2、回归分析与机器学习：理论与实践的融合

回归分析与机器学习：理论与实践的融合

1. 回归分析书籍的独特之处

在众多回归分析相关书籍中，有一本别具一格。它旨在为传统（但经过现代化改进）的回归课程服务，而非专注于统计学习。以下是它区别于其他书籍的主要特点：

1.1 回归方法的现代化处理

• 补充机器学习知识 ：在经典回归模型基础上，加入机器学习方法的入门内容。
• 详细涵盖分类主题 ：鉴于如今分类在众多应用中处于核心地位，本书详细探讨该主题，尤其是多分类情况。
• 设置大数据章节 ：考虑到现代数据集的海量特性，专门设置一章介绍大数据相关内容。
• 增加计算机实践操作 ：强调计算机的实际运用，让读者有更多实践机会。

1.2 其他显著差异

• 提供应用见解 ：以精确的数学方式呈现内容的同时，为实践分析师提供急需的应用见解，解决“公式多、解释少”的问题。例如，不仅展示变量变换的数学原理，还阐述避免应用变换的原因。
• 参数与非参数方法的交互 ：书中多次体现参数和非参数方法的相互作用。如在货币数据示例中，发现拟合的线性模型预测效果远不如 k - 最近邻拟合，进而使用非参数分析进一步研究，以比经典残差图更具洞察力的方式评估参数模型。
• 计算相关内容 ：许多章节包含名为“计算补充”的可选部分，