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出版者:电子工业出版社

作者:Ellen Finkelstein

出品人:

页数:1064

译者:

出版时间:2004-3-1

价格:108.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787505395374

丛书系列:

图书标签:

• autocad
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《数字时代的数据挖掘与机器学习应用实战》 图书简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。然而，原始数据的洪流往往是杂乱无章、难以直接利用的。本书《数字时代的数据挖掘与机器学习应用实战》正是为渴望从海量数据中提炼真知灼见、构建智能系统的专业人士和技术爱好者而精心打造的一本深度实践指南。 本书摒弃了冗长晦涩的纯理论探讨，着重于“实战”与“应用”，旨在帮助读者系统掌握从数据获取、预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估以及最终部署的全流程技术栈。我们将穿越传统统计学的边界，深入探索现代机器学习和深度学习的强大能力，并结合业界前沿的工具链，确保读者所学知识即时可用、高效转化。 第一部分：数据基石与预处理的艺术 本部分奠定坚实的数据基础，这是所有高级分析工作成功的关键前提。 第一章：大数据生态与数据准备 我们将首先概述当前主流的大数据技术栈（如Hadoop生态、Spark），并重点讲解如何利用Python的数据科学库（Pandas, NumPy）进行高效的数据读取、清洗和转换。内容涵盖缺失值处理的策略选择（插补、删除、预测性填充）、异常值识别与稳健性处理方法。此外，还将深入讲解时间序列数据的特殊处理技巧，如时间戳对齐和频率重采样。 第二章：特征工程的精髓与实践 特征工程被誉为机器学习的“炼金术”。本章将详尽剖析如何从原始数据中创造出对模型具有高度解释力和预测能力的特征。我们会覆盖： 高维稀疏数据处理： 针对文本和分类数据，详细讲解独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）和特征哈希（Feature Hashing）的适用场景及陷阱。 特征交叉与组合： 通过多项式特征扩展和领域知识驱动的特征组合，提升模型的非线性拟合能力。 特征降维技术： 深入理解主成分分析（PCA）的数学原理与局限性，并对比探讨线性判别分析（LDA）和t-SNE在可视化与降维中的角色。 第二部分：经典机器学习算法的深度解析与应用 本部分聚焦于久经验证的、构建可靠预测模型的经典算法，并强调其在不同业务场景下的参数调优艺术。 第三章：回归与分类基础模型 从最直观的线性回归、逻辑回归开始，讲解正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何平衡模型的复杂度和泛化能力。随后，系统介绍决策树的构建过程，并重点分析如何通过Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost）机制来克服单棵决策树的过拟合倾向。 第四章：支持向量机（SVM）与核技巧 SVM以其在小样本、高维空间中的卓越表现而著称。本章将清晰解释核函数（Kernel Trick）的原理，讲解径向基函数（RBF）核的适用性，并指导读者如何选择和优化C参数与Gamma参数，以达到最佳的分类间隔。 第五章：集成学习的威力：从GBDT到XGBoost/LightGBM 集成学习是现代竞赛和工业界的主流。我们将详细拆解梯度提升决策树（GBDT）的工作流程，并重点对比介绍目前工业界性能最强的LightGBM和XGBoost。实战环节将侧重于这些框架的并行化策略、内存优化技巧和定制化损失函数的实现。 第三部分：深度学习的构建块与前沿应用 进入神经网络的世界，本部分将指导读者构建和训练复杂的深度学习模型，处理结构化数据以外的复杂数据类型。 第六章：前馈网络与优化器详解 介绍多层感知机（MLP）的基本结构，重点解析激活函数（ReLU家族、Sigmoid、Tanh）的选择及其对梯度消失/爆炸的影响。同时，对Adam、RMSProp等自适应学习率优化器进行深入比较，提供实际训练中的学习率调度策略。 第七章：卷积神经网络（CNN）在图像识别中的实战 本书选取CNN作为深度学习的代表进行深入讲解。内容覆盖卷积层、池化层、批标准化（BatchNorm）的机制。我们不仅会演示如何使用TensorFlow/PyTorch框架搭建经典的LeNet、AlexNet、ResNet等架构，还会结合迁移学习（Transfer Learning）方法，指导读者快速适应定制的图像分类任务。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音和时间序列数据，本章详细阐述RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构。实战案例将聚焦于使用这些模型进行自然语言处理（NLP）中的情感分析和序列预测任务。 第四部分：模型评估、解释与部署 构建模型只是第一步，如何科学地评估其性能、理解其决策过程并将其投入实际应用同样至关重要。 第九章：模型的量化评估与交叉验证 详尽讲解分类任务中的混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值。针对回归任务，对比MSE、MAE、R²的优缺点。重点阐述K折交叉验证、分层抽样等稳健的评估范式，避免模型评估的偏差。 第十章：模型可解释性（XAI）与公平性考量 在“黑箱”模型日益普及的背景下，可解释性成为信任的基石。本章介绍LIME、SHAP值等局部和全局解释技术，帮助读者理解模型做出特定预测的原因。同时，探讨模型偏见（Bias）的来源，以及如何在数据和模型层面进行公平性干预。 第十一章：生产环境的模型部署与监控 将理论模型转化为实际生产力是数据科学家的核心能力。本章涵盖模型序列化（如使用Pickle或ONNX）、构建RESTful API（使用Flask/FastAPI）进行实时预测服务，以及使用MLOps工具（如MLflow）进行实验跟踪、版本控制和模型性能的漂移监控。 适用读者对象： 1. 具备一定编程基础（Python优先），希望系统学习数据挖掘和机器学习核心技术的工程师、分析师。 2. 正在从事或计划进入人工智能、数据科学、商业智能领域的从业人员。 3. 希望将理论知识转化为可落地项目的高校学生及科研人员。 本书特色： 代码先行： 所有算法均配备基于最新Python库的完整、可运行的代码示例。 业务导向： 案例设计紧密贴合金融风控、电商推荐、医疗诊断等主流行业痛点。 前沿覆盖： 兼顾经典算法的稳健性与深度学习的前沿进展。 通过学习本书，读者将不仅掌握一系列强大的数据分析工具和算法，更能建立起一套从数据到智能决策的完整思维框架。

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作为一名刚入行不久的建筑设计新手，我对AutoCAD的学习可谓是摸着石头过河。在网上看了许多教程，总是感觉零散不成体系，学完这个忘了那个。直到我翻开了这本《AutoCAD 2004宝典》，我才真正感受到什么叫做“系统性学习”。这本书的内容编排非常合理，从最基础的软件安装和界面认知开始，一步步引导我掌握各种绘图工具、编辑命令，再到块的创建与应用，以及标注样式的设置等等，每一个知识点都讲解得细致入微，而且配有大量的图例和操作演示，即使是像我这样零基础的初学者，也能轻松理解。我尤其欣赏它对图层管理的讲解，这对于建筑制图来说至关重要，书中不仅介绍了如何创建和管理图层，还详细讲解了图层属性的设置，以及如何利用图层来提高绘图效率和管理图纸。这本书就像一个经验丰富的老师，耐心地带着我一步步探索AutoCAD的世界，让我对自己的学习之路充满了信心。

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我是一名图形设计师，日常工作需要频繁接触各种CAD软件，但说实话，我对AutoCAD 2004这个版本一直情有独钟，总觉得它在某些方面有着独特的稳定性和易用性。这次拿到《AutoCAD 2004宝典》，真的感觉像是找到了失散多年的宝藏。这本书在细节处理上做得非常到位，很多我在使用过程中遇到的疑难杂症，这本书里都有详细的解答。比如，关于对象捕捉的各种模式，它不仅仅是列举了功能，还详细分析了不同模式在不同绘图场景下的最佳应用，甚至还提供了一些提高捕捉精度的技巧。另外，它对自定义用户界面的讲解也让我眼前一亮，我一直希望能够打造一个更符合自己操作习惯的界面，这本书里提供的步骤清晰、易懂，让我能够根据自己的需求进行个性化设置，大大提升了工作效率。而且，书中对一些不常用的高级命令的处理方式也很有见地，不是简单带过，而是深入剖析其原理和应用场景，让我对AutoCAD的认识又上了一个台阶。

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我是一个工程技术人员，在工作中需要使用AutoCAD进行工程图纸的绘制和修改。之前一直觉得AutoCAD的操作比较机械，只是单纯地完成绘图任务。但读了《AutoCAD 2004宝典》之后，我对AutoCAD有了全新的认识。这本书不仅仅是教你如何画图，更重要的是教会你如何“聪明”地画图。它深入讲解了AutoCAD的各种高级技巧和优化方法，例如如何利用特性匹配来快速修改对象属性，如何通过块编辑器来高效管理和编辑块，以及如何使用外部参照来组织和管理大型图纸。这些技巧的运用，极大地提高了我的工作效率，也让我的图纸更加规范和专业。书中还对一些常用的工程制图规范进行了介绍，并将AutoCAD的功能与之结合，让我能够更好地理解图纸的要求和绘制的要点。这本书的实用性和指导性都非常强，对于我这样需要在实际工作中应用AutoCAD的专业人士来说，是一本不可多得的参考资料。

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我是一位对AutoCAD情有独钟的老用户，虽然已经使用AutoCAD多年，但总觉得自己在某些方面还有提升的空间，很多时候只是停留在自己习惯的操作方式上。拿到这本《AutoCAD 2004宝典》，我惊喜地发现，它并没有因为是2004版本而显得过时，反而提供了许多非常经典且实用的高级技巧，这些技巧即使放在现在来看依然是提升效率的关键。我尤其喜欢书中关于“效率提升”和“细节优化”的章节，它让我看到了很多我之前从未在意过的细节，比如如何通过快捷键的组合来优化操作流程，如何利用一些不常用的命令来解决一些棘手的绘图问题，以及如何通过合理地设置打印样式来获得高质量的输出效果。这本书不仅仅是技术手册，更像是一本经验分享集，作者将多年的实践经验倾注其中，让我受益匪浅。读完这本书，感觉自己对AutoCAD的理解又深入了一个层次，操作也更加得心应手了。

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终于入手了这本《AutoCAD 2004宝典》，说实话，我之前对AutoCAD的印象还停留在一些基础命令的记忆里，感觉学习效率不高，很多时候需要翻阅大量的零散资料，效率低下。这本宝典的出现，简直像及时雨。我尤其喜欢它系统性的讲解方式，从最基础的界面介绍，到各种绘图命令的详细拆解，再到图层、块、标注等进阶功能的运用，整个流程都设计得非常严谨，循序渐进。而且，它并不是简单地罗列命令，而是结合了大量的实际案例，通过这些案例，我不仅学会了“怎么用”，更理解了“为什么这么用”，这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我受益匪浅。那些原本让我头疼的复杂操作，在宝典的清晰指导下，变得豁然开朗。尤其是关于三维建模的部分，我之前一直觉得非常高深，不敢轻易尝试，但这本书中的讲解，由浅入深，配合着详实的图示，让我觉得三维建模也并非遥不可及。现在，我非常有信心能把AutoCAD用到更深入的地步，完成一些更具挑战性的设计任务。

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