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出版者:陕西科学技术出版社

作者:王璞等

出品人:

页数:150

译者:

出版时间:2004-1

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787536930322

丛书系列:

图书标签:

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《面向未来的数据科学实践：Python与机器学习深度解析》 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心动力。掌握数据科学的理论基础和前沿技术，已不再是少数专家的专利，而是各行各业专业人士必备的核心竞争力。《面向未来的数据科学实践：Python与机器学习深度解析》正是一本旨在帮助读者系统、深入地构建现代数据科学知识体系的权威著作。本书内容聚焦于数据获取、清洗、探索性分析、模型构建、评估与部署的全流程，强调理论与实践的紧密结合，确保读者能够将所学知识迅速应用于解决真实的复杂问题。 本书特色与内容纲要 本书跳出了传统教材的窠臼，采取了“理论奠基—工具驱动—案例实战”的教学路径，内容深度和广度兼备，尤其侧重于前沿算法的应用落地。 第一部分：数据科学基石与Python生态系统（奠定基础） 本部分将详细介绍数据科学的整体框架和分析思维，并深入讲解支撑现代数据科学的Python核心工具包。 1. 数据科学的本质与流程重构： 阐述从业务问题抽象到数据驱动决策的完整闭环。探讨数据伦理、隐私保护在现代项目中的重要性。 2. Python环境与高效编程实践： 侧重于Python 3.10+版本的最新特性，包括异步编程基础、环境隔离（Conda/Virtualenv）的最佳实践，以及编写可维护、高性能的代码规范。 3. Numpy与Pandas精进指南： 不仅停留在基础的数据结构介绍，而是深入探讨向量化操作的底层原理，矢量化计算的性能优化技巧（如避免不必要的循环），以及处理大规模、缺失值复杂的异构数据集的高级索引和重塑技术（如MultiIndex的应用、`apply`与`transform`的性能权衡）。 4. 数据可视化：从描述到叙事： 聚焦于`Matplotlib`和`Seaborn`的高级定制化技巧，并引入`Plotly`和`Altair`实现交互式可视化。重点讲解如何通过视觉设计有效传达复杂分析结果，而非仅仅绘制图表。 第二部分：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学（洞察发现） EDA是连接原始数据与有效模型的关键桥梁。本部分强调通过数据讲述故事的能力。 1. 数据质量诊断与预处理： 详述异常值（Outliers）的识别方法（如基于统计学、隔离森林等），以及不同类型缺失值（MCAR, MAR, MNAR）的填补策略（如多重插补MICE）。 2. 特征工程的深度挖掘： 这是区分初级与高级数据科学家的核心技能。内容包括： 高维数据处理： 独热编码（One-Hot Encoding）的稀疏性问题及替代方案（如Target Encoding）。 时间序列特征提取： 滞后特征、滚动窗口统计量、周期性特征的编码。 文本数据预处理基础： Tokenization、词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）的实际应用考量。 3. 统计推断与假设检验在EDA中的应用： 介绍A/B测试的设计原则、T检验、方差分析（ANOVA）的实际操作与结果解读，确保数据结论的统计显著性。 第三部分：机器学习核心算法与前沿模型（模型构建） 本部分构筑了完整的监督学习、无监督学习以及集成学习知识体系，并深入探讨了现代深度学习框架的入门与应用。 1. 经典监督学习模型解析： 回归模型： 线性模型的正则化（Ridge, Lasso, Elastic Net）及其在特征选择中的作用。 分类模型： 支持向量机（SVM）的核函数选择与优化，逻辑回归的概率解释。 2. 集成学习的威力： 详细解析Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, 梯度提升树GBDT）。重点讲解XGBoost, LightGBM, CatBoost三大主流框架的内部机制、并行化策略以及如何针对特定数据集进行参数调优。 3. 无监督学习与降维技术： 聚类算法（K-Means、DBSCAN、层次聚类）的选择标准。主成分分析（PCA）与t-SNE/UMAP在复杂数据可视化中的对比应用。 4. 深度学习基础与应用入门（使用PyTorch）： 鉴于深度学习的快速发展，本书选取当前业界流行的PyTorch框架进行讲解。内容涵盖：神经网络基础结构、反向传播原理、卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在序列数据处理中的基础概念。 第四部分：模型评估、可解释性与部署（落地实践） 一个模型只有被有效评估和部署，才具有实际价值。本部分聚焦于模型投入生产的工程化环节。 1. 高级模型评估指标： 不仅局限于准确率，深入探讨了针对不平衡数据集的PR曲线、F1分数、Kappa系数，以及回归问题的鲁棒性指标。 2. 模型性能的稳健性测试： 交叉验证（Cross-Validation）的变体（如Stratified K-Fold），以及超参数优化的系统方法（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）。 3. 机器学习可解释性（XAI）： 在“黑箱模型”时代，理解模型决策至关重要。本书详细介绍了LIME、SHAP等局部和全局解释工具，帮助读者解释复杂树模型和神经网络的预测逻辑。 4. 模型部署的初步探索： 介绍如何使用`Scikit-learn`的`joblib`或`pickle`保存模型，并结合轻量级框架（如Streamlit或FastAPI）构建简单的模型API服务，实现从Notebook到生产环境的初步过渡。 目标读者 本书适合具备一定Python编程基础，希望系统性学习现代数据科学方法论、掌握前沿机器学习算法和实践工具的工程师、分析师、科研人员以及计算机专业高年级学生。阅读本书后，读者将能够独立完成复杂数据集的端到端数据科学项目，并对模型的选择与性能有深刻的理解和掌控力。

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