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出版者:Morgan & Claypool Publishers

作者:Deepayan Chakrabarti

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2010-04-30

价格:USD 35.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781608451159

丛书系列:

图书标签:

• graph
• 数据挖掘
• 社区检测
• 概率图模型
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• 数学和计算机
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好的，这是一本关于“数据科学与机器学习基础”的图书简介，内容详实，完全不涉及“Graph Mining”的主题： --- 图书名称：数据科学与机器学习基础：从理论到实践的全面指南 作者： [此处可留空或填写虚构作者名] 页数： 约 850 页 定价： 98.00 元 装帧： 精装 --- 内容简介 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心资源。然而，原始数据的价值往往深埋在复杂性和噪声之下，需要专业的工具和深刻的理解才能被挖掘出来。《数据科学与机器学习基础：从理论到实践的全面指南》正是为渴望系统掌握数据科学核心流程、理解机器学习算法精髓并能将理论知识转化为实际应用能力的读者而精心撰写的一本权威著作。 本书旨在填补理论介绍与工程实践之间的鸿沟，为读者构建一个从数据采集、清洗、探索性分析（EDA），到模型选择、训练、评估及部署的完整知识体系。我们摒弃了对复杂数学证明的过度纠缠，转而聚焦于算法背后的直觉理解、核心假设、关键参数调优，以及如何在真实世界的数据集上高效地应用它们。 全书结构清晰，内容深度适中，无论是初入数据科学领域的学生、寻求职业转型的工程师，还是希望系统梳理知识体系的专业人士，都能从中获益匪浅。 --- 核心模块深度解析 本书内容被精心划分为六个紧密衔接的模块，确保知识的连贯性和递进性： 第一部分：数据科学的基石——数据准备与探索 (约 180 页) 本部分是所有数据分析项目的起点。我们首先强调数据在整个生命周期中的关键地位。 1. 数据类型与结构化挑战： 详细讨论结构化、半结构化和非结构化数据的特性，以及在现代数据架构（如数据湖、数据仓库）中的存储与访问模式。 2. 数据清洗与预处理的艺术： 深入探讨缺失值处理（插补策略的优缺点）、异常值检测与平滑技术（如箱线图法、Z-Score、隔离森林的应用）。重点讲解特征缩放（标准化 vs. 归一化）对不同模型收敛速度和性能的影响。 3. 特征工程的精髓： 覆盖了创建新特征的多种技巧，包括离散化（等宽、等频）、独热编码与目标编码在高基数特征上的应用，以及如何利用领域知识构建有效的交互特征。 4. 探索性数据分析 (EDA) 与可视化： 强调通过可视化揭示数据分布、变量关系和潜在模式的重要性。涵盖了单变量、双变量分析，以及使用热力图、散点图矩阵等工具来指导后续的建模方向。 第二部分：统计学习的理论核心与模型构建 (约 220 页) 本部分奠定了理解所有现代机器学习算法的统计学基础，强调偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）。 1. 回归分析的深入探讨： 从最基础的简单线性回归出发，过渡到多元线性回归，并详细分析多重共线性问题及岭回归 (Ridge)、Lasso 回归在特征选择上的作用。 2. 分类问题的理论基础： 聚焦于逻辑回归的推导过程，解释其作为线性分类器的内在机制。详细剖析了支持向量机 (SVM) 的核函数技巧（如高斯核 RBF），及其在小样本高维空间中的优势。 3. 模型评估与选择的科学： 系统介绍分类指标（精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线与AUC），以及回归指标（MSE, RMSE, MAE, $R^2$）。关键部分在于交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）在评估稳健性中的不可替代性。 4. 欠拟合与过拟合的诊断与缓解： 深入讲解正则化（L1, L2）的作用机制，以及早停法 (Early Stopping) 在迭代模型中的应用。 第三部分：集成学习与提升方法 (约 150 页) 集成学习是提升模型性能的“杀手级”技术。本部分将详尽阐述如何组合多个弱学习器以达到更强大的预测能力。 1. Bagging 范式：随机森林 (Random Forest)： 深入分析了随机森林如何通过引入特征随机性和数据扰动来有效降低方差，并讨论其特征重要性评估方法。 2. Boosting 范式：AdaBoost 与梯度提升机 (GBM)： 详细拆解 AdaBoost 迭代加权弱学习器的过程。重点讲解 GBM 如何通过拟合残差（梯度下降的思想）来逐步优化模型，为后续的 XGBoost/LightGBM 奠定基础。 3. 现代高效提升框架： 概述 XGBoost、LightGBM 等工业级框架的创新点，例如 XGBoost 的二阶泰勒展开优化和 LightGBM 的基于直方图的算法，并对比它们在速度和内存占用上的差异。 第四部分：深度学习入门：神经网络的构建模块 (约 180 页) 本部分为读者提供进入复杂神经网络世界的坚实跳板，聚焦于基础概念的精确掌握。 1. 人工神经元与前馈网络 (FNN)： 解释激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体）的选择准则，以及反向传播算法 (Backpropagation) 的数学原理和高效实现。 2. 优化算法的进化： 超越标准的随机梯度下降 (SGD)，系统介绍动量法 (Momentum)、RMSProp 和 Adam 优化器的工作机制，并探讨学习率调度策略（如余弦退火）。 3. 卷积神经网络 (CNN) 基础： 详细讲解卷积层、池化层的工作原理，以及经典的 LeNet 和 AlexNet 结构，侧重于图像特征提取的层次性。 4. 循环神经网络 (RNN) 简介： 介绍处理序列数据的基本结构，并解释标准 RNN 在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题，引出 LSTM 和 GRU 的门控机制。 第五部分：无监督学习与降维技术 (约 100 页) 本部分探讨在没有标签指导下，从数据中发现隐藏结构的方法。 1. 聚类算法的分类与比较： 深入讲解K-Means的算法步骤、初始化敏感性，以及DBSCAN在发现任意形状簇和处理噪声方面的优势。 2. 降维技术： 重点解析主成分分析 (PCA) 的数学推导（特征值分解），以及其在数据可视化和去除冗余信息中的作用。此外，也将介绍流形学习的基础概念，如 t-SNE。 --- 本书的独特价值 1. 实践驱动的案例研究： 书中穿插了大量使用 Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch 基础模块) 实现的真实世界案例，所有代码均经过严格测试，并提供完整的数据集和 Jupyter Notebook 源码供读者下载复现。 2. 强调工程化思维： 不仅教授如何训练模型，更指导读者如何进行模型版本控制、超参数的系统化搜索 (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization)，以及如何为生产环境准备模型序列化和部署的初步流程。 3. 严谨的理论支撑与直观解释并重： 确保读者在掌握算法应用的同时，能够理解其背后的统计学或优化原理，避免成为“调参工程师”。 《数据科学与机器学习基础》 是您通往数据驱动决策世界的可靠向导，助您构建稳健、高效、可解释的智能系统。

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大牛都是晚上考完试三点发邮件出分的。。。

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