張敏

本書主要圍繞如何應用回歸和分類來解決實際數據分析中遇到的問題。既從大處著眼，又從小處著手；既有各種方法優點的闡述，也有各種方法缺點的剖析。本書以易於使用和直面讀者的風格陳述內容，書稿中提供的例子可以增強對章節中學習到的方法的理解，使用的數據大部分都是網上提供並可以直接下載原始數據。每一章的最後都提供了Python代碼，極大方便了讀者的學習。通過對R和Python的學習，也有助於學習其他快速計算的語言。編程理念的相似性，對於應對快速處理龐大的數據集而面臨的巨大的計算量有所裨益。

第4版根據需要對第3版做了一些修正、改動及增補。在複雜數據分析方法上增加了無監督學習內容。同時隨著貝葉斯統計在實踐中應用的越來越多，本版特意增加了貝葉斯計算和貝葉斯網絡的深度應用等內容。增加了Python的實現形式。

《貝葉斯數據分析——基於R與Python的實現（第2版）》特色內容：雙軟件驅動，掌握前沿工具：平行使用兩大主流貝葉斯編程框架——基於R平臺的Stan和基於Python平臺的PyMC。這種設計可以使讀者根據自身編程偏好或項目環境靈活選擇工具，深入理解並實踐基於MCMC和高效C++編譯器的現代貝葉斯計算技術，解決傳統方法難以應對的複雜問題。打通從理論到應用的知識閉環：不僅清晰闡釋貝葉斯統計的基本概念、數學原理與模型構建（包括複雜隨機效應模型），更強調如何將這些知識轉化為實際分析能力。書中通過豐富的數據實例驅動，詳細展示模型構建、計算實現（利用Stan/PyMC）到結果解讀的完整流程。擁抱計算革命，解決複雜模型：緊扣貝葉斯分析在現代得以廣泛應用的關鍵——計算能力的突破與先進算法（如各類積分算法）的發展。本書致力於賦予讀者利用這些進步來擬合和分析高度複雜模型的能力，突破經典統計的限制。服務多元讀者：內容設計兼顧希望理解貝葉斯數學背景的初學者和迫切需要利用貝葉斯模型進行實際數據分析的研究者與實踐者。通過編程軟件實現計算，鼓勵讀者動手實踐，激發其在數據建模領域的想像力和創造力。

《應用回歸及分類》第一版自2016年出版以來，經過兩版的沉澱，已經成為一本全面介紹回歸和分類方法的權威教材，它涵蓋了從傳統統計學到現代機器學習的各種內容。本書旨在為讀者提供一套完整、系統的數據分析工具和方法，幫助他們更好地理解和應用回歸及分類技術。1.在回歸方面：本書詳細介紹了經典線性回歸和廣義線性模型，這些模型是回歸分析的基礎，適用於各種實際問題的建模和預測。此外，本書還深入探討了縱向數據（分層模型）的處理方法，為讀者提供了處理複雜數據結構的有效手段。2. 在機器學習回歸方法方面：本書涵蓋了決策樹、bagging、隨機森林、mboost、人工神經網絡、支持向量機、k最近鄰方法等多種技術。這些方法在現代數據分析中得到了廣泛應用，具有強大的預測能力和靈活性。通過本書的學習，讀者將能夠熟練掌握這些方法的原理和應用技巧。3.在分類方面：本書首先介紹了經典判別分析與logistic回歸分類方法，這些方法在分類問題中具有重要地位。隨後，本書深入探討了機器學習分類方法，包括決策樹、bagging、隨機森林、adaboost、人工神經網絡、支持向量機、k最近鄰方法等。這些方法在處理複雜分類問題時具有顯著優勢，能夠幫助讀者提高分類準確性和效率。

強化學習是機器學習的重要組成部分。本書採用理論與實踐相結合的寫法，從強化學習的基本概念開始，詳細介紹了強化學習的算法理論和實踐操作，配有Python代碼實現，完整呈現強化學習算法的實踐細節。通過這本書你將會：（1）理解強化學習關鍵方面的問題。（2）探索馬爾可夫決策過程及動態規劃的過程。（3）深入理解強化學習的各種方法，包括MC方法，TD方法，深度學習Q方法，SARSA方法等。（4）通過大量的現實例子及Python實現程序，不斷地實踐，成為強化學習的高手。

數據科學是在動態世界中不斷發展變化的。本書旨在讓讀者掌握數據科學基礎知識與技能，儘快進入理論與實踐，奠定進一步發展的基礎。本書精選了5章內容。第1章為數據初等描述；第2章介紹傳統統計基本思維方式，可作為參考；第3章系統深入地介紹有監督學習基礎，包括回歸及分類概念方法，重點介紹決策樹；第4章介紹機器學習組合算法及模型；第5章詳細介紹神經網絡的基本概念。內容聚焦於決策樹、神經網絡等既基礎又具擴展功能的方法，未羅列擴展性不強的方法。本書支持R和Python兩種編程語言，R代碼穿插于正文，Python代碼及說明性R代碼附于每章之後。建議讀者在學習數據科學的過程中通過處理數據自學編程，培養自己的編程能力。本書與教學契合度高，無論經驗豐富的教師，還是沒有機器學習和數理統計教學經驗的教師，都能輕鬆上手。其獨特的數據驅動教學方式，能夠極大地激發學生的學習興趣，促使學生快速吸收知識，提升學習效果。

本書特色：1.語言通俗，受眾廣泛：採用簡單通俗的語言闡述多元統計分析的基本概念，便於非數學背景的讀者理解。2.注重應用，結合案例：考慮到讀者的應用需求，通過案例幫助理解各種方法的概念及計算，同時包含傳統多元分析教材的多數內容及詳盡數學公式，以滿足不同讀者需求。3.兼顧主流軟件實現：基於數據驅動思維，正文中通過R軟件解釋方法及計算輸出，書末還儘量給出相應或類似的Python代碼。4.內容全面，新舊結合：既涵蓋最新發展的優秀機器學習算法，也包含傳統多元統計分析教材的常見內容，如多重回歸（分類）、主成分分析、因子分析、聚類分析、典型相關分析、對應分析等。5.結構安排以需求為導向：以數據分析目的為主線，將具體模型分屬￿相應的課題需求之下。6.理念先進，靈活實用：擺脫傳統多元統計教材模型驅動的固有問題，同時兼顧習慣於模型驅動的教師使用；倡導問題驅動或數據驅動的 “拉動式學習” 模式，讓學習目標明確、所學知識實用。7.強調綜合能力培養：重視統計學習中數學嚴密邏輯思維能力、計算機編程能力（包括針對特定軟件及泛型編程能力）、批判性思維以及對實際問題的理解能力的培養。