JAVA范例实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:数位文化

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-9

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787900635860

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 实例
• 实战
• 入门
• 开发
• 代码
• 教程
• 学习
• 技巧

《Python数据分析与机器学习实战》 书籍简介 本书深入浅出地剖析了使用Python进行现代数据科学工作的全流程与核心技术。它并非一本基础的编程语言入门教材，而是面向已经具备一定编程基础，渴望在数据分析、数据挖掘及机器学习领域实现高效实践的工程师、研究人员和高级学生。全书结构严谨，内容紧密结合工业级应用场景，力求将理论知识转化为可执行的、可复用的代码范例。 第一部分：Python数据科学基础环境搭建与核心库精通 本部分为后续高级应用奠定坚实基础。我们首先会详细介绍Anaconda/Miniconda环境的配置，重点讲解虚拟环境管理的重要性，以及如何高效地搭建稳定、可复现的科学计算环境。 NumPy深度解析：向量化计算的哲学 我们不会止步于数组的创建和基本操作，而是深入探讨NumPy的内存布局、广播机制（Broadcasting）的底层原理及其对性能的决定性影响。章节会包含如何利用`np.einsum`进行复杂张量运算，以及使用内存视图（Views）与副本（Copies）避免不必要的内存开销。 Pandas：结构化数据处理的瑞士军刀 本章的重点在于超越基础的`read_csv`和`groupby`。我们将详细讲解时间序列数据的处理，包括重采样（Resampling）、滑动窗口计算（Rolling/Expanding Windows）以及如何利用Categorical类型优化内存占用。对于数据清洗，我们将剖析缺失值（NaN）的高级插补技术，如基于时间序列或模型驱动的插补方法，并演示如何使用`pd.pipe`链式调用提高代码的可读性和可维护性。 Matplotlib与Seaborn：从静态到交互式可视化 强调可视化叙事的重要性。除了常规的图表绘制，我们着重讲解如何使用`Figure`和`Axes`对象的底层API进行精细化控制，例如自定义次坐标轴、处理多图布局（Subplots GridSpec）。在Seaborn部分，我们将深入讲解其统计图形的底层统计假设，并引入Plotly或Bokeh，演示如何构建基于Web的交互式仪表板组件，实现数据探索的动态化。 第二部分：数据采集、清洗与特征工程的艺术 高质量的数据是所有数据科学项目的基石。本部分聚焦于如何从真实世界中获取、规范化和丰富数据。 网络数据采集实战（Web Scraping & APIs） 涵盖使用`Requests`库进行异步请求管理，并深入解析`BeautifulSoup`与`Scrapy`框架的应用场景对比。重点讲解处理反爬机制（如User-Agent轮换、Session管理）和合法性问题，以及如何规范化从RESTful API获取的JSON数据结构。 文本数据预处理与向量化（NLP入门） 本章面向非结构化文本数据。我们将详细介绍分词（Tokenization）的挑战（尤其针对中文或复杂语言），停用词处理，以及词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）的选择依据。向量化方面，重点剖析词袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF的局限性，并为后续的深度学习模型打下基础。 高级特征工程：维度缩减与构建 特征工程被视为数据科学的“魔法”。我们将详细对比主成分分析（PCA）与t-SNE在数据可视化和降维中的适用性。更重要的是，本章侧重于手工特征的构建，例如如何利用领域知识（Domain Knowledge）从时间戳中提取周期性特征，或者如何基于业务逻辑创建交叉特征（Interaction Features），并利用特征选择算法（如Recursive Feature Elimination, RFE）进行有效筛选。 第三部分：经典机器学习模型实现与评估 本部分旨在使读者掌握主流监督学习和无监督学习算法的内涵、实现细节及适用边界。 回归模型深度剖析：从线性到正则化 详细讲解岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）的数学原理，重点阐述L1和L2正则化对模型复杂度和稀疏性的影响。我们将使用`scikit-learn`实现这些模型，并演示如何使用交叉验证（Cross-Validation）来选择最优正则化强度$alpha$。 分类算法：决策树、集成方法与梯度提升 超越简单的分类准确率指标。本章重点讲解决策树的熵和基尼系数，以及它们如何导致过拟合。核心内容聚焦于集成学习：Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost）。最重要的是，我们将对XGBoost、LightGBM等现代梯度提升机（GBM）的底层结构（如分裂策略、正则化项）进行深入剖析，并展示如何调优其数百个参数以应对大规模稀疏数据。 模型性能的严谨评估体系 强调评估指标的多样性与适用场景。我们不仅关注准确率（Accuracy），更深入讨论精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线下面积（AUC）的含义及计算方式。针对不平衡数据集，我们将介绍SMOTE等过采样技术，并演示如何使用混淆矩阵（Confusion Matrix）指导业务决策。 第四部分：无监督学习与模型部署基础 本部分探索数据结构发现和模型落地的前沿应用。 聚类分析：K-Means的局限与层次聚类的应用 详细分析K-Means算法的敏感性问题（如对初始点的依赖）。我们将引入DBSCAN，重点讲解其对任意形状簇的发现能力，以及如何合理设置$epsilon$和`min_samples`参数。此外，对层次聚类（Hierarchical Clustering）的凝胶图（Dendrogram）解释也将被详细说明。 模型持久化与轻量级部署 介绍如何使用`joblib`或`pickle`安全地序列化训练好的模型对象。重点在于讲解Scikit-learn模型在实际Web服务中的集成方案，例如如何使用Flask或FastAPI构建一个简单的REST API，将模型封装成可供外部调用的服务接口，确保模型的可移植性和实时预测能力。 本书旨在提供一套完整的、可立即应用于实际生产环境的数据科学工作流，通过大量的代码实践，帮助读者构建对数据背后数学逻辑的直观理解，而非仅仅停留在API调用的层面。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆