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出版者:科学出版社

作者:周必水

出品人:

页数:186 页

译者:

出版时间:2004年01月

价格:24.0

装帧:平装

isbn号码:9787030123510

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

深入理解 Python 数据科学与机器学习实践 图书简介 本书旨在为希望在数据科学和机器学习领域建立坚实实践基础的读者提供一份全面而深入的指南。我们聚焦于当前业界最流行、最强大的工具集——Python生态系统，特别是其在数据处理、分析、建模与部署方面的核心库和框架。本书的叙事结构围绕“从数据获取到模型应用”的完整工作流程展开，强调理论与实践的紧密结合，力求让读者不仅理解算法的原理，更能熟练运用工具解决真实世界中的复杂问题。 第一部分：数据科学基础与环境搭建 本部分为后续高级主题奠定坚实的基础。我们首先会详细介绍如何搭建高效的Python数据科学环境，包括Anaconda发行版的选择、虚拟环境的管理，以及Jupyter Notebook/Lab在交互式计算中的最佳实践。 数据处理的基石：NumPy深度解析 NumPy作为Python科学计算的基石，其高效的多维数组操作是进行任何大规模数据计算的前提。本书将深入讲解ndarray对象的创建、索引、切片、广播机制（Broadcasting）的精妙之处，以及向量化操作如何替代低效的Python循环，从而实现性能的飞跃。我们将探讨线性代数运算在NumPy中的实现，这对于后续的特征分解和模型优化至关重要。 数据清洗与探索的艺术：Pandas精通 Pandas是数据科学家手中最强大的工具之一。本书会以详尽的案例，引导读者掌握`Series`和`DataFrame`的核心用法。我们将覆盖数据导入导出（CSV, Excel, SQL数据库）、缺失值（NaN）的处理策略（插补、删除、标记）、数据重塑（`pivot`, `melt`, `stack`, `unstack`）、数据合并与连接（`merge`, `join`, `concat`）的复杂场景应用，以及时间序列数据的独特处理方法。我们将特别强调“链式操作”和性能优化技巧，确保读者能够高效处理GB级的数据集。 数据可视化：洞察力的呈现 数据可视化是发现数据模式、交流分析结果的关键环节。本书采用Matplotlib作为基础，并重点介绍其上层封装库Seaborn的统计可视化能力。读者将学习如何绘制精确的分布图（直方图、KDE）、关系图（散点图、热力图）以及多变量比较图。更进一步，我们还会介绍交互式可视化工具Plotly或Altair，演示如何创建能够引导用户探索数据的动态图表。 第二部分：统计建模与机器学习核心 在掌握了数据处理工具后，我们将进入机器学习的核心领域，全面覆盖从经典统计模型到前沿深度学习方法的实践。 经典机器学习算法的原理与Scikit-learn实践 Scikit-learn是Python机器学习的标准接口。本部分将系统梳理回归、分类和聚类算法。 回归分析： 线性回归、岭回归、Lasso及其正则化原理，以及模型评估指标（R²、RMSE、MAE）。 分类模型： 逻辑回归、支持向量机（SVM）的核技巧，决策树的构建与剪枝。 集成学习： 重点讲解Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM）的原理差异与应用场景。我们将详细对比这些模型在处理高维稀疏数据时的性能表现。 模型选择、评估与调优 构建模型只是第一步，如何科学地评估和优化模型是区分专业人士的关键。本书将深入探讨交叉验证（Cross-Validation）的各种策略，如K折、分层抽样。模型评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC）的选取将结合具体业务场景进行讨论。参数调优部分，我们将实践网格搜索（Grid Search）和更高效的随机搜索（Random Search）与贝叶斯优化方法。 降维与特征工程的魔力 特征工程是决定模型上限的关键环节。我们将讲解如何从原始数据中提取有意义的特征，包括对文本数据（TF-IDF）、类别数据（独热编码、目标编码）的处理。维度约简方面，我们将实践主成分分析（PCA）的几何意义，并探讨t-SNE和UMAP在数据探索和可视化中的应用。 第三部分：深度学习与前沿应用 本部分转向构建复杂非线性模型的领域，主要聚焦于TensorFlow 2.x 和 PyTorch 生态。 深度学习框架入门：Keras/TensorFlow 2.x 我们从神经网络的基础结构（感知机、多层感知机MLP）开始，逐步构建更复杂的网络。重点讲解如何使用Keras API快速搭建、编译和训练模型。内容覆盖激活函数、损失函数、优化器（SGD, Adam, RMSprop）的选择与配置。 卷积神经网络（CNN）与计算机视觉实践 CNN是图像处理的基石。我们将详细剖析卷积层、池化层和全连接层的运作机制。实践部分将涉及经典架构（如ResNet, VGG）的迁移学习应用，用于图像分类和目标检测的基础任务。 循环神经网络（RNN）与序列数据处理 针对文本、语音等序列数据，本书将深入讲解RNN、LSTM和GRU的内部结构，解释它们如何解决长期依赖问题。实践案例将涵盖情感分析和简单的机器翻译任务。 第四部分：模型部署与工程化 一个优秀的模型只有投入实际使用才有价值。本部分关注如何将训练好的模型转化为可供生产环境调用的服务。 模型序列化与版本控制 讲解如何使用`pickle`或更专业的`joblib`来保存模型权重。对于深度学习模型，我们将学习保存完整的模型结构和参数。模型版本控制和实验跟踪将引入MLflow等工具的概念，确保研究的可复现性。 模型服务化：从Jupyter到API 我们将使用Flask或FastAPI框架，构建一个轻量级的RESTful API服务，用于接收用户输入、调用已训练的模型并返回预测结果。部署环境的容器化（Docker）概念也将被引入，确保模型在任何生产环境中都能稳定运行。 总结与展望 全书贯穿“动手实践”的理念，每一个重要概念都配有详尽的代码示例和可运行的Jupyter Notebook。本书的目标是培养读者将数据科学理论知识转化为可交付成果的实战能力，为读者未来在人工智能、大数据分析等领域的发展打下坚实、全面的技能基础。

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我花了整整一个周末的时间，试图去理解其中关于结构体和联合体的那几页内容，感觉就像在啃一块最坚硬的石头。作者在描述这两者区别的时候，用词过于学术化和晦涩，我不得不查阅好几个在线论坛和视频教程来反向理解书本上的定义。这暴露了该书在面向不同认知水平读者的教学策略上的不足。对于像我这样习惯于通过“做中学”来掌握新技能的人来说，书中提供的代码示例数量远远不够，而且很多示例代码都过于简洁，缺少必要的注释来解释每一步操作背后的逻辑考量。我特别留意了书中关于错误处理的部分，但发现这部分内容讲解得非常简略，只是简单提及了`if`语句进行错误码检查，对于如何使用更高级的机制（比如异常处理的概念，虽然C语言本身没有C++那样的成熟体系，但总有一些最佳实践可以引入）几乎没有涉及。因此，这本书更像是为那些已经掌握了基础编程思维，只是想专门学习C语言语法的程序员准备的，对于想要培养健壮编程习惯的初学者来说，帮助有限。

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这本书的装帧设计倒是挺吸引眼球的，封面那种深沉的蓝色调，配上清晰的白色字体，给人一种很专业、很值得信赖的感觉。我刚把它抱回家的时候，就忍不住翻了几页。不过，说实话，我对编程这块儿了解得并不深，所以一开始看那些密密麻麻的符号和复杂的结构时，心里还是有点打鼓的。我原本是想找一本能让我这个“纯小白”也能轻松入门的读物，最好是那种能通过生动的比喻或者贴近生活的例子来解释抽象概念的。比如，如何将内存比作图书馆的书架，变量比作贴着标签的盒子等等。这本书的开篇似乎更倾向于直接讲解C语言的基础语法和数据类型，对于我这种零基础的读者来说，阅读体验稍显陡峭。我希望能看到更多图示来辅助理解指针和内存管理这些核心难点，毕竟“一图胜千言”在学习编程时尤其适用。整体来看，它更像是一本面向有一定基础或者希望快速深入的读者的参考手册，而不是那种手把手带着新手上路的“启蒙导师”。希望后续的内容能有更多循序渐进的引导。

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这本书在索引和术语表的设计上，可以说是草率至极，极大地影响了学习的检索效率。每当我在阅读过程中遇到一个不熟悉的术语，比如“位域”或者“宏展开”，我都需要花费大量时间在书本后面翻找，而即便是找到了对应的页码，那里的解释也常常是上下文脱节的，需要我回溯到好几章前才能勉强理解。一个优秀的技术书籍应该配备一个详尽的、双向索引，允许读者通过概念或关键字快速定位到所有相关讨论的位置。更令人沮丧的是，书中对于一些常见的编译器警告（Warnings）的处理方式也缺乏足够的重视。例如，对于函数声明与定义不一致可能导致的潜在问题，书中仅仅是一笔带过，并没有给出实际的编译错误信息截图和详细的调试步骤。这使得读者在自己的编译环境中遇到问题时，无法有效地利用这本书作为排除故障的资源。这本书更侧重于“告诉我这是什么”，而不是“告诉我当你遇到XX问题时应该怎么做”。对于追求效率和解决问题的读者来说，这种结构上的不友好是难以忍受的。

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这本书的排版布局简直是一场视觉上的灾难，密集的文字堆砌，几乎没有足够的留白空间来让读者的眼睛休息一下。每一章的知识点都像是一股脑地灌输进来，章节之间的过渡显得非常生硬，几乎没有起到承上启下的作用。举个例子，前一页还在讲解循环结构如何优化效率，下一页就跳到了文件操作，中间完全缺少一个缓冲或者一个小练习来巩固刚刚学到的内容。这使得我在阅读过程中，需要不断地停下来，翻回前几页回顾一下刚才学到的东西，效率非常低下。我更期待的是一种模块化的学习路径，每学完一个小模块，就立刻提供一些小型编程挑战，让我能即时检验自己是否真正掌握了该知识点。这本书的习题部分似乎安排得比较靠后，而且题目大多是理论性的问答，而不是需要实际敲代码才能解决的实践题。对于追求实战能力的读者来说，这种编排方式显然是不够友好的。如果能将理论与实践紧密结合，穿插在讲解的过程中，学习效果一定会大打折扣。

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与其他我读过的编程教材相比，这本书最大的遗憾在于其对现代C语言标准和实践的关注度似乎有些滞后。我注意到书中的很多例子和函数调用都停留在非常早期的C标准版本，比如对动态内存分配函数的使用，很少看到关于如何有效利用`realloc`进行高效内存扩展的讨论，更多的是基于简单的`malloc`和`free`的固定大小分配模式。此外，在涉及到多线程和并发编程（即使只是基础概念引入）时，该书几乎是避而不谈，这在如今这个多核处理器普及的时代，对于任何一本声称是“程序设计”的教材来说，都是一个重大的疏漏。学习编程不应该只是学习一门古老的语言的语法，更应该学习如何利用这门语言去解决当代计算环境下的问题。我希望看到更多关于标准库（STL在C++中，C语言的标准库也有很多值得深入挖掘的内容）的高级用法的介绍，而不是仅仅停留在最基础的输入输出和字符串处理上。这使得这本书的实用价值大打折扣，感觉更像是一本历史资料而非现行参考书。

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