统计学习

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

《ArcGIS地理统计学习手册》是一本专注于GIS（地理信息系统）中地理统计分析技术的教程。作为业界领先的GIS软件，ArcGIS提供强大的地理统计分析功能，为用户开辟了处理和理解空间数据的新途径。地理统计学是统计学的一个分支，专门研究地理现象的空间变异性。通过这种方法，我们可以更深入地了解空间模式、趋势和关系。地理统计分析的核心在于建立空间数据的随机性和空间依赖性模型。ArcGIS中的地理统计工具包括多种方法，如普通克里金、简单克里金和反距离加权法等插值方法，半变异函数用于评估空间依赖性，变程定义数据的空间结构范围，核函数处理随机噪声或非空间变异部分，方向性分析揭示特定方向上的空间模式，格网

数据挖掘和数据分析是统计学习中不可或缺的组成部分，特别是在使用Python和SQL Server进行数据处理时。

Lasso 回归的算法实现和理论讲得清楚透彻，实操性也挺强，是那种你一看就想动手试试的资源。书里不光把Lasso的基本原理和优化算法说清楚了，还带你扩展到更复杂的模型，比如弹性网络、组 Lasso这些在实际项目里也挺常见的变体。讲到交叉验证选参数，还有软阈值这些技巧的时候，你会发现这些都是你日常调参里常遇到的问题，讲得还蛮实用的。

Matlab统计学习工具箱提供了丰富的统计工具使用学习资源。

数据挖掘、推理和预测的必备指南，深入浅出解析统计学习原理，揭示数据背后的奥秘。

这是一本机器学习领域经典著作《Elements of Statistical Learning》的入门版，重点介绍了如何在R环境中应用统计学习。

这本书是数据挖掘领域的经典教材，目前还少见中文翻译版，是学习数据挖掘的必备参考资料。

MapReduce 的天气统计案例，是那种上手挺快但能学到不少东西的项目。专注在用MapReduce框架天气数据，不需要你有多深的分布式背景，照着例子走一遍，流程和原理都能搞明白。Map 阶段主要做预，比如把每天的天气记录拆成键值对，键是日期，值是温度和湿度。代码不复杂，重点在于你怎么提取这些字段。Mapper类里边写写逻辑，读数据、拆字段、丢出去。响应也快，调试也方便。到了Shuffle 和 Sort阶段，系统自动把相同日期的记录聚一起，给到Reducer。这里可以做平均、最大值、最小值统计，用IntWritable这类 Hadoop 封装好的数据类型就行。文件名一般像WeatherMapp

该文章由东南大学及其医学院撰写，重点介绍了在医学统计学领域中使用SAS程序的学习和应用。