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出版者:清华大学出版社

作者:关治

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1990-08-01

价格:16.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302006268

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《现代数据科学实战指南》 本书并非一本理论堆砌的学术专著，而是旨在为有志于投身数据科学领域的读者，提供一套系统、实用的学习路径和解决实际问题的能力。在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、预测趋势、优化运营的关键要素。然而，如何从海量、异构的数据中提取有价值的洞察，并将其转化为可执行的策略，却是许多初学者面临的挑战。本书将带领读者一步步构建坚实的数据科学基础，掌握从数据采集、清洗、探索性分析到模型构建、评估及部署的全流程技能。 第一部分：数据科学的基石——数据处理与探索 本部分将深入讲解数据科学工作流的起点：数据处理与探索。读者将学习如何有效地获取不同来源的数据，包括关系型数据库（SQL）、NoSQL数据库、API接口以及网络爬虫技术。随后，我们将重点关注数据清洗的重要性，涵盖缺失值处理（插补、删除）、异常值检测与处理、数据类型转换、重复数据识别与删除等关键步骤。清晰、准确的数据是后续分析的生命线，本书将通过大量实例，教授读者如何系统地进行数据预处理，确保数据的质量与一致性。 数据探索性分析（EDA）是理解数据、发现潜在模式、形成初步假设的关键环节。本书将引导读者运用统计学原理与可视化技术，深入挖掘数据特征。我们将介绍描述性统计指标（均值、中位数、方差、标准差等），并讲解如何使用直方图、箱线图、散点图、热力图等多种图表形式，直观地展现数据的分布、变量之间的关系以及潜在的相关性。通过EDA，读者能够形成对数据的直观认识，为后续的模型选择和特征工程打下坚实基础。 第二部分：构建智能——机器学习算法与模型 在掌握了数据处理与探索的基础后，本书将转向数据科学的核心——机器学习。我们将系统介绍各类主流的监督学习和无监督学习算法。 在监督学习方面，我们将详细讲解线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及神经网络等算法的原理、优缺点及适用场景。本书不仅仅停留在算法介绍，更注重讲解如何根据实际问题选择合适的模型，并如何进行模型训练、参数调优（如网格搜索、随机搜索）以及交叉验证，以获得最优的模型性能。 无监督学习在数据降维、聚类、异常检测等方面发挥着重要作用。本书将深入讲解K-Means聚类、层次聚类、DBSCAN等聚类算法，以及主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术。这些技术能够帮助我们发现数据中隐藏的结构，简化复杂数据，从而更容易地进行分析和可视化。 此外，本书还将触及深度学习的基础概念，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的简单应用，为读者打开通往更复杂模型的大门。 第三部分：从模型到应用——模型评估、部署与案例研究 构建模型只是数据科学流程的一部分，如何评估模型的有效性、如何将模型投入实际应用，以及如何通过真实案例学习，同样至关重要。 模型评估是衡量模型性能的关键。本书将详细介绍各种评估指标，包括回归模型的均方误差（MSE）、决定系数（R²），分类模型的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score以及AUC-ROC曲线等。我们将深入探讨过拟合与欠拟合问题，并讲解模型正则化、特征选择等防止过拟合的方法。 模型部署是将训练好的模型集成到现有业务系统或产品中的过程。本书将介绍模型部署的基本概念和流程，包括将模型保存为可用的格式，以及通过API接口或其他方式提供模型服务。读者将了解模型在生产环境中的注意事项，以及如何进行模型监控与再训练。 最后，本书将通过一系列精心挑选的实际案例，贯穿整个数据科学工作流。这些案例将涵盖推荐系统、文本情感分析、图像识别、时间序列预测等多个领域，让读者在解决真实世界问题的过程中，巩固所学知识，提升实战能力。每个案例都将包含问题定义、数据准备、模型选择、训练、评估及结果解读的全过程，帮助读者理解数据科学在各行业的应用价值。 本书致力于成为数据科学学习者最可靠的伙伴，它不仅传递知识，更激发思考，培养解决问题的能力。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭数据，解锁数据中蕴含的巨大潜能，成为一名优秀的数据科学家。

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这是一本读起来酣畅淋漓的书，它成功地平衡了理论的深度和教学的广度。与其他动辄要求读者具备高等代数和实变函数全部知识才能入门的教材不同，这本书在引入复杂概念时，总能找到一个恰到好处的“缓冲地带”。它不会回避严谨性，但会用最直观的方式来解释那些核心的定理，比如拉格朗日插值的多项式插值如何“过度拟合”的几何解释，就让我豁然开朗。我特别喜欢书中穿插的大量计算实例，这些实例不仅仅是数字的代换，更是对算法鲁棒性的真实检验。例如，在处理非线性方程求解时，作者对比了牛顿法和割线法在初始猜测值不佳时的表现差异，并给出了实际代码的伪指令，这对于我实际编程应用帮助巨大。这本书的语言风格非常平易近人，它像一位耐心的导师，总是在你即将迷失方向时，用一句精炼的话语将你拉回正轨。

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这本书真是让人眼前一亮！我一直觉得理论书籍动辄就是晦涩难懂的公式堆砌，但作者显然在这方面下了大功夫。它没有一开始就抛出那些让人望而生畏的数学符号，而是非常巧妙地从实际应用场景切入，比如工程中的某个具体问题，然后自然而然地引出解决这个问题的数学工具。阅读过程中，我感觉自己像是在跟着一位经验丰富的工程师学习，而不是被困在一堆抽象的定义里。特别是对迭代法的讲解，书中没有直接给出复杂的收敛性证明，而是通过图示和直观的例子，让我们领会了每一步操作背后的物理意义。那种“原来如此”的顿悟感，是很多教科书无法给予的。作者对算法的实现细节也把握得非常到位，很多在其他地方被一笔带过的小陷阱，比如浮点误差的累积效应，在这里都有详尽的讨论和规避建议。这本书的排版也非常考究，图表清晰，重点突出，即便是初次接触数值方法的读者，也能快速找到学习的路径。这已经不能用“好书”来形容了，它更像是一本实用的“工具箱”，随时可以翻阅并从中受益。

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这本书的结构设计极其精巧，逻辑推演流畅得像是上好的丝绸。我注意到作者在每一章的开头，都会用一个简短的引言来勾勒本章要解决的核心数学难题，这就像是为读者提前绘制了一张“导航图”。一旦进入正题，理论的阐述就如同步步为营的棋局，每一步的引入都基于前一步的结论，绝不含糊带过。尤其是在数值积分那一块，处理那些奇异点或者收敛速度慢的积分函数时，书中展示了几种非常规的技巧，这些技巧在其他教材中往往是作为选读材料一笔带过的。作者的笔触细腻而又坚定，它教会我的不仅仅是算法本身，更是一种严谨的、系统性的解决问题的思维模式。读完后，我感觉自己对“近似”这个概念有了全新的认识——它不是一种妥协，而是一种更智慧的、受控的精确。这本书的参考文献也做得非常到位，对于那些希望深入探究某一特定领域的读者，提供了清晰的指引。

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这本书给我最大的震撼在于它对“效率”的极致追求。它不仅仅关注于算法是否能得到一个答案，更关注于在有限的计算资源下，如何用最少的步骤达到可接受的精度。书中对矩阵分解的讨论，详尽地分析了稀疏矩阵存储和运算的优化策略，这对于处理大规模科学计算问题至关重要。我印象最深的是关于特征值问题的讨论，作者没有停留在教科书式的QR算法，而是深入解析了迭代法的预处理技术，解释了这些技术如何改变了问题的“条件”，从而加速了收敛。这种对性能瓶颈的洞察力，是这本书超越普通参考书的关键所在。文字组织间充满了数学家对“美学”的追求——最优的算法往往也是最简洁优雅的。阅读过程中，我时常停下来，思考作者是如何将如此复杂的优化过程，用如此清晰的逻辑链条串联起来的，这无疑是一次对工程智慧的深度学习。

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坦白讲，我拿到这本书时其实是抱着怀疑态度的，毕竟“方法”这个词听起来就意味着枯燥的步骤罗列。然而，这本书的叙事方式简直就像在讲述一个精彩的侦探故事。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是深入探讨了“为什么这样做会更有效”。比如在处理线性方程组时，作者没有止步于高斯消元法，而是花了大篇幅去对比LU分解、Cholesky分解的适用范围和效率瓶颈。更令人称道的是，书中对误差分析的把握达到了一个惊人的深度，它没有将误差视为一个抽象的概念，而是具体到每一次计算、每一个舍入操作的连锁反应。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“历史视角”小栏目，那里简要回顾了某个经典算法的诞生背景和它所解决的时代难题，这极大地增强了阅读的趣味性，让我感觉自己触摸到了数学发展的脉络。这本书的严谨性毋庸置疑，但它的生命力在于其对“选择”的探讨——面对同一个问题，哪种方法在特定资源限制下是最佳选择，这本书提供了决策的框架。

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