统计算法基础:R包视角
"《统计算法基础:参考R包》是一本深入探讨统计算法核心原理的书籍,旨在通过R包的实例,展示算法历史发展,从而揭示现代统计算法的演变。书中强调了算法中的关键主题,如计算、评估与验证、迭代、直觉、随机性、重复与并行以及可伸缩性。它独树一帜地探讨了将传统技术扩展到大规模数据集的挑战,深入研究了系统验证,包括确定最坏情况输入的通用类别和大量不同输入的测试重要性。全书具有广泛的学习资源,每章包含示例、练习及部分解决方案,同时提供补充网站,帮助读者不仅理解现有算法,还能深入了解算法构造、新算法评估,以及如何解决统计编程中的复杂问题和实现算法的实际应用。" 本书的作者团队由Claus Weihs、Olaf Mersmann和Uwe Ligges组成,他们借助于R语言及其丰富的包生态系统,为读者提供了一种实践导向的学习体验。R包的使用使得理论知识与实际应用紧密相连,使得读者可以亲自操作和理解统计算法的执行过程。 在"计算"部分,书中涵盖了基础的数值计算方法,如线性代数运算、矩阵求逆、解方程组等,这些都是许多统计分析的基础。"评估与验证"章节讨论了如何度量算法的性能,包括误差分析、交叉验证和模型选择。"迭代"涉及到迭代优化算法,如梯度下降和模拟退火,这些在机器学习和统计建模中至关重要。 "直觉"章节则帮助读者理解算法背后的直观概念,使抽象的数学理论变得易于理解。"随机性"章节深入浅出地介绍了概率和随机过程在统计中的应用,包括蒙特卡洛方法和随机森林等。"重复与并行"讨论了如何利用并行计算技术加速统计计算,这对于处理大数据集尤其关键。 "可伸缩性"部分探讨了如何设计能够处理大数据的算法,这在现代数据科学中是必不可少的技能。此外,书中还强调了对各种输入进行系统验证的重要性,以确保算法在各种情况下都能稳定工作。 通过提供示例、练习和部分解决方案,本书鼓励读者积极参与,增强他们的实践能力。补充网站提供了额外的资源,进一步加深对概念的理解。阅读本书后,读者不仅能掌握当前的统计算法,还能具备开发新算法、评估其性能以及将算法应用于实际问题的能力。 《统计算法基础:参考R包》是一本全面而深入的教材,适合统计学、计算机科学和数据科学领域的学生、研究人员以及从业人员,它将理论知识与实践技巧相结合,为理解和应用统计算法提供了坚实的基础。
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