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出版者:电子工业

作者:曲培新

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2010-6

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787121108105

丛书系列:

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Python数据科学实战指南：从入门到高级应用 本书聚焦于利用Python生态系统中的核心库，构建端到端的数据科学解决方案。它旨在为数据分析师、数据科学家以及希望提升编程技能的领域专家提供一套全面、实战驱动的学习路径。全书内容紧密围绕实际项目需求展开，从数据获取、清洗、探索性分析（EDA），到机器学习模型的构建、评估与部署，力求覆盖数据科学工作流的各个关键环节。 --- 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建（奠定基石） 本部分将为读者快速构建必要的数据科学基础，确保即使是初学者也能迅速上手。 第一章：Python环境与工具链的优化配置 深入讲解Anaconda/Miniconda环境管理器的使用，包括创建、切换和共享虚拟环境的最佳实践。重点介绍Jupyter Notebook/JupyterLab的高级用法，如魔法命令（Magic Commands）、自定义启动配置以及与版本控制系统（Git）的无缝集成。我们将探讨如何使用VS Code作为主要的Python开发环境，配置调试器和代码格式化工具（如Black、isort），以确保代码的可读性和维护性。 第二章：NumPy——高性能数值计算的核心 详细解析NumPy的多维数组（`ndarray`）结构，这不仅是理解后续所有数据科学库的基础，也是进行高效矩阵运算的关键。内容涵盖数组的创建、索引、切片操作，以及广播（Broadcasting）机制的深入剖析，这是优化代码性能的秘密武器。此外，还将介绍线性代数模块（`numpy.linalg`）在解决简单方程组和特征值分解中的应用。 第三章：Pandas——数据处理的瑞士军刀 本章是数据清洗和预处理的核心。我们将超越基础的`DataFrame`和`Series`操作，深入探讨更高级的数据操作技术。这包括使用`apply`, `map`, `applymap`进行元素级和轴向操作的性能比较。重点讲解`groupby`的高级用法，如多重索引分组、转换（`transform`）和过滤（`filter`）。对于时间序列数据，我们将详细讲解`resample`、时区处理（`pytz`集成）和时间窗口函数的使用，以应对金融和物联网数据的复杂性。此外，还将涉及缺失值（NaN）的高级插补策略，例如基于模型或时间序列的插值方法。 --- 第二部分：数据探索、可视化与特征工程（洞察与准备） 数据科学的价值往往体现在对原始数据的深入理解和有效的特征构建上。 第四章：Matplotlib与Seaborn——构建信息丰富的视觉叙事 本章侧重于如何通过图表有效传达数据洞察，而不仅仅是绘制图形。我们首先巩固Matplotlib的面向对象接口，学习如何精细控制图表的每一个元素（轴、刻度、注释）。随后，重点转向Seaborn，讲解其统计绘图能力，如何使用`FacetGrid`和`PairGrid`来可视化多变量关系。高级内容包括创建交互式图表库（如Plotly或Bokeh）的基础，实现动态缩放和悬停信息展示，以提升探索性分析的效率。 第五章：数据清洗与转换的实战策略 本章将处理真实世界数据的复杂性。内容包括异常值（Outliers）的检测与处理——使用IQR方法、Z-Score以及更稳健的基于密度的方法（如Isolation Forest）。探讨数据类型的不一致性问题及其修复。更重要的是，本章将深入介绍文本数据的预处理，包括正则表达式的应用、分词、停用词移除，为自然语言处理（NLP）打下基础。 第六章：特征工程——从数据到模型驱动的输入 特征工程是决定模型性能的关键一步。我们将系统地介绍不同类型的特征转换技术： 数值特征处理： 各种缩放方法（标准化、归一化、鲁棒缩放）的选择依据，以及处理非线性数据的分箱（Binning）技术。 类别特征编码： 深入对比独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、目标编码（Target Encoding）的优劣及适用场景，特别关注高基数类别变量的处理。 特征构建： 如何通过组合现有特征（如比率、交互项）或提取时间信息（如星期几、季度）来创建新的预测性特征。 特征选择与降维： 介绍过滤法（如方差阈值、卡方检验）、包装法（如递归特征消除RFE）以及嵌入法（如基于树模型的重要性排序）。最后，详细讲解主成分分析（PCA）在线性降维中的应用及其局限性。 --- 第三部分：经典与前沿机器学习模型（预测与决策） 本部分是本书的核心，旨在提供对Scikit-learn生态系统内主流模型的透彻理解和高效实施。 第七章：监督学习基石——回归与分类算法的精要 全面覆盖线性回归、逻辑回归的数学原理及其在Scikit-learn中的实现。重点讲解正则化（L1/L2，Lasso/Ridge）在防止过拟合中的作用。在分类方面，深入剖析支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）以及K近邻（KNN）的距离度量选择。讨论每种模型如何适应不同的数据分布和业务场景。 第八章：树模型家族的威力与调优 决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）是现代数据科学中最强大的工具之一。本章详细比较它们的内在机制：随机森林的Bagging思想与GBM的Boosting思想。深入探讨XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大主流库的差异，包括它们如何优化速度和准确性（如稀疏数据处理、分块并行计算）。重点讲解超参数的精细调优，如学习率、树的深度和子采样比例的相互影响。 第九章：模型评估、验证与选择的艺术 强调模型选择不应仅依赖单一指标。系统介绍分类问题的评估指标：精度、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的计算与解读。对于回归问题，深入探讨MAE, MSE, RMSE和$R^2$的选择标准。讲解交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确实施，以及网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的效率优化，并引入贝叶斯优化（Bayes Optimization）以提升调参效率。 第十章：非监督学习与聚类分析 探索数据内在结构的非监督学习方法。详细讲解K-Means聚类算法的实现与“肘部法则”的应用，以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的优势。对于高维数据的降维，将补充介绍t-SNE和UMAP在数据可视化和发现潜在簇结构中的独特价值。 --- 第四部分：模型部署与进阶主题（落地与扩展） 本部分将指导读者如何将训练好的模型投入实际使用，并触及更专业的领域。 第十一章：模型的可解释性（XAI）与公平性 在许多行业（如金融、医疗），“为什么模型做出这个决策”与“模型决策本身”同等重要。本章介绍LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值，帮助读者理解复杂模型（如集成树模型）中单个特征的贡献。讨论模型偏见检测与减轻（Fairness in ML）的基础概念。 第十二章：构建生产级模型管道与部署 介绍如何使用Scikit-learn的`Pipeline`对象来串联预处理步骤和模型训练，确保训练和预测环境的一致性。深入探讨模型序列化（使用`pickle`或更推荐的`joblib`）。最后，通过一个实际案例，演示如何使用Flask/FastAPI框架封装训练好的模型，创建一个简单的RESTful API服务，实现实时预测。 第十三章：Scikit-learn与深度学习的桥梁 简要介绍TensorFlow/PyTorch的基本概念，重点在于展示如何将Scikit-learn的特征工程和预处理流程无缝集成到深度学习框架中。通过一个简单的多层感知机（MLP）示例，说明在处理结构化数据时，两者结合的优势，为读者未来深入探索神经网络打下实践基础。 --- 本书的特点： 代码驱动： 每一章节都配有大量可运行的Python代码示例和数据集。 实战案例： 穿插多个来自真实世界场景（如客户流失预测、房价预测）的完整案例分析。 性能导向： 强调代码效率和内存管理，教导读者如何利用Pandas和NumPy的高级特性优化计算速度。 目标读者： 具备基础Python语法知识，渴望通过系统化、实战化的项目经验，全面掌握现代数据科学技术栈的工程师、分析师及在校学生。

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