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出版者:西安電子科技大學齣版

作者:李香敏

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2004-2

價格:33.00元

裝幀:

isbn號碼:9787560607504

叢書系列:

圖書標籤:

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軟件前沿探索：《Python數據科學與機器學習實戰精講》 圖書簡介 內容概述 本書專注於當前信息技術領域最熱門、最具前景的兩個方嚮：Python驅動的數據科學與深度學習驅動的機器學習。我們摒棄瞭傳統教材中枯燥的理論堆砌，轉而采用“問題驅動、實戰為王”的教學模式，旨在為讀者提供一套可以直接應用於工業界和學術研究的完整技術棧和實戰經驗。 本書共分為四大模塊，係統性地覆蓋瞭從數據獲取、清洗、分析到模型構建、優化與部署的全流程。 --- 第一部分：Python與數據科學基礎架構（奠定基石） 本部分將徹底鞏固讀者在數據科學生態係統中所需的Python核心技能，並重點介紹支撐大規模數據處理的利器。 章節聚焦： 1. 現代Python進階： 不僅僅是基礎語法，更深入探討內存管理、裝飾器的高級應用、異步編程（`asyncio`）在數據獲取中的潛力，以及如何利用Cython或Numba加速關鍵計算循環。 2. Numpy與Pandas的性能優化之道： 詳細解析嚮量化操作的底層原理，介紹如何使用`apply()`的高效替代方案（如`np.vectorize`或直接的NumPy函數），並深入探討Pandas的數據結構優化，如使用Categorical類型減少內存占用、利用分塊（Chunking）處理超大CSV文件。 3. 數據可視化進階： 超越基礎的`matplotlib`繪圖，重點介紹交互式可視化的構建。內容涵蓋`Plotly`和`Bokeh`在Web應用中的集成，如何利用這些工具創建可以下鑽（Drill-down）和動態過濾的儀錶盤原型。同時，會講解如何使用`Seaborn`的高級統計圖錶來揭示復雜多變量關係。 --- 第二部分：探索性數據分析（EDA）的藝術與科學（洞察本質） 本模塊旨在培養讀者從數據中提取有價值洞察的能力，這是任何成功數據項目的第一步。我們將強調統計思維和對異常的敏感性。 章節聚焦： 1. 統計推斷與假設檢驗的實戰應用： 不僅介紹t檢驗、ANOVA，更聚焦於A/B測試的設計、執行與結果解讀，特彆是在電商和産品迭代場景中的應用。會詳細講解貝葉斯方法在小樣本或先驗知識豐富的場景下的優勢。 2. 缺失值與異常值的高級處理： 探討超越均值/中位值填充的方法，如使用MICE（多重插補）、基於模型（如K近鄰或迴歸）的插補策略。異常值檢測則會引入基於密度（如LOF）和基於隔離森林（Isolation Forest）的無監督方法。 3. 特徵工程的創造性： 這是本書的核心亮點之一。我們將詳細講解如何從時間序列數據中提取有意義的特徵（如滯後特徵、滾動統計量），如何進行非綫性特徵轉換（如Box-Cox變換），以及如何使用特徵選擇算法（如RFE、基於模型的選擇）來提高模型效率和可解釋性。 --- 第三部分：機器學習的工程化實踐（構建智能核心） 本部分將全麵覆蓋經典機器學習算法，但側重點在於算法的選擇、模型集成以及提升預測性能的係統性方法。 章節聚焦： 1. Scikit-learn精通與管道（Pipeline）構建： 詳細介紹如何使用`Pipeline`串聯預處理、特徵選擇和模型訓練，確保整個工作流的可復現性和自動化。深入探討`ColumnTransformer`在異構數據處理中的應用。 2. 集成學習的深度挖掘： 重點剖析Stacking（堆疊泛化）的構建技巧，包括如何選擇不同的基學習器和元學習器，以及如何處理集成學習中的數據泄露問題。對比隨機森林（Random Forest）與梯度提升機（GBM, XGBoost, LightGBM）在不同數據集上的適用性和性能差異。 3. 模型評估與可解釋性（XAI）： 講解如何選擇恰當的評估指標（如PR麯綫、F1 Score在不平衡數據集中的重要性）。重點介紹模型可解釋性工具，如SHAP值和LIME，教導讀者如何嚮業務方清晰解釋“為什麼模型做瞭這樣的預測”。 --- 第四部分：深度學習：從基礎到前沿應用（邁嚮復雜問題） 本模塊將使用TensorFlow 2.x（或PyTorch，根據發行版本決定側重，但會兼容兩者理念）引導讀者進入深度學習領域，特彆關注解決實際業務挑戰。 章節聚焦： 1. TensorFlow/Keras的現代API： 詳細講解使用Keras構建自定義層（Custom Layers）、自定義訓練循環（`tf.GradientTape`）以及利用TensorBoard進行高效的模型調試和性能監控。 2. 捲積神經網絡（CNN）在圖像分析中的部署： 不僅限於分類，更深入到目標檢測的入門（如基於Anchor Box的基本思路）和遷移學習的實戰（Fine-tuning預訓練模型如ResNet或VGG）。 3. 循環神經網絡（RNN）與Transformer架構： 針對序列數據，詳細對比LSTM/GRU的局限性。重點剖析Transformer架構（Attention Is All You Need的核心思想），並提供一個使用預訓練語言模型（如BERT的簡化版本）進行文本情感分析的實戰案例。 4. 模型部署與生産化： 介紹如何使用TensorFlow Serving或ONNX格式將訓練好的模型封裝成API服務，實現低延遲的在綫推理，這是連接數據科學到實際業務價值的最後一步。 --- 本書的獨特價值 本書的編寫者均是具有多年一綫互聯網公司數據科學項目經驗的資深工程師。我們承諾： 代碼即資源： 所有代碼均在Jupyter Notebook中提供，並經過嚴格的單元測試，確保可以直接運行。 案例驅動： 每一個復雜概念都由一個真實的、具有業務背景的案例來支撐，例如：推薦係統中的協同過濾算法測試、客戶流失預測模型的特徵重要性分析等。 關注效率： 大量篇幅用於講解如何用並行計算、GPU加速和內存優化技術來應對“大數據”挑戰，確保讀者構建的解決方案是可擴展、高性能的。 本書適閤人群： 已掌握Python基礎語法，希望快速、係統地轉型為數據科學傢、機器學習工程師，或希望將現有數據分析技能提升到工程化水平的IT專業人士。

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