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出版者:中國電力齣版社

作者:WestNet Learning Technologies

出品人:

頁數:291

译者:周常慶

出版時間:2003-8

價格:45.00

裝幀:平裝

isbn號碼:9787508303673

叢書系列:

圖書標籤:

• 網絡分析
• 網絡設計
• 計算機網絡
• 數據通信
• 網絡協議
• 網絡安全
• 網絡工程
• 網絡技術
• 通信工程
• 網絡規劃

深入理解現代社會基石：數據挖掘與算法優化 圖書名稱：數據挖掘與算法優化 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步的核心資源。本書《數據挖掘與算法優化》旨在為讀者提供一套係統、深入的知識體係，幫助理解如何從海量、復雜的數據中提取有價值的信息，並通過高效的算法實現決策的智能化與自動化。本書不僅涵蓋瞭數據科學的理論基礎，更側重於其實際應用中的技術挑戰與解決方案，是數據分析師、算法工程師、以及希望提升決策能力的商業領袖不可或缺的參考指南。 第一部分：數據科學的基石與預處理 本書伊始，我們將奠定堅實的數據科學基礎。 第一章：數據驅動的思維範式 本章首先闡述瞭從傳統決策模式嚮數據驅動決策模式轉變的必然性。我們將探討“數據素養”在現代組織中的核心地位，並引入數據生命周期的完整概念，從數據的采集、存儲、清洗、分析到最終的呈現與應用。重點討論瞭商業智能（BI）與高級數據分析之間的區彆與聯係，強調以終為始的數據思維模式。 第二章：數據采集、存儲與管理 現代數據來源的多樣性對采集與存儲技術提齣瞭更高要求。本章深入剖析瞭結構化數據（SQL/NoSQL）與非結構化數據（文本、圖像、日誌）的處理策略。我們將詳細介紹分布式文件係統（如HDFS）的基本原理，以及數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的設計哲學。此外，對於實時數據流的處理，Kafka等消息隊列技術的架構和應用場景將被細緻講解。 第三章：數據質量與清洗的藝術 “垃圾進，垃圾齣”是數據分析的鐵律。本章聚焦於數據預處理這一耗時卻至關重要的環節。內容包括缺失值（Missing Values）的插補技術（均值、中位數、基於模型的預測填充），異常值（Outliers）的檢測方法（如箱綫圖法、Z-Score、局部離群因子LOF）。更進一步，我們討論瞭數據一緻性、準確性和時效性的度量標準，以及如何利用正則錶達式和數據轉換函數進行復雜的數據標準化操作。 第二章：特徵工程的精妙構建 特徵是模型性能的決定性因素。本章是本書的實踐核心之一。我們將深入探討如何將原始數據轉化為模型可理解的、具有預測能力的輸入變量。這包括對分類變量的編碼技術（獨熱編碼One-Hot Encoding、目標編碼Target Encoding），對連續變量的尺度化（標準化Standardization、歸一化Normalization）和分箱（Binning）處理。此外，時間序列數據的特徵提取，如滯後特徵、滾動窗口統計量，以及文本數據中的詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF嚮量化，都將得到詳盡的論述。 第二部分：核心算法與模型構建 在數據準備就緒後，本部分將聚焦於選擇和優化最適閤解決特定問題的算法。 第三章：監督學習：預測的藝術 本章係統介紹瞭迴歸與分類任務中的經典與現代算法。在綫性模型中，我們將剖析嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸對多重共綫性的處理機製。在非綫性模型方麵，決策樹（Decision Trees）的構建邏輯、熵與基尼不純度的計算，以及如何通過剪枝（Pruning）避免過擬閤是重點。我們將全麵對比支持嚮量機（SVM）的核技巧（Kernel Trick）在處理非綫性邊界上的優勢，並探討K近鄰（KNN）算法在參數選擇上的考量。 第四章：集成學習：集眾之智 集成學習通過結閤多個弱學習器的預測能力，顯著提升模型的穩定性和準確性。本章細緻講解瞭兩種主要的集成範式：Bagging（如隨機森林Random Forest）與Boosting（如AdaBoost、梯度提升決策樹GBDT）。我們將深入分析XGBoost、LightGBM等現代梯度提升框架的核心優化點，如並行化處理、正則化項的引入，以及如何理解和調優這些復雜模型的內部參數。 第五章：無監督學習與降維技術 無監督學習用於發現數據中隱藏的結構。聚類分析部分，我們將對比K-Means、DBSCAN的空間簇劃分能力，並討論層次聚類（Hierarchical Clustering）的應用場景。在降維方麵，主成分分析（PCA）的數學推導及其在特徵空間維度壓縮中的作用將得到詳盡闡述。對於非綫性結構，t-SNE和UMAP等流形學習方法在數據可視化中的實際效果對比也將被納入討論範圍。 第六章：模型評估與選擇的科學 選擇正確的評估指標至關重要。本章詳細介紹瞭分類任務中的混淆矩陣、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫與AUC值的計算意義。迴歸任務則側重於MSE、RMSE、MAE的實際解釋。更重要的是，我們將探討交叉驗證（Cross-Validation）的多種策略（K摺、留一法），以及如何利用偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）來指導模型復雜度的選擇。 第三部分：優化、部署與前沿探索 算法的價值體現在其優化和實際應用中。 第七章：優化理論與超參數調優 模型訓練本質上是一個優化問題。本章將介紹梯度下降法（Gradient Descent）及其變體（SGD、Adam、RMSProp）的收斂性分析。超參數調優是提升模型性能的關鍵瓶頸，我們將對比網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）的效率，並重點介紹貝葉斯優化（Bayesian Optimization）在復雜模型調參中的高效性。 第八章：可解釋性人工智能（XAI） 在許多關鍵領域，模型的“黑箱”性質是不可接受的。本章緻力於提升模型的透明度。我們將介紹事後解釋方法，如特徵重要性排序（Permutation Importance）、局部可解釋性模型LIME和SHAP值，用於量化單個預測對模型輸齣的具體貢獻。理解模型決策過程，是建立信任和滿足監管要求的基礎。 第九章：算法的工程化與部署 從原型到生産環境的跨越需要工程化的思維。本章討論瞭模型序列化（Pickle/Joblib）與版本控製。我們將探討如何構建高效的預測服務API（如使用Flask/FastAPI），並簡要介紹容器化技術（Docker）在保證環境一緻性方麵的作用。此外，模型監控中的數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的檢測方法，是確保模型長期有效性的重要環節。 第十章：前沿：深度學習與聯邦學習的交匯 最後，本書將觸及當前數據科學的前沿領域。對於深度學習，我們將簡要介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的基本結構及其在特定數據類型（圖像、序列）上的優勢。同時，針對數據隱私和安全性的日益關注，聯邦學習（Federated Learning）的概念、去中心化訓練的挑戰與機遇，將為讀者描繪未來數據協作的藍圖。 本書結構嚴謹，理論與實踐並重，旨在培養讀者獨立分析復雜數據問題、設計並實現高效數據解決方案的能力。通過本書的學習，讀者將能夠熟練駕馭從原始數據到洞察發現的全過程，真正實現數據的價值最大化。

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這本書的敘事風格，初看之下，頗有一種文學評論的意味，完全沒有傳統技術書籍那種嚴謹的、自上而下的邏輯遞進。它更像是一係列零散的、充滿哲思的隨筆集閤，探討的議題也常常是宏大而虛無的，比如“數字時代下連接的本質”或是“信息流動的形而上學意義”。我試圖在其中尋找關於實際網絡設備配置、故障排查的實用技巧，或者至少是關於特定網絡協議（如BGP、OSPF）的詳細演進曆史，但翻來覆去，找到的隻有大量引用晦澀難懂的哲學傢的觀點來佐證作者對於“連接”的某種個人解讀。這導緻我的學習過程充滿瞭挫敗感，因為每當我準備深入理解某個技術概念時，作者總會突然跳躍到一個關於“社群構建”或者“數字邊界消融”的討論中去。就好比你請一位大師教你彈奏鋼琴的指法，結果他卻花瞭所有時間嚮你描繪音樂如何影響人類的原始情感。這種強烈的“文科化”傾嚮，使得本書完全不具備作為一本參考手冊的價值，它的知識密度極低，而且獲取核心觀點的路徑異常麯摺復雜，需要讀者具備超強的聯想能力和跨學科背景知識，否則很容易迷失在作者精心編織的理論迷宮中，找不到任何可以付諸實踐的“螺絲釘”。

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這本書的篇幅令人望而生畏，但遺憾的是，它的內容深度卻像一張被過度拉伸的薄膜。我本以為如此厚重的一本書，一定是對某個網絡核心主題進行瞭百科全書式的、全景式的掃描。然而，事實是，它在許多基礎概念上停留得過於錶麵，仿佛隻是在進行一個快速的導覽，觸及瞭皮毛，卻從未深入肌理。比如，關於防火牆策略的介紹，僅僅停留在“設置允許或拒絕規則”的層麵，完全沒有涉及狀態跟蹤、深度包檢測（DPI）的實現原理，或者高級的下一代防火牆（NGFW）的威脅情報集成機製。我期待的知識是那種能在麵試中展現專業深度的細節，是能指導我優化ACL列錶性能的經驗之談。這本書提供的知識點就像是快速消費品——你可以很快地知道“這是什麼”，但永遠無法弄明白“它是如何工作的”以及“為什麼會這樣工作”。它更像是一本麵嚮非技術管理人員的入門級科普讀物，旨在讓他們對網絡有一個模糊的、正麵的印象，而不是一本供工程師提升技能的專業工具書。這種缺乏深度的廣撒網策略，對於希望精進技術的我來說，無疑是一種時間的浪費。

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這本書，坦白說，我完全是衝著書名裏那股“硬核技術”的氣息去的，希望能找到一些關於網絡架構、協議棧的深度解析。然而，當我翻開它時，我發現這本書的側重點似乎完全不在我預期的方嚮。它似乎更像是一本關於信息組織和用戶體驗的討論集，裏麵的內容大量篇幅都在討論如何設計一個“友好”的界麵，如何讓用戶“感覺”網絡是高效的。我理解界麵設計的重要性，但對於一個期待鑽研路由算法、負載均衡底層機製的讀者來說，這種側重未免有些讓人摸不著頭腦。比如，書中花瞭整整兩章來討論不同字體在屏幕上顯示速度對用戶心理感知的影響，這讓我不禁懷疑，我買的究竟是一本網絡技術指南，還是一本心理學與排版美學結閤的讀物？我需要的是數據包如何在復雜的拓撲結構中穿梭的數學模型，而不是關於“淺色背景比深色背景更容易引起用戶的信任感”這種論斷。這中間的鴻溝，實在讓我閱讀體驗大打摺扣，感覺就像是走進瞭一傢賣專業工具的店，結果卻被熱情地推薦瞭一套精美的咖啡器具。我希望看到的是關於QoS保證的精妙權衡，而不是用戶點擊按鈕後等待0.5秒和1秒的微小差異如何影響用戶粘性。這本書似乎丟失瞭核心的“工程”靈魂，轉嚮瞭過於側重“感知”的領域。

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讀完這本書，我最大的感受就是一種深深的“錯位感”。它似乎是為一群擁有特定文化背景、生活在某種特定語境下的讀者編寫的，而我顯然不屬於那個群體。書中頻繁使用一些隻有圈內人士纔能理解的隱晦比喻和行話，這些行話並非傳統網絡技術領域的術語，而更像是作者自己構建的一套符號係統。例如，作者用“琥珀色的迴響”來指代數據包丟失的延遲，用“電子迷宮的絲綫”來比喻光縴的部署路徑。我承認，這種修辭手法在某些文學作品中可能非常迷人，但在一本我期望能指導我解決實際工程問題的書籍中，它帶來的不是啓發，而是巨大的認知負擔。每一次想要確定一個技術點時，我都要先花費大量時間去破解這些比喻背後的真正含義，這極大地拖慢瞭我的學習節奏。更讓我睏惑的是，書中提供的所有案例分析，似乎都發生在某個架空的、完美的理想網絡環境中，缺乏對現實世界中諸如硬件老化、帶寬擁堵、人為錯誤等復雜因素的考量。它描繪的“網絡”是一個純粹的、符閤邏輯的數學結構，與我每天麵對的充滿噪音和不確定性的真實基礎設施相去甚遠。

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這本書的排版和裝幀，透露齣一種濃厚的、仿佛上世紀八十年代齣版的學術專著的復古氣息，這本身倒不算缺點，但其內容組織方式也繼承瞭那個時代的某些“弊病”。全書幾乎沒有使用任何現代化的圖錶、流程圖或者代碼片段來輔助理解復雜的邏輯流程。所有的概念解釋都依賴於冗長的、密集的純文本描述。在闡述網絡協議的握手過程時，作者完全依賴於文字去描述狀態機的轉換，這使得本應是清晰可見的交互過程，在我腦海中變成瞭一團難以梳理的文字迷霧。我嘗試去尋找一張清晰的TCP三次握手時序圖，或者一個關於數據包頭字段結構的示意錶格，但一無所獲。這種對視覺輔助工具的完全摒棄，極大地增加瞭讀者的理解負擔。在網絡科學如此依賴於結構化視覺信息的今天，這種完全依賴綫性文字的敘述方式，使得書中那些原本可能精妙的理論，變得晦澀難懂，如同在黑暗中摸索一個精密的機械裝置，而沒有任何說明書的圖紙來指引方嚮。整體閱讀下來，我感覺自己像是在解碼一份古老的羊皮捲，而不是在學習現代信息技術的架構。

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