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出版者:

作者:金跃武 编

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2006-7

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787040195552

丛书系列:

图书标签:

• 会计
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• 经济学
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• 理财
• 财务

探秘数字世界的奇妙旅程：面向未来的数据科学与人工智能概论 本书聚焦于数据科学和人工智能领域的前沿理论、核心技术以及实际应用，旨在为读者构建一个全面、深入且富有实践指导意义的知识体系。它并非一本专注于传统财务或商业核算的教材，而是为那些渴望驾驭信息洪流、利用数据驱动决策的未来构建者量身定制的指南。 --- 第一部分：数据科学的基石与思维范式 本书伊始，我们便将读者带入数据科学的宏大图景之中。我们不再探讨借贷平衡或复式记账的规则，而是深入剖析驱动现代社会运转的数据哲学。 第一章：数据时代的黎明——范式的转移 本章首先界定了“数据科学”的本质，区分了它与传统统计学、信息技术的根本区别。我们探讨了从描述性分析向预测性、规范性分析演进的历史脉络。重点内容包括： 大数据（Big Data）的“4V”模型：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Verbiage/Veracity）的深度解析及其对企业决策的影响。 数据素养（Data Literacy）的构建：强调理解数据生成、存储、清洗和解释的完整流程，培养批判性地审视数据的能力。 伦理与治理的初始探讨：介绍数据隐私（如GDPR、CCPA）的初步概念，为后续复杂的算法伦理奠定基础。 第二章：数据获取、清洗与预处理的艺术 现实世界的数据往往是“脏乱差”的，本章将详尽阐述如何将原始数据转化为可供模型学习的“黄金原料”。这是数据科学实践中最耗时也最关键的步骤。 数据采集策略：涵盖API调用、网络爬虫（Scrapy, Beautiful Soup基础）、数据库（SQL/NoSQL）交互的实战技术。 数据质量管理：详细讲解缺失值（Imputation）的各种策略（均值填充、回归预测填充、MICE算法），异常值（Outlier Detection）的识别（箱线图、Z-Score、Isolation Forest）。 特征工程（Feature Engineering）的精髓：探讨如何从原始数据中创造出更具信息量的特征。包括： 分类特征编码：独热编码（One-Hot）、目标编码（Target Encoding）、频率编码。 时间序列特征提取：滞后特征、滚动统计量（均值、标准差）。 降维技术的初步应用：主成分分析（PCA）的数学原理和应用场景。 第三章：探索性数据分析（EDA）——与数据对话 EDA是发现数据中隐藏故事的关键步骤。本章专注于使用可视化和统计方法快速提炼信息。 可视化工具箱：精通Matplotlib, Seaborn, Plotly等库，不仅仅是绘制图表，而是讲故事。重点讲解如何选择最合适的图表类型（直方图、散点图矩阵、热力图）来揭示相关性、分布和趋势。 描述性统计的深度挖掘：超越均值和标准差，深入探讨偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）、以及不同分布假设（正态分布、泊松分布）的检验方法。 相关性分析的陷阱：警示相关性不等于因果关系，介绍皮尔逊、斯皮尔曼等级相关系数的适用边界。 --- 第二部分：机器学习的核心算法与模型构建 本部分是本书的技术核心，将系统介绍监督学习、无监督学习和强化学习的经典与现代算法。 第四章：监督学习的基石：回归与分类 回归和分类是预测任务的两大支柱。本章侧重于理论的严谨性和模型的选择。 线性模型的优化：详细推导最小二乘法（OLS），介绍岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）如何通过正则化克服多重共线性，并实现特征选择。 经典分类器：深入剖析逻辑回归（Logistic Regression）的概率解释、K近邻（KNN）的距离度量、支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）与最大间隔的几何意义。 模型评估的量化标准：精确区分准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC的含义。尤其强调在不平衡数据集中的评估侧重点。 第五章：决策树的直觉与集成学习的威力 决策树因其高可解释性而广受欢迎，而集成学习则将其性能推向极致。 决策树的构建：探讨信息增益（Information Gain）和基尼不纯度（Gini Impurity）的计算过程，理解剪枝（Pruning）的重要性。 Bagging与随机森林（Random Forest）：解释Bootstrap聚合如何通过“平均”减小方差，实现稳定预测。 Boosting的迭代优化：重点讲解Adaboost、梯度提升机（GBM）。随后，详细剖析现代工业界的主流模型——XGBoost、LightGBM 的并行化、正则化和对缺失值的处理机制。 第六章：无监督学习：发现隐藏的结构 当标签缺失时，我们如何让数据自己说话？本章关注模式发现。 聚类算法的比较：详细对比K-Means的局限性（对初始值敏感、不适合非球形簇）与DBSCAN（基于密度的聚类）的优势。介绍层次聚类（Hierarchical Clustering）的两种主要合并/分裂策略。 降维的进阶技术：除了PCA，我们将探索非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，用于高维数据的可视化和特征提取。 关联规则挖掘：Apriori算法的原理，以及如何计算支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift），应用于市场购物篮分析。 --- 第三部分：深度学习与前沿应用 本部分跨越到现代人工智能的核心领域，介绍神经网络的构造、训练和前沿应用。 第七章：人工神经网络（ANN）的数学本质 本章从微积分角度剖析深度学习的运行机制。 神经元的数学模型：激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）的选择及其在梯度消失问题中的作用。 反向传播（Backpropagation）的推导：详细解释链式法则在误差梯度计算中的应用，这是理解所有深度学习训练的基础。 优化器的选择：从随机梯度下降（SGD）到Momentum, RMSProp，再到Adam，分析不同优化器如何调整学习率以加速收敛。 第八章：卷积神经网络（CNN）与图像处理 CNN是视觉领域的革命性工具。 核心组件的分解：卷积层（Convolutional Layer）的滤波操作、池化层（Pooling）的下采样、全连接层（Fully Connected Layer）的分类作用。 经典架构解析：简要介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的意义）的结构思想，而非仅仅是堆叠层数。 应用实例：图像分类、目标检测（如YOLO/R-CNN的基本思想）的流程概述。 第九章：循环神经网络（RNN）与自然语言处理（NLP） 探讨处理序列数据的有效架构。 序列模型的挑战：理解标准RNN在长序列中记忆丢失（长期依赖问题）。 LSTMs与GRUs的结构：详细解析LSTM的“门控”机制（遗忘门、输入门、输出门）如何有效控制信息流。 现代NLP的基石——Transformer：引入自注意力机制（Self-Attention），阐述其如何替代RNN成为处理序列数据的主流范式，并简要介绍BERT/GPT等预训练模型的概念。 第十章：从模型到生产：部署与量化评估 一个好的模型必须能够落地运行。本章关注实践中的工程化问题。 模型验证与选择：交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确实施，超参数调优（Grid Search vs. Bayesian Optimization）。 模型可解释性（XAI）：介绍SHAP值和LIME方法，使“黑箱”决策过程透明化，这在金融、医疗等高风险领域至关重要。 部署基础：将训练好的模型序列化（如使用Pickle或ONNX），并介绍使用Flask/Streamlit构建简单预测服务的初步流程。 --- 总结： 本书是一部关于数据驱动决策和预测建模的综合性手册。它要求读者具备严谨的逻辑思维和对数学原理的基本理解，而非局限于对数字的简单加减。内容涵盖了从基础的数据清洗、探索性分析，到复杂的集成学习、深度神经网络的构建与优化，最终落脚于模型的可解释性与实际部署。本书的价值在于培养读者利用尖端工具解决复杂、非结构化问题的能力，是迈向数据科学家或高级数据分析师的理想桥梁。

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