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出版者:科學齣版社

作者:周必水

出品人:

頁數:186 页

译者:

出版時間:2004年01月

價格:24.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787030123510

叢書系列:

圖書標籤:

• C語言
• 程序設計
• 編程入門
• 計算機科學
• 教材
• 算法
• 數據結構
• 基礎教程
• 經典教材
• 理工科

深入理解 Python 數據科學與機器學習實踐 圖書簡介 本書旨在為希望在數據科學和機器學習領域建立堅實實踐基礎的讀者提供一份全麵而深入的指南。我們聚焦於當前業界最流行、最強大的工具集——Python生態係統，特彆是其在數據處理、分析、建模與部署方麵的核心庫和框架。本書的敘事結構圍繞“從數據獲取到模型應用”的完整工作流程展開，強調理論與實踐的緊密結閤，力求讓讀者不僅理解算法的原理，更能熟練運用工具解決真實世界中的復雜問題。 第一部分：數據科學基礎與環境搭建 本部分為後續高級主題奠定堅實的基礎。我們首先會詳細介紹如何搭建高效的Python數據科學環境，包括Anaconda發行版的選擇、虛擬環境的管理，以及Jupyter Notebook/Lab在交互式計算中的最佳實踐。 數據處理的基石：NumPy深度解析 NumPy作為Python科學計算的基石，其高效的多維數組操作是進行任何大規模數據計算的前提。本書將深入講解ndarray對象的創建、索引、切片、廣播機製（Broadcasting）的精妙之處，以及嚮量化操作如何替代低效的Python循環，從而實現性能的飛躍。我們將探討綫性代數運算在NumPy中的實現，這對於後續的特徵分解和模型優化至關重要。 數據清洗與探索的藝術：Pandas精通 Pandas是數據科學傢手中最強大的工具之一。本書會以詳盡的案例，引導讀者掌握`Series`和`DataFrame`的核心用法。我們將覆蓋數據導入導齣（CSV, Excel, SQL數據庫）、缺失值（NaN）的處理策略（插補、刪除、標記）、數據重塑（`pivot`, `melt`, `stack`, `unstack`）、數據閤並與連接（`merge`, `join`, `concat`）的復雜場景應用，以及時間序列數據的獨特處理方法。我們將特彆強調“鏈式操作”和性能優化技巧，確保讀者能夠高效處理GB級的數據集。 數據可視化：洞察力的呈現 數據可視化是發現數據模式、交流分析結果的關鍵環節。本書采用Matplotlib作為基礎，並重點介紹其上層封裝庫Seaborn的統計可視化能力。讀者將學習如何繪製精確的分布圖（直方圖、KDE）、關係圖（散點圖、熱力圖）以及多變量比較圖。更進一步，我們還會介紹交互式可視化工具Plotly或Altair，演示如何創建能夠引導用戶探索數據的動態圖錶。 第二部分：統計建模與機器學習核心 在掌握瞭數據處理工具後，我們將進入機器學習的核心領域，全麵覆蓋從經典統計模型到前沿深度學習方法的實踐。 經典機器學習算法的原理與Scikit-learn實踐 Scikit-learn是Python機器學習的標準接口。本部分將係統梳理迴歸、分類和聚類算法。 迴歸分析： 綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso及其正則化原理，以及模型評估指標（R²、RMSE、MAE）。 分類模型： 邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）的核技巧，決策樹的構建與剪枝。 集成學習： 重點講解Bagging（隨機森林）和Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM）的原理差異與應用場景。我們將詳細對比這些模型在處理高維稀疏數據時的性能錶現。 模型選擇、評估與調優 構建模型隻是第一步，如何科學地評估和優化模型是區分專業人士的關鍵。本書將深入探討交叉驗證（Cross-Validation）的各種策略，如K摺、分層抽樣。模型評估指標（精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC）的選取將結閤具體業務場景進行討論。參數調優部分，我們將實踐網格搜索（Grid Search）和更高效的隨機搜索（Random Search）與貝葉斯優化方法。 降維與特徵工程的魔力 特徵工程是決定模型上限的關鍵環節。我們將講解如何從原始數據中提取有意義的特徵，包括對文本數據（TF-IDF）、類彆數據（獨熱編碼、目標編碼）的處理。維度約簡方麵，我們將實踐主成分分析（PCA）的幾何意義，並探討t-SNE和UMAP在數據探索和可視化中的應用。 第三部分：深度學習與前沿應用 本部分轉嚮構建復雜非綫性模型的領域，主要聚焦於TensorFlow 2.x 和 PyTorch 生態。 深度學習框架入門：Keras/TensorFlow 2.x 我們從神經網絡的基礎結構（感知機、多層感知機MLP）開始，逐步構建更復雜的網絡。重點講解如何使用Keras API快速搭建、編譯和訓練模型。內容覆蓋激活函數、損失函數、優化器（SGD, Adam, RMSprop）的選擇與配置。 捲積神經網絡（CNN）與計算機視覺實踐 CNN是圖像處理的基石。我們將詳細剖析捲積層、池化層和全連接層的運作機製。實踐部分將涉及經典架構（如ResNet, VGG）的遷移學習應用，用於圖像分類和目標檢測的基礎任務。 循環神經網絡（RNN）與序列數據處理 針對文本、語音等序列數據，本書將深入講解RNN、LSTM和GRU的內部結構，解釋它們如何解決長期依賴問題。實踐案例將涵蓋情感分析和簡單的機器翻譯任務。 第四部分：模型部署與工程化 一個優秀的模型隻有投入實際使用纔有價值。本部分關注如何將訓練好的模型轉化為可供生産環境調用的服務。 模型序列化與版本控製 講解如何使用`pickle`或更專業的`joblib`來保存模型權重。對於深度學習模型，我們將學習保存完整的模型結構和參數。模型版本控製和實驗跟蹤將引入MLflow等工具的概念，確保研究的可復現性。 模型服務化：從Jupyter到API 我們將使用Flask或FastAPI框架，構建一個輕量級的RESTful API服務，用於接收用戶輸入、調用已訓練的模型並返迴預測結果。部署環境的容器化（Docker）概念也將被引入，確保模型在任何生産環境中都能穩定運行。 總結與展望 全書貫穿“動手實踐”的理念，每一個重要概念都配有詳盡的代碼示例和可運行的Jupyter Notebook。本書的目標是培養讀者將數據科學理論知識轉化為可交付成果的實戰能力，為讀者未來在人工智能、大數據分析等領域的發展打下堅實、全麵的技能基礎。

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與其他我讀過的編程教材相比，這本書最大的遺憾在於其對現代C語言標準和實踐的關注度似乎有些滯後。我注意到書中的很多例子和函數調用都停留在非常早期的C標準版本，比如對動態內存分配函數的使用，很少看到關於如何有效利用`realloc`進行高效內存擴展的討論，更多的是基於簡單的`malloc`和`free`的固定大小分配模式。此外，在涉及到多綫程和並發編程（即使隻是基礎概念引入）時，該書幾乎是避而不談，這在如今這個多核處理器普及的時代，對於任何一本聲稱是“程序設計”的教材來說，都是一個重大的疏漏。學習編程不應該隻是學習一門古老的語言的語法，更應該學習如何利用這門語言去解決當代計算環境下的問題。我希望看到更多關於標準庫（STL在C++中，C語言的標準庫也有很多值得深入挖掘的內容）的高級用法的介紹，而不是僅僅停留在最基礎的輸入輸齣和字符串處理上。這使得這本書的實用價值大打摺扣，感覺更像是一本曆史資料而非現行參考書。

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我花瞭整整一個周末的時間，試圖去理解其中關於結構體和聯閤體的那幾頁內容，感覺就像在啃一塊最堅硬的石頭。作者在描述這兩者區彆的時候，用詞過於學術化和晦澀，我不得不查閱好幾個在綫論壇和視頻教程來反嚮理解書本上的定義。這暴露瞭該書在麵嚮不同認知水平讀者的教學策略上的不足。對於像我這樣習慣於通過“做中學”來掌握新技能的人來說，書中提供的代碼示例數量遠遠不夠，而且很多示例代碼都過於簡潔，缺少必要的注釋來解釋每一步操作背後的邏輯考量。我特彆留意瞭書中關於錯誤處理的部分，但發現這部分內容講解得非常簡略，隻是簡單提及瞭`if`語句進行錯誤碼檢查，對於如何使用更高級的機製（比如異常處理的概念，雖然C語言本身沒有C++那樣的成熟體係，但總有一些最佳實踐可以引入）幾乎沒有涉及。因此，這本書更像是為那些已經掌握瞭基礎編程思維，隻是想專門學習C語言語法的程序員準備的，對於想要培養健壯編程習慣的初學者來說，幫助有限。

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這本書的排版布局簡直是一場視覺上的災難，密集的文字堆砌，幾乎沒有足夠的留白空間來讓讀者的眼睛休息一下。每一章的知識點都像是一股腦地灌輸進來，章節之間的過渡顯得非常生硬，幾乎沒有起到承上啓下的作用。舉個例子，前一頁還在講解循環結構如何優化效率，下一頁就跳到瞭文件操作，中間完全缺少一個緩衝或者一個小練習來鞏固剛剛學到的內容。這使得我在閱讀過程中，需要不斷地停下來，翻迴前幾頁迴顧一下剛纔學到的東西，效率非常低下。我更期待的是一種模塊化的學習路徑，每學完一個小模塊，就立刻提供一些小型編程挑戰，讓我能即時檢驗自己是否真正掌握瞭該知識點。這本書的習題部分似乎安排得比較靠後，而且題目大多是理論性的問答，而不是需要實際敲代碼纔能解決的實踐題。對於追求實戰能力的讀者來說，這種編排方式顯然是不夠友好的。如果能將理論與實踐緊密結閤，穿插在講解的過程中，學習效果一定會大打摺扣。

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這本書在索引和術語錶的設計上，可以說是草率至極，極大地影響瞭學習的檢索效率。每當我在閱讀過程中遇到一個不熟悉的術語，比如“位域”或者“宏展開”，我都需要花費大量時間在書本後麵翻找，而即便是找到瞭對應的頁碼，那裏的解釋也常常是上下文脫節的，需要我迴溯到好幾章前纔能勉強理解。一個優秀的技術書籍應該配備一個詳盡的、雙嚮索引，允許讀者通過概念或關鍵字快速定位到所有相關討論的位置。更令人沮喪的是，書中對於一些常見的編譯器警告（Warnings）的處理方式也缺乏足夠的重視。例如，對於函數聲明與定義不一緻可能導緻的潛在問題，書中僅僅是一筆帶過，並沒有給齣實際的編譯錯誤信息截圖和詳細的調試步驟。這使得讀者在自己的編譯環境中遇到問題時，無法有效地利用這本書作為排除故障的資源。這本書更側重於“告訴我這是什麼”，而不是“告訴我當你遇到XX問題時應該怎麼做”。對於追求效率和解決問題的讀者來說，這種結構上的不友好是難以忍受的。

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這本書的裝幀設計倒是挺吸引眼球的，封麵那種深沉的藍色調，配上清晰的白色字體，給人一種很專業、很值得信賴的感覺。我剛把它抱迴傢的時候，就忍不住翻瞭幾頁。不過，說實話，我對編程這塊兒瞭解得並不深，所以一開始看那些密密麻麻的符號和復雜的結構時，心裏還是有點打鼓的。我原本是想找一本能讓我這個“純小白”也能輕鬆入門的讀物，最好是那種能通過生動的比喻或者貼近生活的例子來解釋抽象概念的。比如，如何將內存比作圖書館的書架，變量比作貼著標簽的盒子等等。這本書的開篇似乎更傾嚮於直接講解C語言的基礎語法和數據類型，對於我這種零基礎的讀者來說，閱讀體驗稍顯陡峭。我希望能看到更多圖示來輔助理解指針和內存管理這些核心難點，畢竟“一圖勝韆言”在學習編程時尤其適用。整體來看，它更像是一本麵嚮有一定基礎或者希望快速深入的讀者的參考手冊，而不是那種手把手帶著新手上路的“啓濛導師”。希望後續的內容能有更多循序漸進的引導。

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