Learning From Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Routledge

作者:Arthur Glenberg

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2007-8-9

价格:USD 135.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805849219

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• 统计
• thinking
• 机器学习
• 数据挖掘
• 统计学习
• 模式识别
• Python
• 算法
• 数据分析
• 人工智能
• 监督学习
• 无监督学习

好的，这是一本关于数据科学与机器学习前沿方法论的图书简介，内容完全不涉及《Learning From Data》。 --- 《数据炼金术：从复杂性到洞察的系统工程》 图书简介：重塑数据理解的范式与实践 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心燃料。然而，如何将海量的、充满噪声的原始数据转化为可靠的、可操作的商业智能或科学发现，仍然是摆在我们面前的一大挑战。《数据炼金术：从复杂性到洞察的系统工程》正是为应对这一挑战而生。 本书并非一本传统的统计学教材，也不是针对某一特定算法的速成手册。它是一部深入探讨数据科学方法论、流程工程以及高阶模型解释性的系统性著作。我们聚焦于“如何构建一个健壮、可维护且富有洞察力的整个数据分析生命周期”，而非仅仅停留在模型训练的表面。 本书的受众群体是那些渴望超越基础线性回归和标准决策树，进入复杂非线性建模、因果推断、以及生产级模型部署的实践者、数据科学家、研究人员和技术领导者。 --- 第一部分：数据的本质与预处理的艺术——超越清洗 数据采集和清洗往往被视为繁琐的预备工作，但本书认为，对数据本质的深刻理解是后续所有分析的基石。 1.1 数据结构的拓扑分析： 我们将深入探讨不同类型数据（时间序列、图结构、高维稀疏数据）的内在拓扑结构。重点介绍如何使用拓扑数据分析（TDA）的基础工具，如持续同调（Persistent Homology），来识别高维数据中的“洞”和“环”，从而发现传统聚类方法难以察觉的全局结构特征。 1.2 噪声的逆向工程： 传统方法侧重于去除噪声，本书则倡导将噪声视为一种信息源。我们详细解析了生成对抗网络（GANs）在模拟真实世界噪声分布方面的应用，以及如何利用这些模拟噪声来增强模型的泛化鲁棒性（Robust Generalization）。讨论了对抗性扰动（Adversarial Perturbations）的生成机制，并提出基于信息几何的防御策略。 1.3 特征工程的维度控制： 抛弃依赖领域知识的启发式特征构造，转而采用自主特征学习（Self-Supervised Feature Learning）的框架。内容涵盖对比学习（Contrastive Learning）在无标签数据中提取语义特征的方法，以及如何使用自编码器（Autoencoders）的潜在空间来指导最优特征的组合与降维。 --- 第二部分：高级建模范式与复杂关系学习 在模型层面，本书着眼于如何驾驭那些能够处理高度非线性和复杂依赖关系的前沿技术，并探讨如何平衡模型的表达能力与实际可解释性。 2.1 深度学习的结构化迁移： 深入剖析图神经网络（GNNs）在处理关系型数据（如社交网络、分子结构、知识图谱）时的最新进展。本书不仅讲解了基本的图卷积操作，更侧重于异构图（Heterogeneous Graphs）上的信息聚合机制，以及如何设计注意力机制（Attention Mechanisms）来动态调整不同邻居节点的重要性。 2.2 因果推断与反事实分析的实践： 在“相关性不等于因果性”的时代，建立可靠的因果模型至关重要。本章详述了结构因果模型（SCM）的构建流程，并重点介绍双重差分（DiD）、合成控制法（Synthetic Control）在复杂商业场景下的应用。我们还探讨了利用因果发现算法（Causal Discovery Algorithms）从观察数据中自动推断潜在因果图的挑战与前沿解决方案。 2.3 概率编程与贝叶斯模型的灵活性： 阐述了概率编程语言（PPLs）如何使研究人员和工程师能够快速迭代复杂的、包含层级结构的贝叶斯模型。内容涵盖马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法的最新变体（如HMC和NUTS），以及如何利用变分推断（Variational Inference）加速大规模模型的近似求解。 --- 第三部分：模型可信赖性、可解释性与部署（XAI & MLOps） 一个“黑箱”模型在生产环境中几乎等同于一个不可用的模型。本书将可信赖人工智能（Trustworthy AI）作为核心主题。 3.1 局部与全局解释机制的量化： 深入研究了LIME、SHAP等局部解释方法的内在假设和局限性。更重要的是，本书提供了一套全局解释性度量框架，用于评估模型在整个输入空间上的决策一致性。讨论了如何将模型解释性融入到模型训练的目标函数中，以实现“内在可解释性”。 3.2 模型漂移与持续验证： 生产环境下的模型性能会随着时间推移而下降。我们详细介绍了数据漂移（Data Drift）、概念漂移（Concept Drift）的实时监测技术，包括使用统计过程控制图和深度学习方法来预警性能衰退。本书还系统性地介绍了模型版本控制、特征存储（Feature Stores）和A/B测试框架在保障模型持续健康运行中的关键作用。 3.3 鲁棒性与对抗性防御： 探讨了模型的公平性、偏差缓解策略。除了检测训练数据中的偏见外，我们还研究了如何在模型预测阶段通过后处理技术（如校准）来确保不同群体间的预测机会均等。此外，提供了针对模型逆向工程攻击和数据投毒攻击的实用防御蓝图。 --- 总结与展望 《数据炼金术》旨在培养读者将数据科学视为一个严谨的系统工程学科，而非一系列孤立算法的堆砌。通过对前沿方法论的系统梳理，结合对模型全生命周期中关键挑战的深入剖析，本书期望帮助专业人士构建出不仅准确，而且透明、可靠、且能够长期在复杂动态环境中稳定运行的智能系统。 本书承诺不提供任何“银弹”，但会为你提供一把解构复杂世界、提炼真实洞察的系统化工具箱。 --- (预计字数：约1550字)

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