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出版者:北京大学出版社

作者:屠忠俊

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2004-10

价格:36.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787301080238

丛书系列:

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探索未知的数字疆域：一部关于数据科学与人工智能的深度指南 本书名称：数据之海的航行：从理论基石到前沿应用的深度探索 图书简介 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录过去的凭证，它已然成为驱动未来的核心燃料。然而，面对浩如烟海的数据洪流，如何从中提炼出洞察力，构建出能够解决复杂问题的智能系统，成为了摆在所有技术人员和决策者面前的重大课题。《数据之海的航行》正是为此而作，它并非一本介绍具体营销技巧或广告投放策略的工具书，而是一部深入剖析数据科学（Data Science）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）核心原理、方法论与实际应用的百科全书式著作。 本书的写作目标是为读者提供一套坚实、系统、且与时俱进的知识体系，使他们能够自信地驾驭数据驱动的决策过程，并理解支撑现代智能系统的底层逻辑。我们摒弃了浮光掠影的介绍，专注于理论的深度、算法的精妙以及工程实现的挑战。 第一部分：数据科学的哲学与基石 本部分着重于构建读者对数据科学范式的深刻理解，强调其跨学科的本质。 第一章：数据科学的宇宙观 我们从历史的维度审视了数据处理范式的演变，从描述性统计到预测性建模，再到规范性决策的飞跃。深入探讨了数据科学与传统统计学、计算机科学之间的关系与区别。核心内容包括数据科学家的角色定位、伦理考量（如隐私保护与算法公平性）以及构建可解释性模型的必要性。我们详细阐述了“数据驱动文化”在企业组织中的构建路径，而非仅仅停留在技术层面。 第二章：数据获取、清洗与特征工程的艺术 原始数据是粗砺的矿石，特征工程是将其转化为黄金的炼金术。本章详尽剖析了数据采集的复杂性，包括流数据（Streaming Data）的处理框架、异构数据源的整合挑战。在数据清洗环节，我们不仅介绍了缺失值和异常值的标准处理方法，更深入探讨了高维稀疏数据（High-Dimensional Sparse Data）的降噪技术，例如基于信息熵的特征筛选。特征工程部分，我们超越了简单的组合与转换，着重介绍了如何利用领域知识（Domain Knowledge）来构造具有强预测能力的复合特征，并引入了自动特征工程（Automated Feature Engineering）工具的原理探讨。 第三章：概率论与统计推断的现代应用 坚实的数学基础是理解复杂模型的先决条件。本章聚焦于现代数据科学所需的概率论知识，如贝叶斯定理在序列决策中的应用、马尔可夫链的理论基础。在统计推断方面，本书详细讲解了假设检验的局限性，并重点介绍了非参数检验方法（Non-Parametric Tests）在数据分布未知或极端情况下的应用。我们还对因果推断（Causal Inference）进行了前瞻性介绍，阐述了如何设计 A/B 测试及准实验设计（Quasi-Experimental Designs）来更准确地量化干预效果。 第二部分：机器学习的核心算法与深度演化 第二部分是本书的技术核心，系统地梳理了从经典机器学习到前沿深度学习的演进脉络。 第四章：经典机器学习模型精讲 本章深入剖析了线性模型（回归与分类）的正则化技术（L1/L2/弹性网络），及其在可解释性建模中的价值。对于集成学习（Ensemble Methods），我们不仅讲解了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的数学原理，还对比了它们在处理不同规模和噪声水平数据集时的性能权衡。决策树的构建过程被细致地拆解，包括信息增益、基尼不纯度的计算与剪枝策略。 第五章：神经网络的拓扑结构与优化理论 深度学习章节从神经元的基本激活函数开始，逐步构建起多层感知器（MLP）。重点探讨了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在现代计算框架（如GPU加速）下的高效实现。优化器部分，我们详尽比较了 SGD、动量法、RMSProp、Adam 等算法的收敛性差异和超参数敏感性，并介绍了学习率调度（Learning Rate Scheduling）的复杂策略。 第六章：卷积网络（CNN）与序列模型（RNN/Transformer） 卷积神经网络部分，我们不仅限于介绍标准的 AlexNet 或 VGG 结构，而是深入探讨了残差连接（ResNet）、注意力机制（Inception Modules）等创新如何解决了深度网络训练中的梯度消失问题。对于序列数据，本书全面涵盖了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构与优缺点。高潮部分在于对 Transformer 架构的深入解析，特别是自注意力（Self-Attention）机制如何实现并行化计算，并成为自然语言处理（NLP）领域的标准范式。 第三部分：前沿应用、工程实践与未来展望 本书的最后一部分将理论与实践相结合，引导读者走向应用层面，并展望未来。 第七章：无监督学习与降维技术的实用化 无监督学习在发现隐藏结构方面至关重要。本章详细介绍了聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）的适用场景与评价指标（如轮廓系数）。在降维方面，除了主成分分析（PCA），我们还详细解释了流形学习方法（如t-SNE, UMAP）的原理，展示了它们在数据可视化和特征提炼中的强大能力。 第八章：可解释人工智能（XAI）与模型鲁棒性 随着模型复杂度的提升，黑箱问题日益突出。本章专门探讨了XAI的必要性与方法论，包括模型无关的局部解释方法（如 LIME, SHAP 值）和基于梯度的全局解释技术。此外，我们还深入分析了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并探讨了如何通过防御性蒸馏（Defensive Distillation）等技术增强模型的鲁棒性和安全性。 第九章：大规模数据处理架构与 MLOps 实践 成功的 AI 应用离不开高效的工程支撑。本章转向数据和模型的部署。我们探讨了分布式计算框架（如 Spark/Dask）在处理 TB 级数据时的内存管理和任务调度策略。MLOps（机器学习运维）部分，本书强调了端到端的管道构建，包括模型版本控制、自动化再训练触发机制、A/B 测试部署以及模型漂移（Model Drift）的实时监控与警报系统。这部分内容确保读者能将实验室的模型转化为生产级的可靠服务。 总结与展望 《数据之海的航行》旨在培养读者一种“数据思维”——即一种系统性地识别问题、选择工具、验证假设并迭代优化的能力。本书的深度和广度覆盖了从数学理论到工程实践的完整链条，是致力于成为顶尖数据科学家、算法工程师或技术决策者的专业人士不可或缺的参考读物。它提供的，是穿越数据迷雾、驶向智能未来的清晰航线图。

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这本书的语言风格非常吸引人，一点都不枯燥乏味，作者在讲解复杂概念的时候，会巧妙地运用一些生动形象的比喻，有时候甚至会穿插一些小故事或者案例，让原本抽象的理论变得鲜活起来。我记得有一个章节在讲受众画像的时候，作者用了“像是在为心仪的客户量身定制一件衬衫”来形容，那个比喻一下子就让我明白了目标用户细分的重要性，也感受到了精准营销的魅力。这种将专业知识融入到生活化场景的描述方式，让我在阅读过程中始终保持着高度的兴趣，甚至会不自觉地在脑海中勾勒出各种场景，去想象广告如何触达不同的人群。而且，作者的用词也非常考究，既有专业术语的准确性，又不失通俗易懂的表达，很少出现那种晦涩难懂的句子，让我这个初学者也能够轻松理解。有时候，读着读着，我甚至会觉得作者就像是我身边的一位良师益友，在耐心地给我讲解着每一个细节，解答着我可能存在的疑惑。这种亲切感，让我觉得学习过程不再是孤立的，而是一种充满互动和启发性的体验。书中的很多句子，我都会反复阅读，不仅仅是因为它们包含的信息量大，更是因为作者表达的方式太有感染力了。

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这本书的排版和设计也相当出色，每段文字都疏密得当，不会显得过于拥挤，而且重点内容会用加粗或者下划线的方式标示出来，方便我快速抓住核心要点。书中的一些图表和流程图，都制作得非常精美，清晰易懂，一点都不会让人觉得眼花缭乱。我尤其喜欢它在章节结尾处设置的“思考题”或者“实践练习”，这让我能够巩固所学的知识，并且将理论与实践相结合。很多时候，我都会停下来，认真思考作者提出的问题，甚至尝试着在纸上写下自己的答案。这种互动式的学习方式，让我在阅读过程中始终保持着积极性，也让我对学习内容有了更深刻的理解和记忆。总体来说，这本书不仅仅是一本知识的载体，更像是一位循循善诱的老师，一位耐心指导的伙伴，它让我在这个充满挑战的网络广告领域，找到了前进的方向和坚实的支撑。

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我之所以会如此推崇这本书，还在于它不仅仅提供了理论知识和操作指南，更重要的是，它培养了我一种“广告思维”。作者在书中反复强调，网络广告并非一蹴而就的“技术活”，而是一种需要策略、创意、数据分析和持续优化的“艺术与科学”的结合。书中的案例分析，总是能够揭示出背后隐藏的营销逻辑和用户心理，让我不仅仅是学会了“怎么做”，更是明白了“为什么这样做”。我甚至在读完这本书后，开始尝试在生活中去分析各种看到的网络广告，思考它们的设计思路、目标受众以及可能的效果。这种“举一反三”的能力，正是这本书带给我的最大财富。它让我不再是被动地接受信息，而是能够主动地去思考和评判，这对于我在这个信息爆炸的时代里，保持清醒的头脑，做出明智的决策，有着至关重要的作用。

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这本书的实操指导部分，简直是为零基础的读者量身定制的。作者详细地介绍了各大主流广告投放平台的注册流程、账户设置、广告创建、预算管理以及数据追踪等关键步骤。我之前一直觉得广告投放是个非常专业且复杂的过程，但读了这本书之后，我发现其实按照步骤来，是有章可循的。书中提供的截图和操作流程讲解，非常清晰直观，跟着书中的指示一步一步操作，我仿佛真的在电脑前进行着模拟投放。而且，作者还特别提醒了新手常会遇到的误区和一些需要注意的细节，比如如何设置更精准的定向条件，如何避免广告被拒审，以及如何监控广告效果等等。这些“过来人”的经验之谈，对我来说价值千金，让我少走了很多弯路。这本书真的让我从“只闻其名”的网络广告，变成了“能动手操作”的网络广告，这种成就感是无法用言语来形容的。

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书中对于一些核心概念的解释，简直是教科书级别的严谨和全面。比如，在讲解“转化率”这个概念的时候，作者不仅给出了清晰的数学公式，还详细分析了影响转化率的各种因素，从页面设计、文案撰写，到用户体验和技术实现，几乎涵盖了所有可能涉及到的维度。更重要的是，作者并没有停留在理论层面，而是提供了很多切实可行的优化建议，并结合实际案例，说明了如何通过调整不同的参数来提升转化率。我尤其欣赏作者在分析一个问题时，能够做到“由浅入深”，先抛出问题，然后层层剥离，直到找到问题的根源，再给出解决方案。这种分析问题的逻辑和方法，不仅帮助我理解了“转化率”本身，更重要的是，教会了我一种解决问题的思维方式，让我 zukünftig 面对其他广告问题时，也能套用这种思路去分析和解决。书中的图表和插图也用得恰到好处，它们不仅仅是为了美观，更是为了更直观地展示作者想要表达的内容，比如某个复杂的数据模型，或者某个广告投放流程，通过图表的形式呈现出来，一下子就清晰明了了许多。

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这本书的另一大亮点在于，它并没有局限于某个单一的广告平台或者某个细分的广告领域，而是对整个网络广告生态系统进行了全面的梳理和介绍。从搜索引擎营销、社交媒体广告，到程序化购买、内容营销，几乎涵盖了当前网络广告的各个主流形式。作者在介绍每一种广告形式时，都会深入分析其特点、优势、适用场景以及与其他广告形式的配合方式。这种宏观的视角，让我对网络广告的整体格局有了更清晰的认识，也帮助我理解了不同广告形式之间是如何协同作用，共同为品牌营销目标服务。我特别欣赏作者在讲解不同平台和形式时，能够做到“各有侧重”，而不是一概而论，这让我能够根据自己的实际需求，去选择最适合的学习方向和实操重点。这种“全局观”的培养，对于想要在网络广告领域有所建树的人来说，是必不可少的。

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我特别喜欢书中关于“创意”的部分，作者并没有将创意简单地归结为“灵感闪现”，而是将其拆解为可分析、可学习、可迭代的过程。书中不仅讨论了如何进行市场调研以发现创意灵感，还深入探讨了如何将创意有效地融入到不同类型的广告形式中，例如视频广告、信息流广告、搜索广告等等。作者还提供了很多具体的创意方法论，像是头脑风暴、SCAMPER方法等，并结合了大量成功的广告案例来阐释这些方法论的应用。让我印象深刻的是，作者强调创意并非天马行空，而是需要建立在对用户需求和品牌定位的深刻理解之上，并且要符合广告平台的规则和用户习惯。这种务实的创意观，打消了我之前对创意的一些不切实际的幻想，让我意识到，优秀的广告创意是可以被系统性地培养和实践出来的。书中的一些关于“如何讲好一个故事”的技巧，对我启发很大，它让我明白，好的广告不仅仅是信息的传递，更是情感的连接。

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数据分析在网络广告中扮演着至关重要的角色，而这本书在这方面的讲解，是我读过所有相关书籍中最详尽、最深入的一本。作者不仅仅是列举了常见的广告数据指标，比如点击率、转化率、ROI等等，而是深入分析了这些指标背后的含义，以及它们如何相互关联，共同影响广告的整体表现。我尤其喜欢书中关于“A/B测试”的章节，作者详细阐述了A/B测试的原理、设计步骤以及如何解读测试结果，并用多个实际案例说明了如何通过A/B测试来优化广告创意、着陆页甚至用户体验，从而实现广告效果的最大化。这种科学严谨的数据驱动的思维方式，让我彻底明白了“为什么”要去关注这些数据，而不仅仅是“怎么”去看数据。书中还提到了很多辅助数据分析的工具，并给出了使用建议，这对于我这种想进一步提升数据分析能力的人来说，是非常宝贵的资源。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种简洁而又充满科技感的线条，恰到好处地勾勒出了“网络广告”这个主题，而且整体色调的搭配也显得非常专业和有深度。我当时在书店里被它吸引，第一眼就觉得这是一本值得细细品读的书。打开扉页，映入眼帘的是作者的一段序言，虽然篇幅不长，但字里行间流露出的对网络广告行业的深刻洞察和对读者学习的殷切期望，让我立刻感受到了作者的用心。那种像是和一位经验丰富的前辈在交流的感觉，瞬间就拉近了我与这本书的距离。我迫不及待地翻到了目录，光是目录的条目设置，就足以看出作者在内容编排上的精心策划。从最基础的理论概念，到各种主流广告平台的实操指南，再到效果分析与优化策略，整个脉络清晰得就像一条笔直的大道，指引着我这个初学者能够一步步地深入了解这个复杂而又充满魅力的领域。我特别喜欢它在章节划分上的逻辑性，总能在一个篇章的学习结束后，自然而然地引出下一个更深层次的话题，让人感觉学习过程是顺畅且有连贯性的，不会有那种突然跳跃或者不知所云的感觉。这种编排方式，对于我这种希望系统性学习的人来说，简直是太重要了，它让我觉得，掌握网络广告的精髓，并非遥不可及。

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这本书的语言和内容都非常接地气，完全没有那种学术论文的生硬感，作者在讲解一些比较前沿的技术概念时，会用非常通俗易懂的语言来解释，而且还会穿插一些作者个人的从业经验和独到见解。我记得有一个章节在讲“算法”的时候，作者并没有直接扔出复杂的数学模型，而是用了一个非常有意思的比喻，将广告算法比作一个“聪明的店员”，知道如何将最合适的商品推荐给最有可能购买的顾客。这样的比喻一下子就让我理解了算法的核心逻辑，也让我对未来的广告投放充满了期待。而且，书中还探讨了网络广告的伦理和法律问题，这方面的内容，很多同类的书籍都很少提及，但对于一个从业者来说，却是非常重要且必须了解的。作者在这一部分的讲解，也同样是条理清晰，引人深思，让我意识到，技术的发展需要与人文关怀和社会责任并存。

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