具体描述
本书主要介绍了Microsoft最新推出的产品Office XP组件。全书共8章，主要介绍了Offic XP的入门知识，Word 2002的新增功能和基本功能，Excel 2002的新增功能和基本功能、工作簿的建立、表格的建立、编辑工作表、公式的应用，Outlook 2002的新增功能、电子邮件的操作、设置约会提醒、策划会议，PowerPoint 2002演示文稿的创建与修改、创建基本演示文稿、在大纲视图中创建与加工文本、在幻灯片视图中加工文本、创建特殊形式的演示文稿，Access 2002的新增功能、创建Access数据库与表、建立查询、窗体的设计、报表的生成、FrontPage 2002的基础知识、实用技巧，Office XP的组建共享。
《数据科学与人工智能：从理论到实践》 一、图书概述 《数据科学与人工智能：从理论到实践》是一本全面、深入且极具实战指导意义的专业著作，旨在为读者构建一个坚实的知识体系，涵盖数据科学的核心概念、主流的机器学习算法，以及当前最前沿的深度学习技术与人工智能应用。本书不仅注重理论基础的严谨性，更强调实践操作的有效性，力求让读者能够真正掌握将数据转化为洞察力、将算法转化为智能系统的核心技能。 二、目标读者 本书面向广泛的读者群体，包括但不限于： 1. 初级和中级程序员/工程师： 希望转型或扩展技能栈至数据科学和人工智能领域的专业人士。 2. 理工科在校学生（本科高年级、研究生）： 尤其是在计算机科学、统计学、数学、工程学等相关专业的学生，作为深入学习和项目实践的优秀教材。 3. 数据分析师/商业智能（BI）专家： 寻求提升模型构建能力，从描述性分析迈向预测性、规范性分析的专业人士。 4. 技术管理者和项目负责人： 希望了解AI/ML技术栈的底层逻辑、评估项目可行性并有效指导技术团队的决策者。 三、核心内容模块详解 本书结构严谨，内容覆盖面广，逻辑层层递进，共分为五大部分，二十章内容： 第一部分：数据科学基石与环境搭建 (数据素养的建立) 本部分是构建数据科学思维的起点，重点在于理解数据、工具和工作流程。 第1章：数据科学的生态系统与职业路径： 明确数据科学、机器学习、人工智能之间的关系，探讨行业发展趋势与所需的跨学科能力。 第2章：Python编程基础回顾与科学计算库： 侧重于Python在数据科学中的应用，深入讲解NumPy的高效数组操作和Pandas的数据清洗、转换、分组聚合（GroupBy）的精妙技巧。 第3章：数据获取、存储与预处理： 详述结构化、半结构化数据的处理方法（SQL交互、JSON/XML解析），重点介绍缺失值处理策略、异常值检测与鲁棒性数据清洗流程。 第4章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化： 不仅停留在基础图表，而是深入讲解如何通过可视化发现数据中的潜在模式、趋势和异常点。使用Matplotlib和Seaborn进行定制化和统计图形的绘制，强调图形背后的叙事能力。 第二部分：经典机器学习算法精讲 (预测建模的核心) 本部分是全书的理论核心，系统讲解主流的监督学习、无监督学习算法及其背后的数学原理与实现细节。 第5章：统计学基础回顾与模型评估指标： 涵盖概率论、假设检验、回归分析基础。详细解析分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC），以及回归问题的误差度量。 第6章：线性模型与正则化： 深入线性回归、逻辑回归的原理，重点剖析L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化的作用机制及其对模型稀疏性和泛化能力的影响。 第7章：决策树、随机森林与梯度提升机（GBM）： 详解熵、信息增益、基尼系数的计算。重点对比随机森林的Bagging思想与梯度提升树（如XGBoost/LightGBM）的Boosting思想，探讨参数调优的艺术。 第8章：支持向量机（SVM）与核技巧： 阐释最大间隔分类器的几何意义，详述核函数（如RBF核）如何将低维数据映射到高维空间以实现非线性可分性。 第9章：无监督学习：聚类算法实践： 深入K-Means、DBSCAN（基于密度的聚类）的工作原理，并讨论如何使用轮廓系数（Silhouette Score）等指标评估聚类质量。 第10章：降维技术：PCA与流形学习： 聚焦主成分分析（PCA）的数学推导，并介绍t-SNE等用于高维数据可视化的流形学习方法。 第三部分：深度学习原理与框架实践 (智能系统构建) 本部分聚焦于深度学习的革命性力量，结合流行的框架进行实战演示。 第11章：人工神经网络（ANN）基础： 介绍神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体）的演变，以及前向传播与反向传播（Backpropagation）的完整计算流程。 第12章：优化器与训练技巧： 详细对比SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp到Adam等优化算法的收敛特性，讲解学习率调度、批标准化（Batch Normalization）的重要性。 第13章：卷积神经网络（CNN）架构解析： 重点剖析卷积层、池化层、全连接层的操作，并实践经典架构（如LeNet, VGG, ResNet）在图像分类任务上的应用与迁移学习方法。 第14章：循环神经网络（RNN）与序列建模： 讲解RNN处理序列数据的机制，重点解决梯度消失/爆炸问题，深入探究长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构。 第15章：使用TensorFlow/PyTorch进行模型构建： 提供两大主流框架的对比性教程，侧重于动态图（PyTorch）与静态图（TensorFlow 2.x）的编程范式差异，确保读者能熟练搭建和训练复杂的深度网络。 第四部分：高级主题与前沿应用 (超越基础模型) 本部分探讨当前数据科学领域的热点技术，扩展读者的应用视野。 第16章：自然语言处理（NLP）导论： 从词向量（Word2Vec, GloVe）到Transformer架构的演进，介绍BERT等预训练模型的应用范式。 第17章：生成模型基础： 介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的基本原理，理解它们在数据生成和图像合成方面的能力。 第18章：模型可解释性（XAI）与公平性： 探讨“黑箱”模型的局限性，介绍LIME、SHAP等局部和全局解释方法，并讨论数据偏差导致的算法不公问题。 第五部分：数据科学项目全流程与部署 (工程化落地) 本部分强调将模型从实验台推向生产环境的工程能力。 第19章：构建健壮的机器学习流水线（MLOps）： 涵盖数据版本控制、特征存储、模型训练的自动化与监控。讨论如何使用Docker容器化模型，确保环境一致性。 第20章：模型部署与服务化： 讲解如何使用Flask/FastAPI等轻量级Web框架包装训练好的模型，实现RESTful API服务，并探讨模型在线预测的延迟优化策略。 四、本书的特色与价值 1. 理论与代码的高度融合： 每引入一个核心算法，均配有清晰的数学推导和对应的Python/库代码实现（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch），读者可同步验证理论效果。 2. 强调工程化思维： 大量篇幅用于讲解数据清洗的鲁棒性、模型性能的长期监控以及MLeOps的实践流程，避免“玩具模型”陷阱。 3. 丰富的实战案例库： 全书穿插了金融风控、医疗影像辅助诊断、电商推荐系统等多个行业的真实案例分析与代码示例。 4. 前沿性与实用性兼顾： 紧跟最新的Transformer架构、大型预训练模型的发展，同时不放弃对经典算法的深入理解，确保知识的广度与深度。 结语： 《数据科学与人工智能：从理论到实践》不仅是一本工具书，更是一张通往数据驱动决策和构建智能系统的蓝图。掌握本书内容，读者将具备独立完成端到端数据科学项目的核心能力。
作者简介
目录信息
第1章 Microsoft Office XP入门知识
1 快速浏览Microsoft Office XP
2 Office XP快捷工具栏的使用和应用程序的启动方法
3 思考与练习
第2章 Microsoft Word 2002
1 Word 2002的新增功能
2 Word 2002的基本功能
3 思考与练习
第3章 Microsoft Excel 2002
1 Excel 2002的新增功能
……
第4章 Microsoft Outlook 2002
第5章 Microsoft PowerPoint 2002
第6章 Microsoft Access 2002
第7章 Microsoft FrontPage 2002
第8章 Office XP组件的共享
· · · · · · (收起)
1 快速浏览Microsoft Office XP
2 Office XP快捷工具栏的使用和应用程序的启动方法
3 思考与练习
第2章 Microsoft Word 2002
1 Word 2002的新增功能
2 Word 2002的基本功能
3 思考与练习
第3章 Microsoft Excel 2002
1 Excel 2002的新增功能
……
第4章 Microsoft Outlook 2002
第5章 Microsoft PowerPoint 2002
第6章 Microsoft Access 2002
第7章 Microsoft FrontPage 2002
第8章 Office XP组件的共享
· · · · · · (收起)
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