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出版者:高等教育出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:45.0

装帧:

isbn号码:9787040080872

丛书系列:

图书标签:

• HTML
• 网页设计
• 前端开发
• 网页制作
• 图解教程
• 入门
• 培训
• Web开发
• 代码
• 技术

好的，这是一份关于其他主题的图书简介，旨在与《图解HTML网页创建培训教程》形成对比，介绍一个内容完全不同的技术领域。 --- 《深入理解Python数据科学与机器学习实践》 图书简介 在当今数据驱动的世界中，数据科学和机器学习已成为推动技术革新和商业决策的核心动力。本书《深入理解Python数据科学与机器学习实践》并非聚焦于前端网页构建的基础，而是将读者的目光投向了数据处理、分析、模型构建与部署这一复杂而迷人的领域。我们旨在为那些希望掌握从原始数据到可执行智能系统的全过程的开发者、分析师和研究人员提供一本详尽的、以实践为导向的指南。 本书共分为五个核心部分，系统地涵盖了现代数据科学项目的完整生命周期。 第一部分：Python基础与科学计算环境搭建 虽然网页开发依赖于HTML、CSS和JavaScript等标记和脚本语言，但数据科学的基石在于强大的编程语言和优化的科学计算库。本部分首先假设读者对基础编程概念有所了解，然后重点介绍Python作为数据科学首选语言的强大之处。我们将深入探讨Python的内存管理、高效的迭代技巧，并详细介绍如何配置和管理虚拟环境（如`venv`或Conda），确保项目依赖的隔离性和可复现性。 我们将花费大量篇章讲解Python科学计算的核心库：NumPy和Pandas。NumPy的多维数组操作是后续所有计算的基础，本书将详细剖析向量化操作的原理，以及如何利用广播机制（Broadcasting）极大地提升计算效率，避免低效的Python原生循环。接着，Pandas是数据操作的瑞士军刀，我们将超越基础的数据框（DataFrame）创建，深入探讨高级索引技术（`.loc`与`.iloc`的精确使用）、复杂的数据合并（`merge`与`join`的策略选择）、时间序列数据的处理（重采样、窗口函数），以及如何处理和清洗真实世界中普遍存在的缺失值和异常值。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析（EDA） 在构建任何模型之前，理解数据的特性至关重要。本部分的核心在于通过视觉化的方式揭示数据背后的故事，而非仅仅关注网页的结构呈现。我们重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化工具。 Matplotlib的底层控制力将被细致讲解，包括如何自定义图形的各个元素（轴、刻度、图例、子图布局），以创建符合出版标准的复杂图形。Seaborn则作为高级接口，我们将利用其统计可视化函数，快速生成描述性统计图，如直方图、箱线图、小提琴图以及成对关系图（pair plots）。此外，对于交互式数据探索，我们将引入Plotly和Bokeh，展示如何创建可缩放、可悬停的动态图表，这对于在Jupyter Notebook环境中进行快速迭代分析尤为重要。本部分将引导读者完成一个完整的数据探索项目，从初步数据加载到识别关键特征和数据分布的模式。 第三部分：机器学习核心理论与Scikit-learn实战 这是本书的核心驱动部分。我们将从理论上剖析机器学习的范式，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本区别和适用场景。理论讲解将严格遵循数学原理，但重点在于如何将其转化为可操作的代码。 我们将全面覆盖Scikit-learn库的使用。对于监督学习，我们将深入探讨线性模型（回归与逻辑回归）的正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何影响模型泛化能力。在分类任务中，我们将详细比较决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）的内部工作机制、参数调优策略（如网格搜索与随机搜索），以及评估指标的选择（ROC曲线、F1分数、混淆矩阵）。 无监督学习方面，K-Means聚类、DBSCAN的空间聚类方法，以及主成分分析（PCA）和t-SNE在降维中的应用，都将通过实例代码进行演示。读者将学会如何评估模型性能，理解过拟合与欠拟合的诊断，并掌握交叉验证的正确实施方法。 第四部分：深度学习与神经网络入门 随着数据复杂度的提升，传统的机器学习方法往往力不从心。本部分将导向深度学习领域，主要使用TensorFlow和PyTorch框架。我们不会停留在简单的全连接网络（MLP），而是深入研究两种关键的神经网络架构： 1. 卷积神经网络（CNN）： 详解卷积层、池化层、激活函数的选择，以及如何构建用于图像分类的现代网络结构（如ResNet, VGG的简化版）。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体： 探讨LSTM和GRU如何有效处理序列数据，这对于自然语言处理（NLP）的基础任务至关重要。 本部分强调实践，读者将学习如何构建数据管道（Data Pipeline），有效利用GPU加速训练，并实现模型保存与加载。 第五部分：模型部署与MLeOps初步概念 一个训练好的模型只有被投入实际使用才有价值。本书最后一部分关注如何将分析成果转化为生产力。我们将介绍模型序列化（使用`pickle`或Joblib）以及如何使用Flask或FastAPI构建简单的RESTful API，使得外部应用能够实时查询模型预测结果。 此外，我们还将触及MLeOps（机器学习运维）的基础概念，包括模型版本控制、监控模型漂移（Model Drift）的重要性，以及如何使用工具链（如Docker）来确保模型在不同环境中部署的一致性。 本书的结构旨在提供一个从数据采集到模型部署的端到端视角，它侧重于数据的数学结构、算法的内部逻辑和计算效率，与构建用户可见的网页界面和交互逻辑截然不同。每一章都附带了实战代码和数据集，确保读者能够亲手操作并掌握这些前沿技术。

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作为一名已经有些许前端基础的学习者，我原本期待这本书能在高级主题上有所建树，比如性能优化或者更复杂的交互实现，然而事实令人大失所望。书中对于事件委托、异步请求处理（如Promise和Async/Await）的讲解，深度远不如网上随处可见的免费教程。它只是简单地罗列了这些概念的定义，没有提供足够多的实际应用场景和调试技巧。例如，在处理跨域问题时，书中仅仅提到了CORS，却完全忽略了JSONP的原理和局限性，这样的知识覆盖面显得非常片面和脱节。更让我感到沮丧的是，对于表单验证这块，竟然还停留在大量使用原生JavaScript进行DOM操作的阶段，完全没有提及使用现代框架或库来简化这一过程的思路，显得对当前行业实践缺乏了解。这本书的深度只能停留在“能跑起来”的层面，距离“写出健壮、高效的代码”相去甚远。

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我之所以购买这本书，是冲着它“图解”的名头去的，希望能通过大量的可视化来辅助学习。然而，图解的质量实在不敢恭维。那些流程图和结构示意图，要么过于简化，导致关键信息缺失，要么就是用极其简陋的画图工具制作，根本起不到“图解”应有的辅助作用。例如，讲解HTML文档结构时，试图用一个气泡图来展示元素嵌套关系，结果看得人云里雾里，还不如直接去看W3C的标准文档。在涉及语义化HTML的章节中，作者似乎只是把标签罗列了一遍，然后简单描述了每个标签的功能，却没有提供任何关于如何根据内容恰当地选择标签的思维导图或决策树。这本书在视觉传达和信息架构组织上存在严重缺陷，完全没有体现出“图解”应有的教育价值。

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这本书的排版和插图设计简直是业余水平，色彩搭配刺眼，代码示例的字体大小和行间距混乱不堪，让人根本无法集中精力去理解其中的概念。更糟糕的是，书中对一些基础概念的解释含糊不清，比如CSS盒模型，讲得模棱两可，初学者看了只会更加困惑。作者似乎只是一味地堆砌知识点，缺乏一个清晰的、循序渐进的教学逻辑。很多重要的API和现代Web标准（比如ES6+的新特性在DOM操作中的应用）完全没有提及，停留在非常过时的技术层面，这对于希望掌握现代网页开发的人来说简直是浪费时间。特别是涉及到响应式设计的部分，描述得极其简单，没有给出任何实用的布局技巧或媒体查询的深入讲解，读完后感觉自己对如何构建适应不同设备的网页还是一头雾水。这本书更像是一本匆忙赶工出来的技术手册，而不是一本精心打磨的培训教材。

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这本书的语言风格极其枯燥乏味，读起来像是在背诵字典。作者的叙述方式非常刻板，缺乏与读者的互动感和引导性，仿佛是在向一个已经掌握基础知识的同行陈述事实，而不是在教育一个需要引导的新手。每当遇到稍微复杂一点的知识点，作者的处理方式就是扔下一大段代码，然后要求读者自行研究，这种“自学挑战”式的教学方法，对于自制力较弱的初学者来说是非常不友好的。我尝试跟着书中的教程一步步搭建一个简单的静态页面，发现书中的步骤跳跃性很大，常常在没有铺垫的情况下就引入了新的CSS属性或HTML元素，导致我不得不频繁地中断学习，去搜索引擎查询那些本应在书中得到解释的内容。这本书的“培训”二字名不副实，更像是一份缺乏师者耐心的参考资料集。

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如果说这本书有什么值得肯定的地方，可能就是它收录了一些非常基础的HTML标签的属性列表。但即便如此，这个列表的组织方式也非常混乱，属性是按照字母顺序排列的，而不是按照功能或使用场景分组，这使得查找特定的属性变得异常困难。此外，书中对于浏览器兼容性问题的讨论几乎为零，这在现今这个多浏览器、多终端并存的环境下是致命的缺陷。比如，CSS前缀的使用规则、特定属性在IE时代的怪癖处理方式，这些实战中经常遇到的“坑”，书中完全没有涉及。整本书读下来，我感觉自己学到的知识点过于理想化，脱离了实际Web开发的复杂性和挑战性。它提供的工具箱里装的都是些基础的榔头和钉子，但却没有教我如何应对复杂的建筑项目。

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