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出版者:清华大学出版社

作者:吕凤翥

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:18.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302052807

丛书系列:

图书标签:

• C++
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深入探索 Python 数据科学实战：从基础到高级应用 图书名称：深入探索 Python 数据科学实战 图书简介 本指南旨在为渴望掌握 Python 在数据科学领域应用的读者提供一套全面、深入且高度实战化的学习路径。我们避开了对基础 C++ 语言特性的冗余讲解，专注于构建读者在处理现代数据挑战时所需的关键技能树。本书将数据科学的核心流程——从数据获取、清洗、探索性分析（EDA），到机器学习模型的构建、评估与部署——系统地融入到丰富的 Python 代码示例和真实世界的数据集案例中。 第一部分：Python 数据科学环境的搭建与核心库精通 本部分首先为读者搭建一个高效、稳定的 Python 数据科学工作环境。我们详细介绍了 Anaconda 平台的安装与配置，以及 Jupyter Notebook/Lab 在交互式数据分析中的强大作用。随后，我们将焦点集中在 Python 数据科学的“三驾马车”：NumPy、Pandas 和 Matplotlib。 NumPy 深度解析：向量化计算的基石 我们不仅介绍 NumPy 数组（`ndarray`）的基本操作，更深入探讨其内存布局、广播机制（Broadcasting）的工作原理及其对性能的决定性影响。通过对线性代数运算的实现与优化，读者将理解为何 NumPy 是高性能科学计算的基石。案例将侧重于大型矩阵运算的效率提升。 Pandas 精炼：数据处理的瑞士军刀 Pandas 部分是本书的核心。我们超越基础的 `DataFrame` 和 `Series` 操作，深入研究高效的数据重塑技术，如 `pivot_table`、`stack/unstack` 的高级用法。关键内容包括： 时间序列处理（Time Series）： 掌握日期时间索引的生成、重采样（Resampling）、滑动窗口计算（Rolling/Expanding）在金融和物联网数据分析中的应用。 高效数据清洗策略： 探讨缺失值（NaN）的智能插补方法（例如，基于模型的插补），处理非结构化文本数据（如地址解析）的技巧，以及使用 `apply`、`map`、向量化操作的性能权衡。 数据合并与连接： 详细对比 `merge`、`join` 和 `concat` 在复杂关系数据库结构模拟中的适用场景与性能差异。 数据可视化：从描绘到洞察（Matplotlib 与 Seaborn） 可视化不仅仅是绘图，更是沟通数据故事的过程。本书强调构建具有解释力的图表。我们详细讲解 Matplotlib 的底层面向对象接口，确保读者能够精细控制图表的每一个元素。随后，利用 Seaborn 库，我们展示如何快速生成统计学意义明确的图形，如分布图、关系图和分类回归图（Facet Grids），并讨论如何根据不同的分析目的（如探索性、报告展示）选择最佳的视觉编码方式。 第二部分：统计基础与探索性数据分析（EDA）的艺术 本部分将理论与实践相结合，指导读者如何利用统计思维来指导数据探索。 描述性统计与推断性统计的桥梁 我们简要回顾了核心的统计概念（均值、方差、分布形态），但重点在于如何使用 `SciPy.stats` 模块进行快速的假设检验（如 T 检验、ANOVA）以及置信区间的计算。 探索性数据分析（EDA）的完整流程 本书将 EDA 视为模型构建前的“诊断”阶段。我们提出了一套结构化的 EDA 流程： 1. 数据质量评估： 识别异常值（Outliers）的统计方法（如 IQR、Z-Score）与可视化识别（箱线图、散点图矩阵）。 2. 特征关系探索： 使用相关性矩阵（Pearson, Spearman, Kendall）和热力图，快速发现变量间的线性及非线性依赖。 3. 高维数据降维可视化： 介绍主成分分析（PCA）在线性降维中的应用，以及如何通过二维或三维散点图来观察数据的内在结构。 第三部分：机器学习实战：Scikit-learn 框架的应用 本书将机器学习的学习聚焦于业界标准库 Scikit-learn，强调模型的选择、训练、评估和调优。 特征工程：模型性能的关键驱动力 特征工程被视为比算法本身更重要的步骤。本章深入探讨： 编码技术： 独热编码（One-Hot）、目标编码（Target Encoding）、频率编码在高基数分类特征上的应用。 特征缩放与变换： 标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的选择标准，以及 Box-Cox 等幂变换在处理非正态数据时的作用。 特征选择与降维： 探讨过滤法（Filter Methods，如卡方检验）、包裹法（Wrapper Methods）以及嵌入法（Embedded Methods，如 Lasso 正则化对特征选择的影响）。 监督学习：回归与分类模型 我们不仅停留在调用 API 层面，更深入探讨了关键模型的内部机制： 线性模型： 线性回归、岭回归（Ridge）、Lasso 和弹性网络（Elastic Net）在处理多重共线性时的差异与应用。 树模型家族： 决策树的剪枝策略，随机森林（Random Forests）的集成思想，以及梯度提升机（GBM）与 XGBoost、LightGBM 的核心优势与调参侧重点。 模型评估与选择：避免过度拟合 本书强调跨验证（Cross-Validation）策略的正确实施。我们详细对比了回归问题的评价指标（MSE, RMSE, MAE, R²）和分类问题的评价指标（精确率、召回率、F1-Score、ROC 曲线、AUC）。尤其关注在不平衡数据集（Imbalanced Data）中，如何利用 SMOTE 或调整类别权重来获得更具鲁棒性的模型。 第四部分：高级主题与实战部署：深度学习与数据管道 在掌握了传统机器学习后，本书引导读者进入更前沿的领域。 深度学习入门：TensorFlow/Keras 实践 我们使用 Keras 接口快速构建和训练多层感知机（MLP）用于表格数据分类。重点在于理解激活函数、损失函数、优化器（如 Adam, SGD with Momentum）的工作原理，以及如何使用回调函数（Callbacks）进行早停（Early Stopping）和模型检查点保存。 构建端到端的数据科学管道 最终，本书将所有知识点串联起来，展示如何将训练好的模型投入实际应用。我们探讨了模型序列化（使用 `pickle` 或 Joblib）的最佳实践，并简要介绍了如何使用 Flask 或 Streamlit 等轻量级框架，为训练好的模型构建一个简单的预测 API 接口，从而实现从数据到生产的完整闭环。 总结 《深入探索 Python 数据科学实战》是一本面向有志于成为数据科学家、数据分析师或机器学习工程师的读者的实战指南。它要求读者具备基本的编程逻辑，但完全不需要预先掌握任何特定于 C++ 或其他底层语言的知识。本书通过聚焦于 Python 生态系统的强大工具链，确保读者能够高效、扎实地解决现代数据科学中的各种复杂问题。

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