具体描述
《软件测试实践教程》全面、系统地阐述了软件测试的基础知识和应用技术，是一小非常实用的软件测试教材。伞书共8章，第1章介绍了软件测试的基础知识，包括软件测试的概念、软件测试的分类和软件测试的背景等；第2章介绍了白盒测试的测试用例设计方法和典型案例；第3章介绍了黑盒测试的测试用例设计方法和典型案例；第4章介绍了一种新的测试方法一蜕变测试方法和典型案例；第5章介绍了测试流程和测试文档的基小知识，列举了测试计划、测试说明和测试报告等测试文档的例子；第6章介绍了功能测试工具WinRunnet‘以及使用WinRunner的最佳实践；第7章介绍了压力测试工具LoadRunner以及使用LoadRurmer的最佳实践；第8章介绍了测试管理工具TestDirector以及使用TestDirectot的最佳实践。
小书可以作为大学小科软件测试课程的教材，也可以作为软件测试人员、软件项目经理和需要了解软件测试的各级管理人员的参考书。
《现代数据科学与机器学习原理》 图书简介 在当今由数据驱动的时代，数据科学与机器学习已成为推动科技进步、重塑商业模式和解决复杂社会问题的核心驱动力。本书《现代数据科学与机器学习原理》，旨在为读者构建一个扎实、全面且深入的理论与实践框架，涵盖从基础数学原理到前沿算法应用的整个知识体系。我们摒弃了对某一特定软件工具的过度依赖，而是专注于揭示驱动这些工具背后的核心概念、数学逻辑和统计学基础，确保读者能够理解“为什么”某些方法有效，而不仅仅是“如何”使用它们。 本书结构设计清晰，共分为四个主要部分，层层递进，由浅入深。 --- 第一部分：数据科学的基石与环境搭建（Foundations and Environment） 本部分着重于奠定坚实的基础，使读者理解数据科学的本质、工作流程以及所需的基本工具集。 第一章：数据科学的范式与生命周期 本章详细探讨了数据科学的定义、其在现代组织中的战略价值，以及一个完整的数据科学项目（从问题定义、数据采集、清洗、探索性分析到模型部署）的典型生命周期。我们深入分析了不同类型的数据科学角色及其所需的核心技能组合。 第二章：统计学基础回顾与概率论核心 数据科学的灵魂在于统计推断。本章系统回顾了描述性统计（均值、方差、分布形态）和推断性统计（假设检验、置信区间、P值）。我们将重点介绍概率论中的核心概念，如贝叶斯定理，并探讨其在条件概率建模中的关键作用，为后续的概率模型打下坚实基础。 第三章：数学基础：线性代数与优化理论导论 理解算法的运行机制离不开线性代数。本章聚焦于向量空间、矩阵运算（乘法、转置、逆）、特征值与特征向量，这些是理解降维技术（如PCA）和深度学习张量运算的基础。此外，本章初步引入优化理论，特别是梯度下降法的几何意义，这是所有模型训练过程的核心。 第四章：数据获取、清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏”的。本章详细讲解了数据质量的评估标准、缺失值处理（插补策略的优缺点）、异常值检测方法（基于统计和基于距离的方法）。此外，我们探讨了特征工程的关键技术，如何从原始数据中提取具有预测能力的信号，并详细讨论了数据规范化（Normalization）与标准化（Standardization）的选择依据。 --- 第二部分：探索性数据分析与可视化（Exploratory Data Analysis and Visualization） 在建立模型之前，深入理解数据是至关重要的。本部分专注于通过直观的方式揭示数据的内在结构和关系。 第五章：单变量与双变量数据探索 本章指导读者如何系统地分析单个变量的分布形态，以及两个变量之间的关系。内容包括直方图、箱线图、核密度估计（KDE）的应用，以及相关性分析（Pearson, Spearman, Kendall）。我们强调如何通过视觉检查来初步判断数据是否满足特定统计模型的假设。 第六章：多变量关系的可视化与降维 当变量增多时，传统的二维图表难以捕捉全局信息。本章介绍多元散点图矩阵、平行坐标图等技术。同时，本章深入探讨了降维技术，特别是主成分分析（PCA）的数学推导过程和在特征空间解释性方面的优势与局限。 第七章：时间序列数据的基础分析 针对具有时间依赖性的数据，本章介绍了时间序列分解（趋势、季节性、残差），自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，为后续建立时间序列预测模型奠定基础。 --- 第三部分：核心机器学习算法与理论（Core Machine Learning Algorithms and Theory） 本部分是本书的核心，系统地介绍了监督学习、无监督学习以及强化学习的基础算法，并强调模型选择和评估的严谨性。 第八章：监督学习：回归模型精讲 从最基础的简单线性回归开始，本章详细推导了最小二乘法的原理和统计学意义。随后，引入多元线性回归，重点讨论多重共线性问题及其诊断（如VIF）。广义线性模型（GLM）的概念被引入，为逻辑回归做铺垫。 第九章：分类算法的原理与实践 本章涵盖了逻辑回归（Sigmoid函数的意义与最大似然估计）、K近邻（KNN）的距离度量问题、朴素贝叶斯分类器及其条件独立性假设的探讨。我们强调在分类任务中，选择合适的损失函数（如交叉熵）的重要性。 第十章：决策树、集成学习与模型泛化 决策树的构建过程（信息熵、基尼不纯度）被详细解析。随后，本章深入讲解集成学习的核心思想：Bagging（随机森林）如何通过减少方差来提高性能，以及Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM的核心思想）如何通过迭代提升弱学习器的性能。本章还深入讨论了偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。 第十一章：支持向量机（SVM）与核方法 本章全面解析了SVM的理论基础，包括最大间隔分类器、软间隔（松弛变量）的概念。最重要的是，本章详细解释了“核技巧”（Kernel Trick）如何在不显式进行高维映射的情况下，将非线性问题转化为线性可分问题，并讨论了常用核函数（多项式核、RBF核）的选择。 第十二章：无监督学习：聚类与维度缩减 无监督学习旨在发现数据的内在结构。本章详细介绍了K-Means聚类的收敛条件和对初始点的敏感性。同时，对比了层次聚类（Agglomerative vs. Divisive）的差异。在降维方面，除了PCA，本章还引入了流形学习（如t-SNE）在可视化高维数据中的应用原理。 --- 第四部分：模型评估、验证与部署哲学（Evaluation, Validation, and Deployment Philosophy） 一个优秀的模型不仅需要准确，更需要可靠和可解释。本部分关注如何科学地验证模型的性能和稳定性。 第十三章：模型性能评估的量化指标 本章超越了简单的准确率。对于分类任务，深入探讨了混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC的计算意义。对于回归任务，分析了RMSE、MAE、R-squared的适用场景和解释差异。 第十四章：交叉验证与模型选择的严谨性 详细介绍K折交叉验证、留一法交叉验证（LOOCV）的工作原理，以及它们如何帮助评估模型的泛化能力。本章重点讲解了正则化技术（L1/Lasso和L2/Ridge）在控制模型复杂度、防止过拟合方面的数学机制和实际效果。 第十五章：模型可解释性（XAI）导论 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得愈发重要。本章介绍了局部可解释性方法（如LIME和SHAP值）的基本原理，帮助读者探究单个预测是如何产生的，以及全局解释方法（如特征重要性排序）的构建。 第十六章：从模型到生产环境的思考 本章探讨了模型部署的哲学考量，包括模型漂移（Concept Drift）的检测、模型监控的基础框架，以及在资源受限环境下进行模型压缩和推理加速的初步概念，确保学习的知识能够真正落地转化为实际价值。 --- 本书特色： 数学驱动，而非代码堆砌： 侧重于核心算法背后的数学推导和统计逻辑，培养读者构建和修改算法的能力，而非仅仅调用库函数。 概念的深度解析： 对如梯度下降、核技巧、集成学习的内在机制进行详尽阐述。 强调批判性思维： 鼓励读者在不同场景下权衡不同方法的优缺点，而非盲目追求“最先进”的技术。 本书适合具备一定高等数学和基础编程能力的工科学生、科研人员，以及希望系统深入理解数据科学和机器学习底层原理的专业人士。通过阅读本书，读者将构建起一个坚不可摧的知识体系，足以应对未来数据科学领域的任何挑战。
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