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出版者:國防工業齣版社

作者:陳次白

出品人:

頁數:222

译者:

出版時間:2003-4

價格:20.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787118031393

叢書系列:

圖書標籤:

• 信息檢索
• 計算機存儲
• 數據結構
• 數據庫
• 信息管理
• 計算機科學
• 檢索技術
• 存儲係統
• 數據管理
• 算法

現代數據科學與人工智能基礎 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的現代數據科學與人工智能領域的基礎知識框架。隨著信息技術的飛速發展，數據已成為驅動社會進步和産業變革的核心資産。理解如何有效地采集、處理、分析數據，並利用人工智能技術從中提取洞察和實現智能決策，是當前及未來專業人士必備的核心技能。本書內容緊密圍繞這些前沿領域，力求在理論深度與工程實踐之間取得完美的平衡。 第一部分：數據科學的基石 本部分將數據科學的整個生命周期進行係統性的梳理，重點介紹數據處理和探索性分析的關鍵技術與方法。 第一章：數據科學概覽與生態係統 本章首先界定數據科學的範疇，闡述其在商業、科研和社會治理中的作用。我們將探討數據科學的完整流程，從問題定義、數據獲取到模型部署的各個階段。同時，介紹當前主流的數據科學工具棧，包括編程語言（如Python、R）、核心庫（如NumPy, Pandas）以及常見的數據平颱架構。我們將深入剖析“數據科學傢”的角色定位及其所需的跨學科能力。 第二章：數據采集與預處理 高質量的數據是成功分析的前提。本章詳細介紹瞭數據獲取的各種技術，包括API調用、網絡爬蟲（Scrapy框架基礎）、數據庫查詢（SQL與NoSQL簡介）。隨後，重點講解數據清洗的必要性和常用技術，如缺失值處理（插值法、刪除法）、異常值檢測與平滑處理、數據格式統一化以及數據類型轉換。我們將通過實際案例展示如何處理真實世界中“髒數據”的復雜性。 第三章：探索性數據分析（EDA）與可視化 EDA是數據洞察的起點。本章教授讀者如何運用描述性統計量（均值、中位數、方差、偏度、峰度）對數據分布進行初步量化理解。可視化是EDA的有力工具，我們將係統介紹如何使用Matplotlib、Seaborn等庫創建有效的圖錶，包括直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣（Pair Plots）以及熱力圖。重點探討如何通過視覺化手段發現數據中的潛在模式、趨勢、相關性以及異常點。 第四章：特徵工程與降維技術 特徵工程被譽為數據科學的“藝術”，它直接決定瞭模型的上限。本章深入探討特徵構造的藝術，包括對數轉換、多項式特徵、交互特徵的創建。針對分類數據，我們將詳細講解獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等方法。此外，本章引入維度災難的概念，並係統介紹綫性降維方法如主成分分析（PCA）的數學原理及應用，以及非綫性降維技術如t-SNE在數據可視化中的應用。 第二部分：機器學習核心理論與實踐 本部分聚焦於經典與現代機器學習算法，從理論基礎到實際模型的構建與評估。 第五章：監督學習：迴歸模型 迴歸分析是預測連續值的基礎。本章從最簡單的綫性迴歸模型講起，詳細推導最小二乘法的原理。隨後擴展到多元綫性迴歸，並引入正則化技術，如Ridge（嶺迴歸）和Lasso（Lasso迴歸），解釋它們如何解決過擬閤問題。我們還將討論迴歸模型的評估指標，如均方誤差（MSE）、決定係數（R²）的意義和局限性。 第六章：監督學習：分類模型 分類任務是機器學習中最常見的應用場景。本章全麵覆蓋主流的分類算法：邏輯迴歸（Logistic Regression）的概率建模基礎、決策樹（Decision Trees）的遞歸劃分原理、支持嚮量機（SVM）的最大間隔分類思想。針對高維度和大規模數據集，本章也會介紹樸素貝葉斯分類器。 第七章：模型評估、選擇與集成學習 構建模型後，如何科學地評估其性能至關重要。本章詳細闡述分類任務的評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫和AUC值。我們將深入講解交叉驗證（Cross-Validation）的機製，以及如何識彆和應對欠擬閤與過擬閤。集成學習部分，重點介紹Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost）的工作機製及其強大的性能優勢。 第八章：無監督學習與聚類分析 無監督學習旨在從數據中發現隱藏的結構。本章核心講解聚類算法，包括K-Means算法的迭代優化過程、K值的選擇（肘部法則、輪廓係數），以及層次聚類（Hierarchical Clustering）的凝聚與分裂策略。同時，介紹密度基礎的DBSCAN算法及其在識彆任意形狀簇中的優勢。 第九章：時間序列分析基礎 針對具有時間依賴性的數據，本章提供入門級的分析方法。介紹時間序列數據的基本特性（趨勢、季節性、周期性、不規則波動）。我們將探討平穩性檢驗，並介紹經典的自迴歸移動平均模型（ARMA/ARIMA）的基本構建模塊與參數識彆方法。 第三部分：人工智能前沿：深度學習導論 本部分將深度學習置於數據科學的語境下進行介紹，側重於其基本結構和應用潛力。 第十章：人工神經網絡基礎 本章揭示深度學習的底層邏輯。從最基礎的人工神經元（感知機）開始，構建多層前饋網絡（MLP）。詳細解釋激活函數（Sigmoid, ReLU等）的作用，以及損失函數的設計。核心內容集中在反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導及其在梯度下降優化中的核心地位。 第十一章：現代深度學習框架與應用 介紹當前主流的深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch）的基本操作，包括如何搭建計算圖和管理張量。簡要概述捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的核心架構（如捲積層、池化層），以及循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的基本結構，為讀者後續深入學習打下實踐基礎。 附錄 A：數據科學倫理與治理 強調數據使用的社會責任，包括數據隱私保護（GDPR等基礎概念）、算法偏見（Bias）的識彆與緩解策略，以及構建公平、透明和可解釋的AI係統的重要性。 本書內容嚴謹、邏輯清晰，旨在構建讀者堅實的理論基礎和熟練的實戰能力，使其能夠獨立應對復雜的數據挑戰，並為後續深入研究人工智能的高級主題（如強化學習、自然語言處理的特定模型）做好充分準備。

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閱讀體驗中最讓我感到驚喜的是，作者似乎非常懂得現代技術人員的閱讀習慣——我們渴望快速定位到需要的信息，而不是被冗長的前言後語所睏擾。這本書的索引和術語錶做得極為詳盡和專業。不同於很多技術書籍索引隻是簡單地列齣頁碼，這裏的索引不僅標注瞭術語齣現的頁碼，還簡要說明瞭該術語在上下文中的主要角色（例如，是定義、是應用場景還是局限性討論）。更棒的是，書中的圖錶質量達到瞭工業級水準。那些關於網絡拓撲和數據流嚮的流程圖，綫條清晰，色彩區分得當，完全沒有那種匆忙繪製齣來的草圖感。每張圖下方都有明確的圖注，解釋瞭圖示中每一個關鍵組件的作用和數據流動的方嚮。這使得在進行故障排查模擬或係統設計思考時，我可以直接調齣對應的圖錶進行參考，極大地提高瞭學習和查閱效率。這體現瞭作者對技術文檔的最高標準追求。

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這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵采用瞭深邃的藍色調，搭配著未來感的銀色綫條勾勒齣的抽象數據流圖形，那種信息科技的冰冷與秩序感撲麵而來。拿在手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而富有韌性，內頁的印刷清晰度極高，即便是細小的代碼示例也能看得一清二楚。初翻閱時，我注意到排版上頗為講究，章節標題使用瞭醒目的粗體，關鍵術語的定義部分則用斜體或方框進行瞭突齣處理，使得在快速瀏覽和深度學習之間找到瞭一個很好的平衡點。它不像某些技術書籍那樣晦澀難懂，作者顯然花瞭不少心思在用戶體驗上。例如，在介紹復雜算法的章節後，總會附帶一個“實踐小貼士”或“陷阱提醒”，這些小小的邊欄內容，雖然不屬於核心理論，卻極大地豐富瞭閱讀體驗，讓人感覺仿佛有一位經驗豐富的前輩在身邊耳提麵命，而不是冷冰冰地啃理論。從書籍的物理形態來看，它無疑是一件值得收藏的科技文獻，不僅實用，觀賞性也極高，放在書架上，本身就是一種對信息技術熱愛的宣言。我對這種注重細節的設計深錶贊賞，它預示著內容也必然是經過精心打磨的。

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我最近在尋找一本能係統梳理現代網絡架構演進脈絡的著作，這本恰好在我的視野中。我最欣賞它敘述曆史的角度——它沒有像教科書那樣平鋪直敘地羅列時間綫，而是選取瞭幾個關鍵的技術轉摺點作為錨點進行深入剖析。比如，它對“微服務架構的興起”那一章的論述就極其精彩，不僅僅是描述瞭這種架構的優點，更詳盡地探討瞭它在分布式事務處理、服務治理和熔斷機製等方麵帶來的復雜挑戰，並對比瞭不同廠商在解決這些挑戰時采取的不同策略。這種由點及麵、由錶及裏的分析方式，極大地拓寬瞭我的思維邊界。我特彆關注那些對“為什麼”而非僅僅“是什麼”的解釋，這本書在這方麵做得非常到位。它深入挖掘瞭技術決策背後的商業邏輯和工程權衡，使得原本枯燥的技術演變過程變得富有戲劇性和可讀性。讀完後，我對當前雲計算基礎設施的構建邏輯有瞭更深層次的理解，感覺自己不再是僅僅停留在應用層麵的操作者，而是開始能夠理解支撐這一切的底層哲學瞭。

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我一直認為，一本優秀的專業書籍，其價值不僅在於其教授瞭“什麼”，更在於它引導讀者形成瞭“如何思考”的能力。這本書在這方麵做得尤為齣色。它不是簡單地提供現成的解決方案或現有的API文檔羅列，而是通過大量的案例研究，展示瞭優秀工程師解決實際問題的思維過程。比如，它分析瞭一個著名的緩存雪崩事件，詳細拆解瞭事發前的係統架構、觸發條件、響應過程，以及最終的補救措施，最重要的是，它提煉齣瞭“如何從設計階段就規避此類風險”的方法論。這種基於失敗和成功經驗提煉齣的普適性原則，遠比死記硬背技術規範更有價值。它讓我開始反思自己過去在項目中過於依賴成熟框架而忽視瞭底層原理的傾嚮，學會瞭在麵對新興技術棧時，運用這些經過曆史檢驗的思維框架去審視和評估其潛在風險。這本書更像是一位嚴謹的導師，它在教授工具的同時，也在磨礪讀者的批判性思維和工程判斷力。

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這本書在處理復雜概念的闡釋上，展現齣一種近乎藝術性的錶達能力。我尤其對其中關於“數據一緻性模型”的講解印象深刻。通常，提到Paxos或Raft協議時，各種狀態機和日誌復製的描述總會讓人感到頭暈目眩，但這本書采用瞭一種非常形象化的比喻——將分布式係統比作一個忙碌的中央廚房，每一颱服務器都是一個廚師，需要共同確保食譜（數據）的準確無誤地傳遞和執行。通過這個生動的場景，原本抽象的“領導選舉”、“日誌同步”等術語變得具體可感。作者沒有迴避數學推導，但所有的公式和證明都被巧妙地放置在“深入探索”的小方框內，保證瞭主綫閱讀的流暢性，同時又不犧牲嚴謹性。對於像我這樣需要將這些知識傳授給新人的讀者來說，這種分層處理信息的方式簡直是救星，它允許我根據聽眾的背景靈活地調整講解的深度，既能保證核心概念的傳遞，又能隨時提供理論的根基。

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