數據科學與工程技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:機械工業齣版社

作者:Brett Lantz

出品人:

頁數:259

译者:

出版時間:2015-4-7

價格:CNY 69.00

裝幀:平裝

isbn號碼:9787111491576

叢書系列:數據科學與工程技術叢書

圖書標籤:

機器學習
R
數據分析
數據挖掘
計算機
statistics
R語言
數理
數據科學
工程技術
叢書
算法
機器學習
大數據
編程
人工智能
可視化
係統設計

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到小哈圖書下載中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

隨著大數據的概念變得越來越流行，對數據的探索、分析和預測成為大數據分析領域的基本技能之一。作為探索和分析數據的基本理論和工具，機器學習和數據挖掘成為時下炙手可熱的技術。R作為功能強大並且免費的數據分析工具，在數據分析領域獲得瞭越來越多用戶的青睞。

本書通過豐富的實際案例來探索如何應用R來進行現實世界問題的機器學習，如何從數據中獲取可以付諸行動的洞察力。本書案例清晰而實用，講解循序漸進，是一本用R進行機器學習的實用指南，既適用於機器學習的初學者，也適用於具有一定經驗的老手，本書將幫助他們迴答有關R的所有問題。

聚焦人工智能前沿：深度學習的理論與實踐圖書簡介在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步的核心要素。隨著計算能力的飛速提升和算法的不斷創新，以深度學習為代錶的人工智能技術正以前所未有的速度滲透到各個行業，深刻地改變著我們的工作與生活方式。本書並非專注於“數據科學與工程技術”這一寬泛領域，而是將視角精準聚焦於深度學習這一最具活力和影響力的子領域，旨在為讀者提供一套全麵、深入且極具實踐指導性的知識體係。本書的寫作旨在彌補當前市麵上許多教材在理論深度與工程實踐之間存在的鴻溝。我們深知，要真正掌握和應用深度學習，必須建立在堅實的數學和統計學基礎之上，同時需要理解如何將復雜的模型高效地部署到真實世界的應用場景中。全書共分為四個主要部分，循序漸進地構建起讀者的認知框架：第一部分：深度學習的基石與數學原理本部分是全書的理論基礎，我們力求清晰地闡述深度學習背後的數學邏輯，確保讀者不僅“會用”模型，更能“理解”模型的工作機製。 1. 機器學習基礎迴顧與範式轉換：首先，我們簡要迴顧瞭傳統機器學習的核心概念（如偏差-方差權衡、正則化、梯度下降），然後重點闡述瞭深度學習與傳統方法的本質區彆，尤其是在特徵工程的自動化方麵。 2. 優化算法的精妙設計：深度學習的訓練過程本質上是一個高維非凸優化問題。本章深入剖析瞭經典的隨機梯度下降（SGD）及其變體，如動量法（Momentum）、自適應學習率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。我們不僅展示瞭它們在公式上的推導，更著重分析瞭不同優化器在處理稀疏數據和處理振蕩梯度時的性能差異和適用場景。 3. 矩陣分解與張量運算基礎：張量是深度學習的“語言”。本章詳細介紹瞭多維數組的數學性質、高效的張量操作（如捲積、池化在張量空間中的錶示），並探討瞭背後的綫性代數原理，為理解反嚮傳播提供瞭必要的工具。 4. 概率論與信息論在深度模型中的體現：我們探討瞭損失函數的選擇（如交叉熵、均方誤差）如何從概率角度理解模型的學習目標，以及信息論中的熵、KL散度如何在衡量模型不確定性和評估模型復雜度中發揮作用。第二部分：核心神經網絡架構的深度解析本部分聚焦於構建現代深度學習係統的關鍵組件——各類神經網絡結構，並剖析它們解決特定問題的能力。 1. 全連接網絡（FCN）與激活函數：除瞭標準的Sigmoid和Tanh外，我們詳細對比瞭ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的優缺點，特彆關注瞭“死亡神經元”問題的成因及解決方案。 2. 捲積神經網絡（CNN）的突破：我們深入講解瞭捲積操作的數學本質，從經典的LeNet、AlexNet，到突破性的ResNet（殘差連接如何解決梯度消失問題）、DenseNet（特徵復用機製），以及Inception網絡在多尺度特徵提取上的創新。本章包含大量關於感受野、填充（Padding）和步幅（Stride）對特徵圖影響的實例分析。 3. 循環神經網絡（RNN）與序列建模的挑戰：針對序列數據，我們詳細分析瞭標準RNN在處理長距離依賴時的睏境。重點解析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構——輸入門、遺忘門、輸齣門的工作流程及其在自然語言處理和時間序列預測中的應用。 4. 注意力機製與Transformer的革命：本章是本書的亮點之一。我們不僅介紹瞭基礎的“軟注意力”機製，還徹底剖析瞭Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）機製的 Scaled Dot-Product Attention，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何並行捕獲不同子空間的信息。第三部分：模型訓練的工程實踐與穩定性理論的實現必須依托於穩健的工程實踐。本部分著重於解決模型訓練過程中齣現的實際問題，提升模型性能和泛化能力。 1. 正則化與泛化能力的保障：探討瞭多種正則化技術，包括L1/L2正則化、Dropout（及其在不同網絡層中的應用差異）、批標準化（Batch Normalization）和層標準化（Layer Normalization）的原理與適用性對比，尤其是在小批量訓練（Mini-batch）下的錶現差異。 2. 超參數調優的策略：超參數如同模型的“基因”，其設置至關重要。我們係統介紹瞭網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等方法，並強調瞭學習率衰減策略（如餘弦退火）對收斂質量的決定性影響。 3. 遷移學習與模型復用：在數據稀缺的場景下，如何利用預訓練模型至關重要。本章詳細介紹瞭特徵提取（Feature Extraction）和微調（Fine-tuning）的策略，以及在不同任務和數據集規模下選擇閤適遷移層級的經驗法則。 4. 評估指標與模型可解釋性（XAI）：模型訓練完畢後，如何客觀評價其性能？我們討論瞭針對分類、迴歸、生成任務的關鍵評估指標。同時，為瞭增強用戶對“黑箱”模型的信任，我們引入瞭LIME、SHAP等局部可解釋性方法，幫助理解模型決策的關鍵特徵。第四部分：前沿主題與未來展望本部分帶領讀者跨越基礎，探索當前深度學習領域最活躍的研究方嚮。 1. 生成模型（GANs與VAEs）：深入解析瞭生成對抗網絡（GAN）中判彆器與生成器之間的博弈過程，討論瞭模式崩潰（Mode Collapse）問題及WGAN、CycleGAN等改進方案。同時，比較瞭變分自編碼器（VAE）在概率建模方麵的優勢。 2. 自監督學習（Self-Supervised Learning）：在監督數據成本高昂的背景下，自監督學習通過設計代理任務（Pretext Tasks）來學習數據內在的錶徵。我們詳細分析瞭對比學習（Contrastive Learning）框架，如SimCLR和MoCo的最新進展。 3. 可靠性與魯棒性：探討瞭深度學習模型容易受到對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的弱點，並介紹瞭防禦性訓練和模型驗證的最新技術，以確保模型在復雜和惡意環境下的穩定性。目標讀者：本書麵嚮具有一定數學和編程基礎的計算機科學、統計學、電子工程等相關專業的高年級本科生、研究生，以及希望係統化提升深度學習工程能力和理論深度的行業從業人員。通過本書的學習，讀者將能夠獨立設計、訓練並優化復雜的深度學習模型，深入理解現代人工智能係統的運行機理。

作者簡介

Brett Lantz

在應用創新的數據方法來理解人類的行為方麵有10餘年經驗。他最初是一名社會學傢，在學習一個青少年社交網站分布的大型數據庫時，他就開始陶醉於機器學習。從那時起，他緻力於移動電話、醫療賬單數據和公益活動等交叉學科的研究，並維護dataspelunking.com這個網站，該網站緻力於分享有關探尋數據中所蘊含的洞察的知識。

譯者簡介

李洪成　統計學博士，現為上海金融學院副教授，是SPSS統計分析軟件和R語言專傢。他的研究方嚮為金融統計和數據挖掘。他曾齣版多本著作，並在專業雜誌發錶多篇論文，代錶著作有《SPSS18數據分析基礎與實踐》、《SPSS數據分析教程》、《時間序列預測實踐教程》，譯著有《R語言經典實例》、《數據挖掘與R語言》、《金融數據分析導論：基於R語言》等。

目錄資訊

推薦序
譯者序
前言
緻謝
關於技術評審人
第1章　機器學習簡介 1
1.1　機器學習的起源 2
1.2　機器學習的使用與濫用 3
1.3　機器如何學習 5
1.3.1　抽象化和知識錶達 6
1.3.2　一般化 7
1.3.3　評估學習的成功性 9
1.4　將機器學習應用於數據中的步驟 9
1.5　選擇機器學習算法 10
1.5.1　考慮輸入的數據 10
1.5.2　考慮機器學習算法的類型 11
1.5.3　為數據匹配閤適的算法 13
1.6　使用R進行機器學習 13
1.7　總結 17
第2章　數據的管理和理解 18
2.1　R數據結構 18
2.2　嚮量 19
2.3　因子 20
2.3.1　列錶 21
2.3.2　數據框 22
2.3.3　矩陣和數組 24
2.4　用R管理數據 25
2.4.1　保存和加載R數據結構 25
2.4.2　用CSV文件導入和保存數據 26
2.4.3　從SQL數據庫導入數據 27
2.5　探索和理解數據 28
2.5.1　探索數據的結構 29
2.5.2　探索數值型變量 29
2.5.3　探索分類變量 37
2.5.4　探索變量之間的關係 39
2.6　總結 42
第3章　懶惰學習——使用近鄰分類 44
3.1　理解使用近鄰進行分類 45
3.1.1　kNN算法 45
3.1.2　為什麼kNN算法是懶惰的 51
3.2　用kNN算法診斷乳腺癌 51
3.2.1　第1步——收集數據 51
3.2.2　第2步——探索和準備數據 52
3.2.3　第3步——基於數據訓練模型 55
3.2.4　第4步——評估模型的性能 57
3.2.5　第5步——提高模型的性能 58
3.3　總結 60
第4章　概率學習——樸素貝葉斯分類 61
4.1　理解樸素貝葉斯 61
4.1.1　貝葉斯方法的基本概念 62
4.1.2　樸素貝葉斯算法 65
4.2　例子——基於貝葉斯算法的手機垃圾短信過濾 70
4.2.1　第1步——收集數據 70
4.2.2　第2步——探索和準備數據 71
4.2.3　數據準備——處理和分析文本數據 72
4.2.4　第3步——基於數據訓練模型 78
4.2.5　第4步——評估模型的性能 79
4.2.6　第5步——提升模型的性能 80
4.3　總結 81
第5章　分而治之——應用決策樹和規則進行分類 82
5.1　理解決策樹 82
5.1.1　分而治之 83
5.1.2　C5.0決策樹算法 86
5.2　例子——使用C5.0決策樹識彆高風險銀行貸款 89
5.2.1　第1步——收集數據 89
5.2.2　第2步——探索和準備數據 89
5.2.3　第3步——基於數據訓練模型 92
5.2.4　第4步——評估模型的性能 95
5.2.5　第5步——提高模型的性能 95
5.3　理解分類規則 98
5.3.1　獨立而治之 99
5.3.2　單規則（1R）算法 101
5.3.3　RIPPER算法 103
5.3.4　來自決策樹的規則 105
5.4　例子——應用規則學習識彆有毒的蘑菇 105
5.4.1　第1步——收集數據 106
5.4.2　第2步——探索和準備數據 106
5.4.3　第3步——基於數據訓練模型 107
5.4.4　第4步——評估模型的性能 109
5.4.5　第5步——提高模型的性能 109
5.5　總結 111
第6章　預測數值型數據——迴歸方法 113
6.1　理解迴歸 113
6.1.1　簡單綫性迴歸 115
6.1.2　普通最小二乘估計 117
6.1.3　相關係數 118
6.1.4　多元綫性迴歸 120
6.2　例子——應用綫性迴歸預測醫療費用 122
6.2.1　第1步——收集數據 122
6.2.2　第2步——探索和準備數據 123
6.2.3　第3步——基於數據訓練模型 127
6.2.4　第4步——評估模型的性能 129
6.2.5　第5步——提高模型的性能 130
6.3　理解迴歸樹和模型樹 133
6.4　例子——用迴歸樹和模型樹估計葡萄酒的質量 135
6.4.1　第1步——收集數據 135
6.4.2　第2步——探索和準備數據 136
6.4.3　第3步——基於數據訓練模型 137
6.4.4　第4步——評估模型的性能 140
6.4.5　第5步——提高模型的性能 142
6.5　總結 144
第7章　黑箱方法——神經網絡和支持嚮量機 146
7.1　理解神經網絡 146
7.1.1　從生物神經元到人工神經元 148
7.1.2　激活函數 148
7.1.3　網絡拓撲 151
7.1.4　用後嚮傳播訓練神經網絡 153
7.2　用人工神經網絡對混凝土的強度進行建模 154
7.2.1　第1步——收集數據 154
7.2.2　第2步——探索和準備數據 155
7.2.3　第3步——基於數據訓練模型 156
7.2.4　第4步——評估模型的性能 158
7.2.5　第5步——提高模型的性能 159
7.3　理解支持嚮量機 160
7.3.1　用超平麵分類 161
7.3.2　尋找最大間隔 161
7.3.3　對非綫性空間使用核函數 164
7.4　用支持嚮量機進行光學字符識彆 165
7.4.1　第1步——收集數據 166
7.4.2　第2步——探索和準備數據 166
7.4.3　第3步——基於數據訓練模型 167
7.4.4　第4步——評估模型的性能 169
7.4.5　第5步——提高模型的性能 170
7.5　總結 171
第8章　探尋模式——基於關聯規則的購物籃分析 172
8.1　理解關聯規則 172
8.2　例子——用關聯規則確定經常一起購買的食品雜貨 176
8.2.1　第1步——收集數據 176
8.2.2　第2步——探索和準備數據 177
8.2.3　第3步——基於數據訓練模型 183
8.2.4　第4步——評估模型的性能 184
8.2.5　第5步——提高模型的性能 187
8.3　總結 189
第9章　尋找數據的分組——k均值聚類 191
9.1　理解聚類 191
9.1.1　聚類——一種機器學習任務 192
9.1.2　k均值聚類算法 193
9.1.3　用k均值聚類探尋青少年市場細分 198
9.1.4　第1步——收集數據 198
9.1.5　第2步——探索和準備數據 199
9.1.6　第3步——基於數據訓練模型 202
9.1.7　第4步——評估模型的性能 204
9.1.8　第5步——提高模型的性能 206
9.2　總結 207
第10章　模型性能的評價 208
10.1　度量分類方法的性能 208
10.1.1　在R中處理分類預測數據 209
10.1.2　深入探討混淆矩陣 211
10.1.3　使用混淆矩陣度量性能 212
10.1.4　準確度之外的其他性能評價指標 214
10.1.5　性能權衡的可視化 221
10.2　評估未來的性能 224
10.2.1　保持法 225
10.2.2　交叉驗證 226
10.2.3　自助法抽樣 229
10.3　總結 229
第11章　提高模型的性能 231
11.1　調整多個模型來提高性能 231
11.2　使用元學習來提高模型的性能 239
11.2.1　理解集成學習 239
11.2.2　bagging 241
11.2.3　boosting 243
11.2.4　隨機森林 244
11.3　總結 248
第12章　其他機器學習主題 249
12.1　分析專用數據 250
12.1.1　用RCurl添加包從網上獲取數據 250
12.1.2　用XML添加包讀/寫XML格式數據 250
12.1.3　用rjson添加包讀/寫JSON 251
12.1.4　用xlsx添加包讀/寫Microsoft Excel電子錶格 251
12.1.5　生物信息學數據 251
12.1.6　社交網絡數據和圖數據 252
12.2　提高R語言的性能 252
12.2.1　處理非常大的數據集 253
12.2.2　使用並行處理來加快學習過程 254
12.2.3　GPU計算 257
12.2.4　部署最優的學習算法 257
12.3　總結 258
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本概念，而不是故弄玄虚讲一大堆专业名词，让人望而生畏。推荐！R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本概念，而不是故弄玄虚讲一大堆专业名词，让人望而生畏。推荐！R基本熟悉了，很适合初学者入门的书。一开始讲基本...

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

深入研究之後，我發現這本書在理論深度上達到瞭一個非常高的水準，它成功地在“科普的易懂性”和“學術的嚴謹性”之間找到瞭一個絕佳的平衡點。對於那些希望從“會用”邁嚮“精通”的人來說，這本書提供的理論支撐是至關重要的。它沒有迴避那些晦澀難懂的數學證明和嚴格的收斂性分析，而是用一種係統化的方式，將這些基礎打牢。我特彆欣賞作者處理不同理論流派時所展現齣的客觀和公正態度，沒有過度推崇某一種特定技術，而是全麵分析瞭它們的適用場景和內在局限性。這使得讀者在麵對實際問題時，能夠基於紮實的理論基礎做齣最閤理的選擇，而不是盲目追隨技術熱點。可以說，這本書是為那些不滿足於停留在“調包俠”層麵，渴望真正理解技術底層邏輯的進階學習者量身定製的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵采用瞭深邃的藍色調，搭配簡潔有力的白色字體，給人一種專業又不失典雅的感覺。拿在手裏沉甸甸的，紙張的質感也非常齣色，內頁排版清晰，字體大小適中，閱讀起來非常舒適。我尤其欣賞作者在章節布局上的用心，從基礎理論的梳理到復雜應用的剖析，層層遞進，邏輯嚴密。特彆是前幾章對核心概念的闡述，深入淺齣，即便是初學者也能快速抓住要點，構建起紮實的知識框架。書中的圖錶製作精美，很多復雜的數學模型和算法流程圖都通過直觀的視覺方式呈現齣來，極大地降低瞭理解難度。我感覺作者在內容的組織上花費瞭大量心血，力求在保證學術深度的同時，也能兼顧讀者的閱讀體驗。對於任何希望係統學習這方麵知識的人來說，這本書的物理形態本身就是一種享受，讓人忍不住想沉浸其中，一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常獨特，它不像傳統教材那樣闆著臉孔，而是帶著一種學者的熱情和對未知領域探索的興奮感。作者在論述復雜問題時，常常會穿插一些富有洞察力的個人見解和曆史背景介紹，使得冰冷的知識點瞬間變得有血有肉、充滿生命力。例如，在介紹某個裏程碑式的算法時，作者會追溯其思想的起源，對比不同學派的爭論，這種宏觀的視野極大地拓寬瞭我的知識邊界，讓我明白這些技術是如何一步步發展演變至今的。更難得的是，作者的語言既保持瞭學術的嚴謹性，又不失一種幽默和親和力，讀起來完全沒有枯燥感。有時候讀到精妙之處，甚至會讓人會心一笑，仿佛正在和一位經驗豐富的前輩進行一次深入的下午茶交流。這種亦師亦友的寫作方式，讓我對這個領域産生瞭更深層次的敬畏和熱愛。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的實戰應用部分的評價是，簡直是“乾貨滿滿，誠意十足”。作者並沒有停留在理論的空中樓閣，而是緊密結閤瞭當前行業內最前沿和最主流的技術棧。書中對多個經典案例的分析細緻入微，從數據預處理到模型部署的全過程都有詳盡的步驟解析和代碼示例。我特彆關注瞭其中關於大規模數據處理的章節，作者介紹的幾種並行計算框架的使用心得和陷阱規避技巧，比我之前看的幾本教程都要深入和實用得多。代碼塊的注釋非常到位，很多關鍵性的邏輯判斷都被標注得清清楚楚，這對於我們這些需要快速上手解決實際問題的工程師來說，無疑是巨大的幫助。我甚至發現瞭一些我在實際工作中嘗試多次都未能完美解決的問題，在這本書裏找到瞭清晰的思路和可行的解決方案。讀完這部分內容，我感覺自己的工具箱一下子充實瞭許多，信心也大增，迫不及待想把學到的知識應用到手頭的工作中去檢驗效果。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書給我的感受是，它不僅僅是一本技術參考書，更像是一份凝結瞭作者多年經驗和深刻思考的“知識遺産”。它的結構設計非常巧妙，無論是作為大學高年級或研究生階段的教材，還是作為從業人員的案頭工具書，都非常閤適。我尤其喜歡書後附帶的“進一步閱讀推薦”列錶，那些推薦的書目和論文都極具價值，體現瞭作者深厚的學術視野和對領域前沿的把握能力。這本書的價值在於，它提供瞭一個完整的知識地圖，不僅告訴你‘是什麼’和‘怎麼做’，更重要的是告訴你‘為什麼’以及‘未來可能往哪裏去’。讀完這本書，我感覺自己對整個領域都有瞭一個更為宏大和清晰的認知，它成功地為我的學習和職業發展指明瞭一個更加堅實和開闊的方嚮。這是一本值得反復研讀、常讀常新的佳作。

评分☆☆☆☆☆

8.5分

评分☆☆☆☆☆

寫的一般般，當初上數據挖掘課選的R語言，就拿這本和另外一本入門，入門還是不錯的

评分☆☆☆☆☆

深入淺齣的佳作！

评分☆☆☆☆☆

入門讀物，案例分析限於篇幅不夠深入

评分☆☆☆☆☆

這本書非常適閤有點統計基礎，對機器學習感興趣的同學學習R語言，尤其是初學者，每一章都有一個實際案例，而且有詳細代碼，可以跟著一起操作一遍，真的很不錯~