计算机网络教程(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:谭浩强

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2001-8-1

价格:19.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505368804

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 计算机网络
• 网络原理
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 计算机基础
• 网络技术
• 第二版
• 教材
• 通信原理

好的，为您提供一份关于一本不包含《计算机网络教程（第二版）》内容的图书的详细简介。 --- 《现代数据科学与Python实战指南》 第一部分：数据科学的基石与思维模型 第1章：数据驱动的时代与科学思维的重塑 本章深入探讨了当前社会向数据驱动型经济转型的宏大背景。我们不再仅仅依赖直觉或经验，而是将数据视为核心资产。本章首先梳理了数据科学（Data Science）的定义、历史演进及其在商业决策、科学研究和公共服务中的核心作用。重点阐述了数据科学与其他学科（如统计学、计算机科学、领域知识）的交叉点。 随后，我们将介绍数据科学的思维模型。这不仅是技术栈的堆砌，更是一种解决问题的哲学。我们将学习如何从一个模糊的业务问题出发，转化为可量化的数据问题（问题定义与框架化），以及如何构建迭代的、可验证的解决方案框架。内容涵盖了从假设生成到实验设计（A/B测试基础概念）的完整流程。 第2章：Python生态系统入门：数据科学家的装备库 本章聚焦于Python在数据科学领域的统治地位及其核心工具集。我们将详细介绍Anaconda环境的配置与管理，理解虚拟环境的重要性。 核心内容包括： 1. NumPy的深度解析： 不仅仅是数组操作，更深入探讨其背后的C/Fortran底层优化、向量化计算的原理，以及广播（Broadcasting）机制在处理多维数据时的效率优势。介绍内存布局对性能的影响。 2. Pandas基础与进阶： 详细讲解`DataFrame`和`Series`的数据结构特性。重点剖析数据对齐（Alignment）、时间序列处理（DateTime索引、重采样Resampling）以及高效的数据清洗操作，如多层索引（MultiIndex）的应用和数据透视表（Pivot Tables）的高级用法。 3. Jupyter Notebook/Lab的高效使用： 侧重于交互式开发的工作流，包括魔法命令（Magic Commands）的使用、代码调试技巧以及如何利用Notebook进行文档化和结果分享。 第3章：数据获取、清洗与预处理的艺术 数据科学家80%的时间花费在准备数据上。本章致力于提供一套系统、健壮的数据准备流程。 数据源集成： 涵盖从CSV、Excel到SQL数据库（SQLite基础连接）的读取方法。介绍使用`requests`库进行基础Web数据抓取（非爬虫框架，侧重API交互）。 缺失值处理的策略： 不仅限于简单的均值/中位数填充，还讨论基于模型预测的插补方法（如使用KNNImputer）的适用场景和局限性。 异常值检测与处理： 使用统计方法（Z-score, IQR）和基于距离的方法（Isolation Forest的初探）来识别离群点，并讨论保留、转换或移除异常值的决策标准。 特征工程基础： 重点介绍分类变量的编码技术，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）及其在不同模型中的适用性。涵盖特征缩放（标准化与归一化）对梯度下降类算法的关键作用。 第二部分：核心分析技术与统计推断 第4章：描述性统计与数据可视化——洞察的窗口 本章强调通过视觉和量化指标来理解数据分布和关系。 描述性统计量深化： 深入理解偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的含义，以及它们如何影响模型假设。介绍集中趋势和离散程度的多种度量。 Matplotlib与Seaborn的精湛运用： 侧重于选择“正确”的图表来表达“正确”的信息。详细讲解直方图、箱线图、散点图矩阵（Pair Plots）、热力图（Heatmaps）的绘制与定制。强调图表的可读性、标签的规范性，以及避免误导性视觉呈现的原则。 第5章：概率论基础与经典统计推断 本章提供必要的统计学理论支撑，为后续的机器学习模型打下坚实基础。 随机变量与分布： 重点回顾二项分布、泊松分布和正态分布的特性。理解中心极限定理的实际意义。 假设检验实战： 详细讲解P值、置信区间的概念及其统计学解释。实践t检验（单样本、双样本）、方差分析（ANOVA）的基础应用，用于比较不同组别间的差异。 相关性与协方差的细微差别： 不仅计算Pearson相关系数，还引入Spearman等级相关系数，讨论非线性关系的处理。 第三部分：机器学习建模与评估 第6章：监督学习：回归模型精讲 本章从线性回归开始，构建完整的回归建模流程。 多元线性回归： 理论推导最小二乘法（OLS），讨论多重共线性（Multicollinearity）的检测（VIF）与处理。 模型诊断： 详尽分析残差图的解读，识别异方差性（Heteroscedasticity）和非线性模式，这些是模型优化的关键信号。 正则化技术： 深入探讨岭回归（Ridge, L2）和Lasso回归（L1）的工作原理，理解它们如何通过惩罚项来平衡偏差与方差，以及Lasso对特征选择的天然优势。 第7章：监督学习：分类算法实践 本章聚焦于将数据映射到离散类别的方法。 逻辑回归： 从概率建模的角度理解Logit函数，并将其作为理解更复杂分类器的基础。 决策树与集成学习入门： 讲解决策树的构建过程（信息增益/基尼不纯度）。重点引入集成学习的概念——Bagging（随机森林 Random Forest）和Boosting（Gradient Boosting的初步介绍）。 模型性能评估的维度： 超越准确率（Accuracy）。详细阐述混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC的计算与意义。强调根据业务目标选择合适的评估指标。 第8章：无监督学习与模型解释性 本章探索在没有明确标签的情况下发现数据内在结构的方法。 聚类分析： 实践K-Means算法，包括肘部法则（Elbow Method）和轮廓系数（Silhouette Score）在确定最佳簇数中的应用。介绍层次聚类（Hierarchical Clustering）的优势。 降维技术： 深入解析主成分分析（PCA）的数学原理，理解其如何通过最大化方差来实现信息保留，并应用于可视化和特征压缩。 模型可解释性（XAI初探）： 介绍理解复杂模型决策的重要性。讨论全局解释方法（如特征重要性排序）和局部解释方法（如对单个预测结果的归因分析）。 第四部分：高级主题与生产部署考量 第9章：时间序列分析的特有挑战 本章针对具有时间依赖性的数据提供专门工具箱。 时间序列分解： 分离趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和残差。 平稳性检验： 使用ADF检验识别非平稳序列的必要性。 ARIMA模型的构建： 讲解自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）部分的参数选择（ACF/PACF图的解读）。 第10章：模型评估、验证与生产化思维 本章旨在确保模型不仅在测试集上表现良好，而且在实际应用中稳定可靠。 交叉验证的精细化： 讨论K折、留一法以及针对时间序列数据的滚动原点交叉验证。 超参数调优策略： 详细对比网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的效率与效果。引入更高级的贝叶斯优化概念。 模型持久化与部署基础： 使用`pickle`或`joblib`保存训练好的模型对象。探讨模型在实际业务流程中被调用的基本架构模式（例如，作为微服务API的预测后端，不涉及具体的网络协议或分布式系统）。 --- 本书特色： 本书以实践为导向，注重代码的效率与可读性，强调数据科学的“Why”而非仅仅是“How”。它致力于培养读者从数据获取到得出可操作结论的完整能力，完全侧重于Python生态下的数据处理、统计建模和机器学习应用，不涉及任何关于网络协议、数据通信、路由、交换、OSI模型或TCP/IP协议栈的底层或应用层细节。 目标读者： 渴望掌握现代数据分析工具链的初中级数据分析师、软件工程师转型数据科学家，以及需要用Python解决实际数据问题的领域专家。

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