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出版者:高等教育出版社

作者:大连理工大学工程画教研室

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-8-16

价格:13.20元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040119367

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探索信息世界的奥秘：一本关于数据科学与机器学习的导论 引言：拥抱数据的时代 我们正身处一个由数据驱动的时代。从我们日常的购物选择到复杂的全球气候模型，数据无处不在，并以前所未有的速度增长。如何理解、分析和利用这些海量信息，已成为现代社会和科学研究的核心挑战。本书——《数据之境：从统计基础到深度学习前沿》——旨在为渴望进入这个激动人心领域的研究者、工程师和决策者提供一座坚实的桥梁。它不是一本关于机械或工程图学的书籍，而是深入探索信息本质、算法逻辑和预测建模的指南。 本书的结构设计旨在循序渐进，首先奠定坚实的数学和统计学基础，随后逐步深入到现代数据科学的核心技术——机器学习和深度学习。我们相信，只有深刻理解支撑这些工具的底层原理，才能更有效地应用它们，并批判性地评估其局限性。 --- 第一部分：数据科学的基石——统计学与概率论的重塑 数据科学的根基深植于统计学之中。在数据被采集、清洗和初步探索之后，我们必须用严谨的数学工具来描述其内在的规律和不确定性。 第一章：描述性统计与数据可视化 本章着重于如何将原始的、杂乱无章的数据转化为可理解的洞察。我们将详细讲解集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算。重点在于介绍高级可视化技术，例如使用箱线图（Box Plots）来揭示数据分布的偏度和异常值，以及使用小提琴图（Violin Plots）来比较多个数据集的分布形态。我们还将探讨数据预处理中的关键步骤，如缺失值插补和离群点识别，这些步骤是后续建模准确性的生命线。 第二章：概率论基础与随机变量 概率论是理解不确定性的语言。本章从古典概率模型出发，过渡到更复杂的条件概率和贝叶斯定理。我们将深入剖析离散（如二项分布、泊松分布）和连续（如正态分布、指数分布）随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。特别地，我们强调中心极限定理的重要性，它是许多推断性统计方法得以成立的理论基石。 第三章：推断性统计：从样本到总体 推断统计学是连接样本观测与总体结论的桥梁。本章系统地介绍了参数估计方法，包括点估计和区间估计。随后，我们将展开对假设检验的详细讨论，涵盖了T检验、方差分析（ANOVA）等经典检验方法。我们不仅会教授如何执行这些检验，更重要的是，将着重于解释P值、统计功效（Power）和第一/第二类错误的概念，确保读者能够做出负责任的统计推断。 --- 第二部分：机器学习的引擎——算法与模型构建 掌握了统计基础后，本书进入了机器学习的核心领域。机器学习的目标是让计算机系统能够从数据中“学习”规律并做出预测或决策，而无需被显式编程。 第四章：监督学习：回归与分类的基础 监督学习是最常见的机器学习范式。本章首先介绍线性回归和逻辑回归，它们是理解更复杂模型的基础。在线性回归部分，我们将详细分析如何处理多重共线性问题以及使用正则化技术（岭回归和Lasso）来防止过拟合。在分类方面，逻辑回归的概率解释机制将被透彻解析。 第五章：模型评估与特征工程 一个优秀的模型，如果没有恰当的评估标准和高质量的输入特征，其价值将大打折扣。本章专注于模型性能的量化。对于回归问题，我们将使用R方、均方误差（MSE）等指标；对于分类问题，则重点讲解混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数。特征工程部分将介绍特征编码（独热编码、目标编码）、特征缩放（标准化与归一化），以及维度约减技术，如主成分分析（PCA）在降维和噪声去除中的应用。 第六章：树模型与集成学习 决策树以其直观性和易解释性而著称，但单独使用时容易过拟合。本章深入探讨了如何通过集成学习方法来克服这一弱点。我们将详尽分析Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的内在机制。特别地，我们将对XGBoost和LightGBM等现代、高效的梯度提升框架进行剖析，解释它们如何通过并行化和更精细的树生长策略来达到最优性能。 --- 第三部分：超越线性——非监督学习与深度学习的前沿 为了处理结构更复杂、关系更隐秘的数据，我们需要更强大的工具。本书的最后一部分将引导读者进入非监督学习和现代神经网络的领域。 第七章：非监督学习：发现隐藏的结构 非监督学习旨在从未标记的数据中发现内在的模式和结构。本章主要涵盖聚类分析。我们将比较K-均值（K-Means）算法的优缺点，并介绍基于密度的DBSCAN算法及其在识别任意形状簇方面的优势。对于降维，我们将在回顾PCA的基础上，引入非线性降维技术如t-SNE，并讨论其在可视化高维数据时的实用性。 第八章：神经网络基础与前馈网络 深度学习是现代人工智能的核心驱动力。本章从人工神经元（Perceptron）的概念开始，逐步构建多层感知机（MLP）。我们将深入探讨激活函数（Sigmoid, ReLU等）的选择及其对梯度传播的影响。反向传播算法——神经网络学习的“心脏”——将被详细分解，解释其如何利用链式法则高效地计算梯度。优化器（SGD, Adam等）的收敛特性也将被进行比较分析。 第九章：卷积神经网络（CNN）与序列模型（RNN/LSTM） 本章将应用深度学习解决特定类型的数据问题。在图像处理方面，我们将详细阐述卷积层、池化层和全连接层的结构，以及它们如何捕捉空间层次特征。对于时间序列数据和文本数据，循环神经网络（RNN）及其改进型——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）——将是重点。我们将展示如何用这些模型处理自然语言处理（NLP）的基础任务，如情感分析和机器翻译的初步模型构建。 --- 结语：数据科学的伦理与未来展望 《数据之境》的最后，我们超越了纯粹的技术层面，探讨了数据科学在现实世界中的应用所带来的伦理挑战，包括算法偏见、数据隐私和模型的可解释性（XAI）。我们鼓励读者不仅成为技术的精通者，更要成为负责任的、有远见的实践者，利用这些强大的工具去构建一个更智能、更公平的未来。本书提供的不仅是知识和工具，更是一种探索复杂信息世界的思维框架。

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从语言风格上来看，这本书保持了一种恰到好处的客观和专业性，同时又不失清晰易懂的特质。作者的用词精准、专业术语的定义清晰无歧义，这在技术文档中至关重要。更难能可贵的是，即使在处理一些极为晦涩的投影规则或复杂的结构解析时，作者也总能找到一种简洁有力的描述方式来辅助理解，使得那些原本枯燥的几何概念变得生动起来。我特别喜欢它在解释关键概念时所使用的类比手法，比如将某个三视图的生成过程比喻成“从三个不同角度观察一个实体”，这种形象化的表达瞬间打通了我的思维障碍。这本书的文字就像是经验丰富的老工程师在耳边耐心指导，没有冗余的废话，每一个句子都承载着信息量，阅读体验极其高效。

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这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，封面采用了那种略带磨砂质感的深蓝色调，配上简洁有力的白色字体，透露出一种严谨又不失现代感的专业气息。翻开内页，纸张的厚度和白度都控制得恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称赞的是其排版布局，所有的图例和文字说明之间的间距都经过了细致的考量，重点信息和次要信息层次分明，让人在快速查阅资料时能够迅速定位所需内容。我尤其欣赏它在细节上的用心，比如那些复杂的机械零件剖视图，线条的粗细变化和标注的规范性都达到了极高的标准，这对于我们这些初学者来说，无疑是一份最好的视觉引导和规范示范。这本书的整体观感，就像一件精心打磨的精密仪器，每一个部分都服务于其核心功能，既实用又具有很高的审美价值，让人拿在手里就有一种想要深入学习的冲动。这种对细节的执着，往往是衡量一本优秀技术书籍的重要标尺。

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这本书的实用性超出了我的预期，它不仅仅停留在理论的阐述，更侧重于实际工程问题的解决。我注意到其中穿插了大量源自实际工业场景的案例分析，这些案例不仅仅是漂亮的图纸，更包含了对公差配合、表面粗糙度以及几何尺寸和几何公差（GD&T）的详细解读和应用示范。例如，在某个案例中，作者详细分析了某一配合的过盈量是如何通过调整不同的尺寸公差来实现的，并将理论计算与图纸标注紧密结合起来，这种“学以致用”的导向，对于即将进入设计岗位的我来说，简直是醍醐灌顶。它没有回避那些在实际工作中经常遇到的模糊地带，反而直面这些难点，并提供了行业内认可的最佳实践方案，使得书中的知识具有极强的可操作性和前瞻性，这在很多同类书籍中是相当罕见的。

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我花了一整天的时间来系统地浏览了这本书的目录结构和章节安排，不得不说，编撰者在逻辑构建上展现了深厚的功底。它没有简单地罗列知识点，而是采用了一种循序渐进、螺旋上升的教学路径。从最基础的投影关系、线条图例的规范开始，逐步过渡到复杂的组合体和装配图的绘制与识读，每一步都有明确的知识点衔接和铺垫，让人感觉学习过程非常顺畅，知识体系的构建也十分牢固。例如，在讲解到特定视图的生成逻辑时，作者并未直接给出结论，而是通过一系列逐步叠加的几何操作来推导，这种“追本溯源”的讲解方式，极大地加深了我对二维与三维空间转换的理解，远胜于那些直接抛出现成公式和结果的教材。对于那些希望真正掌握制图原理而非仅仅应付考试的人来说，这种由浅入深、注重原理深度的内容组织方式，提供了无与伦比的学习价值。

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这本书的装帧和内容编排无疑是顶尖水准，但真正让我感到惊喜的是它在“辅助学习工具”方面的投入。随书附带的那些数字化资源，例如在线的交互式模型预览和可下载的练习文件，极大地弥补了传统纸质教材在动态演示上的不足。我尝试使用了其中的一个交互式剖面查看器，它能让我实时地旋转、切割和拆分复杂的装配体，这对于理解零件之间的空间关系和装配顺序是何等直观和高效的辅助！这表明编撰者已经超越了传统教材的范畴，而是提供了一整套完整的学习解决方案。这种对现代学习媒介的积极整合，不仅提升了学习的趣味性，更重要的是，它显著提高了学习效率和对复杂机械结构的掌握深度，真正体现了技术教育的前沿思维。

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