高维数据统计方法、理论与应用
图书信息
书名：高维数据统计方法、理论与应用作者：彼得.布尔曼,Peter Bühlmann,萨拉范德·吉尔（Sara,van,de,Geer）,李正欣,张晓雷,钟季龙,王健,刘刚
包装：精装
开本：16
页数：452页
全文字数：569000
出版社：国防工业出版社
出版时间：2018-9-1
图书简介
高维数据的处理已成为当今统计学研究的热门话题，本书侧重于介绍高维数据统计方法的理论和应用。首先解释了高维数据和低维数据的概念和差异，并且阐述了高维数据的难点和挑战。随后，本书介绍了一些基础性的数学工具和方法，包括维数和样本量的关系、高维数据的中心极限定理、高维数据的稳定性等内容。在此基础上，本书详细介绍了多元线性回归、主成分分析、聚类分析、判别分析、支持向量机等方法和算法及其在高维数据分析中的应用。对于每种方法，本书都通过现实数据的应用问题进行了深入分析，重点阐述了各种方法和算法的适用范围和分类。在方法和算法介绍的同时，本书也深入探讨了高维数据统计方法的数学理论，并通过数学推导得出一些深刻认识和结论。通过这些数学推导和结论，我们可以更深刻地理解和分类各种方法和算法。最后，本书还介绍了一些未来研究的方向和问题，帮助读者进一步了解高维数据统计学的发展动态。
推荐理由
本书是一本介绍高维数据统计方法、理论和应用的优秀教材。不同于其他纯技术性的书籍，本书注重理论归纳和实际应用的相结合，通过现实数据的应用问题，深入分析了各种方法和算法的适用范围和分类，并通过数学推导得出一些深刻认识和结论。该书既适合作为高维数据统计学方面的专业教材使用，又适合作为研究人员和数据分析人员的参考书使用。