---
title: "现代应用统计"
author: "黄湘云"
date: "2024-12-09T23:50:19Z"
link: "https://bookdown.org/xiangyun/masr/"
length_weight: "100%"
pinned: false
---

黄湘云 Book in early development. Planned release in 202X. 本书分三大部分，分别是机器学习、贝叶斯建模和空间分析。三个部分分别依据任务类型、模型种类和数据类型展开，不同的写作出发点将呈现不一样的写作风格。应用机器学习首先需要确定任务类型，根据不同的任务选用不同的算法。贝叶斯建模从简单到复杂分频率和贝叶斯方法介绍主流的统计模型。应用空间分析方法需要根据空间数据类型（生成机理）而定，不同的生成机理将对应不同的建模和分析方法。机器学习根据任务类型分聚类、分类、回归和排序四个章节。贝叶斯建模根据模型种类分概率推理框架、线性模型、广义线性模型、分层正态模型、混合效应模型、广义可加模型、高斯过程回归、时间序 ...
