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出版者:中国电力出版社

作者:WestNet Learning Technologies

出品人:

页数:291

译者:周常庆

出版时间:2003-8

价格:45.00

装帧:平装

isbn号码:9787508303673

丛书系列:

图书标签:

• 网络分析
• 网络设计
• 计算机网络
• 数据通信
• 网络协议
• 网络安全
• 网络工程
• 网络技术
• 通信工程
• 网络规划

深入理解现代社会基石：数据挖掘与算法优化 图书名称：数据挖掘与算法优化 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心资源。本书《数据挖掘与算法优化》旨在为读者提供一套系统、深入的知识体系，帮助理解如何从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，并通过高效的算法实现决策的智能化与自动化。本书不仅涵盖了数据科学的理论基础，更侧重于其实际应用中的技术挑战与解决方案，是数据分析师、算法工程师、以及希望提升决策能力的商业领袖不可或缺的参考指南。 第一部分：数据科学的基石与预处理 本书伊始，我们将奠定坚实的数据科学基础。 第一章：数据驱动的思维范式 本章首先阐述了从传统决策模式向数据驱动决策模式转变的必然性。我们将探讨“数据素养”在现代组织中的核心地位，并引入数据生命周期的完整概念，从数据的采集、存储、清洗、分析到最终的呈现与应用。重点讨论了商业智能（BI）与高级数据分析之间的区别与联系，强调以终为始的数据思维模式。 第二章：数据采集、存储与管理 现代数据来源的多样性对采集与存储技术提出了更高要求。本章深入剖析了结构化数据（SQL/NoSQL）与非结构化数据（文本、图像、日志）的处理策略。我们将详细介绍分布式文件系统（如HDFS）的基本原理，以及数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的设计哲学。此外，对于实时数据流的处理，Kafka等消息队列技术的架构和应用场景将被细致讲解。 第三章：数据质量与清洗的艺术 “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。本章聚焦于数据预处理这一耗时却至关重要的环节。内容包括缺失值（Missing Values）的插补技术（均值、中位数、基于模型的预测填充），异常值（Outliers）的检测方法（如箱线图法、Z-Score、局部离群因子LOF）。更进一步，我们讨论了数据一致性、准确性和时效性的度量标准，以及如何利用正则表达式和数据转换函数进行复杂的数据标准化操作。 第二章：特征工程的精妙构建 特征是模型性能的决定性因素。本章是本书的实践核心之一。我们将深入探讨如何将原始数据转化为模型可理解的、具有预测能力的输入变量。这包括对分类变量的编码技术（独热编码One-Hot Encoding、目标编码Target Encoding），对连续变量的尺度化（标准化Standardization、归一化Normalization）和分箱（Binning）处理。此外，时间序列数据的特征提取，如滞后特征、滚动窗口统计量，以及文本数据中的词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF向量化，都将得到详尽的论述。 第二部分：核心算法与模型构建 在数据准备就绪后，本部分将聚焦于选择和优化最适合解决特定问题的算法。 第三章：监督学习：预测的艺术 本章系统介绍了回归与分类任务中的经典与现代算法。在线性模型中，我们将剖析岭回归（Ridge）、Lasso回归对多重共线性的处理机制。在非线性模型方面，决策树（Decision Trees）的构建逻辑、熵与基尼不纯度的计算，以及如何通过剪枝（Pruning）避免过拟合是重点。我们将全面对比支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）在处理非线性边界上的优势，并探讨K近邻（KNN）算法在参数选择上的考量。 第四章：集成学习：集众之智 集成学习通过结合多个弱学习器的预测能力，显著提升模型的稳定性和准确性。本章细致讲解了两种主要的集成范式：Bagging（如随机森林Random Forest）与Boosting（如AdaBoost、梯度提升决策树GBDT）。我们将深入分析XGBoost、LightGBM等现代梯度提升框架的核心优化点，如并行化处理、正则化项的引入，以及如何理解和调优这些复杂模型的内部参数。 第五章：无监督学习与降维技术 无监督学习用于发现数据中隐藏的结构。聚类分析部分，我们将对比K-Means、DBSCAN的空间簇划分能力，并讨论层次聚类（Hierarchical Clustering）的应用场景。在降维方面，主成分分析（PCA）的数学推导及其在特征空间维度压缩中的作用将得到详尽阐述。对于非线性结构，t-SNE和UMAP等流形学习方法在数据可视化中的实际效果对比也将被纳入讨论范围。 第六章：模型评估与选择的科学 选择正确的评估指标至关重要。本章详细介绍了分类任务中的混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线与AUC值的计算意义。回归任务则侧重于MSE、RMSE、MAE的实际解释。更重要的是，我们将探讨交叉验证（Cross-Validation）的多种策略（K折、留一法），以及如何利用偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）来指导模型复杂度的选择。 第三部分：优化、部署与前沿探索 算法的价值体现在其优化和实际应用中。 第七章：优化理论与超参数调优 模型训练本质上是一个优化问题。本章将介绍梯度下降法（Gradient Descent）及其变体（SGD、Adam、RMSProp）的收敛性分析。超参数调优是提升模型性能的关键瓶颈，我们将对比网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）的效率，并重点介绍贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在复杂模型调参中的高效性。 第八章：可解释性人工智能（XAI） 在许多关键领域，模型的“黑箱”性质是不可接受的。本章致力于提升模型的透明度。我们将介绍事后解释方法，如特征重要性排序（Permutation Importance）、局部可解释性模型LIME和SHAP值，用于量化单个预测对模型输出的具体贡献。理解模型决策过程，是建立信任和满足监管要求的基础。 第九章：算法的工程化与部署 从原型到生产环境的跨越需要工程化的思维。本章讨论了模型序列化（Pickle/Joblib）与版本控制。我们将探讨如何构建高效的预测服务API（如使用Flask/FastAPI），并简要介绍容器化技术（Docker）在保证环境一致性方面的作用。此外，模型监控中的数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的检测方法，是确保模型长期有效性的重要环节。 第十章：前沿：深度学习与联邦学习的交汇 最后，本书将触及当前数据科学的前沿领域。对于深度学习，我们将简要介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本结构及其在特定数据类型（图像、序列）上的优势。同时，针对数据隐私和安全性的日益关注，联邦学习（Federated Learning）的概念、去中心化训练的挑战与机遇，将为读者描绘未来数据协作的蓝图。 本书结构严谨，理论与实践并重，旨在培养读者独立分析复杂数据问题、设计并实现高效数据解决方案的能力。通过本书的学习，读者将能够熟练驾驭从原始数据到洞察发现的全过程，真正实现数据的价值最大化。

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读完这本书，我最大的感受就是一种深深的“错位感”。它似乎是为一群拥有特定文化背景、生活在某种特定语境下的读者编写的，而我显然不属于那个群体。书中频繁使用一些只有圈内人士才能理解的隐晦比喻和行话，这些行话并非传统网络技术领域的术语，而更像是作者自己构建的一套符号系统。例如，作者用“琥珀色的回响”来指代数据包丢失的延迟，用“电子迷宫的丝线”来比喻光纤的部署路径。我承认，这种修辞手法在某些文学作品中可能非常迷人，但在一本我期望能指导我解决实际工程问题的书籍中，它带来的不是启发，而是巨大的认知负担。每一次想要确定一个技术点时，我都要先花费大量时间去破解这些比喻背后的真正含义，这极大地拖慢了我的学习节奏。更让我困惑的是，书中提供的所有案例分析，似乎都发生在某个架空的、完美的理想网络环境中，缺乏对现实世界中诸如硬件老化、带宽拥堵、人为错误等复杂因素的考量。它描绘的“网络”是一个纯粹的、符合逻辑的数学结构，与我每天面对的充满噪音和不确定性的真实基础设施相去甚远。

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这本书的排版和装帧，透露出一种浓厚的、仿佛上世纪八十年代出版的学术专著的复古气息，这本身倒不算缺点，但其内容组织方式也继承了那个时代的某些“弊病”。全书几乎没有使用任何现代化的图表、流程图或者代码片段来辅助理解复杂的逻辑流程。所有的概念解释都依赖于冗长的、密集的纯文本描述。在阐述网络协议的握手过程时，作者完全依赖于文字去描述状态机的转换，这使得本应是清晰可见的交互过程，在我脑海中变成了一团难以梳理的文字迷雾。我尝试去寻找一张清晰的TCP三次握手时序图，或者一个关于数据包头字段结构的示意表格，但一无所获。这种对视觉辅助工具的完全摒弃，极大地增加了读者的理解负担。在网络科学如此依赖于结构化视觉信息的今天，这种完全依赖线性文字的叙述方式，使得书中那些原本可能精妙的理论，变得晦涩难懂，如同在黑暗中摸索一个精密的机械装置，而没有任何说明书的图纸来指引方向。整体阅读下来，我感觉自己像是在解码一份古老的羊皮卷，而不是在学习现代信息技术的架构。

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这本书的叙事风格，初看之下，颇有一种文学评论的意味，完全没有传统技术书籍那种严谨的、自上而下的逻辑递进。它更像是一系列零散的、充满哲思的随笔集合，探讨的议题也常常是宏大而虚无的，比如“数字时代下连接的本质”或是“信息流动的形而上学意义”。我试图在其中寻找关于实际网络设备配置、故障排查的实用技巧，或者至少是关于特定网络协议（如BGP、OSPF）的详细演进历史，但翻来覆去，找到的只有大量引用晦涩难懂的哲学家的观点来佐证作者对于“连接”的某种个人解读。这导致我的学习过程充满了挫败感，因为每当我准备深入理解某个技术概念时，作者总会突然跳跃到一个关于“社群构建”或者“数字边界消融”的讨论中去。就好比你请一位大师教你弹奏钢琴的指法，结果他却花了所有时间向你描绘音乐如何影响人类的原始情感。这种强烈的“文科化”倾向，使得本书完全不具备作为一本参考手册的价值，它的知识密度极低，而且获取核心观点的路径异常曲折复杂，需要读者具备超强的联想能力和跨学科背景知识，否则很容易迷失在作者精心编织的理论迷宫中，找不到任何可以付诸实践的“螺丝钉”。

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这本书，坦白说，我完全是冲着书名里那股“硬核技术”的气息去的，希望能找到一些关于网络架构、协议栈的深度解析。然而，当我翻开它时，我发现这本书的侧重点似乎完全不在我预期的方向。它似乎更像是一本关于信息组织和用户体验的讨论集，里面的内容大量篇幅都在讨论如何设计一个“友好”的界面，如何让用户“感觉”网络是高效的。我理解界面设计的重要性，但对于一个期待钻研路由算法、负载均衡底层机制的读者来说，这种侧重未免有些让人摸不着头脑。比如，书中花了整整两章来讨论不同字体在屏幕上显示速度对用户心理感知的影响，这让我不禁怀疑，我买的究竟是一本网络技术指南，还是一本心理学与排版美学结合的读物？我需要的是数据包如何在复杂的拓扑结构中穿梭的数学模型，而不是关于“浅色背景比深色背景更容易引起用户的信任感”这种论断。这中间的鸿沟，实在让我阅读体验大打折扣，感觉就像是走进了一家卖专业工具的店，结果却被热情地推荐了一套精美的咖啡器具。我希望看到的是关于QoS保证的精妙权衡，而不是用户点击按钮后等待0.5秒和1秒的微小差异如何影响用户粘性。这本书似乎丢失了核心的“工程”灵魂，转向了过于侧重“感知”的领域。

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这本书的篇幅令人望而生畏，但遗憾的是，它的内容深度却像一张被过度拉伸的薄膜。我本以为如此厚重的一本书，一定是对某个网络核心主题进行了百科全书式的、全景式的扫描。然而，事实是，它在许多基础概念上停留得过于表面，仿佛只是在进行一个快速的导览，触及了皮毛，却从未深入肌理。比如，关于防火墙策略的介绍，仅仅停留在“设置允许或拒绝规则”的层面，完全没有涉及状态跟踪、深度包检测（DPI）的实现原理，或者高级的下一代防火墙（NGFW）的威胁情报集成机制。我期待的知识是那种能在面试中展现专业深度的细节，是能指导我优化ACL列表性能的经验之谈。这本书提供的知识点就像是快速消费品——你可以很快地知道“这是什么”，但永远无法弄明白“它是如何工作的”以及“为什么会这样工作”。它更像是一本面向非技术管理人员的入门级科普读物，旨在让他们对网络有一个模糊的、正面的印象，而不是一本供工程师提升技能的专业工具书。这种缺乏深度的广撒网策略，对于希望精进技术的我来说，无疑是一种时间的浪费。

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