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价格:28.00元

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isbn号码:9787562425014

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好的，这是一份关于一本名为《数据科学与人工智能应用实践》的图书简介： --- 《数据科学与人工智能应用实践》 书籍概览 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动商业决策、技术创新和社会进步的核心资产。本书《数据科学与人工智能应用实践》并非聚焦于传统的数据库管理或特定的编程语言框架，而是致力于搭建一座连接理论基础与前沿工程实践的坚实桥梁。它旨在为读者提供一套全面、深入且与时俱进的数据科学与人工智能（AI）应用知识体系，特别关注如何将复杂的数学模型和算法转化为解决实际业务问题的有效工具。 本书的定位是面向希望系统掌握现代数据分析技术、机器学习（ML）和深度学习（DL）在产业界应用的工程师、数据分析师、技术管理者以及高年级本科生和研究生。全书内容结构紧凑，逻辑清晰，强调动手能力和批判性思维的培养。 核心内容与技术深度 本书的内容覆盖了从数据获取、清洗、探索性分析到高级模型构建与部署的完整数据科学生命周期。 第一部分：数据科学基础与工具箱 本部分首先回顾了数据科学所需的核心统计学和概率论基础，但重点在于如何在实际场景中运用这些理论。随后，我们深入探讨了现代数据科学生态系统中的关键工具栈。 Python在数据科学中的应用： 详细介绍了使用Python及其核心库（如NumPy、Pandas、SciPy）进行高效数据处理和高性能数值计算的方法。重点演示了如何处理TB级数据时的内存优化技巧和向量化操作的效率提升。 数据清洗与特征工程的艺术： 这是模型成功的基石。本章详细剖析了缺失值处理的高级策略（如MICE多重插补法），异常值检测的非参数方法，以及如何通过特征构造、特征选择（如递归特征消除RFE、Lasso/Ridge回归的选择性）来最大化特征的表达能力。我们强调了领域知识在特征工程中的不可替代性。 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： 超越基础的可视化，本书教授读者如何利用多变量分析、降维技术（PCA、t-SNE、UMAP）来揭示数据背后隐藏的结构和潜在关系，并将EDA的结果转化为可执行的商业洞察。 第二部分：机器学习核心算法与模型评估 本部分是本书的核心，涵盖了从经典到现代的各种监督学习、无监督学习和半监督学习算法。 经典与集成学习： 对线性模型、逻辑回归、支持向量机（SVM）进行了深入的理论阐述和参数敏感性分析。重点篇幅献给了集成学习方法，详细比较了Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的内在机制差异，并着重介绍了XGBoost、LightGBM和CatBoost在处理结构化数据时的优化策略和性能调优技巧。 无监督学习与聚类分析： 除了K-Means和DBSCAN，本书引入了基于密度的聚类算法和混合模型（GMM），并探讨了如何利用聚类结果辅助分类任务或进行客户分群的业务实践。 模型性能的严谨评估： 本章超越了简单的准确率指标，系统讲解了如何使用交叉验证的各种高级形式（如时间序列的滚动原点交叉验证）、校准曲线、PR曲线，以及针对不平衡数据集的F1分数、AUC-PR等评估指标的正确选用和解释。 第三部分：深度学习前沿与实际部署 本部分将读者引入当前AI领域最热门的深度学习范畴，并强调模型从实验室走向生产环境的工程化挑战。 神经网络基础与框架实践： 详细介绍了前馈网络（FNN）的优化器选择（AdamW, RAdam）、正则化技术（Dropout, Batch Normalization, Layer Normalization）的适用场景。基于TensorFlow 2.x和PyTorch框架，通过清晰的代码示例，指导读者搭建和训练复杂的网络结构。 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用： 重点解析了ResNet、Inception、Transformer-based Vision Models等现代架构的设计哲学，并结合实例讲解了目标检测（YOLOv7/v8）和语义分割的流程。 循环神经网络（RNN）与自然语言处理（NLP）： 对LSTM、GRU的局限性进行了分析，并深入探讨了Transformer架构（自注意力机制）在序列建模中的革命性作用。内容包括BERT模型的预训练与微调、情感分析和命名实体识别（NER）的实践。 模型部署与可解释性（XAI）： 这是本书区别于纯理论书籍的关键部分。我们探讨了如何使用ONNX或TensorRT进行模型优化和推理加速。同时，通过SHAP值和LIME方法，系统讲解了如何解释复杂模型的决策过程，以满足金融、医疗等高监管行业的透明度要求。 本书的独特价值 1. 工程导向，重在落地： 每章的关键概念后都附带“工程实战案例”，这些案例取材于金融风控、推荐系统、工业缺陷检测等真实场景，读者可以直接在自己的工作流中应用。 2. 框架中立与底层理解： 虽然使用主流框架演示，但本书并未将读者局限于特定工具。它强调对算法底层数学原理的理解，确保读者在框架更新迭代时仍能保持核心竞争力。 3. 强调数据治理与伦理： 鉴于AI应用对社会影响的日益增大，书中设立了专门章节讨论数据偏见、模型公平性（Fairness）、隐私保护（如联邦学习的初步概念）在实际项目中的处理流程。 《数据科学与人工智能应用实践》的目标是培养能够独立完成端到端AI项目，并能清晰解释其技术决策的复合型人才。它不仅仅是一本技术手册，更是一份面向未来的实践指南。

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