现代多元统计技术：回归、分类与流形学习

《Springer现代多元统计技术：回归、分类与流形学习》(2008)一书是由Alan Julian Izenman编著，属于SpringerTexts in Statistics系列的一部分，由G.Casella、S.Fienberg和I.Olkin共同担任系列编辑。本书反映了计算能力提升、大数据时代的数据挖掘和机器学习领域中的显著进展，尤其是人类基因组计划的成功促进了生物信息学的发展。作者从一个宽泛的角度出发，首次在一本多变量分析书籍中详尽探讨了非线性方法，以及线性方法，以适应现代数据处理需求。 书中涵盖了丰富的统计技术，从传统多变量分析工具如多元回归、主成分分析、典型变量分析、线性判别分析、因子分析、聚类、多维尺度分析和对应分析，到新兴的密度估计、投影寻优、神经网络、多变量低秩回归、非线性流形学习（如ISOMAP或LLE）、集成学习方法（如bagging、boosting和随机森林），独立成分分析、支持向量机以及决策树等。此外，讨论数据库管理系统也是本书的独特之处，这对于统计、计算机科学、人工智能、心理学、认知科学、商业、医学、生物信息学和工程领域的高级本科生、研究生和研究人员来说是一本宝贵的参考资料。 学习本书需要具备多元微积分、线性代数和概率统计基础知识。作者在理论和应用之间精心构建了一种融合，包括经典的和现代的多变量统计技术，包括贝叶斯方法。书中包含超过60个实际数据集作为案例研究，200多个练习题，以及丰富的彩色插图和照片，以帮助读者深入理解和应用所学知识。 该书的出版信息包括国际标准书号(ISBN)和电子书版本，以及版权声明，强调了版权的重要性。《Springer现代多元统计技术：回归、分类与流形学习》是那些希望紧跟数据分析前沿并掌握现代统计技术的专业人士不可或缺的参考资料。