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出版者:电子工业出版社

作者:徐小青

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2005-7

价格:19.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121013256

丛书系列:

图书标签:

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深入剖析：数据科学的基石与前沿应用 书名： 深入剖析：数据科学的基石与前沿应用 作者： [此处可留空或使用一个虚构的资深数据科学家姓名，例如：李明 教授] 出版社： [此处可留空或使用一个专业的科技图书出版社名称，例如：未来科技出版社] --- 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资源。本书《深入剖析：数据科学的基石与前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的知识体系，带领读者从基础概念出发，一步步掌握现代数据科学的全景图，并深入探讨当前热点领域的前沿技术与实战案例。 本书并非侧重于单一软件工具的操作指南，而是聚焦于数据科学的底层逻辑、核心方法论以及如何将这些理论应用于解决复杂的现实问题。我们力求构建一座连接数学理论、编程实践与商业洞察的坚实桥梁。 第一部分：数据科学的基石——理论与准备（Foundational Pillars） 本部分是构建扎实数据科学素养的起点，强调理论的严谨性与数据处理的规范性。 第一章：数据科学概述与思维模式的重塑 本章首先界定数据科学的范畴，区分其与传统统计学、机器学习和商业智能（BI）的区别与联系。重点探讨数据科学家所需具备的“提问”能力——如何将一个模糊的业务问题转化为可量化的科学假设。我们引入了 CRISP-DM 和 OSEMN 等主流项目生命周期模型，强调迭代与反馈的重要性。 第二章：数学基础的回顾与数据科学的应用 深入回顾对数据科学至关重要的数学分支，包括线性代数在特征向量、降维算法（如PCA）中的作用；概率论在贝叶斯方法、模型评估中的地位；以及微积分在优化算法（如梯度下降）中的核心地位。本章的重点在于理解这些数学工具背后的直观含义，而非仅仅停留在公式推导。 第三章：数据获取、清洗与探索性数据分析（EDA） 数据质量是模型性能的生命线。本章详细讲解高效的数据获取策略，包括API调用、数据库查询（SQL进阶技巧）以及网络爬虫的伦理与实践。核心内容围绕数据清洗——缺失值处理（插补技术对比）、异常值检测（基于统计与基于模型的双重检测）、数据标准化与规范化。最后，通过强大的可视化工具，引导读者进行深度探索性数据分析，揭示数据背后的结构、分布与潜在关系。 第二部分：核心建模技术——从经典到深度（Core Modeling Techniques） 本部分专注于数据科学中最核心的建模环节，涵盖了从传统统计模型到尖端深度学习模型的全过程。 第四章：经典机器学习算法的精讲与应用 详细剖析支撑现代数据分析的基石算法。包括： 监督学习： 逻辑回归的深入探讨、决策树（CART、C4.5）的构建与剪枝、集成学习方法（Bagging, Boosting, Stacking）的原理与实践，重点讲解XGBoost、LightGBM等工业级算法的性能优化策略。 无监督学习： K-Means、DBSCAN等聚类算法的适用场景；主成分分析（PCA）、t-SNE在降维与可视化的应用。 第五章：模型评估、选择与调优策略 模型不仅要“能用”，更要“好用”。本章聚焦于严谨的评估体系：分类问题的指标体系（Precision, Recall, F1, ROC-AUC的权衡）；回归问题的误差度量；交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确使用。重点讲解偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），以及正则化技术（L1/L2）如何控制过拟合。 第六章：深度学习的架构与实战 作为现代AI的核心驱动力，本章深入解析深度学习的架构。讲解全连接网络（FCN）的激活函数选择、反向传播的机制。随后，系统介绍： 卷积神经网络（CNN）： 图像识别、目标检测的基础理论与主流架构（ResNet, VGG）。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）： 处理序列数据的有效性与挑战。 第七章：自然语言处理（NLP）的进阶之路 本章关注文本数据的处理。从词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）的原理，到序列到序列（Seq2Seq）模型、注意力机制（Attention Mechanism）的引入，再到当前Transformer架构（BERT, GPT系列）的基础概念和预训练模型的微调（Fine-tuning）方法，全面覆盖文本理解与生成的关键步骤。 第三部分：前沿应用与工程实践（Frontier Applications & Engineering） 数据科学的价值最终体现在落地与规模化上。本部分探讨数据科学的前沿领域和工程化部署的关键环节。 第八章：时间序列分析与预测的高级方法 超越简单的ARIMA模型，本章探讨处理复杂时间序列的现代方法，包括利用深度学习（如TCN, N-BEATS）处理非线性、多变量时间序列的案例。特别关注异常点检测和趋势分解在高频数据中的应用。 第九章：强化学习基础与决策制定 介绍强化学习（RL）的核心概念——Agent、环境、奖励机制。重点解析经典算法如Q-Learning、SARSA以及基于模型的Policy Gradient方法（如REINFORCE），并展示其在自动控制、资源调度等领域的初步应用。 第十章：数据科学的工程化部署（MLOps 概述） 理论模型到生产系统的鸿沟是数据科学实践中的主要障碍。本章简要介绍模型部署的流程，包括：容器化（Docker基础）、模型服务的API化构建、模型监控（数据漂移、概念漂移的检测），以及持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习流水线中的实践思路。 --- 目标读者 本书面向具有一定编程基础（如Python/R基础）的读者，包括： 1. 计算机科学与统计学专业的本科生及研究生： 寻求系统化、深度覆盖数据科学理论与实践的参考教材。 2. 希望转型或进入数据科学领域的职场人士： 渴望快速建立起扎实、前沿的技术知识体系，而非仅停留在工具表面的用户。 3. 现有数据分析师/工程师： 寻求将现有技能提升至高级建模和前沿算法应用层面的专业人士。 本书结构严谨，内容翔实，理论推导与代码示例并重，是您全面掌握现代数据科学技术栈的理想读物。通过本书的学习，读者将能够独立设计、构建并评估复杂的数据驱动解决方案。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的蓝色调配上简洁的字体，立刻给人一种专业、可靠的感觉。我记得当时是在书店的电脑教程区翻找，一眼就被它吸引了。我当时的需求非常明确，就是想找一本能系统、扎实地教我掌握Word 2003基础操作的教材。市面上很多同类书籍要么内容过于碎片化，要么就是面向的是更高级的用户，讲的都是些我用不上的复杂功能。而这本《中文Word2003入门与实例教程》的目录结构非常清晰，从文档的创建、编辑、格式化，到表格和图片的插入，再到打印设置，它几乎涵盖了一个新手从零开始所需的所有知识点，而且从章节安排上看，逻辑性极强，循序渐进，丝毫没有那种硬塞知识点的感觉。特别是它在“入门”这个定位上做得非常到位，对于完全没有接触过Office软件的人来说，它没有假设你有任何预备知识，每一个菜单项、每一个工具栏按钮的解释都详尽到令人安心。这种细致入微的讲解方式，极大地降低了初学者的学习门槛，让我感觉自己真的可以独立学会并运用这项技能，而不是被一堆专业术语吓退。我当时就决定买下它，因为它给我的第一印象是：这是一本真正为新手量身定做的实用指南。

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这本书的语言风格非常独特，它不是那种高高在上的专家口吻，更像是身边一位耐心、知识渊博的同事在手把手教你。作者的用词非常口语化，但绝不失严谨性。比如，在解释一些技术概念时，作者会用一些非常形象的比喻来帮助理解，而不是简单地抛出官方定义。我记得有段落讲到“文档模板”时，作者就把它比喻成了“一个已经设计好骨架的房子”，你只需要往里面填充内容就行了，这个比喻让我瞬间就抓住了模板的核心概念，比看任何教科书上的定义都来得快。这种亲切的交流感，让我在学习过程中感到非常放松，不会因为害怕问“愚蠢的问题”而不敢尝试。这种“亦师亦友”的教学态度，使得学习过程中的挫败感降到了最低，让我愿意主动去探索书中的更多内容。

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我特别欣赏这本书在“实例”方面的编排。很多教程光讲理论和功能按钮，学完后你还是不知道该怎么应用到实际工作中去。而这本书明显注意到了这一点，它在讲解完基础功能后，会紧跟着一个或多个贴近实际工作场景的小案例。比如，讲完如何排版长文档后，紧接着就有一个“制作会议通知”的实例，从标题居中、字体加粗，到页眉页脚的设置，一步步带着你完成一个看起来很专业的文档。这种“学完一个知识点，立刻进行实战演练”的模式，极大地增强了我的学习动力和成就感。我感觉自己不是在背诵软件手册，而是在完成一项项具体的工作任务。特别是它还提供了一些关于如何处理复杂表格布局的技巧，这对于我当时需要整理大量数据的需求来说，简直是雪中送炭。这些实例的设计，都非常贴合当时（2003年）普通办公室文员可能遇到的实际问题，非常接地气，实用性极强。

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从学习成果来看，这本书的价值是毋庸置疑的。当我完全按照书中的步骤完成了所有练习后，我发现我对Word 2003的掌握程度已经远远超出了“能打开文档”的范畴。我可以自信地处理从简单的信函到略带复杂结构的研究报告的排版工作。最让我感到惊喜的是，这本书虽然是针对2003版本的，但它所奠定的逻辑思维和基础操作习惯，在我后来过渡到更新版本的Office软件时，依然发挥了巨大的作用。很多核心概念是相通的，这本“入门”书为我的后续学习打下了一个极其坚实的地基。可以说，它不仅仅是教我学会了一个软件，更是培养了我解决文档处理问题的思维方式。现在回想起来，购买这本书绝对是我在那个阶段最明智的投资之一，它所带来的效率提升是实实在在的，让人觉得物超所值。

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这本书的排版和插图质量，说实话，在这个时期的技术书籍中算是相当出色的。我是一个非常注重视觉辅助学习的人，如果文字描述和实际软件界面不匹配，我就会感到很困惑。这本书在这方面做得非常到位，几乎每一个关键操作步骤，作者都配上了高清晰度的屏幕截图，而且这些截图是彩色的，非常直观。更赞的是，截图上的关键操作区域，比如点击的按钮或者下拉菜单，往往还有红色的圈点或箭头标识出来，这简直是给我的“路痴”大脑开了个导航。记得有一次我卡在一个关于“样式”设置的地方，怎么也找不到那个侧边栏，翻看其他书籍晦涩难懂，结果在这本书里，作者用一个特写截图，清晰地标注了“视图”菜单下“任务窗格”的选项，我立刻就找到了。这种对细节的极致关注，体现了作者对读者学习痛点的深刻理解。而且，书中的字体大小和行间距也恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于需要长时间对着电脑屏幕学习的我来说，无疑是一个巨大的加分项。

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