究叢著:數(shù)據(jù)挖掘前沿問題》所著重說明的前沿問題是：數(shù)據(jù)挖掘方法中最普遍應用的分類和回歸中成為近年來發(fā)展熱點的組合方法。

書籍目錄

第1章 數(shù)據(jù)挖掘概論 1.1 引言 1.2 統(tǒng)計學家和計算機學家從不同角度看數(shù)據(jù)挖掘 1.3 數(shù)據(jù)源 1.4 數(shù)據(jù)挖掘的應用 第2章 傳統(tǒng)統(tǒng)計面對的挑戰(zhàn) 2.1 統(tǒng)計的黑匣子特性 2.2 統(tǒng)計從數(shù)學繼承了什么 2.3 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)建模在應用中所遇到的問題 2.4 算法建模 2.5 回到統(tǒng)計的最初宗旨 第3章 常用算法建模概述 3.1 引言 3.2 關聯(lián)規(guī)則分析 3.3 最近鄰方法 3.4 人工神經網絡 3.5 支持向量機 3.6 VC維數(shù)和誤差界限 第4章 決策樹 4.1 引言 4.2 決策樹的構建 4.3 不純度 4.4 ID3和C4.5算法 4.5 CART算法 4.6 CHAID方法 第5章 模型評價 5.1 引言 5.2 貝葉斯規(guī)則 5.3 模型評價——再論CART 5.4 推廣誤差和期望推廣誤差 5.5 推廣誤差和期望推廣誤差的估計 第6章 Bagging預測方法 6.1 Bagging方法簡介 6.2 分類問題的Bagging算法 6.3 回歸問題的Bagging算法 6.4 Out—of—Bag（OOB）估計 6.5 討論 第7章 Boosting預測方法 7.1 AdaBoost算法 7.2 自適應重新抽樣 7.3 AdaBoost算法的性質 7.4 可加模型：從統(tǒng)計的角度看AdaBoost 7.5 梯度下降提升算法 7.6 分類問題的不同損失函數(shù)及LogitBoost分類算法 7.7 回歸問題的不同損失函數(shù)及L2—Boosting回歸方法 7.8 討論 第8章 隨機森林 8.1 子模型h（x；Θm） 8.2 隨機森林用于分類的案例 8.3 分類問題中隨機森林算法預測精度 8.4 隨機森林算法用于回歸問題 8.5 隨機森林中的OOB估計 8.6 再析隨機森林算法 8.7 自適應隨機森林算法 參考文獻

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   由于很多數(shù)理統(tǒng)計課程基本上由數(shù)學老師教授，完全按照純粹數(shù)學的模式設計，所以，對于背后的基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計思想介紹得不很充分，也不強調這些充滿假定的數(shù)學模型都是對現(xiàn)實世界的不同程度的簡化。幾乎沒有人告訴學生，所有統(tǒng)計教科書中對數(shù)據(jù)（或其總體）的數(shù)學假定都是無法用數(shù)據(jù)驗證的；大多數(shù)教科書僅僅指出這些模型在什么假定下可用，而很少指出違背這些假定的后果；統(tǒng)計教科書往往在給出統(tǒng)計方法結論的同時，不指出根據(jù)這些結論所作出決策的風險，也很少強調統(tǒng)計學家不能替代實際領域專家做決策的原則。數(shù)學化的統(tǒng)計教科書極少提到統(tǒng)計應用中一系列決策的主觀性和任意性。 2.3 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)建模在應用中所遇到的問題 首先，無論是統(tǒng)計學家還是其他領域的研究人員，對他們的研究對象所選擇的模型，無論是現(xiàn)成的，或者是他們要基于現(xiàn)成模型修正的，或者是他們針對這個課題所新建的，都僅僅是對現(xiàn)實世界的某種近似。而這些用數(shù)學語言所描述的模型存在的一個必要條件是它們必須能夠被人們解出來。這些解可以是近似的，或者是精確的。無論得到什么樣的結論，都由于模型的近似性而必然是近似的。而這些結果到底和現(xiàn)實世界有多么近似，則是不可能完全說清楚的。

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《現(xiàn)代統(tǒng)計研究叢著:數(shù)據(jù)挖掘前沿問題》是國家社科基金重大項目，是一本現(xiàn)代統(tǒng)計研究叢著?！冬F(xiàn)代統(tǒng)計研究叢著:數(shù)據(jù)挖掘前沿問題》主要研究的是關于數(shù)據(jù)挖掘前沿問題?！冬F(xiàn)代統(tǒng)計研究叢著:數(shù)據(jù)挖掘前沿問題》講述了一些關于數(shù)據(jù)挖掘的前沿統(tǒng)計方法，幫助讀者學習數(shù)據(jù)挖掘，解決數(shù)據(jù)挖掘出現(xiàn)的問題。

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