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出版者:人民邮电出版社

作者:吴绍炜

出品人:

页数:435

译者:

出版时间:2002-1

价格:44.0

装帧:平装

isbn号码:9787115098467

丛书系列:

图书标签:

• 系统管理
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• 系统管理
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数据科学与机器学习：从理论到实践 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，涵盖数据科学和机器学习领域的核心概念、理论基础和实用技术。我们致力于构建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学原理与实际工程应用，帮助有志于从事数据分析、算法开发和人工智能研究的读者，快速掌握从数据获取、清洗、模型构建到部署的全流程技能。 第一部分：数据科学基础与探索性数据分析（EDA） 本部分将打下坚实的数据科学基础。首先，我们将从数据的本质出发，探讨不同类型数据的特征、结构及其在现实世界中的表现形式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。随后，重点讲解数据获取的各个渠道，涵盖数据库查询（SQL/NoSQL）、API 调用以及网络爬虫技术的基础应用，强调数据伦理和隐私保护的重要性。 核心内容聚焦于探索性数据分析（EDA）。我们将详细介绍如何利用统计学工具（如均值、中位数、标准差、偏度、峰度）来理解数据的集中趋势和离散程度。在可视化方面，本书将深入讲解使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等主流库创建高质量的静态和交互式图表，例如直方图、箱线图、散点图矩阵和热力图。EDA 的目标不仅是展示数据，更是为了发现隐藏的模式、识别异常值（Outliers）和验证数据假设，为后续的建模工作提供关键的洞察。 此外，数据预处理是贯穿始终的关键环节。我们将详述数据清洗的完整流程，包括处理缺失值（插补方法如均值/中位数/众数填充、回归插补、多重插补）、处理重复值、纠正数据不一致性。特征工程（Feature Engineering）被视为连接原始数据与模型性能的艺术，我们将探讨如何通过特征构造、特征转换（如对数变换、Box-Cox变换）和特征编码（独热编码、标签编码、目标编码）来最大化特征的表达能力。 第二部分：统计学习理论与经典模型 本部分将系统介绍支撑现代机器学习的统计学习理论。我们从概率论和数理统计的基本概念入手，回顾贝叶斯定理、随机变量、大数定律和中心极限定理，为理解模型的不确定性奠定基础。 随后，我们深入探讨回归模型。从最基础的线性回归（Ordinary Least Squares, OLS）开始，详细剖析其背后的最小二乘原理、假设检验（T检验、F检验）和残差分析。在此基础上，我们将引入正则化技术——岭回归（Ridge Regression）和Lasso 回归，解释 L2 和 L1 范数如何通过惩罚模型复杂度来解决多重共线性问题和实现特征选择。弹性网络（Elastic Net）作为两者的结合，也将被详述。 分类问题的核心——逻辑回归（Logistic Regression）将被全面解析，包括其 Sigmoid 函数的引入、损失函数（交叉熵/负对数似然）的推导，以及如何将其应用于二分类和多分类问题（如 Softmax 回归）。 决策树及其集成学习方法是本领域的重头戏。我们将讲解决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度的概念。随后，重点转向集成学习： 1. 装袋法（Bagging）：以随机森林（Random Forest）为例，阐述其如何通过构建多棵树的平均来降低方差，并讨论特征随机选择的重要性。 2. 提升法（Boosting）：详细剖析AdaBoost的基本思想，随后深入研究现代高效的提升框架，如梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM），以及业界领先的实现，如 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost，对比它们在损失函数优化、树生长策略和并行化方面的差异与优势。 第三部分：高级模型、深度学习导论与模型评估 本部分着眼于更复杂的学习范式和模型性能的科学度量。 非监督学习部分将涵盖聚类算法。我们将从 K-Means 算法的迭代优化过程开始，探讨其局限性，并介绍更稳健的方法，如层次聚类（Agglomerative Clustering）和基于密度的聚类（DBSCAN）。此外，降维技术是处理高维数据的关键，我们将详细讲解主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据压缩和可视化中的应用，并引入流形学习（如t-SNE）在复杂数据结构可视化中的作用。 模型评估与选择是确保模型泛化能力的核心。本书将区分偏差（Bias）与方差（Variance）的权衡（Bias-Variance Tradeoff），并详细阐述各种评估指标：对于分类问题，包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 分数和 ROC 曲线（AUC 值）；对于回归问题，使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。模型选择方面，我们将探讨交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的必要性，以及超参数调优（Grid Search, Random Search, 贝叶斯优化）的策略。 最后，本部分将引入深度学习的基石。我们将从人工神经网络（ANN）的基本结构——神经元、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）和前向传播开始。随后，深入剖析反向传播（Backpropagation）算法，它是训练深层网络的理论核心。我们还将讨论优化器，如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）和自适应学习率方法（Adam, RMSprop），以及防止过拟合的常用技术，例如正则化（Dropout）和批量归一化（Batch Normalization）。 第四部分：实战应用、可解释性与 MLOps 概述 数据科学的价值最终体现在实际应用中。本部分强调将模型转化为生产系统的能力。 我们将提供基于 Python 生态系统（Scikit-learn, Pandas, NumPy）的完整实战案例，覆盖从项目启动到最终报告的全流程。重点案例包括：预测性维护模型构建、客户流失分析和推荐系统（基于协同过滤的初步介绍）。 随着模型复杂度的提升，模型可解释性（Explainable AI, XAI）变得至关重要。我们将介绍如何使用工具和技术来理解“黑箱”模型，包括特征重要性排序、部分依赖图（Partial Dependence Plots, PDPs）以及更高级的局部解释方法，如 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 理论。 最后，本书将对 机器学习运维（MLOps） 概念进行概述。这包括模型版本控制、数据漂移（Data Drift）的监测、模型部署的基本流程（如使用容器化技术如 Docker）以及模型在生产环境中的持续监控和再训练策略。 本书结构紧凑，理论与代码实例紧密结合，旨在培养读者独立解决实际数据问题的能力，并为后续深入研究深度学习的特定领域（如自然语言处理或计算机视觉）打下坚实且全面的基础。

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在深入研究这本书的过程中，我发现它有一个非常独特的优点，那就是对“为什么”的刨根问底。很多技术书籍可能只会告诉你“怎么做”，而这本书却会花大量的篇幅去解释“为什么这样做”。例如，在讲解进程管理时，作者不仅仅列出了ps、top等命令的使用方法，更是深入剖析了进程的状态（running, sleeping, zombie等）以及它们之间的转换机制。我还记得有一章详细讲解了Linux的内存管理，包括虚拟内存、页面置换算法等，虽然一开始觉得有些抽象，但作者通过非常形象的比喻和清晰的流程图，让我逐渐理解了CPU是如何与内存交互，以及操作系统是如何高效地利用有限的内存资源的。这让我对程序的运行效率有了全新的认识，也明白了为什么有时候程序的性能会受到内存瓶颈的影响。此外，书中对网络服务的配置也讲解得非常细致，从DNS的解析原理到Web服务器（Apache/Nginx）的配置，再到数据库（MySQL/PostgreSQL）的安装和优化，每一个环节都充满了实用的技巧和注意事项。我尤其赞赏作者在讲解企业级应用部署时，那种循序渐进、由浅入深的思路，让我感觉即使是初学者，也能够一步步跟着学下来，最终搭建出稳定可靠的服务。书中的脚本编程部分也是一大亮点，作者提供了大量实用的Shell脚本示例，涵盖了系统监控、日志分析、文件备份等多个方面，让我能够更有效地自动化日常的管理任务，极大地提高了工作效率。

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这本书的写作风格也相当独特，它不像某些技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了作者的个人见解和思考。在讲解某些技术点时，作者会穿插一些自己的使用经验，或者对某些技术选择的权衡分析，这让阅读过程更加生动有趣，也让我能够从更宏观的角度去理解这些技术。我记得在讲解Shell脚本编程时，作者分享了他自己是如何编写可维护、可读性强的脚本的，以及一些常用的“套路”和“陷阱”。这种“过来人”的经验分享，对于初学者来说，是极其宝贵的，能够帮助我们少走很多弯路。而且，作者在书中也鼓励读者进行探索和实践，经常会提出一些“思考题”或者“挑战”，引导读者去主动思考和解决问题。我曾经花了很多时间去尝试书中的一个挑战，关于如何编写一个脚本来自动化检查服务器的磁盘空间使用率，并根据阈值发送告警，这个过程让我学到了很多关于Shell脚本的细节知识，也锻炼了我的解决问题的能力。

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我必须称赞这本书在讲解一些相对“冷门”但又非常重要的Linux工具和技术方面的细致程度。除了那些大家耳熟能详的命令，书中还花了不少篇幅去介绍一些我之前从未接触过的工具，但实际使用中却非常方便和高效。例如，我之前一直是用vim来编辑文件，但这本书介绍了一些其他的文本编辑器，以及一些非常有用的命令行的工具，比如sed、awk，让我能够更灵活地处理文本数据。我还记得书中关于`grep`的高级用法，以及如何结合正则表达式来快速定位信息，这让我从一个简单的搜索者变成了一个“信息挖掘者”。此外，书中还介绍了一些系统性能分析的利器，比如`strace`和`ltrace`，让我能够深入到系统调用的层面去理解程序的运行，这对于排查一些非常难以捉摸的bug非常有帮助。我还记得书中对`htop`这个交互式进程查看器的介绍，它比`top`更加直观和易用，让我能够更方便地监控系统资源的使用情况。这些“隐藏的宝藏”，确实让我在实际工作中受益匪浅，也让我对Linux系统的强大和灵活性有了更深的认识。

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我个人觉得，这本书的另一个突出优点是它能够引导读者建立起一种“系统性”的思维方式。很多时候，我们在管理Linux系统时，可能会遇到一些孤立的问题，但这本书通过对各个模块的深入讲解，让我能够理解这些问题是如何相互关联的，以及一个改动可能会对整个系统产生什么影响。例如，在讲解网络配置时，它会把网络接口、IP地址、路由表、DNS解析等概念都串联起来，让我明白网络通信的整个流程。在讲解进程和内存管理时，它会把CPU、内存、磁盘I/O等资源的使用情况都联系起来，让我能够更全面地分析系统性能。这种系统性的思维，对于我日后在复杂的生产环境中进行故障排查和系统优化，打下了坚实的基础。我不再是仅仅盯着一个命令或者一个错误信息去解决问题，而是能够从全局的角度去审视整个系统，找到问题的根本原因。而且，书中对于系统启动过程的讲解，也让我对Linux的“生命周期”有了更清晰的认识，从GRUB到init/systemd，再到各个服务的启动，让我能够理解系统是如何一步步运行起来的。

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这本书最让我受益匪浅的，是它在故障排除和性能调优方面的深入探讨。作为一名系统管理员，我们无法避免会遇到各种各样的问题，而这本书就像一个经验丰富的“老大哥”，在我遇到困难时，总能提供及时有效的指导。书中专门辟出章节讲解如何诊断系统瓶颈，如何分析CPU、内存、磁盘I/O以及网络流量，并提供了多种实用的诊断工具（如vmstat, iostat, netstat, sar等）的使用方法。我记得有一次，我的服务器突然变得非常缓慢，我当时束手无策，翻阅了这本书的故障排除章节，按照作者的步骤一步步排查，最终定位到了一个占用大量CPU资源的后台进程。而且，书中对性能优化的建议也非常具有实操性，比如如何调整内核参数以提升网络吞吐量，如何优化文件系统的挂载选项以提高读写性能，以及如何对数据库进行参数调优以提升查询速度。这些技巧，很多都是在实际工作中能够立竿见影的，让我能够更好地维护系统的稳定性和高效性。我尤其喜欢书中关于日志分析的部分，通过分析系统日志，我们能够发现很多潜在的隐患，并且及时进行处理，避免问题进一步恶化。

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我对这本书的另一个高度评价，在于其对系统监控和自动化管理的高度关注。在现代IT运维中，如果还在依靠人工手动检查，那效率无疑是低下的，而且容易出错。这本书很早就意识到了这一点，并提供了非常详实的指导。书中详细介绍了各种监控工具，从简单的Shell脚本来收集系统指标，到使用Zabbix、Nagios这样的专业监控系统，再到Prometheus等新兴的监控方案，作者都给出了入门级的配置和使用方法。我印象特别深刻的是，书中关于Alerting（告警）的机制讲解，让我明白了如何设置合理的告警阈值，以及如何通过邮件、短信等方式及时通知运维人员，从而将潜在的问题扼杀在摇篮里。自动化管理方面，这本书也提供了很多实用的方法，比如如何利用Ansible、Puppet等配置管理工具来批量部署和管理服务器，如何编写Shell脚本来实现日常任务的自动化，以及如何利用Cron来定时执行任务。这些内容，对于我从一个“命令敲击者”转变为一个“自动化运维者”，起到了至关重要的作用。我能够将重复性的工作交给脚本去完成，从而有更多的时间去思考和规划更复杂的问题。

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我特别欣赏这本书对于安全方面的重视。在当今信息安全日益严峻的环境下，一本专注于Linux系统管理的书籍，如果能够深入讲解安全策略的制定和实施，那绝对是锦上添花。这本书在这方面做得相当出色。从最基础的用户账户安全，到文件系统权限的细致划分，再到网络层面的防火墙配置（iptables/firewalld），每一个安全措施的背后，作者都给出了清晰的解释和具体的实践指导。我还记得书中有一章专门讲了SSH的安全加固，包括禁用root登录、使用密钥认证、修改默认端口等等，这些看似微小的改动，却能显著提升服务器的安全性。更让我印象深刻的是，书中还提到了日志审计的重要性，以及如何利用rsyslog等工具集中管理和分析日志，这对于发现潜在的安全威胁和进行事后追溯至关重要。我曾经按照书中的方法，成功地配置了一个简单的入侵检测系统（Snort），这让我对Linux的安全性有了更直观的认识，也培养了我时刻保持警惕的安全意识。此外，书中对SELinux和AppArmor等强制访问控制机制的介绍，虽然一开始觉得有点复杂，但作者的讲解让我逐渐理解了它们的作用，以及如何在需要的时候进行合理的配置。

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我必须说，这本书的“实战性”是我最看重的一点。很多技术书籍，虽然理论讲得头头是道，但当你拿到实际环境中去操作时，却发现很多东西都对不上，或者根本无法落地。而这本书，从一开始就强调“做中学”，提供了大量的实践案例和操作步骤。我记得书中关于Web服务器（Apache/Nginx）的配置部分，详细列出了如何搭建一个高可用、高性能的Web服务，包括负载均衡、SSL证书的安装、反向代理的配置等等。我跟着书中的步骤，成功地搭建了一个属于自己的Web服务器，并且部署了一个简单的网站，这种成就感是无与伦比的。而且，书中还提供了一些“进阶”的内容，比如如何进行性能基准测试，如何对Web服务进行安全加固，以及如何集成CDN等，这些都让我对Web服务的部署和管理有了更全面、更深入的认识。我特别喜欢书中关于数据库（MySQL/PostgreSQL）的章节，它不仅仅是讲了安装和基本命令，还深入讲解了索引的创建和优化、慢查询的分析、以及主从复制的搭建，这些都是实际工作中非常重要的技能。

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这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅是停留在基础命令的讲解，而是深入到了Linux内核的一些基本原理。比如，在讲解文件系统时，它会涉及EXT4文件系统的结构，包括inode table、data blocks等等，并且会解释文件是如何被存储和检索的。在讲到进程管理的时候，它会涉及进程调度算法的基本概念，以及不同进程状态的含义。这些深入的知识，虽然不是每一个系统管理员都需要精通，但对于理解系统的运行机制，做出更明智的决策，以及在遇到疑难杂症时能够有更深入的洞察力，无疑是非常宝贵的。我记得有一章专门讲了Linux的虚拟化技术，包括KVM、Docker的基本原理和使用，这对于我了解容器化技术的发展趋势，以及如何在企业级环境中部署应用，提供了非常好的基础。而且，这本书在讲解各个组件时，都会从不同的角度进行阐述，比如，在讲解网络配置时，它不仅会介绍ifconfig、ip命令，还会讲解网络接口的工作原理，以及TCP/IP协议栈的基础知识。这种多维度的讲解方式，让知识点更加牢固，也更容易理解。

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这本书的出现，恰逢我开始接触Linux系统不久，那种对新事物的好奇与对未知的些许忐忑交织在一起。我记得当时在技术社区里，经常看到各种Linux相关的讨论，从基础命令到复杂的服务配置，总觉得里面有一层厚厚的迷雾，而这本书，就如同在我面前缓缓拉开了一层面纱。我并不是一开始就抱着“成为Linux大神”的目标去阅读的，更多的是一种“想弄明白”的冲动。拿到书的那一刻，厚重的纸张和清晰的排版就给了我一种踏实感。翻开第一页，它没有上来就灌输晦涩的概念，而是从Linux的诞生、发展讲起，就像在讲述一个传奇故事，让我对这个操作系统有了更深层次的理解，不再只是一个冰冷的命令行界面。我尤其喜欢其中关于文件系统架构的讲解，那些关于inode、block、superblock的概念，在作者的笔下变得生动形象，配合着图解，我仿佛真的能看到数据在磁盘上是如何组织的。我还记得我花费了大量时间去理解用户和权限管理的部分，chmod、chown这些命令，以前只是死记硬背，现在终于明白了它们背后的逻辑，知道为什么有些文件我不能修改，为什么某个用户能够访问某些目录。这种“知其然，更知其所以然”的体验，真的非常棒。而且，这本书的例子都很贴合实际，很多都是我在实际工作中可能遇到的场景，比如如何优化SSH连接，如何设置防火墙规则，这些都为我节省了大量摸索的时间。

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