计算机基础、系统结构与数据库 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国石化

作者:金圣才

出品人:

页数:474

译者:

出版时间:2006-3

价格:54.80元

装帧:

isbn号码:9787801649867

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 系统结构
• 数据库
• 计算机科学
• 信息技术
• 数据管理
• 计算机原理
• 操作系统
• 编程基础
• 信息存储

《机器学习算法实战》 内容简介： 本书是一本面向实践的机器学习入门指南，旨在帮助读者掌握核心的机器学习算法，并学会如何在实际项目中应用它们。全书围绕着“理解原理、动手实现、解决问题”的思路展开，力求理论与实践的深度融合。 第一部分：机器学习基础理论与模型 在开始深入算法之前，本书将首先建立读者对机器学习基本概念的清晰认知。我们将从机器学习的定义、分类（监督学习、无监督学习、强化学习）入手，阐述它们各自的适用场景和基本工作流程。接着，我们会深入讲解数据预处理的重要性，包括数据清洗、特征工程、数据分割等关键步骤，以及它们对模型性能的直接影响。 随后，本书将系统性地介绍一系列经典的机器学习算法。 线性模型： 从最基础的线性回归和逻辑回归开始，讲解它们的数学原理、损失函数、优化方法（如梯度下降）。我们将通过实际案例展示如何使用这些模型解决回归和分类问题。 树模型： 深入剖析决策树的构建原理、剪枝策略，以及其在分类和回归任务中的应用。在此基础上，我们将详细讲解集成学习方法，包括随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting），重点阐述它们如何通过组合多个弱学习器来提升模型的泛化能力和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： 探讨SVM的核技巧，理解如何通过非线性变换将数据映射到高维空间以实现线性可分。我们将分析不同核函数的选择及其对模型性能的影响。 无监督学习： 介绍聚类算法，如K-Means和层次聚类，以及降维算法，如主成分分析（PCA）。我们将通过实例演示如何利用这些算法发现数据中的隐藏结构和模式。 第二部分：深度学习模型与应用 随着深度学习的蓬勃发展，本书也专门辟出章节，深入探讨其核心模型和应用。 神经网络基础： 从感知机出发，逐步构建多层感知机（MLP）的结构，讲解激活函数、反向传播算法和优化器（如Adam、RMSprop）。 卷积神经网络（CNN）： 详细介绍CNN的卷积层、池化层、全连接层的原理和作用，以及它们在图像识别、目标检测等领域的强大应用。我们将通过构建和训练CNN模型来解决实际的图像分类问题。 循环神经网络（RNN）： 讲解RNN如何处理序列数据，并深入分析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构与优势，它们在自然语言处理（NLP）、时间序列预测等任务中至关重要。 生成对抗网络（GAN）： 介绍GAN的基本原理，包括生成器和判别器的博弈过程，以及它们在图像生成、风格迁移等方面的创新应用。 第三部分：实战项目与模型调优 理论知识的学习最终要落到实处。本书的第三部分将引导读者完成多个涵盖不同领域的实战项目，让读者亲身体验从数据准备到模型部署的全过程。 项目案例： 选取具有代表性的项目，例如： 电商用户行为分析与推荐系统： 利用协同过滤、内容相似度等算法构建简单的推荐系统。 金融风控模型： 使用逻辑回归、GBDT等模型预测信贷违约风险。 自然语言文本分类： 应用TF-IDF、Word2Vec结合分类器解决文本情感分析、垃圾邮件检测等问题。 图像识别： 使用预训练的CNN模型进行图像分类或微调。 模型调优与评估： 在每个项目过程中，本书都将重点讲解模型调优的技术，包括超参数优化（网格搜索、随机搜索）、交叉验证、正则化等，以及如何使用各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等）来全面衡量模型的性能。 模型部署与优化： 简要介绍模型部署的基本概念，以及如何对模型进行推理优化，使其在实际应用中能够高效运行。 学习资源与实践建议： 本书提供了丰富的代码示例，读者可以通过Python及其生态系统（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）来实现书中的算法和项目。每章末尾都附有思考题和实践练习，鼓励读者动手操作，加深理解。本书的学习门槛适中，适合具有一定编程基础，希望系统学习机器学习和深度学习技术，并将其应用于实际工作或研究的开发者、数据分析师、科研人员以及在校学生。通过本书的学习，读者将能够独立完成大部分常见的机器学习任务，并具备解决更复杂问题的能力。

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对于那些已经有一定基础，想要系统梳理知识脉络的读者来说，这本书的价值体现得淋漓尽致。我一直觉得自己的知识体系有些零散，各个角落都懂一点皮毛，但缺乏一个宏观的架构。这本书的编排逻辑非常严谨，它巧妙地将看似不相关的概念串联起来，形成了一个完整的知识网络。特别是它在讲述高级主题时，总能回溯到基础原理进行印证，这种“打地基”式的教学方法，让我的理解更加牢固。我发现，很多我之前似懂非懂的地方，在阅读完相关章节后，都得到了完美的解释和补充。例如，在讨论操作系统的工作原理时，作者并没有回避那些复杂的调度算法，而是用一种非常结构化的方式呈现，让我能够清晰地看到不同设计决策背后的取舍。这本书的深度足以让专业人士感到满意，但它的表达方式又不会让初学者感到望而却步，这种平衡是极其难得的。它更像是一份经过深思熟虑的知识地图，标注了所有重要的路标和捷径。

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这本书简直是为我这种对编程和计算机世界充满好奇的新手量身定做的“入门宝典”！从翻开第一页开始，我就被那种清晰易懂的讲解方式深深吸引住了。它不像某些教科书那样枯燥乏味，而是像一位耐心的导师，一步步引导我探索计算机的奥秘。我尤其欣赏它在讲解底层逻辑时所采用的类比和图示，即便是最抽象的概念，也能立刻变得生动起来。比如，初次接触到二进制系统时，我一度感到有些迷茫，但书里对“位”和“字节”的解释，结合生活中的例子，让我瞬间豁然开朗。它不仅仅是知识的堆砌，更重要的是，它教会了我“如何思考”计算机是如何工作的，这种思维方式的培养远比记住几个公式要宝贵得多。读完关于硬件组成的那一部分，我感觉自己对那些原本冰冷的主板、CPU、内存条都有了更深的理解，仿佛能看到数据在其中穿梭的景象。这本书的广度和深度拿捏得恰到好处，让我对后续深入学习特定领域充满了信心。

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对于实战派的读者而言，这本书的实用价值也是毋庸置疑的。虽然它涵盖了理论基础，但作者在理论和实践之间的桥梁搭建得非常稳固。它不像纯理论书籍那样高高在上，也不像纯粹的代码手册那样缺乏根基。我发现，每当书中介绍完一个核心概念后，往往会紧跟着一些简短但具有启发性的应用场景或思考题。这些不是那种死记硬背的选择题，而是引导你去思考“如果我要实现一个这样的功能，我会如何利用刚刚学到的原理？”这种潜移默化的引导，极大地促进了知识的内化。我试着将书中的某些原理应用到我目前正在进行的小项目验证中，发现原本让我头疼的技术难点，在应用了书中的方法后，迎刃而解。这本书真正做到了“授人以渔”，它提供的工具箱里的每一件工具都锋利且耐用，让人有立即上手实践的冲动。

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我必须得说，这本书的排版和细节处理简直是一流的艺术品！在阅读技术书籍时，清晰的视觉呈现是保持专注力的关键，而这本书在这方面做得无可挑剔。字体大小、行距、留白都经过了精心的设计，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更让我赞赏的是，那些复杂的流程图和架构图，线条清晰，逻辑明确，即便是多层嵌套的结构，也能一目了然。我特别留意了它的术语解释部分，很多行业内约定俗成的缩写和专有名词，都会在第一次出现时给出详尽的注释，避免了读者频繁查阅其他资料的麻烦。这种对读者体验的极致关注，让阅读过程变成了一种享受而非煎熬。我甚至发现书中的一些示例代码块都被格式化得非常规范，这对于我们这些习惯于从书中学习实践的读者来说，简直是福音。我可以毫不夸张地说，这本书的设计者对阅读体验有着近乎偏执的追求。

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这本书的叙事风格带着一种独特的“洞察力”，它不是简单地罗列事实，而是在引导读者去思考技术发展背后的驱动力和哲学。它在阐述一些经典理论时，总能巧妙地引入一些历史背景和前沿趋势的讨论，让读者意识到，我们今天所学的知识都是在不断演进的。比如，在讲解数据存储结构时，它没有停留在静态的描述上，而是探讨了在云计算和大数据时代，这些基础结构面临的挑战与未来的演变方向。这种带有前瞻性的视角，极大地拓宽了我的视野。它让我明白，学习计算机技术不仅仅是掌握工具，更是理解一种不断迭代和优化的思维模式。阅读过程中，我时常会产生“原来如此”的顿悟感，因为它总能从一个更高的维度来审视那些基础的“砖块”，让人对整个信息世界的构建有了更深刻的敬畏之心。这本书的价值在于它提供的远见，而非仅仅是现成的答案。

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