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出版者:西北工业大学出版社

作者:詹金珍

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2005-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787561218907

丛书系列:

图书标签:

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现代数据科学与机器学习实战指南 内容提要 本书是一本面向实践的深度指南，旨在全面介绍现代数据科学和机器学习的核心概念、工具与技术。内容紧密结合行业前沿和实际应用场景，聚焦于从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到模型构建、评估、部署的全生命周期管理。全书共分为五大部分，涵盖了从基础理论构建到复杂算法实现的每一个关键步骤，特别强调了Python生态系统（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）在实际项目中的应用。 第一部分：数据科学基础与环境搭建 (约300字) 本部分首先为读者建立起坚实的数据科学基础。我们将详细阐述数据科学的定义、流程以及在当前技术浪潮中的战略地位。重点介绍数据科学所需的核心软件环境配置，包括Anaconda/Miniconda环境的管理、Jupyter Notebook/Lab的使用规范，以及版本控制系统Git/GitHub在协作开发中的作用。 随后，我们深入讲解数据处理的基石——Python编程语言的高级特性。这不仅仅是基础语法的复习，而是侧重于向量化计算、内存管理以及面向对象编程在数据处理脚本优化中的应用。Pandas库的深入剖析是本节的重中之重，涵盖了数据框（DataFrame）的高效操作、多级索引、时间序列数据处理的技巧，以及如何利用`apply()`, `groupby()`, `merge()`等复杂函数进行数据重塑与聚合。NumPy在高性能数值计算中的核心作用也将通过实例进行阐释，确保读者理解其背后的数组运算机制。 第二部分：数据探索、清洗与特征工程 (约350字) 高质量的数据是成功机器学习项目的生命线。本部分聚焦于如何将原始、混乱的数据转化为可用于建模的精确特征集。我们将从探索性数据分析（EDA）入手，讲解如何运用Matplotlib和Seaborn等可视化工具，发现数据中的模式、趋势、异常值和潜在偏差。描述性统计的解读将不再停留在表面，而是深入到对数据分布形状（偏度、峰度）的量化分析。 数据清洗是本阶段的核心任务。我们将详细讨论缺失值（NaN）的处理策略，包括均值/中位数/众数插补、基于模型的插补方法，以及何时应选择删除记录。异常值的识别方法将涵盖统计学方法（如Z-Score、IQR）和基于密度的算法（如Isolation Forest）。 特征工程是提升模型性能的关键环节，我们将其分解为多个实践步骤： 1. 特征转换：对数转换、Box-Cox转换等，用于处理非线性数据分布，增强模型拟合能力。 2. 分类变量编码：独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）及其在处理高基数特征时的优缺点对比。 3. 特征构造：如何利用现有特征组合、提取时间/地理信息等，创造更具预测能力的交叉特征。 4. 特征缩放：标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的选择标准及其对不同模型（如SVM、K-Means）的影响。 第三部分：经典与集成机器学习模型 (约400字) 本部分系统地介绍了主流的监督学习和无监督学习算法，并侧重于理解其背后的数学原理与实际参数调优。 监督学习： 我们将从线性回归和逻辑回归开始，强调正则化（L1/L2）在防止过拟合中的作用。决策树的构建过程（ID3, C4.5, CART）将被清晰地阐述，特别是基尼不纯度和信息熵的计算。随后，转向更强大的集成学习方法： Bagging (如随机森林)：讨论其如何通过增加多样性来降低方差。 Boosting (如AdaBoost, XGBoost, LightGBM)：重点解析梯度提升框架的核心思想，即模型如何迭代地学习前一模型的残差。我们将深入探讨XGBoost中目标函数的损失和正则化项的设计，这是其高性能的关键。 无监督学习： 聚类算法部分，K-Means的迭代优化过程和肘部法则（Elbow Method）将进行细致讲解。密度聚类DBSCAN的参数敏感性分析，以及层次聚类在构建层级结构时的应用，也将被包含在内。降维技术如主成分分析（PCA）的数学推导和应用场景（如数据可视化、噪声去除）将被详尽剖析。 模型评估与选择： 标准化的模型评估体系至关重要。我们将详细讲解分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC），以及回归问题的评估指标（MSE, RMSE, MAE, R²）。交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确实施，以及网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）在超参数优化中的效率对比。 第四部分：深度学习框架与应用 (约350字) 本部分将读者带入现代人工智能的核心领域——深度学习。我们选择TensorFlow 2.x和PyTorch作为主要的实现工具，强调Keras API的简洁性和PyTorch的动态计算图优势。 基础构建块： 从感知机到多层感知机（MLP）的演进将被细致描绘。核心概念如激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择、反向传播算法的数学原理（链式法则的应用），以及优化器（SGD, Adam, RMSprop）的工作机制，都将以清晰的数学公式和代码示例来支撑。 前沿网络架构： 1. 卷积神经网络 (CNN)：详细介绍卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的工作流程。我们将通过实例讲解经典网络（如LeNet, VGG, ResNet）的结构演进，以及迁移学习（Transfer Learning）在解决小样本问题中的巨大价值。 2. 循环神经网络 (RNN) 及其变体：重点剖析标准RNN在处理长期依赖问题上的局限性，并深入探讨LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）如何通过“门”机制有效控制信息流。 模型优化与部署基础： 探讨了批量归一化（Batch Normalization）在加速收敛和稳定训练中的作用。此外，还将介绍模型保存、加载的基本流程，以及如何利用ONNX等标准格式进行跨框架的模型交换，为后续的工业部署打下基础。 第五部分：项目实践与伦理考量 (约150字) 最后一部分将理论与实践相结合，通过两个跨领域的案例研究（如客户流失预测和图像分类挑战）来串联前述所有知识点。读者需要完整地走完从数据获取到模型上线的全流程。 同时，本书也强调数据科学家的社会责任。我们将讨论模型的可解释性（如SHAP, LIME的初步概念），数据隐私保护的基本原则（如差分隐私的初探），以及如何识别和减轻模型中可能存在的系统性偏见（Bias），确保技术应用的公平性和透明度。 本书特色 代码先行，注重实践：所有理论知识均配有可直接运行的Python代码块和详细的输出解读。 算法原理可视化：复杂的数学概念和模型结构通过自制图表进行直观展示。 侧重性能优化：强调向量化操作和高效库的使用，而非仅仅停留在概念层面。

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我之前尝试过几本号称是“权威”的网络技术书籍，结果读起来晦涩难懂，感觉自己像是在啃一本天书，很多关键点一扫而过，留给读者的全是空白。然而，这本书完全颠覆了我的认知。它的叙事逻辑非常流畅自然，作者似乎深谙读者的认知规律，总能在关键节点设置回顾和总结，帮助读者巩固刚刚学到的知识点。尤其值得称赞的是，它对一些容易混淆的概念进行了细致入微的辨析，比如不同类型路由器的差异、不同层次协议数据单元的封装过程等，通过生动的比喻和对比，让原本复杂的内容变得清晰明了。阅读体验非常愉悦，我甚至能感受到作者在字里行间流露出的那种对网络技术的深厚热爱和责任感，让人忍不住想一直读下去，去探索更多的技术奥秘。

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这本书的装帧设计和纸张质量也值得一提，这直接影响了长时间阅读的舒适度。纸张的韧性很好，不易折痕，印刷字体清晰锐利，即便是长时间面对屏幕或书本，眼睛的疲劳感也相对减轻了不少。装订得也非常结实，预感这本书可以陪伴我度过相当长一段时间的持续学习旅程，不用担心翻阅几次后就散架。在细节处理上，可以看出出版社对这本书的质量把控非常严格，没有出现错别字或者图表模糊不清的情况，这对于依赖精确信息的读者来说，无疑是巨大的加分项。总而言之，从内容到载体，这本书都体现出了一种对知识的尊重和对读者的体贴，实属难得的佳作。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，色彩搭配既专业又不失活力，瞬间就能抓住眼球。翻开内页，排版清晰得令人赞叹，每一页的布局都经过精心考量，让人阅读起来毫无压力。尤其是那些图文并茂的章节，复杂的概念通过精美的插图得以生动展现，即便是初学者也能迅速领会要旨。作者的语言风格非常平易近人，没有那种高高在上的技术术语堆砌，更像是一位经验丰富的前辈在耐心指导，让人感觉学习的过程充满了乐趣和探索的欲望。我特别喜欢它对一些基础原理的深入浅出地阐述，绝不仅仅是罗列事实，而是引导读者去思考“为什么”和“怎么样”，这种教学方式极大地激发了我的主动学习能力。从目录结构来看，它的知识覆盖面非常广，从基础理论到高级应用都有涉猎，简直就是一本全能型的学习指南。

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这本书的实用性是我认为它最突出的亮点，简直就是为动手实践量身打造的宝典。我尝试着按照书中的步骤搭建了一个小型局域网模拟环境，整个过程行云流水，书中的每一个命令、每一个配置参数都标注得异常详尽，甚至连可能出现的错误提示和对应的解决方案都一一列举，这对于我们这些喜欢自己摸索的实践者来说，简直是福音。作者显然在编写过程中投入了巨大的心血去验证每一个实验环节的可靠性，确保读者在实际操作中能顺利完成任务。读完相关章节后，我感觉自己对网络协议的理解不再是停留在纸面上的抽象概念，而是真真切切地掌握了它们在实际网络环境中的运行逻辑。这种“做中学”的教学理念，配合本书严谨的实操指导，让我的技术能力得到了质的飞跃。

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这本书的深度与广度达到了一个极佳的平衡点，这在同类书籍中是相当难得的。它没有满足于讲解主流技术的表面现象，而是深入挖掘了底层的工作原理，这一点对于希望成为领域专家的读者来说至关重要。我特别欣赏它对前沿技术的关注度，内容更新速度似乎跟得上行业发展，而不是拿着过时的资料搪塞读者。例如，在讲解安全配置的部分，它不仅涵盖了基础的防火墙设置，还涉及到了对新型威胁的防御思路，视野非常开阔。对我个人而言，这本书极大地拓宽了我对网络架构的整体认知框架，让我明白各个组件之间是如何协同工作的，从宏观到微观，都能找到对应的解释。这不仅是一本技术手册，更像是一套完整的系统思维训练课程。

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