数据科学实战手册（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[印度]普拉罕•塔塔（Prabhanjan Tattar）

出品人:

页数:0

译者:刘旭华

出版时间:2019-1

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115499257

丛书系列:

图书标签:

• 数据科学
• 数据分析
• 异步社区
• 当当
• 实践者解答
• 历史
• tr
• study
• 数据科学
• 机器学习
• Python
• 数据分析
• 统计学习
• 数据挖掘
• 实战
• 案例
• 算法
• 人工智能

好的，这是一本图书的简介，内容与《数据科学实战手册（第2版）》无关，且内容详实： 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用：从理论基础到行业实践》 内容简介 本书旨在为自然语言处理（NLP）领域的从业者、研究人员以及希望深入理解深度学习在文本分析中应用的工程师提供一份全面而深入的指南。我们不再停留于基础的机器学习模型，而是聚焦于当前最前沿的深度学习架构及其在复杂自然语言任务中的实战应用。 全书结构清晰，从理论基石的巩固到最新模型的剖析，再到具体行业案例的深度挖掘，确保读者能够构建起从零到一、再到优化的完整知识体系。 --- 第一部分：深度学习与NLP的理论基石重塑（第1章至第4章） 本部分侧重于夯实读者对深度学习范式在处理序列数据时的核心理解，这是掌握现代NLP技术的关键前提。 第1章：序列建模的演进：从传统方法到递归网络 本章回顾了NLP历史上的重要里程碑，对比了隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）在特征工程上的局限性。随后，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）的基本结构，包括其前向传播和反向传播的数学原理。特别地，本章详细分析了梯度消失和梯度爆炸问题，并引入了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计哲学，通过直观的图示解析了遗忘门、输入门和输出门的工作机制，为后续复杂模型的学习打下坚实基础。 第2章：词嵌入的语义鸿沟：超越One-Hot编码 词嵌入是现代NLP的基石。本章首先批判性地评估了传统稀疏表示的缺点。随后，我们系统地介绍了Word2Vec（包括Skip-gram和CBOW）的训练过程，并详细阐述了负采样和分层Softmax在高维空间中的优化作用。更进一步，本章讲解了GloVe模型如何结合全局矩阵分解和局部窗口上下文信息，以及FastText如何利用子词信息来解决OOV（词汇表外）问题，并提供了在特定领域语料上训练高质量词向量的实战技巧。 第3章：注意力机制的革命性突破 注意力机制是Transformer架构的核心。本章首先从编码器-解码器框架的瓶颈出发，引入了基于内容的软注意力机制。我们详尽地推导了加性注意力（Bahdanau风格）和乘性注意力（Luong风格）的计算公式。随后，重点讨论了自注意力（Self-Attention）的概念，展示了它如何允许模型在计算任意一个词的表示时，同时权衡输入序列中所有其他词的重要性，从而实现并行化计算。 第4章：Transformer架构的深度剖析 本章是本书的核心理论章节之一。我们完整拆解了原始的Transformer模型，细致分析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同特征子空间的信息。同时，对前馈网络（Feed-Forward Network）的激活函数选择和残差连接（Residual Connections）在稳定深层网络训练中的作用进行了深入探讨。本章还提供了完整的PyTorch/TensorFlow实现伪代码，帮助读者理解其数据流的完整路径。 --- 第二部分：预训练模型的兴起与应用（第5章至第7章） 本部分专注于当前NLP领域的主流范式——大规模预训练语言模型（PLMs）及其在下游任务中的微调策略。 第5章：从BERT到RoBERTa：双向编码器模型的精髓 本章聚焦于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的创新之处。我们详细解释了其两个关键的预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。随后，我们深入比较了BERT、OpenAI GPT系列（单向自回归模型）在生成任务上的本质区别。紧接着，本章详细剖析了RoBERTa如何通过去除NSP任务、使用更大的批次和动态掩码策略，显著提升了模型性能，并提供了实际微调BERT/RoBERTa进行文本分类和命名实体识别（NER）的完整流程指导。 第6章：生成式模型的精进：GPT-3架构与指令微调 本章转向了以GPT系列为代表的自回归生成模型。我们分析了Scaling Law（规模法则）对模型性能的决定性影响，并探讨了上下文学习（In-Context Learning）和少样本学习（Few-Shot Learning）的机制。重点部分是指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）的介绍。我们阐述了如何通过构建高质量的指令数据集，将基础大模型转化为遵循人类指令的实用工具，并探讨了这些方法在对话系统中的实际部署挑战。 第7章：高效微调策略与模型压缩技术 随着模型规模的爆炸性增长，全参数微调变得不切实际。本章系统介绍了参数高效微调（PEFT）方法。我们详细讲解了LoRA（Low-Rank Adaptation）的原理，即通过低秩矩阵分解注入可训练参数，极大地减少了内存占用和存储需求。此外，本章还覆盖了剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术，特别是后训练量化（Post-Training Quantization）如何平衡模型精度和推理速度，是模型部署环节的必修课。 --- 第三部分：前沿任务与行业实践案例（第8章至第10章） 本部分将理论和技术应用于特定的、高价值的NLP任务，展示深度学习的实战能力。 第8章：机器阅读理解（MRC）与问答系统 本章深入探究了MRC任务的分类，包括抽取式、生成式和多项选择式。我们详细分析了基于BERT的抽取式问答模型（如Span Prediction模型）的工作原理，重点讲解了如何利用[CLS]和[SEP]标记来区分问题和上下文。对于生成式MRC，我们探讨了Seq2Seq模型（如BART或T5）在回答摘要生成中的应用，并讨论了评估MRC系统性能的关键指标（F1分数与精确匹配EM）。 第9章：文档级信息抽取与知识图谱构建 本章关注如何从非结构化文本中抽取结构化信息以构建知识图谱。我们探讨了关系抽取（RE）的挑战，包括远程依赖和多关系识别。重点介绍了基于图神经网络（GNN）的关系分类方法，如何利用实体间的结构关系来增强抽取性能。此外，本章还涵盖了事件抽取，特别是如何识别事件的触发词和参与的角色，并提供了使用预训练模型进行联合抽取（Joint Extraction）的先进框架。 第10章：面向特定领域的对话系统与情感分析 本章聚焦于定制化NLP解决方案。在对话系统方面，我们详细对比了基于检索和基于生成的对话策略，并重点讨论了如何利用Prompt Engineering和领域知识注入来训练更稳定、更具一致性的任务型对话模型。在情感分析方面，本书超越了简单的二分类，深入探讨了细粒度情感分析、方面级情感分析（ABSA），以及如何利用对抗性样本检测来增强模型对噪声和恶意输入的鲁棒性。 --- 附录 附录部分提供了重要的实验环境配置指南、主流开源库（如Hugging Face Transformers）的高级用法教程，以及用于模型评估和可解释性分析（如LIME和SHAP）的实用代码片段。 本书特色： 理论深度与实践并重： 每一章节都包含清晰的数学推导和对应的Python/PyTorch代码示例。 聚焦前沿： 覆盖了当前工业界和学术界最热门的PLMs、PEFT和RLHF技术。 案例驱动： 通过真实的行业数据和应用场景，演示模型选择、训练和优化的全过程。 本书是希望在NLP领域从“知道”到“做到”的专业人士的必备工具书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我最近阅读的这本《统计学习方法（第2版）》简直是一部严谨的学术著作。它不像市面上一些“速成”书籍那样追求速度和表面的易懂性，而是扎扎实实地将统计学习领域的经典算法进行了系统化、数学化的梳理。这本书的深度体现在其对算法原理的推导极其详尽，每一个模型的假设前提、损失函数、优化目标都交代得清清楚楚。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，它不仅给出了对偶问题的推导过程，还清晰地阐述了核技巧的意义。对于有志于从事机器学习算法研究或者希望理解模型底层机制的读者来说，这本书是构建扎实理论基础的基石。虽然阅读过程需要投入较高的专注度和一定的数学功底，但一旦坚持下来，你会发现自己对“学习”这个概念有了更深刻、更本质的理解，不再满足于仅仅会调用API，而是真正理解了模型“为什么”能学到东西。

评分☆☆☆☆☆

不得不提《R语言实战（第3版）》。作为一名统计学背景的研究人员，我一直在寻找一本能真正将数据分析流程系统化介绍的工具书。市面上很多R语言的书要么过于偏重基础语法，对数据清洗和高级统计模型着墨不多；要么就是内容过于分散，找不到一个连贯的工作流程。这本书的优点在于它构建了一个完整的数据分析生命周期框架。从数据的导入、预处理，到探索性数据分析（EDA），再到各种回归模型、时间序列分析乃至图形展示，每一个环节都有详细的R代码示例和翔实的解释。特别是关于数据可视化的部分，它深入讲解了`ggplot2`包的图层化语法，让我能够轻松创建出符合学术要求的、美观且信息量丰富的图表。这本书更像是一部实战指南，每当你需要解决一个具体的分析问题时，翻开相应的章节，总能找到立竿见影的解决方案和最佳实践。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python编程从入门到实践（第3版）》简直是为编程新手量身定做的宝典。我以前对编程的印象就是一堆晦涩难懂的代码和复杂的逻辑，试过几本号称“零基础友好”的书，结果都没能坚持下来。但这本书的叙事方式非常亲切，作者就像一个经验丰富的导师，手把手地带着你走过每一个概念。它没有一开始就堆砌大量的专业术语，而是选择从最基础的变量、数据结构开始，用非常直观的例子来解释原理。尤其是书中关于如何搭建开发环境的部分，写得极其细致，连我这种对电脑操作不太熟练的人都能轻松搞定。读完前几章，我竟然真的有种“原来编程可以这么有趣”的感觉，不再是面对屏幕发呆，而是真正能动手写出运行的程序。书中后半部分的项目实战环节更是亮点，从制作一个简单的游戏到构建一个基本的Web应用，每一步的指导都清晰到位，让人信心倍增，感觉自己真的掌握了一门技能，而不是只记住了几行代码。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉迷于《深度学习入门：基于PyTorch的理论与实现（第2版）》这本书。坦白说，深度学习这个领域听起来就高深莫测，充满了复杂的数学公式和抽象的模型架构。我之前看过一些偏理论的教材，经常是看几页就得停下来查阅大量的线性代数和微积分知识，学习效率非常低。然而，这本书的作者显然深谙如何将复杂理论“翻译”成易于消化的内容。它巧妙地将数学原理融入到实际的代码实现中，让你在敲代码的过程中同步理解背后的逻辑。比如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，它不仅给出了公式推导，更重要的是，它用PyTorch的代码片段清晰地展示了滤波器是如何在图像上滑动的，这种“理论+代码+可视化”的结合，极大地帮助了我形成直观的理解。对于想要从零开始深入研究神经网络的工程师或学生来说，这本书的价值无可估量，它成功架起了理论与实践之间的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

《SQL必知必会（第5版）》这本书，虽然篇幅不长，但其内容的精炼程度和实用价值，绝对超乎想象。我过去也接触过一些数据库和SQL教程，但大多都侧重于复杂的联结查询或性能优化，对于日常工作中更频繁使用到的数据提取和基础操作讲解得不够透彻。这本书的风格极其简洁明快，没有冗余的背景介绍或不必要的理论铺垫，直奔主题。它用最少的篇幅，覆盖了SQL查询的核心要素——SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等，而且每个知识点都配有清晰的SQL语句示例，以及对结果集的精确描述。对于我这种需要频繁从数据仓库中抽取特定数据集的分析师而言，这本书简直是我的“案头救星”。它让我能够在极短的时间内回顾并巩固关键的SQL语法，确保我每一次查询都能准确高效地获取所需数据，极大地提高了日常工作效率。

评分☆☆☆☆☆

我的下一个目标！//遇到实战瓶颈，暂时弃了//拾回来//看完了码完了python部分

评分☆☆☆☆☆

我的下一个目标！//遇到实战瓶颈，暂时弃了//拾回来//看完了码完了python部分

评分☆☆☆☆☆

我的下一个目标！//遇到实战瓶颈，暂时弃了//拾回来//看完了码完了python部分

评分☆☆☆☆☆

我的下一个目标！//遇到实战瓶颈，暂时弃了//拾回来//看完了码完了python部分

评分☆☆☆☆☆

我的下一个目标！//遇到实战瓶颈，暂时弃了//拾回来//看完了码完了python部分