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出版者:清华大学出版社

作者:张广礼

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:59.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302059967

丛书系列:

图书标签:

• UG
• NX
• CAD/CAM
• 数控编程
• 机械设计
• 工业设计
• 三维建模
• 模具设计
• 汽车工艺
• 基础教程

好的，这是一份针对您提供的图书名称“UG 18基础教程”之外的其他书籍的详细简介，内容力求详尽、自然，且不包含任何与该教程相关的内容。 --- 书籍名称：《精通Python数据科学：从Pandas到深度学习的实战指南》 作者： [此处可自行设定一位资深数据科学家的笔名或真实姓名，例如：陈宇航 / Dr. Evelyn Reed] 出版社： [此处可设定一家专业的计算机技术书籍出版社，例如：硅谷科技出版社 / 创新工场出版] ISBN： [此处可设定一个标准的ISBN号，例如：978-7-1234-5678-9] --- 内容导读与深度解析：数据驱动决策的终极工具箱 在这个数据爆炸的时代，无论是学术研究、金融分析、市场洞察还是前沿的人工智能开发，掌握一套高效、强大的数据处理与分析工具已成为核心竞争力。本书并非泛泛而谈的理论汇编，而是面向中高级数据分析师、软件工程师及希望转型数据科学家的专业人士，精心打造的一部集理论深度、实战演练与工程实践于一体的深度技术手册。 本书围绕当前数据科学领域最核心的Python生态系统展开，深入剖析了从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到高级建模与部署的完整生命周期。我们摒弃了枯燥的数学推导和冗余的入门示例，直接切入业界最前沿、最实用的技术栈与最佳实践。 第一部分：奠基与提速——Pandas与NumPy的性能优化艺术 (约占全书 30%) 数据处理的速度与效率，往往决定了项目的成败。本部分将彻底革新您对Pandas和NumPy的认知。 向量化操作的底层逻辑与高级应用： 不仅介绍基本的向量化，更深入讲解NumPy的内存布局、广播机制（Broadcasting）的精细控制，以及如何利用`ufunc`实现自定义的并行计算。 Pandas的性能陷阱与优化策略： 详细解析常见的数据类型选择（如Categorical、Int8/Float32的合理运用）、避免使用低效的迭代方法（如`iterrows`），转而采用`apply`的优化模式（如`axis=1`与`raw=True`的权衡），以及高效的内存映射技术。 Dask与大规模数据集的并行处理： 当数据超出单机内存限制时，本书将引入Dask框架。从Dask DataFrame的惰性计算、分区管理到集群部署的基本概念，确保读者能够平滑地过渡到PB级别数据的处理流程。 时间序列的深度挖掘： 针对金融、物联网等领域，详述高频时间序列数据的对齐、重采样（Resampling）的高级技巧，以及基于滑动窗口（Rolling Window）的特征工程。 第二部分：洞察与可视化——从描述性统计到交互式叙事 (约占全书 25%) 好的分析必须辅以清晰的表达。本部分聚焦于如何从数据中提取有意义的信号，并将其转化为专业且引人入胜的报告。 超越Matplotlib：Seaborn与Plotly的精细调控： 掌握Seaborn的统计绘图函数（如`lmplot`, `pairplot`）背后的统计假设，并学习如何使用Plotly/Dash创建高度交互式、可嵌入Web应用的动态仪表盘。 高级统计检验的实战应用： 探讨A/B测试的设计原则、多重比较校正（如Bonferroni, Holm-Bonferroni）、非参数检验（如Wilcoxon秩和检验）的适用场景，以及如何解读P值、置信区间和效应量。 数据预处理的复杂性： 详述缺失值（NaN）的插补策略（如基于MICE的多重插补法、时间序列的样条插值），异常值的检测与处理（如Isolation Forest, IQR范围外的离群点处理），以及特征的规范化与标准化在高维空间中的影响。 第三部分：构建智能——机器学习模型与Scikit-learn的工程化 (约占全书 35%) 本部分是全书的核心，侧重于将理论模型转化为稳定、可部署的生产级系统。 Scikit-learn工作流的优化： 深度解析Pipeline的构建艺术，利用ColumnTransformer进行异构数据列的定制化预处理。重点讲解交叉验证（Cross-Validation）的策略选择（如GroupKFold, StratifiedKFold）以应对复杂数据集。 集成学习与Boosting技术精研： 不仅限于使用XGBoost或LightGBM，更深入探讨其参数空间的核心意义，如学习率（`eta`/`learning_rate`）与树深度的权衡，正则化项（`lambda`, `alpha`）的作用，以及如何通过Early Stopping实现高效训练。 模型可解释性（XAI）的前沿实践： 面对“黑箱模型”的挑战，本书详细介绍了SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 的原理与代码实现，帮助读者理解模型决策的驱动因素，这对金融风控和医疗诊断至关重要。 模型部署的初步接触： 介绍如何使用Joblib序列化训练好的模型，并结合Flask/FastAPI框架搭建一个轻量级的RESTful API服务，实现模型的实时预测调用。 第四部分：前沿扩展——深度学习框架的融合与应用 (约占全书 10%) 针对有志于进入AI领域的读者，本书提供了一个务实的深度学习入口，强调与传统数据科学流程的衔接。 PyTorch基础与计算图的理解： 专注于PyTorch动态计算图的优势，以及如何高效地管理GPU资源和数据加载器（DataLoader）。 基础神经网络的快速迭代： 通过一个具体的图像分类或文本情感分析案例，展示从数据准备到模型训练的完整流程，强调迁移学习（Transfer Learning）在资源受限项目中的应用。 本书特色与价值定位： 1. 面向工程实践： 每一章节均附带可直接在Jupyter Notebook环境中运行的复杂代码示例，并附有详细的性能分析报告。 2. 拒绝基础概念重复： 假定读者已掌握Python基础语法和基本的统计学概念，直接进入核心技术攻关。 3. 前瞻性视角： 涵盖了数据治理、模型可解释性以及MLOps的初步理念，确保读者技能栈不落后于行业发展。 本书将是您从“会用”Pandas/Scikit-learn到“精通”数据科学整个技术栈的必备参考书。阅读完毕后，您将有能力独立负责复杂的数据分析项目，并构建出高性能、可解释的预测系统。

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这本书的语言风格非常特别，它不像教科书那样板着脸孔，反而更像是一位经验丰富的导师在与你进行一对一的深度对话。那种语气是沉稳而充满自信的，既有学者的严谨，又不失沟通者的温度。很多技术书籍的翻译腔或者过于生硬的表达方式让人读起来十分吃力，但这本书的文字却是流畅、地道且富有节奏感的。例如，在阐述一个复杂的算法模型时，作者会巧妙地运用类比和反问，将抽象的概念具体化、形象化。我甚至在某些章节读出了散文的美感，那种对事物本质的精准捕捉和优雅的文字表达，让人在学习知识的同时，也享受到了一场语言的盛宴。它成功地打破了技术书籍“枯燥乏味”的刻板印象，让阅读本身变成了一种享受。这种阅读体验，在同类书籍中是极为罕见的，它让我对接下来的学习内容充满了期待，而不是畏惧。

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我特别看重一本书的“工具性”和“可操作性”，而这本教材在这方面做得近乎完美。它不仅仅停留在理论层面，而是紧密结合了当前行业内最主流的实践案例和工具集。每一章的末尾都会附带一些“动手实践”环节，这些练习并非是简单的重复操作，而是设计得非常巧妙，能够有效检验你对本章知识的掌握程度。更令人称道的是，作者对工具的介绍是保持与时俱进的。我翻阅了其他几本旧版的参考书，里面介绍的软件版本早已被淘汰，而这本书则明显融入了近期的更新和迭代，确保读者学到的都是当下最实用的技能。对于我这样的实干派来说，这本书的最大价值就在于，它能让我快速地将书本知识转化为实际生产力，而不是停留在“知道”的层面，而是达到了“做到”的境界。它的索引和目录结构也设计得非常合理，需要快速查阅某个特定知识点时，定位速度极快，极大地提升了学习效率。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调搭配着简洁的白色字体，透露出一种专业又不失亲和力的气质。我本来以为这是一本晦涩难懂的技术手册，但翻开内页后，发现作者在排版和图示上花了不少心思。特别是对于那些复杂的概念，他们没有采用堆砌文字的方式，而是通过大量的流程图和对比表格来辅助理解。这对于我这种初学者来说简直是救星。我尤其欣赏它对“思维框架”的构建。很多同类书籍只是罗列知识点，而这本书似乎更注重引导读者如何思考问题，如何将零散的知识点串联起来形成一个完整的体系。比如，在讲到某个核心原理时，作者会先从一个日常生活中常见的例子切入，让读者在潜移默化中领悟到其精髓，而不是直接抛出枯燥的定义。这种循序渐进的教学方式，极大地降低了学习的门槛，让我感觉学习过程不再是一件苦差事，而更像是在探索一个有趣的迷宫。阅读过程中，我常常能体会到作者对读者的体贴，字里行间都充满了鼓励和引导，让人忍不住想一口气读完。

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这本书给我最大的触动，在于它所蕴含的“批判性思维”的培养。它没有将任何既有的理论视为不可挑战的真理。相反，作者鼓励读者去质疑、去比较、去寻找不同方法论之间的优劣权衡。在介绍几种主流解决方案时，它会非常坦诚地指出每一种方案的适用场景和潜在陷阱，而不是一味地推崇某一种“标准答案”。这种开放和包容的态度，让我学会了在面对复杂问题时，不要急于下结论，而要学会从多个维度进行审视和分析。这种训练对我个人职业素养的提升是巨大的。它培养的不是一个操作机器的人，而是一个能独立思考、做出明智决策的专家。读完这本书，我感觉自己看待问题的角度都变了，更加注重底层逻辑和系统性的思考，而不是被表面的现象所迷惑。这种思维上的蜕变，远比记住几个公式或操作步骤要宝贵得多。

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我必须得说，这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。原本我只是想找一本能帮我快速入门的工具书，没想到它却为我打开了一个更广阔的视野。书中对一些前沿理论的探讨，虽然篇幅不算长，但切入点非常犀利，能让人迅速把握到问题的核心矛盾所在。印象最深的是它对“历史演变”的处理。作者没有停留在对现状的描述上，而是花了相当的篇幅去追溯某个技术或思想的起源和发展脉络，这让现在的知识点不再是空中楼阁，而是有了坚实的历史根基。这种“知其所以然”的讲解方式，极大地增强了我对知识的记忆和理解。更难得的是，它似乎并不满足于做一本“知识搬运工”，书中许多章节都隐含着作者自己多年实践的经验总结和独到见解，那些被标记为“实战提示”的小栏目，简直是金玉良言，往往能点醒我之前在实际操作中遇到的那些难以名状的困惑。读完后，我感觉自己不仅仅是学会了一些操作步骤，更是掌握了一套解决问题的思维范式。

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