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页数:181

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出版时间:2003-10

价格:21.00元

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isbn号码:9787313035035

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• C++
• 程序设计
• 实践
• 教程
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• 数据结构
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• 学习
• 开发

现代数据科学与Python实战 一、 数据驱动的世界：从基础到前沿 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和商业价值的核心资产。本书《现代数据科学与Python实战》旨在为读者提供一套系统、深入且高度实用的数据科学学习路径。我们不再仅仅停留在理论的探讨，而是聚焦于如何运用最先进的工具和方法，将原始数据转化为可执行的洞察力。 本书的受众涵盖了从渴望转型的传统IT工程师、希望拓展技能的软件开发者，到致力于提升分析能力的商业分析师和研究人员。我们深知，有效的数据科学实践要求扎实的编程基础、深刻的统计学理解以及熟练掌握主流工具链的能力。因此，本书的结构设计充分考虑了这些要素的有机结合。 核心理念：从数据获取到模型部署的完整生命周期 本书的核心价值在于完整覆盖数据科学项目的端到端流程，即：数据采集与清洗 (Acquisition & Cleaning)、探索性数据分析 (EDA)、特征工程 (Feature Engineering)、模型构建与评估 (Modeling & Evaluation)，以及最终的结果可视化与报告 (Visualization & Reporting)。我们坚信，数据质量决定了模型上限，因此，本书将大量篇幅投入到数据预处理和特征工程这一“脏活累活”，但却是决定项目成败的关键环节。 第二部分：Python生态系统的精通——工具箱的构建 Python之所以成为数据科学领域的“通用语言”，得益于其强大而丰富的库生态系统。本书将重点剖析那些构建现代数据科学流程的基石性库： 1. NumPy：数值计算的基石 我们将深入探讨NumPy数组对象（`ndarray`）的底层结构、内存布局和向量化操作的原理。向量化编程不仅是性能优化的关键，更是理解后续依赖库（如Pandas、Scikit-learn）效率的先决条件。内容包括高级索引、广播机制的精确应用，以及与线性代数的无缝集成。 2. Pandas：结构化数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据清洗和操作的核心。本书不会停留在简单的`read_csv()`操作，而是会详细讲解`DataFrame`和`Series`的内部工作机制。实战部分将覆盖复杂的数据合并（Merge, Join, Concat）、时间序列数据的处理（重采样、时区转换）、缺失值（NaN）的高级插补策略（如基于模型或时间序列的预测性插补），以及使用`apply()`、`groupby()`进行高效数据聚合与转换的性能考量。 3. Matplotlib与Seaborn：数据叙事的力量 数据可视化是沟通分析结果的桥梁。Matplotlib作为底层绘图库，我们将教授如何精细控制图形的每一个元素——轴标签、刻度、图例和注释，以创建出版级别的图表。在此基础上，Seaborn将作为高级统计图形的工具，帮助我们快速生成关于分布、关系和比较的复杂视图，例如使用FacetGrids进行多变量条件绘图。 第三部分：统计思维与机器学习实践 数据科学的本质是应用统计学原理解决实际问题。本书将严格遵循统计严谨性，同时展示如何高效地将其转化为可运行的代码。 1. 统计学基础回顾与Python实现 我们将简要回顾描述性统计、概率分布、假设检验的核心概念，并重点展示如何使用`SciPy.stats`模块进行实际的统计测试（如T检验、ANOVA、卡方检验）。 2. 机器学习的Scikit-learn框架 Scikit-learn是构建标准ML模型的首选库。本书将围绕其统一的API设计（`fit`, `predict`, `transform`）展开： 监督学习：从线性回归、逻辑回归到支持向量机（SVM）和决策树。我们将深入探讨正则化（L1/L2）对模型稳定性的影响。 无监督学习：K-Means聚类、DBSCAN空间聚类算法的实现，以及主成分分析（PCA）在高维数据降维中的应用与解释。 模型评估的精髓：不仅是准确率（Accuracy），更重要的是精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线和AUC值的正确解读，特别是在处理类别不平衡问题时的策略（如SMOTE过采样）。 3. 特征工程的艺术 这是区分初级分析师和高级数据科学家的关键领域。内容包括：独热编码（One-Hot Encoding）与目标编码（Target Encoding）的选择、文本数据如何转化为数值特征（TF-IDF、词嵌入的初步介绍）、处理交互特征以及时间特征的分解与编码。 第四部分：进阶主题——处理复杂数据类型 为了应对现实世界中更复杂的挑战，本书引入了两个关键的进阶领域： 1. 文本分析（NLP）的初步探索 我们将使用NLTK和spaCy库，介绍文本预处理的步骤（分词、词形还原、去除停用词）。随后，我们将演示如何使用Count Vectorizer和TF-IDF来构建简单的文本分类器，从而解决情感分析或垃圾邮件识别的基础问题。 2. 深度学习框架的概览（使用TensorFlow/Keras） 虽然本书不是专门的深度学习教材，但我们会提供一个实用的“入门跑道”。我们将介绍神经网络的基本结构（层、激活函数、损失函数），并使用Keras构建第一个多层感知机（MLP）来解决一个分类问题，展示其与Scikit-learn传统模型的接口差异和优势。 总结与展望 《现代数据科学与Python实战》的目标是让读者能够自信地提出正确的问题、选择合适的工具、构建可信赖的模型，并清晰地传达发现。本书的每一章节都配有精心设计的代码示例和真实的案例研究（如金融风险评估、电商推荐系统初步模型），确保知识的即时转化能力。学完本书，读者将具备独立领导或参与数据科学项目的扎实技术基础和批判性分析能力。

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我对这本书的排版和字体选择非常满意。整体的排版布局非常合理，文字大小适中，行间距也恰到好处，使得长时间阅读也不会感到疲劳。代码块的显示尤其出色，使用了清晰的、易于辨认的字体，并且每一行都有行号，这对于初学者来说是极其重要的。我一直觉得，一本好的技术书籍，不仅仅是内容的质量，其呈现方式同样决定了读者的学习体验。而这本书在这方面做得非常到位，每一处细节都透露着作者的用心。

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除了语言本身，这本书还为我们提供了一些宝贵的软件工程实践的建议。作者在书中穿插了一些关于代码风格、模块化设计、单元测试等方面的讨论，这些都对于培养一个优秀的程序员至关重要。他强调了良好的代码习惯的重要性，以及如何编写可读性高、易于维护的代码。这些软性技能的融入，让这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本职业发展的指导书。

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我非常欣赏作者在书中对于 C++ 标准库的详细介绍。从STL（Standard Template Library）的容器、算法到流操作，都进行了深入的讲解。作者不仅列出了各种组件的功能，还详细说明了它们在不同场景下的使用方式以及性能考量。我通过学习这部分内容，极大地提升了我的开发效率，并且能够写出更简洁、更高效的代码。特别是对于 STL 算法的应用，我有了全新的认识。

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本书对于 C++ 内存管理部分的讲解尤为深刻。作者详细阐述了堆、栈的区别，以及指针、引用在内存管理中的作用。他对智能指针的介绍更是让我受益匪浅，特别是 `std::unique_ptr` 和 `std::shared_ptr` 的使用场景和注意事项，都讲解得非常透彻。在实际的项目开发中，内存泄漏和野指针一直是令人头疼的问题，而通过学习这本书，我掌握了避免这些问题的有效方法，大大提升了代码的健壮性。

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读这本书的过程中，我发现作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的导师在循循善诱。他善于用生动形象的比喻来解释抽象的概念，使得那些初学者望而却步的 C++ 语法和面向对象思想变得异常清晰。例如，在解释“类”和“对象”时，作者就巧妙地运用了现实生活中的例子，让我能够快速地建立起概念上的联系。这种非学院派的教学方式，极大地降低了学习门槛。

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让我印象深刻的是，作者在讲解 C++ 的一些高级特性时，并没有回避其复杂性，而是以一种循序渐进的方式，将它们分解成易于理解的组成部分。比如，在解释模板元编程时，作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是从简单的函数模板和类模板开始，逐步引入更复杂的应用场景，并解释了其背后的原理和优势。这种教学方法让我在面对一些看似难以逾越的技术壁垒时，能够保持学习的信心。

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这本书的封面设计很有吸引力，简洁大方，给人一种专业而又易于亲近的感觉。当我第一次拿起它时，就感受到了它沉甸甸的分量，这预示着里面蕴含着丰富的知识和实用的技巧。翻开书页，首先映入眼帘的是清晰的目录，每一章的标题都概括得非常到位，让我对全书的结构有了初步的了解。前言部分更是让我印象深刻，作者用真诚的语言表达了编写这本书的初衷，以及对读者的期望，这让我在阅读之前就产生了一种强烈的共鸣。

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这本书最让我称赞的一点是，它不仅仅关注 C++ 语言本身，更强调了“实践”的重要性。作者在每一章的结尾都提供了大量的练习题和项目实践，这些练习题的难度梯度设计得非常合理，从基础巩固到能力拓展，能够有效地检验读者的学习成果，并进一步加深对知识的理解。我通过完成这些项目，不仅掌握了 C++ 的语法和特性，更培养了解决实际编程问题的能力。

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书中提供的每一个示例代码都经过了精心的设计和测试，它们不仅仅是简单的功能展示，更包含了作者对 C++ 语言特性和编程思想的深刻理解。我特别喜欢那些贯穿全书的、逐步深入的项目，从基础概念到复杂应用，一步一步地引导读者掌握 C++ 的精髓。作者在解释每一个概念时，都力求清晰明了，并且辅以大量的图表和实际操作演示，这使得原本可能枯燥的技术知识变得生动有趣，易于理解和吸收。

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总的来说，这是一本集理论与实践于一体的优秀 C++ 教材。它适合所有想要系统学习 C++ 的读者，无论你是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中获得宝贵的知识和启发。这本书不仅教会了我 C++ 的“是什么”，更重要的是教会了我 C++ 的“怎么用”以及“为什么这么用”。它为我打开了一扇通往 C++ 世界的大门，让我能够更自信地去探索和实践。

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