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出版者:高等教育出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:57.0

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isbn号码:9787040158281

丛书系列:

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• 网络操作系统
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• 服务器技术

《现代数据科学导论：从理论到实践的全面解析》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心资产。然而，如何有效地从海量数据中提取洞察、驱动决策，并构建智能系统，已成为摆在所有行业面前的重大挑战。《现代数据科学导论：从理论到实践的全面解析》正是一本旨在系统性地、深入浅出地为读者构建完整数据科学知识体系的权威指南。本书并非聚焦于特定的网络技术或操作系统底层原理，而是将目光投向数据生命周期的每一个环节，涵盖了从数据采集、预处理、探索性分析（EDA），到复杂模型构建、评估与部署的全过程。 本书的编写立足于当代数据科学领域的最新进展和业界最佳实践，其核心目标是培养读者将理论知识转化为实际问题的解决能力。全书内容结构严谨，逻辑清晰，适合具有一定数学和编程基础的初学者，以及希望系统梳理和深化现有知识体系的从业人员。 第一部分：数据科学的基石与思维模式 本部分着重奠定数据科学的理论基础与核心思维框架。我们首先探讨数据科学的学科范畴、发展历程及其在不同行业中的应用场景，强调“提问”和“定义问题”在科学流程中的首要地位。 第一章：数据科学的生态系统与伦理边界 本章详细界定了数据科学、机器学习、人工智能与统计学之间的关系，阐明了数据科学家的核心职责。更重要的是，我们深入探讨了数据隐私保护、算法公平性与可解释性（XAI）等关键的伦理问题，指导读者如何在追求技术创新的同时，坚守职业道德的底线。 第二章：统计学基础与概率论回顾 数据科学的语言是数学。本章对推断统计学、描述性统计学进行了必要的复习和强化，重点讲解了假设检验、置信区间、贝叶斯思维等概念，为后续模型构建的严谨性提供理论支撑。我们避免了纯粹的数学推导，而是着重于这些统计概念在数据分析中的实际意义和应用场景。 第三章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 数据科学家花费大量时间在数据清洗和理解上。本章将EDA提升到方法论的高度，教授读者如何利用可视化工具（如Matplotlib, Seaborn的高级技巧）和摘要统计量，快速识别数据中的异常值、缺失模式、分布形态和变量间的潜在关系。强调“先看数据，再建模型”的原则。 第二部分：数据准备与特征工程的精深之道 原始数据往往是“脏”且“冗余”的。本部分是连接实际数据与复杂模型的桥梁，深入剖析数据转换和特征工程的艺术。 第四章：数据清洗与缺失值处理策略 本章详述了数据质量问题的分类——包括错误数据、重复数据、格式不一致等。针对缺失值，我们系统地比较了删除法、均值/中位数插补法、以及更高级的基于模型的插补（如MICE、KNN插补）的适用性与潜在偏差。 第五章：特征工程的创造性实践 特征工程是决定模型性能上限的关键步骤。本章涵盖了从原始特征到有效预测信号的转化过程。内容包括：对分类变量的编码（One-Hot, Target Encoding, Hashing）、数值变量的变换（Box-Cox, Log）、时间序列数据的特征提取（滞后特征、滑动窗口统计量），以及如何利用领域知识构建交互特征。 第六章：降维技术：理解与效率的权衡 当特征维度过高时，模型训练效率降低且易发生过拟合。本章详述了线性降维方法（如PCA、SVD）的应用场景和局限性，并介绍了非线性降维技术（如t-SNE, UMAP）在数据可视化和高维数据洞察中的强大作用。 第三部分：核心机器学习算法的全面覆盖 本部分是本书的核心，详细介绍了监督学习、无监督学习及强化学习中的关键算法，并侧重于理解算法背后的直觉、数学原理以及超参数调优的策略。 第七章：线性模型与正则化 从最基础的线性回归和逻辑回归出发，本章重点解析了Lasso、Ridge和Elastic Net正则化对模型选择和过拟合控制的有效性。讲解了模型解释性在金融、医学等高风险领域的价值。 第八章：树模型：从决策树到集成学习的飞跃 本章系统梳理了决策树的构建原理，并深入讲解了集成学习（Ensemble Learning）的两大支柱：Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, 梯度提升机GBM）。重点剖析了XGBoost, LightGBM, CatBoost这三大现代梯度提升框架的优化机制和性能差异。 第九章：支持向量机（SVM）与核方法的应用 尽管深度学习盛行，SVM在中小规模、高维特征空间的数据集上仍具有显著优势。本章详细解释了核函数的作用，如何通过核技巧将非线性问题映射到高维空间，以及如何理解其泛化能力。 第十章：聚类分析与密度估计 在无监督学习方面，本章聚焦于数据划分。详细介绍了K-Means、DBSCAN（及其对噪声处理的优势）、层次聚类（Agglomerative Clustering）的实现与评估指标（如轮廓系数）。 第十一章：时间序列分析与预测 针对具有时间依赖性的数据，本章介绍了经典模型（ARIMA, SARIMA）的结构，并深入探讨了如何将机器学习方法（如Prophet模型、基于LSTM的序列预测）应用于实际的时间序列问题，包括趋势分解和季节性建模。 第四部分：模型评估、部署与前沿探索 高效的模型必须经过严谨的评估，并能平稳地投入生产环境。本部分关注实践中的关键环节。 第十二章：模型评估与验证的科学方法 本章强调了交叉验证（Cross-Validation）的正确使用，并细致比较了分类问题中的精度、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）等指标的适用场景。针对回归问题，则分析了MSE, RMSE, MAE的优劣。同时，讲解了模型选择中的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）。 第十三章：超参数调优与模型解释性 系统介绍了网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更先进的贝叶斯优化方法来高效地寻找最优超参数组合。同时，借助SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME 等工具，教导读者如何“打开黑箱”，解释复杂模型的预测结果。 第十四章：机器学习模型部署与M LOps 概述 本章将视角转向生产环境。介绍了如何使用Flask/Streamlit等框架封装训练好的模型，构建API服务。最后，概述了MLOps（机器学习运维）的基本概念，包括模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）在数据科学流水线中的重要性，确保模型能在真实世界中稳定、可靠地运行。 结语 本书旨在提供一个坚实、全面的数据科学知识框架，帮助读者掌握从原始数据到可行动洞察的全流程技术栈。它不是一本关于网络架构或系统调优的参考书，而是一本专注于数据驱动决策、利用统计和计算方法解决复杂商业问题的实用教材。读者在合上此书时，将不再惧怕面对新的数据集，而是能自信地运用科学方法，驾驭数据这艘巨轮，驶向智能化的未来。

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这本书实在让我大开眼界，它不像那种枯燥的技术手册，倒像是经历了一场波澜壮阔的数字世界探险。我原以为“网络操作系统”这个主题会是冰冷的代码和晦涩的协议，但作者的笔触充满了洞察力，仿佛能透过屏幕看到背后那些工程师们为了让信息高效流转所付出的心血。书里对于分布式计算的描绘尤为精彩，那种将复杂任务拆解、并行处理的艺术感，读起来简直像在欣赏一幅精密的机械装置图。特别是对某种老旧网络架构的批判和对未来去中心化趋势的预测部分，让我深思：我们现在习以为常的便捷背后，究竟隐藏着多少我们未曾察觉的权衡与取舍？这本书的厉害之处在于，它没有停留在表面的功能介绍，而是深入剖析了设计决策背后的哲学思考，让你在合上书本后，看待每一次数据传输、每一次资源共享的方式都会产生一种全新的、带着敬畏感的理解。

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坦白说，我一开始对这类偏底层的书籍是有些畏惧的，担心里面充斥着我完全无法理解的术语和公式，读起来会像啃一块硬骨头。然而，这本书的叙事节奏掌控得极佳，它像一个经验丰富的老向导，知道什么时候该放慢脚步，用生动的比喻解释复杂的机制，又在关键时刻加快节奏，展现出系统运作的宏大蓝图。我特别欣赏其中关于“资源调度冲突”的章节，作者没有直接给出标准答案，而是通过一系列假设性的情景推演，引导读者自己去思考最优解的边界在哪里。这种互动式的阅读体验，极大地增强了我的参与感。读完后，我感觉自己不仅仅是了解了某个操作系统的原理，更像是掌握了一套观察和解决复杂系统问题的通用思维框架，这对于任何涉及多方协作的领域都是宝贵的财富。

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这本书的深度和广度都让我这个非科班出身的读者感到震撼。它没有回避那些令人头疼的细节，比如内存保护机制或者中断处理流程，但处理这些内容的方式却极其巧妙——它们被巧妙地编织进了一个个引人入胜的“历史故事”和“技术演进的必然性”之中。读到某个章节时，我甚至产生了一种强烈的历史使命感，仿佛能感受到早年间那批先驱者们在面对资源极端稀缺的环境下，是如何凭借智慧和毅力，一步步搭建起现代信息社会的基石。这种对技术历史的尊重和挖掘，使得原本可能显得枯燥的知识点，立刻充满了人性的光辉和奋斗的激情。它不仅仅是本技术书，更像是一部关于人类如何驯服和组织无形力量的史诗。

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读完这本书，我感受到的更多是一种“被赋能”的感觉。它并非那种读完后你就能立刻写出完美代码的书，它的力量是更深层次的、思维层面的重塑。作者在描述诸如进程间通信（IPC）的各种机制时，其对效率、安全和复杂度的权衡分析，细致入微，让人不得不佩服其对系统设计艺术的深刻理解。全书的结构布局也极为考究，层层递进，绝无赘述，仿佛每一句话都是经过反复锤炼的。最难能可贵的是，它在介绍完机制后，总能联系到当前最新的云计算架构和边缘计算的挑战，使得内容即时且具有前瞻性。这本书的阅读体验是缓慢而充实的，它需要你投入时间去消化和反刍，但每一次回味，都能从中提取出新的、更深刻的理解，绝对是值得反复研读的经典之作。

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我对这本书的评价是：它成功地架起了一座坚实的桥梁，连接了理论的殿堂与实际应用的泥泞。很多同类书籍要么过于理论化，让你觉得脱离实际，要么过于偏向特定厂商的工具说明，缺乏通用性。但这本书的平衡感拿捏得非常到位。它深入探讨了在不同负载压力下，系统核心组件如何做出艰难的取舍，比如牺牲响应时间来换取更高的吞吐量，或者在安全性和性能之间寻求动态平衡。我尤其喜欢它对“性能瓶颈分析”那部分的阐述，作者提供的诊断思路清晰、逻辑严密，让我读完后，面对现实世界中遇到的系统延迟问题时，不再是一头雾水，而是有了一套系统的排查路径。这本书的价值在于，它教会了你“如何思考”而不是“思考什么”。

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