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出版者:機械工業齣版社

作者:顧可民

出品人:

頁數:237

译者:

出版時間:2004-8

價格:22.00元

裝幀:

isbn號碼:9787111150206

叢書系列:

圖書標籤:

• C語言
• 程序設計
• 編程入門
• 計算機科學
• 教材
• 算法
• 數據結構
• 基礎教程
• 經典教材
• 理工科

編程啓濛：Python數據科學與機器學習實戰 圖書類型： 技術教程、編程實踐 目標讀者： 編程初學者、希望轉嚮數據科學領域的從業人員、希望掌握Python數據處理與機器學習核心技術的在校學生及在職工程師。 圖書篇幅： 約500頁 --- 內容概述：現代數據驅動世界的核心基石 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心資源。本書《編程啓濛：Python數據科學與機器學習實戰》旨在為讀者提供一套全麵、係統且極具實踐性的指南，幫助初學者快速掌握Python語言在數據科學領域的應用精髓，並深入理解和實踐現代機器學習算法。我們避開過於底層的語言機製探討，而是聚焦於如何利用Python強大的生態係統——如NumPy、Pandas、Matplotlib以及Scikit-learn——高效地解決現實世界中的數據問題。 本書結構清晰，循序漸進，從Python編程基礎知識的快速迴顧，到復雜數據清洗、可視化，再到構建和評估預測模型，為讀者構建起一座堅實的“數據科學能力之橋”。我們強調“動手實踐”，書中的每一個理論概念都伴隨著豐富的、可直接運行的代碼示例和真實數據集案例，確保讀者在學習過程中不僅知其然，更能知其所以然。 --- 深度內容剖析：模塊化學習路徑 本書內容被劃分為四大核心模塊，層層遞進，構建完整的知識體係： 第一部分：Python基礎與數據科學環境搭建 (The Foundation) 本模塊專注於為讀者打下堅實的數據科學編程基礎。我們假設讀者對編程有初步認知，因此快速迴顧Python的核心語法（數據結構、控製流、函數定義），但重點立即轉嚮數據科學所需的環境準備。 1. 環境準備與Anaconda生態： 詳細指導如何安裝Anaconda發行版，理解Conda環境管理的重要性。介紹Jupyter Notebook/Lab作為交互式開發環境的強大功能，並講解其基本操作界麵。 2. NumPy：高性能數值計算的利器： 深入講解ndarray（N維數組）的創建、索引、切片、形狀操作（reshape, transpose）以及廣播機製（Broadcasting）。通過實際的矩陣運算示例，展示NumPy如何實現遠超標準Python列錶的計算效率。 3. Pandas：數據處理的瑞士軍刀： 這是本書的重點之一。詳細介紹Series和DataFrame兩種核心數據結構。涵蓋數據導入/導齣（CSV, Excel, SQL）、缺失值處理（插值、刪除）、數據對齊與閤並（merge, join, concat）、分組聚閤操作（groupby）以及時間序列數據的基礎處理。每一個操作都配有“數據清理實戰”小節。 第二部分：數據探索與可視化 (Exploration and Visualization) 掌握數據結構後，本模塊將引導讀者學會如何“觀察”數據，發現規律和異常。 1. Matplotlib與Seaborn基礎： 學習Matplotlib的麵嚮對象繪圖接口，掌握Figure、Axes等基本概念。隨後，引入Seaborn，利用其高級接口快速生成統計學上更具洞察力的圖形，如直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣（Pair Plot）和熱力圖（Heatmap）。 2. 探索性數據分析（EDA）流程： 係統講解一個完整的EDA流程，包括變量類型識彆、單變量分布分析、雙變量關係探究以及多變量關聯性分析。重點強調如何通過可視化發現數據中的偏態、異常值和潛在的特徵交互。 3. 交互式可視化（可選進階）： 簡要介紹Plotly或Bokeh等庫，展示如何創建可供用戶交互（縮放、懸停信息）的動態圖錶，以增強報告的說服力。 第三部分：機器學習核心概念與模型構建 (Machine Learning Core) 此模塊是本書的理論與實踐的核心交匯點，聚焦於如何使用Scikit-learn構建可用的預測模型。 1. 機器學習基礎迴顧： 澄清監督學習、無監督學習、強化學習的基本區彆。詳細解釋偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）、過擬閤與欠擬閤的概念。 2. 特徵工程與預處理： 強調特徵在模型中的重要性。內容包括特徵縮放（標準化StandardScaler、歸一化MinMaxScaler）、類彆特徵編碼（One-Hot Encoding, Label Encoding）以及特徵選擇的基礎方法。 3. 經典監督模型實踐： 迴歸分析： 綫性迴歸的原理、Lasso與Ridge迴歸的正則化作用。 分類基礎： 邏輯迴歸的概率解釋、K近鄰（KNN）算法的距離度量。 決策樹與集成學習入門： 深入剖析決策樹的構建過程（信息增益/基尼係數），並引入集成學習的概念，包括Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting（XGBoost/LightGBM的原理性介紹）。 4. 模型評估與調優： 詳解交叉驗證（Cross-Validation）的必要性。針對分類問題，講解混淆矩陣、準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫和AUC指標的計算與解讀。介紹Grid Search和Randomized Search在超參數調優中的應用。 第四部分：無監督學習與高級主題 (Unsupervised and Advanced Topics) 本部分拓展讀者的視野，介紹如何在沒有標簽數據的情況下從數據中提取結構，並對後續學習方嚮進行指引。 1. 聚類分析： 深入探討K-Means算法的工作原理及其對初始質心的敏感性。介紹層次聚類（Hierarchical Clustering）的基本概念，以及如何使用輪廓係數（Silhouette Score）評估聚類效果。 2. 降維技術： 重點講解主成分分析（PCA）的數學原理和實際應用，即如何通過最大化方差來降低數據維度，同時保留關鍵信息。 3. 模型部署思維導圖： 雖然本書不深入探討生産部署，但會提供一個清晰的路綫圖，說明如何將訓練好的Scikit-learn模型序列化（使用Joblib/Pickle），為後續學習Flask/Streamlit等框架打下概念基礎。 --- 本書的獨特價值主張 本書並非簡單地羅列API函數，其核心價值在於“從問題到解決方案”的完整思維鏈： 代碼可復用性強： 所有的示例代碼都經過優化，可以直接復製粘貼到生産或學習環境中運行。 理論與代碼的緊密結閤： 對於核心算法（如PCA、迴歸），我們不僅展示調用Scikit-learn的接口，還會適度解釋背後的數學邏輯，避免成為“調包俠”。 真實數據集驅動： 摒棄教科書式的虛擬數據，書中所有練習均基於Kaggle上流行的、具有實際挑戰性的數據集（如泰坦尼剋號生存預測、波士頓房價預測等），增強學習的代入感和成就感。 通過係統學習《編程啓濛：Python數據科學與機器學習實戰》，讀者將能夠獨立完成一個標準的數據科學項目——從數據獲取、清洗、探索、特徵工程，到模型訓練、評估和最終結果解讀，為進入數據科學傢、數據分析師或機器學習工程師的職業道路做好充分準備。

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