具体描述
本书从实用角度介绍了MCS-51系列单片机的硬件结构、指令系统及编程、系统外部功能扩展和单片机系统开发及应用实例，同时针对教学内容安排了若干单片机实训项目，引导读者逐步认识、熟悉和应用单片机，各章均精选一定数量的习题以巩固所学的知识。
本书充分体现“必须和够用”的特点，构思新颖，结构编排合理，内容丰富，实用性强，注重知识的内在联系与规律，便于学习和掌握。
好的，以下是针对您的需求，一本不包含“单片机技术应用”内容的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时避免任何“AI痕迹”的痕迹，并保证字数在1500字左右。 --- 图书名称：《现代数据科学与机器学习实战》 第一部分：数据科学基础与思维框架 本书旨在为读者构建坚实的现代数据科学基础，并引入一套系统化的数据处理与分析思维框架。我们深知，数据科学并非简单的工具堆砌，而是一种解决问题的科学方法论。因此，本书的开篇部分着重于概念的澄清与原理的阐述。 章节一：数据科学的生态系统与核心理念 本章首先界定了数据科学在当前技术浪潮中的定位，探讨了其与传统统计学、计算机科学及领域知识（Domain Knowledge）之间的内在联系与相互促进。我们将深入剖析数据驱动决策（Data-Driven Decision Making）的流程，从问题定义、数据获取、清洗、建模到最终的部署与反馈，形成一个完整的闭环。此外，还会介绍数据科学家应具备的核心素养，强调批判性思维在数据解读中的重要性，以及数据伦理与隐私保护的初步认知。 章节二：Python编程环境与科学计算库精要 本书选用Python作为主要工具语言，因为它在数据科学社区的广泛应用和丰富的库支持。本章详细讲解了搭建高效的Python科学计算环境，包括Anaconda、Jupyter Notebook/Lab的配置与使用技巧。重点介绍NumPy的高效数组操作和线性代数基础，这是后续所有复杂计算的基石。随后，我们将深入探讨Pandas库，这部分内容极为关键，因为它涵盖了数据处理的核心——DataFrame的结构、索引、数据对齐、缺失值处理、数据重塑（Pivot, Melt）以及时间序列数据的基础操作。我们力求通过大量的代码示例和实际场景的模拟，确保读者能够熟练驾驭数据清洗与预处理这一耗时但至关重要的环节。 章节三：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA是理解数据“故事”的关键步骤。本章侧重于如何通过可视化和统计摘要来发现数据中的模式、异常值和潜在关系。我们将全面介绍Matplotlib和Seaborn，并引入Plotly进行交互式可视化。不仅仅是学会绘图命令，更重要的是掌握“为什么”要选择特定的图表类型——直方图用于理解分布，散点图用于检验相关性，箱线图用于识别异常值。统计摘要方面，我们将复习均值、中位数、标准差、偏度和峰度，并引入更高级的统计检验概念，如T检验、方差分析（ANOVA）的基础应用，为后续的建模做准备。 第二部分：机器学习核心算法与模型构建 本部分是本书的实践核心，聚焦于机器学习（ML）的经典算法、现代深度学习框架的入门，以及如何构建、评估和优化预测模型。 章节四：经典监督学习：回归与分类 本章系统讲解线性回归和逻辑回归的数学原理、最小二乘法与最大似然估计的内在逻辑。我们将使用Scikit-learn库，详细演示如何构建第一个端到端的预测模型，包括特征工程的初步技巧（如独热编码、特征缩放）。随后，我们将转向更复杂的模型，如决策树（Decision Trees）的构建机制，以及它们如何克服线性模型的局限性。评估指标是本章的重中之重，我们将深入剖析R²、MSE、MAE用于回归评估，以及准确率、精确率、召回率、F1分数和ROC-AUC曲线对于分类问题的意义，强调在不同业务场景下选择合适评估指标的重要性。 章节五：集成学习的强大力量 现代数据科学竞赛和工业应用中，集成学习方法占据主导地位。本章首先解释Bagging（如随机森林 Random Forests）如何通过多样性降低方差，以及Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）如何通过迭代优化残差来提高精度。随后，我们将花费大量篇幅详细介绍XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大主流梯度提升框架。读者将学会如何进行精细化的超参数调优（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization），以榨取模型的最佳性能，并理解它们在处理高维稀疏数据时的优势。 章节六：无监督学习与降维技术 本部分探讨如何在缺乏标签的情况下发现数据内在结构。我们将细致讲解K-Means聚类算法的迭代过程及其对初始中心点选择的敏感性，并介绍层次聚类和DBSCAN。在降维方面，主成分分析（PCA）的数学推导与实际应用将被详尽阐述，帮助读者理解如何在高维数据中捕捉最重要的信息方差。此外，我们还会触及流形学习（如t-SNE）在数据可视化中的独特作用。 第三部分：深度学习与前沿应用 本部分将读者从传统机器学习带入到人工神经网络（ANN）的世界，主要采用TensorFlow 2.x和PyTorch框架。 章节七：神经网络基础与构建模块 本章从感知机模型讲起，逐步构建多层感知机（MLP）。重点在于理解激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择影响，反向传播（Backpropagation）算法的原理，以及优化器（SGD, Adam, RMSProp）如何引导模型收敛。我们将使用Keras API快速构建第一个神经网络模型，强调层（Layer）的概念及其堆叠方式。 章节八：卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用 本书将CNN视为现代计算机视觉的基石。本章将详述卷积层、池化层、全连接层的结构和功能。我们会实践经典架构如LeNet、AlexNet和ResNet的基本思想。实战部分将聚焦于图像分类任务，包括数据增强（Data Augmentation）技术，如旋转、裁剪、色彩抖动，以提高模型的泛化能力。 章节九：循环神经网络（RNN）与序列数据建模 针对文本、语音等序列数据，本章介绍RNN的基本结构，并着重分析标准RNN在长期依赖问题上的局限性。随后，我们将深入讲解LSTM（长短期记忆网络）和GRU的内部门控机制，这是解决序列建模挑战的关键。我们将以一个简单的文本情感分析项目为例，展示词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec或GloVe）的预处理和嵌入层在序列模型中的作用。 第四部分：模型部署、实践与未来趋势 章节十：模型评估、验证与系统化部署 一个优秀的模型必须是可信赖且可部署的。本章深入探讨交叉验证（Cross-Validation）的各种形式，模型的可解释性（Interpretability）技术，例如使用SHAP值来理解复杂模型的预测依据。最后，我们将介绍如何使用Flask/Streamlit将训练好的模型封装成API或交互式应用，实现从训练到生产环境的平稳过渡，并讨论模型监控与再训练的策略。 附录：软件工具与性能优化指南 附录部分将提供常用的计算资源配置建议（如GPU选择），以及对Scikit-learn Pipeline的深入解析，帮助读者构建更健壮、更易于维护的机器学习工作流。 本书面向对数据分析、预测建模有浓厚兴趣的工程师、分析师以及希望系统掌握现代数据科学工具和方法论的研究人员。通过对理论的深入剖析和对主流工具的实战演练，读者将能够独立完成复杂的数据项目，并将数据科学能力转化为实际的业务价值。 ---
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