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出版者:机械工业出版社

作者:刘瑞新 编

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2004-2

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111138341

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 教程
• 计算机科学
• 软件开发
• Visual Studio
• 代码

深入探索现代数据科学与机器学习：从理论基石到前沿应用 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代数据科学与机器学习的知识体系。它不仅仅是一本技术手册，更是一份引领读者从数据理解、清洗、特征工程，到模型选择、训练、优化及最终部署的实践指南。本书结构严谨，内容前沿，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分：数据科学的基石与思维模式 本部分着重于构建坚实的数据科学基础。我们首先探讨数据科学的本质、在当代技术生态中的定位，以及区别于传统统计学的核心思维转变。 第一章：数据驱动决策的范式转换 本章深入剖析数据在现代商业与科研中的核心价值。我们将讨论数据生命周期的各个阶段，从数据采集、存储、处理到可视化与解释。重点内容包括：数据伦理、隐私保护（如GDPR、CCPA的原则性介绍）以及构建数据素养（Data Literacy）的重要性。我们还将引入概率论与数理统计中的核心概念，如贝叶斯定理、中心极限定理，并阐述它们如何为后续的机器学习模型提供理论支撑。 第二章：高效的数据获取与预处理 高质量的数据是成功机器学习项目的起点。本章详细讲解数据获取的常用技术，包括API调用、数据库查询（SQL基础回顾）以及网络爬虫（Scrapy/BeautifulSoup的介绍性应用）。 预处理是本书的重中之重。我们将系统讲解数据清洗的复杂性，包括缺失值（Missing Values）的处理策略（插补法、删除法及其优劣分析）、异常值（Outliers）的检测与平滑技术（如Z-Score、IQR法则）。此外，数据转换（如对数转换、Box-Cox转换）以满足模型假设的技巧也将被详尽阐述。 第三章：特征工程的艺术与科学 特征工程被公认为提升模型性能最关键的环节。本章深入探讨如何从原始数据中提取、构造和选择具有预测能力的特征。 特征构造： 讲解如何结合领域知识创建交互特征、多项式特征以及基于时间的特征（如周期性、趋势）。 特征编码： 对分类变量的处理是难点。我们将详细对比独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）、频率编码等方法的适用场景与潜在的过拟合风险。 特征选择与降维： 介绍过滤法（Filter Methods，如方差阈值、卡方检验）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除 RFE）以及嵌入法（Embedded Methods，如Lasso回归）。降维技术方面，主成分分析（PCA）的数学原理、SVD的应用及其在可视化中的作用将被深入剖析。 第二部分：机器学习的核心算法与模型评估 本部分系统介绍从经典到现代的机器学习算法，并强调模型评估与调优的严谨性。 第四章：监督学习的经典模型 本章聚焦于回归与分类问题。 线性模型： 详述多元线性回归、岭回归（Ridge）、Lasso回归和弹性网络（Elastic Net）的原理、正则化（L1/L2）对模型稳定性的影响。对逻辑回归（Logistic Regression）在概率估计和决策边界构建上的应用进行细致分析。 树模型家族： 深入讲解决策树（CART算法）、随机森林（Random Forests）的Bagging思想，以及梯度提升机（GBM）的迭代优化过程。重点剖析XGBoost、LightGBM和CatBoost的核心优化点，如稀疏感知算法、梯度剪枝等，并讨论它们在处理结构化数据时的强大性能。 第五章：无监督学习与数据结构发现 无监督学习是揭示数据内在结构的有力工具。 聚类分析： 细致对比K-Means、DBSCAN（及其参数敏感性）、层次聚类（Agglomerative Clustering）的优缺点。讨论如何利用轮廓系数（Silhouette Score）等指标客观评估聚类质量。 关联规则挖掘： 介绍Apriori算法及其在市场购物篮分析中的应用。 第六章：模型性能的量化与优化 一个健壮的模型必须经过严格的评估。本章聚焦于评估指标和模型选择策略。 分类评估： 详细解释混淆矩阵，并深入解析精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线、AUC值，以及如何处理类别不平衡问题（如SMOTE过采样、代价敏感学习）。 回归评估： 对均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R-squared进行比较分析。 交叉验证与超参数调优： 系统介绍K折交叉验证、留一法（LOOCV）的机制。超参数优化方面，不仅介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），还将引入更高效的贝叶斯优化方法。 第三部分：深度学习与前沿技术 本部分转向处理复杂非结构化数据的高级技术——深度学习。 第七章：深度神经网络的构建块 本章奠定深度学习的基础。我们将从神经元模型出发，讲解激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）、损失函数、前向传播与反向传播（Backpropagation）的完整推导过程。重点讨论优化器（SGD, Momentum, Adam）的选择及其对收敛速度和泛化能力的影响。 第八章：卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用 CNN是处理图像数据的核心。本章深入讲解卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的工作原理。我们将解析经典网络架构（如LeNet, VGG, ResNet）的设计哲学，并介绍迁移学习（Transfer Learning）的概念，如何利用预训练模型（如ImageNet权重）加速特定任务的开发。 第九章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 针对时间序列、文本等序列数据，本章重点介绍RNN的结构及其“梯度消失/爆炸”问题。详细讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，阐述它们如何有效捕获长期依赖关系。 第十章：模型的可解释性（XAI）与部署 在实际应用中，模型的“黑箱”特性是致命的障碍。本章关注模型的可解释性技术。 局部解释： 详细介绍LIME（局部可解释模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的原理，阐明它们如何量化单个特征对特定预测的贡献。 全局解释： 讨论特征重要性（Feature Importance）在树模型中的体现及Permutation Importance的普适性。 模型部署： 简要介绍模型序列化（如Pickle/Joblib）、容器化（Docker简介）以及使用Flask/Streamlit构建简单API进行模型服务的流程，实现从实验到生产的闭环。 总结 本书内容覆盖了数据科学从数据准备到模型部署的全栈流程。通过理论推导、代码示例（侧重于Python生态系统，如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch的实际应用）和丰富的案例分析，读者将不仅掌握主流算法，更能培养出独立解决复杂数据问题的能力。本书适合有一定编程基础，渴望系统性掌握现代数据科学技能的工程师、分析师和科研人员。

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说实话，我一开始对市面上这么多编程书有些挑花眼，但拿到这本《Visual Basic程序设计》后，感觉找到了“对味”的那一本。它的内容深度和广度把握得非常精准。它没有陷入那种只停留在基础语法层面的浅尝辄止，而是勇敢地深入到了面向对象编程（OOP）的核心理念在VB环境下的具体实践。作者在类和继承的讲解上，用了许多巧妙的比喻，将抽象的编程思想具象化，这对我这个有一定其他语言基础，但对VB的OOP特性理解不深的“半路出家者”来说，简直是醍醐灌顶。更难得的是，书中对调试技巧和性能优化的讨论也毫不含糊，提供了许多实用的“黑科技”和调试心得，这些往往是其他教材中被轻易略过却至关重要的部分。读完后，我感觉自己的代码质量有了质的飞跃，不再是简单的“能跑就行”，而是开始追求“健壮且高效”。

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这本《Visual Basic程序设计》的排版实在让人眼前一亮，封面设计简洁大气，内页的字体选择和行距都非常舒适，长时间阅读也不会感到疲劳。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的图文并茂的方式，那些流程图和代码块的结构划分得极其清晰，即便是初次接触编程的读者，也能通过这些视觉辅助快速抓住重点。书中对VB.NET新特性的介绍也相当到位，没有那种教科书式的干巴巴的描述，而是紧密结合实际应用场景，让理论知识瞬间变得“活”了起来。例如，在数据绑定那一章，作者用了一个非常贴近日常办公的例子来贯穿始终，使得整个学习过程充满了实践的乐趣。更不用说，随书附带的那些精心挑选的练习题，难度设置循序渐进，不仅巩固了基础，还能有效激发我们动手解决问题的热情。对于想要系统学习这门语言的爱好者来说，这绝对是一本值得珍藏的入门和进阶参考书。

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我对技术书籍的评价标准往往很苛刻，尤其是对这种基础性强的编程语言著作。这本《Visual Basic程序设计》在知识体系的构建上展现了极高的专业素养。它不仅覆盖了VB的全部核心语法和API调用，更难得的是，它巧妙地穿插了许多软件工程的基本原则。比如，在模块化设计和代码重构的章节，作者用VB代码实例清晰地阐释了“高内聚，低耦合”的理念，这对于提升初级开发人员的架构思维至关重要。此外，本书对API调用的兼容性和未来扩展性的讨论也非常审慎，为读者指明了长期维护代码的方向。它不是一本速成手册，而是一部帮助读者建立扎实编程素养的“武功秘籍”，其价值是经得起时间考验的。

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作为一名长期从事系统集成的技术人员，我对工具的实用性要求是极高的。这本《Visual Basic程序设计》最让我欣赏的地方在于，它没有过度纠缠于历史包袱，而是将焦点牢牢锁定在了如何利用VB的高效特性去快速构建企业级应用上。书中关于数据库连接和ADO.NET的章节讲解得尤为精彩和深入，特别是关于事务管理和并发控制的部分，作者不仅给出了清晰的代码示例，还深入剖析了不同并发策略下的性能权衡。很多市面上宣称“高级”的教程，在这部分也只是蜻蜓点水，而这本书却给予了足够的篇幅和深度，这对于我们这些需要快速交付稳定、高性能应用的技术人员来说，价值无可估量。这本书真正做到了理论与实战的无缝对接，让人学完就能直接上手“干活”。

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这本教材的叙事风格简直是教科书界的一股清流，它完全不像那些死板的官方文档，更像是一位经验丰富的老工程师在旁边耐心指导你。作者的文笔非常风趣幽默，偶尔冒出的几句吐槽和行业内幕，让原本枯燥的学习过程充满了人情味。举个例子，在讲解异常处理时，作者没有直接抛出try-catch结构，而是先模拟了一个“程序崩溃现场”，让我们体会到没有健壮错误处理机制的痛苦，这种“先抑后扬”的手法，极大地增强了我们学习该知识点的内在驱动力。而且，书中的代码示例非常贴合现代软件开发的实际需求，没有出现任何过时或不推荐使用的语法，完全是面向未来开发的标准。可以说，这是一本让你在捧腹大笑和深思熟虑中完成学习的宝典。

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