计量学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:李东升

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2006-7

价格:20.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111192602

丛书系列:

图书标签:

• 大学教材
• 计量学
• 测量
• 误差分析
• 数据处理
• 实验设计
• 不确定度
• 校准
• 标准
• 测量技术
• 科学计算

好的，为您撰写一本名为《计量学基础》之外的图书的详细简介。以下是《数字时代的数据挖掘与分析》一书的简介，内容侧重于数据科学的前沿技术和应用实践，避开计量学基础的传统内容。 --- 《数字时代的数据挖掘与分析：从海量数据到智能洞察》 作者： [此处可填写作者姓名，例如：李明、王芳] 出版社： [此处可填写出版社名称] 定价： [此处可填写定价] 内容简介 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动创新、重塑商业模式和社会治理的核心资产。我们正以前所未有的速度产生和积累着海量的、多源异构的数据——从社交媒体的文本流、物联网设备的实时传感器读数，到金融交易记录和基因组序列。然而，原始数据本身价值有限，其真正的力量在于通过先进的分析技术从中提取出有意义的知识、洞察和预测能力。 《数字时代的数据挖掘与分析：从海量数据到智能洞察》是一本全面而深入探讨当代数据科学核心技术、工具与实践的专业著作。本书旨在为数据科学家、软件工程师、商业分析师以及对利用数据驱动决策感兴趣的专业人士，提供一套从理论基础到前沿应用的完整知识体系。我们摒弃了传统的统计学和物理测量方法的冗余介绍，将焦点完全集中于如何高效、准确地从复杂数据集中提炼价值。 全书结构清晰，逻辑严谨，共分为六大部分，层层递进，确保读者能够系统地掌握数据挖掘与分析的完整生命周期。 第一部分：数据科学的基石与环境构建 本部分首先确立了现代数据科学的范式，明确了数据挖掘与传统统计分析的区别。我们深入探讨了当前支撑大规模数据处理的生态系统。重点内容包括： 大数据架构解析： 深入剖析 Hadoop 生态系统（HDFS, MapReduce, YARN）以及新一代流处理框架（如 Spark 架构及其 RDD/DataFrame 优化机制）。 现代数据存储与管理： 比较 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）与关系型数据库在处理非结构化和半结构化数据时的适用场景和性能特点。 编程工具与环境： 详尽介绍 Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）和 R 语言在数据预处理和模型构建中的高效用法，并涵盖 Jupyter/Colab 等交互式开发环境的最佳实践。 第二部分：数据预处理与特征工程的艺术 数据质量直接决定了分析结果的可靠性。本部分是全书的实践核心之一，详细阐述了如何将原始、嘈杂的数据转化为可供模型使用的精炼特征。 清洗与规范化： 涵盖缺失值处理（插值法、模型预测法）、异常值检测（基于距离、密度和模型的鲁棒方法）以及数据类型转换。 特征构建的创新： 重点介绍针对不同数据类型的特征工程技术。例如，在文本数据中如何运用 TF-IDF、词嵌入（Word2Vec, GloVe）的生成；在时间序列数据中如何提取滞后特征、傅里叶变换系数等。 降维技术的高级应用： 不仅讲解 PCA（主成分分析），更侧重于非线性降维技术如 t-SNE 和 UMAP 在高维数据可视化和特征压缩中的实战应用。 第三部分：监督学习：预测模型的构建与优化 本部分聚焦于如何利用带有标签的数据集训练出具有高预测精度的模型，这是商业决策和风险控制的关键技术。 经典分类与回归算法的深入剖析： 详细解析逻辑回归、支持向量机（SVM）的核技巧、决策树（CART, C4.5）的构建过程。 集成学习的威力： 深入探讨 Bagging（随机森林）和 Boosting（AdaBoost, GBDT）的原理。特别给出 XGBoost、LightGBM 等现代梯度提升框架在工业界大规模应用中的参数调优策略和性能优化技巧。 模型评估与选择： 超越简单的准确率，系统介绍 ROC 曲线、AUC、精确率-召回率（PR 曲线）、F1 分数等评估指标，以及交叉验证的复杂场景应用。 第四部分：无监督学习：发现隐藏的结构 无监督学习是数据挖掘中用于探索性分析和模式识别的核心手段。本部分专注于从无标签数据中揭示潜在的规律。 聚类分析的演进： 全面对比 K-Means、DBSCAN（基于密度的聚类）和层次聚类。讨论如何选择最优聚类数（如肘部法则、轮廓系数）。 关联规则挖掘： 重点讲解 Apriori 算法及 FP-Growth 算法在购物篮分析、推荐系统初级构建中的应用。 主题模型（Topic Modeling）： 深入探讨 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 在海量文档集合中自动发现核心主题的原理和实战步骤。 第五部分：深度学习驱动的数据智能前沿 本部分紧跟人工智能浪潮，重点介绍深度神经网络在处理复杂数据任务中的突破性进展。 基础网络架构： 详细介绍全连接网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）在图像和序列数据处理中的应用。 序列数据处理（NLP与时间序列）： 详述循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何捕捉时间依赖性。 注意力机制与 Transformer 模型： 阐述自注意力机制如何革新自然语言处理（NLP），并介绍 BERT、GPT 等预训练模型的基本工作原理及其在下游任务中的微调（Fine-tuning）策略。 第六部分：数据分析的伦理、部署与未来趋势 数据分析不仅是技术活动，更涉及实际部署和社会影响。本部分探讨数据科学项目的收尾和长期价值维护。 模型的可解释性（XAI）： 介绍 LIME 和 SHAP 值等工具，用以解释复杂黑箱模型（如深度学习或 Boosting 模型）的决策依据，满足监管和业务需求。 模型部署与 MLOps 基础： 讨论如何将训练好的模型通过 API 或容器化技术（如 Docker）集成到生产环境，以及持续监控模型性能（漂移检测）。 数据分析的伦理考量： 讨论算法偏见（Bias）的来源、检测与缓解策略，确保数据应用符合公平性和透明度原则。 本书的特色与优势 1. 实践导向，代码先行： 全书配有大量来源于真实工业场景的案例，所有算法实现均采用主流的 Python/R 代码片段，读者可立即上手操作。 2. 前沿性强，与时俱进： 紧密跟踪近年来数据挖掘领域的发展，尤其强化了对 Transformer、XAI 和 MLOps 实践的介绍。 3. 理论深度与应用广度兼顾： 在解释核心算法时，兼顾数学原理的严谨性与工程实现的便捷性，避免了纯理论推导的晦涩和纯工具介绍的肤浅。 《数字时代的数据挖掘与分析》是希望从数据中挖掘出真正商业价值的专业人士不可或缺的指南。它将引导您跨越数据处理的障碍，直达智能决策的核心。

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从学习曲线的角度来看，这本书的难度设置是循序渐进的，但坡度变化略显陡峭。前三章铺垫得非常细致，几乎没有阅读障碍，让人产生一种“原来如此简单”的错觉。然而，一旦进入到第四章关于测量模型建立的部分，难度突然跳升，需要读者具备相当扎实的数学基础，尤其是高等代数和概率论的知识。对于那些希望从零开始建立这方面知识体系的纯新手来说，可能会在这一段遭遇显著的挫折感。我建议，在这些关键的转折点，作者可以增加一些“预备知识回顾”的小节，或者提供一些更基础的数学工具链接。当然，对于已有一定工科背景的人来说，这本书无疑是一本极佳的进阶宝典，它提供的思考框架和分析工具，远超出了普通入门教材的范畴，真正达到了“授人以渔”的境界。读完后，我感觉自己的分析问题的底层逻辑被重塑了。

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这本书的行文风格非常有意思，它不像某些学术著作那样冷冰冰、公式堆砌，反而带着一种苏格拉底式的反问和引导。作者似乎一直在与读者进行一场无声的对话，不断地抛出问题：“你确定你理解了‘标准’的真正含义吗？”“这种测量方法在极端环境下是否依然可靠？”这种互动式的叙述方式，极大地激发了我的批判性思维。我发现自己不再是单纯地接受信息，而是在脑海中与作者进行辩论和验证。这一点在我阅读到关于计量溯源性那一章时感受最为深刻，作者通过一系列历史案例的剖析，生动地阐述了从定性到定量的历史演变过程，使得枯燥的溯源链条变得有血有肉，充满了人文关怀。唯一的瑕疵可能在于，这种风格有时会导致叙述的节奏略微拖沓，尤其是在处理一些需要快速浏览细节的读者时，可能会觉得不够“高效”。但对于我这种喜欢深挖原理的读者而言，这反而是它的一大优点。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种带着磨砂质感的深蓝色，搭配上简洁有力的烫金字体，初上手时就给人一种沉稳、专业的印象。我个人对实体书的质感要求比较高，翻开内页，纸张的克重和白度都拿捏得恰到好处，那种阅读起来不刺眼、墨迹清晰的体验，让人愿意长时间沉浸其中。装订工艺也十分扎实，即使是经常翻阅，也不见松动迹象。不过，话说回来，单纯的视觉和触觉体验并不能决定一本书的全部价值。我更看重的是内容如何与这种外在的精致相匹配。这本书的目录结构安排得颇有深意，从基础概念的梳理到高级应用的探讨，层层递进，似乎在努力构建一个严谨的知识体系。我尤其关注它在基础概念阐述上的深度和广度，希望它不仅仅停留在教科书式的罗列，而是能真正引导读者理解“为什么”要这样定义和操作。如果内容真的如其外表这般考究，那么它绝对是值得收藏的。

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我对比了手头几本不同出版社出版的同类参考书，这本书在术语的统一性和规范性上表现得极为突出。这一点对于跨学科交流至关重要。在许多模糊不清或存在多种叫法的概念上，作者果断地采用了国际标准化组织（ISO）的最新推荐术语，并在首次出现时进行了详尽的脚注解释。这为我们这些经常需要撰写技术报告或进行国际合作的人员，提供了极大的便利，有效避免了因术语理解偏差而导致的错误。例如，对于“准确度”和“精确度”这两个极易混淆的概念，本书的处理方式极为严谨，通过多个维度的对比图表，彻底厘清了它们的边界。如果说有什么可以改进的地方，那就是索引部分的设计可以更人性化一些。目前的索引虽然全面，但查找效率不高，如果能增加关键词的关联性检索，将更符合现代读者快速定位信息的需求。

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我花了整整一个周末的时间，试图将这本书中涉及的几个核心理论模型彻底吃透，尤其是关于误差分析和不确定度评定的那几个章节。坦白说，作者在推导公式和解释其物理意义方面下了不少功夫，图表的使用也相当精妙，很多抽象的概念通过图示立刻变得具象化了。举个例子，某个关于系统误差校正的算法，初看之下公式冗长复杂，但作者配上的那张流程图，简直是化繁为简的典范，让人瞬间抓住了关键。然而，在某些实际应用案例的选取上，我个人感觉略显保守和陈旧。譬如，在讨论现代传感器数据处理时，似乎缺少了一些对机器学习或大数据背景下误差处理的探讨，这使得这本书的“前沿性”打了些折扣。当然，对于初学者来说，扎实的经典理论基础是不可或缺的基石，但对于希望将其应用于当前高精度制造领域的读者而言，可能还需要额外补充一些近期的文献资料来充实自己的知识库。总的来说，理论深度足够，实战结合度有待加强。

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