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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:[日]立石賢吾

出品人:

頁數:260

译者:鄭明智

出版時間:2020-7-1

價格:59

裝幀:平裝

isbn號碼:9787115536211

叢書系列:圖靈程序設計叢書·程序員的數學

圖書標籤:

• 機器學習
• 數學
• 白話
• 入門
• 算法
• 統計學
• 概率論
• 綫性代數
• 數據科學
• Python

深入淺齣：現代數據科學與算法實踐 一部麵嚮工程師、數據分析師和技術愛好者的實戰指南 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新的核心動力。本書旨在為讀者構建一座堅實的橋梁，連接理論基礎與前沿應用，使讀者能夠熟練駕馭從數據采集、清洗到復雜模型構建與部署的完整流程。我們聚焦於實踐，而非純粹的數學推導，目標是讓讀者真正掌握在真實世界中解決問題的能力。 本書內容圍繞現代數據科學的四大支柱展開：數據工程基礎、統計推斷、經典機器學習算法的深入理解與應用、以及深度學習框架的實戰入門。我們摒棄瞭過於抽象的數學公式堆砌，轉而采用大量的代碼示例、案例分析和清晰的流程圖，確保每一個概念都能通過實際操作得以印證。 --- 第一部分：數據基石——工程與清洗的藝術 在任何成功的分析項目之前，數據本身的質量和可訪問性是決定成敗的關鍵。本部分將深入探討數據科學工作流中最為耗時卻至關重要的一環：數據工程。 1. 數據生態係統概覽與工具棧選擇： 我們將首先介紹當前主流的數據處理技術棧，包括雲原生存儲（如S3、Azure Blob）、分布式計算框架（如Spark的演進），以及為什麼選擇正確的數據基礎設施至關重要。重點剖析SQL作為數據提取與轉換的基石地位，並引入NoSQL數據庫在處理非結構化數據時的優勢。 2. 高效數據預處理與特徵工程： 數據清洗絕非簡單的缺失值填充。本章將細緻講解如何識彆和處理異常值（Outlier Detection），包括基於統計方法和模型驅動的方法。特徵工程是提升模型性能的關鍵，我們將探討以下高級技術： 時間序列特徵提取： 如何從日期時間戳中構建滯後特徵、季節性指標和趨勢項。 文本數據編碼： 不僅僅是TF-IDF，還將介紹詞嵌入（Word Embeddings）的基礎概念，如Word2Vec和GloVe的直觀理解及其在特徵空間中的應用。 特徵選擇與降維： 深入比較過濾法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）和嵌入法（Embedded Methods），如使用遞歸特徵消除（RFE）和Lasso迴歸進行特徵篩選。 3. 數據質量管理與驗證： 介紹數據漂移（Data Drift）的概念，及其對模型長期穩定性的影響。我們將學習如何構建數據驗證管道，確保輸入數據符閤預期的分布和約束條件，從而在部署前捕捉潛在的錯誤。 --- 第二部分：從概率到推斷——統計思維的重塑 數據科學的嚴謹性來源於統計學的基石。本部分旨在用直觀的方式解釋核心的統計概念，使讀者能夠做齣更可靠的決策和解釋。 4. 描述性統計與數據可視化： 超越均值和標準差，我們將重點關注分布的形態學特徵——偏度和峰度，以及如何利用箱綫圖（Box Plots）和密度圖（KDE Plots）來直觀地理解數據分布。本章強調“數據講故事”的重要性，使用如Seaborn等庫創建具有洞察力的可視化報告。 5. 假設檢驗與A/B測試的實戰： 核心聚焦於如何設計一場嚴謹的A/B測試。我們將詳細解析零假設與備擇假設的建立、P值的正確解讀（避免常見誤區），以及如何選擇閤適的統計檢驗（如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA），確保實驗結論的統計顯著性和可靠性。 6. 貝葉斯思維的引入： 介紹貝葉斯定理如何為我們的信念提供更新機製。我們將通過實際案例，如垃圾郵件分類器或推薦係統中的先驗知識整閤，展示貝葉斯方法在信息不完全情況下的強大威力，區彆於傳統的頻率派觀點。 --- 第三部分：經典算法的內功心法與調優 本部分是本書的核心，我們將係統地拆解那些構成瞭現代預測模型基礎的算法，重點關注其背後的決策機製和高效的參數調優策略。 7. 綫性模型的穩健性與正則化： 深入探討綫性迴歸和邏輯迴歸，並著重講解正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何防止過擬閤，以及它們在特徵選擇過程中的作用。討論多重共綫性問題及其解決方案。 8. 樹模型的精髓：決策樹、隨機森林與梯度提升機（GBM）： 我們將詳細剖析決策樹的構建過程（ID3, C4.5, CART），理解信息增益和基尼係數的計算差異。重點放在集成學習上： 隨機森林： 解釋Bagging如何通過多樣性降低方差。 梯度提升（Gradient Boosting）： 采用迭代殘差擬閤的視角，直觀解釋XGBoost、LightGBM等框架的優化方嚮，以及如何理解學習率（Learning Rate）和樹深度的平衡。 9. 支持嚮量機（SVM）與核技巧： 講解SVM如何通過最大化間隔來定義最優分類器。我們將側重於理解核函數（Kernel Trick）的本質——將低維空間中的非綫性問題映射到高維空間中變得綫性可分，以及如何選擇閤適的核函數。 10. 非監督學習的應用：聚類與降維： 探討K-Means、DBSCAN等聚類算法的適用場景和局限性。在降維方麵，除瞭主成分分析（PCA）的幾何意義外，還將介紹t-SNE和UMAP在數據可視化和高維數據探索中的關鍵作用。 --- 第四部分：實戰部署與模型可解釋性 模型不僅要在測試集上錶現優異，更要在生産環境中穩定運行，並能被業務方理解。 11. 模型評估與驗證策略的深化： 係統性地介紹分類和迴歸任務中的高級評估指標（如AUC-PR麯綫、F1-Score的權衡）。重點講解交叉驗證（Cross-Validation）的各種形式（K摺、留一法、分層抽樣），以及如何構建穩健的性能基綫。 12. 性能優化與超參數調優實戰： 超越Grid Search，本書將重點介紹更高效的自動化調優方法，如隨機搜索（Randomized Search）和貝葉斯優化（Bayesian Optimization）。講解如何利用工具（如Optuna或Hyperopt）有效地在龐大的參數空間中搜索最優解。 13. 可解釋性AI（XAI）入門：理解黑箱： 在許多行業，模型決策的透明度至關重要。我們將介紹一係列解釋模型預測的工具： 全局解釋： 特徵重要性（Feature Importance）的局限性。 局部解釋： 深入講解LIME和SHAP值，展示如何為單個預測提供因果解釋，從而建立業務信任。 14. 模型部署與 MLOps 概述： 簡要介紹如何將訓練好的模型打包、容器化（Docker）並部署為API服務。概述MLOps的基本原則，強調版本控製、監控和再訓練的自動化流程，確保模型在生産環境中的持續價值。 --- 本書的獨特價值： 本書的敘事主綫是“解決問題”。我們假定讀者已經具備基礎的編程能力，但可能對“如何將這些工具應用於真實、混亂的數據”感到睏惑。通過大量結閤Python生態（Pandas, Scikit-learn, Statsmodels）的代碼塊和案例研究，讀者將建立起一套完整、可復用的數據科學方法論，從理論的朦朧走嚮實踐的清晰。閱讀本書，你將掌握的不僅僅是算法的名稱，更是它們在數據世界中真正工作的原理和限製。

評分☆☆☆☆☆

最近在思考如何把专业的东西用白话的方式讲给大众。发现难点有三个：1.要通俗；2.要保持原意，不能为了通俗而曲解；3.要保证白话后读者不会曲解。显然这本书都做到了，推荐。 整本书的内容篇幅其实不大，讲了机器学习的回归，分类，模型。对于不了解的人来说这是本很好的科普书...

評分☆☆☆☆☆

我对于数学的理解其实已经不算是小白级别了。毕竟在数学系辅修过所有的主干课程，机器学习初阶的小三门（微积分、线代、概统）都已经玩得不说滚瓜烂熟，也是刷题无数了。 但是作为机器学习领域的小白，数学小三门还并没有充分地学以致用过。所以多少并不是很能把知识嫁接过去—...  

評分☆☆☆☆☆

最近在思考如何把专业的东西用白话的方式讲给大众。发现难点有三个：1.要通俗；2.要保持原意，不能为了通俗而曲解；3.要保证白话后读者不会曲解。显然这本书都做到了，推荐。 整本书的内容篇幅其实不大，讲了机器学习的回归，分类，模型。对于不了解的人来说这是本很好的科普书...

評分☆☆☆☆☆

我对于数学的理解其实已经不算是小白级别了。毕竟在数学系辅修过所有的主干课程，机器学习初阶的小三门（微积分、线代、概统）都已经玩得不说滚瓜烂熟，也是刷题无数了。 但是作为机器学习领域的小白，数学小三门还并没有充分地学以致用过。所以多少并不是很能把知识嫁接过去—...  

評分☆☆☆☆☆

最近在思考如何把专业的东西用白话的方式讲给大众。发现难点有三个：1.要通俗；2.要保持原意，不能为了通俗而曲解；3.要保证白话后读者不会曲解。显然这本书都做到了，推荐。 整本书的内容篇幅其实不大，讲了机器学习的回归，分类，模型。对于不了解的人来说这是本很好的科普书...

评分☆☆☆☆☆

**書評三** 這本書的結構編排，簡直是為自學者量身定做的。它不是那種將所有理論一股腦塞給讀者的教科書，而是采用瞭項目驅動的學習路徑。每一章的理論講解後，都會緊跟著一個清晰的實踐案例，而且這個案例的復雜度是逐步遞增的。更妙的是，作者在代碼示例的選擇上非常講究，他沒有使用那些過度封裝的庫函數，而是傾嚮於展示更底層的實現邏輯，盡管這會讓初學者稍微多花點時間去理解，但一旦理解瞭，那種成就感是無與倫比的。我特彆喜歡書中關於模型評估與調優那一塊的處理方式，他沒有停留在準確率（Accuracy）這個單一指標上，而是深入探討瞭查準率、查全率、F1分數乃至ROC麯綫的真正含義，並且通過具體的場景告訴你，在什麼業務場景下應該優先關注哪一個指標。這種實用主義的教學方法，極大地提升瞭我的動手能力和解決實際問題的信心。

评分☆☆☆☆☆

**書評一** 這本書的篇幅和內容深度，完全超齣瞭我對一本初級教材的預期。我本來以為會是那種淺嘗輒止的入門讀物，結果發現作者在基礎概念的闡述上花瞭大量的筆墨，比如綫性代數和概率論的基礎知識，他沒有直接扔一堆公式，而是嘗試用一種更貼近直覺的方式去解釋，比如用幾何的視角去看待嚮量運算，或者用生活中的例子來模擬概率分布的含義。這對於我這種數學基礎相對薄弱的讀者來說，簡直是救星。讀完這些章節，我感覺對那些看似高深的數學工具不再是望而生畏，而是有瞭一種“原來如此”的豁然開朗的感覺。特彆是他處理矩陣分解那一部分，沒有直接陷入到復雜的推導細節裏，而是著重強調瞭分解的意義和應用場景，這讓我能更好地理解為什麼這些數學工具在機器學習中如此重要。這本書的講解方式，更像是一位經驗豐富的導師，他知道你在哪裏會絆倒，然後提前為你鋪好平坦的道路，而不是直接把難題甩在你麵前讓你自己去啃。

评分☆☆☆☆☆

**書評二** 我必須承認，我通常對那些聲稱“白話”的科技書籍持懷疑態度，因為很多時候“白話”隻是意味著簡化到失去瞭本質。然而，這本關於機器學習的書籍在保持技術嚴謹性的同時，確實做到瞭令人驚嘆的“可讀性”。它最吸引我的地方在於，作者非常擅長構建敘事綫索，將算法的發展脈絡講得如同偵探小說一般引人入勝。比如在講述決策樹的構建過程時，他不僅僅是羅列瞭ID3或C4.5的公式，而是詳細描繪瞭“信息增益”這個概念是如何從一個直觀的“減少不確定性”的想法一步步被量化齣來的。這種從需求到解決方案的構建過程，讓我能清晰地看到每一步數學操作背後的動機。我尤其欣賞作者在引入復雜模型（比如支持嚮量機）時所采用的循序漸進的策略，先從簡單的綫性可分問題入手，再通過核技巧巧妙地過渡到非綫性問題，整個過程如行雲流水，毫無拖遝感。

评分☆☆☆☆☆

**書評四** 從排版和視覺設計上看，這本書也體現瞭作者對讀者的尊重。紙張的質量很不錯，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更重要的是，圖錶的質量達到瞭專業水準。很多機器學習的書籍在繪製流程圖或模型結構圖時，往往顯得擁擠不堪，讓人看瞭就頭疼。但在這裏，圖錶清晰、簡潔，並且每張圖都有明確的標注和解釋，很多抽象的概念，比如高維空間的超平麵，通過作者精心設計的二維投影圖示，一下子就變得具體可感瞭。我花瞭大量時間去研究其中關於正則化（L1和L2）的對比圖，那張圖直觀地展示瞭它們如何影響權重嚮量的稀疏性和大小，比純文字描述有效瞭百倍。這種對視覺化教學的重視，無疑是這本書的一大亮點，它有效地彌補瞭純文本在解釋空間幾何概念時的天然劣勢。

评分☆☆☆☆☆

**書評五** 這本書最讓我感到驚喜的是其對“為什麼”的深入探討，而非僅僅停留在“是什麼”的層麵。許多算法的描述僅僅告訴你“這樣做能得到結果”，但這本書卻花心思去挖掘這些算法背後的哲學思想和數學上的優雅性。比如在介紹梯度下降法時，作者不僅詳細解釋瞭學習率的選擇，還探討瞭鞍點和局部最優解的物理意義，並順帶介紹瞭動量法和Adam等優化器是如何從數學上解決這些問題的。這使得閱讀過程不再是簡單的知識積纍，而更像是一場智力上的探索之旅。每當我覺得自己快要跟不上時，作者總能用一個巧妙的比喻或類比將我拉迴來，讓我重新聚焦核心思想。這本書的價值在於，它不僅教你如何使用工具，更重要的是，它在培養你對機器學習領域深層次的思考能力和批判性看待現有模型的視角。

评分☆☆☆☆☆

講解瞭機器學習中迴歸和分類問題中用到的數學，要學好微積分啊！

评分☆☆☆☆☆

日本人寫的書真的通俗易懂

评分☆☆☆☆☆

非常簡單 不適閤有基礎的人閱讀（除非你隻是想讓自己的腦子休息一下；）

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂，建議先看附錄A的數學基礎部分。對於數學忘得差不多的同學真的是太貼心瞭。機器學習入門推薦必看。

评分☆☆☆☆☆

滿分！用非常簡單的語言描述瞭機器學習中迴歸和分類問題，最後還提供瞭一些簡單的編程指導——當然不能囊括如今ML領域浩如煙海的知識，但是這本小書打開瞭一扇迷人的大門。