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出版者:Cambridge University Press

作者:Robert J. Sternberg PhD

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2008-03-10

价格:USD 115.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521884280

丛书系列:

图书标签:

心理学
人工智能
机器学习
深度学习
数据科学
智能系统
应用智能
算法
模式识别
专家系统
知识工程

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具体描述

Typical texts develop students' knowledge while only minimally developing the general skills they will need for success in school and in life. The goal of our text is to assist students in acquiring the most important skills for facing the diverse challenges life presents. The book contains an overview of theories of intelligence, but itself is based in large part on a theory according to which individuals need creative skills to generate new ideas and a vision for the future, analytical skills to make sure that the vision is a good one, and practical skills to execute the ideas and to persuade other people of their value. The book considers key skills in problem solving, logical reasoning, analysis of arguments, knowledge acquisition, creative and practical thinking, automatizing information processing, and avoiding life traps that derail even the most intelligent among us.

《数据驱动的洞察：释放智能应用的潜力》在当今信息爆炸的时代，企业和组织正以前所未有的速度积累海量数据。如何从这些繁杂的数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为实际行动，从而驱动决策、优化流程、提升效率，已成为至关重要的挑战。本书《数据驱动的洞察：释放智能应用的潜力》正是应运而生，旨在为读者提供一套系统性的方法论和实用的指导，帮助您充分发挥数据的力量，解锁智能应用的巨大潜能。本书并非仅仅探讨理论概念，而是聚焦于“如何做”，提供了一系列经过实践检验的策略和技术。我们将深入剖析数据分析的各个阶段，从数据的收集、清洗、转换，到特征工程、模型选择、算法应用，再到结果的解释、可视化呈现以及最终的部署与迭代，为您勾勒出一条清晰的实施路径。核心内容概览：数据基础与准备：任何智能应用的成功都离不开高质量的数据。本书将详细介绍如何构建可靠的数据管道，确保数据的准确性、完整性和一致性。您将学习到各种数据预处理技术，包括缺失值处理、异常值检测、数据标准化与归一化等，为后续的分析奠定坚实的基础。同时，我们也将探讨不同数据源的整合策略，以及如何建立有效的数据治理框架。探索性数据分析 (EDA)：在深入建模之前，充分理解您的数据至关重要。本书将指导您掌握一系列EDA工具和技术，通过可视化和统计方法，发现数据中的模式、趋势、关联性和潜在的异常。您将学会如何运用图表（如直方图、散点图、箱线图等）和统计摘要（如均值、中位数、方差等）来揭示数据的内在规律，从而形成初步的假设和洞察。特征工程的艺术：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型能够理解和有效利用的输入的过程。本书将深入探讨各种有效的特征工程技术，包括创建新的特征、组合现有特征、处理分类特征（如独热编码、标签编码）、以及构建时间序列特征等。您将了解到如何根据业务场景和模型需求，精心设计和选择能够显著提升模型性能的特征。机器学习算法的选型与应用：机器学习是驱动智能应用的核心技术。本书将系统介绍多种主流的机器学习算法，包括回归算法（如线性回归、岭回归、Lasso回归）、分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树）、聚类算法（如K-Means、DBSCAN）以及降维算法（如PCA、t-SNE）。我们将详细解释这些算法的工作原理、适用场景、优缺点，并提供实际案例，指导您如何根据问题的性质和数据的特点，选择最合适的算法。模型评估与优化：模型的性能需要通过科学的评估指标来衡量。本书将详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²值等，并指导您如何选择合适的评估指标。此外，您还将学习到模型调优的技术，如交叉验证、网格搜索、随机搜索，以及如何通过正则化、早停等方法来防止过拟合，提高模型的泛化能力。深度学习的基础与实践：随着深度学习的飞速发展，它已成为处理图像、文本、语音等复杂数据的重要工具。本书将为您介绍深度学习的基本概念，包括神经网络的结构、激活函数、反向传播算法。您将了解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等经典模型，并学习如何利用这些模型解决实际问题，例如图像识别、自然语言处理和序列预测。结果的解读与沟通：即使拥有再强大的模型，如果无法有效地传达其结果，其价值也大打折扣。本书将强调结果解读的重要性，并提供可视化的最佳实践，帮助您将复杂的分析结果以清晰、直观的方式呈现给不同背景的受众。您将学习如何构建引人入胜的图表和报告，有效地沟通您的发现，并支持数据驱动的决策。智能应用的落地与迭代：从模型开发到实际应用，还有许多关键的步骤。本书将探讨如何将训练好的模型部署到生产环境中，以及如何建立持续监控和模型更新的机制。您将了解模型生命周期管理的重要性，以及如何根据新的数据和业务需求，不断优化和迭代您的智能应用，确保持续的价值创造。本书的价值：无论您是数据科学家、机器学习工程师、业务分析师、还是希望利用数据提升业务表现的管理人员，《数据驱动的洞察：释放智能应用的潜力》都将为您提供宝贵的知识和实用的技能。通过本书的学习，您将能够：建立坚实的数据分析能力：从数据准备到模型部署，掌握完整的智能应用开发流程。深入理解各类机器学习算法：了解其原理、适用性，并能够灵活运用。提升数据驱动的决策能力：将数据洞察转化为可操作的商业策略。掌握有效的沟通技巧：清晰地向团队和利益相关者展示您的发现。释放数据的潜在价值：推动业务创新，获得竞争优势。踏上数据驱动的旅程，解锁智能应用的无限可能。本书将是您在这条道路上不可或缺的指南。