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☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:罗伯特·约翰逊

出品人:

页数:958

译者:屠俊如

出版时间:2003-1

价格:80.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030104014

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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• 数学
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• 统计学；基础；通俗；
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• 统计方法
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好的，这里是一份关于一本名为《数据科学与机器学习实战指南》的图书简介，其内容与《基础统计学》无关，并力求详实、自然： --- 图书名称：《数据科学与机器学习实战指南：从理论到部署的完整旅程》 作者：[此处可想象的作者姓名，例如：张伟、李明] 内容概要 本书旨在为渴望深入理解和应用现代数据科学与机器学习技术的工程师、分析师和研究人员提供一套全面、系统且极具实践指导价值的蓝图。我们不再将重点停留在对基础概率论和描述性统计的重复阐述上，而是直接切入到数据驱动决策的核心领域，涵盖了从数据采集、预处理、特征工程，到模型构建、训练、评估，直至最终的生产环境部署的全过程。 本书的哲学是“实践驱动学习”，每一章节都围绕着真实世界的挑战和前沿技术展开，确保读者不仅掌握“是什么”，更能理解“怎么做”以及“为什么这样做”。 第一部分：现代数据科学工作流的基石 在本书的开篇，我们将迅速回顾数据科学项目的标准生命周期，但重点迅速转向现代工具栈的搭建与高效利用。 第1章：Python生态系统的高效配置与数据管道构建 本章将超越基础的Python语法回顾，深入讲解如何利用Anaconda/Miniconda环境进行隔离、版本控制，并熟练掌握数据处理的核心利器：Pandas的深度操作。我们将详细探讨矢量化计算的原理、如何使用`apply`、`transform`与`groupby`进行复杂的数据聚合，以及处理时间序列数据的特有技巧，如重采样、窗口函数和时间偏移操作。此外，我们会介绍Dask等并行计算库，为处理TB级别以上的数据集打下基础。 第2章：特征工程的艺术与科学 特征工程被视为机器学习项目成功的关键瓶颈。本章将提供一套结构化的特征构建框架。内容包括： 缺失值处理的策略选择： 不仅是均值或中位数填充，更要深入探讨基于模型预测的插补方法和多重插补技术。 类别特征编码的高级技术： 除了独热编码，我们将详述目标编码（Target Encoding）、特征哈希（Feature Hashing）以及如何处理高基数类别特征的挑战。 非线性特征的提取与转化： 利用多项式特征、核函数基础以及基于领域知识的特征交叉。 特征选择的科学方法： 比较过滤法（Filter Methods，如卡方检验、信息增益）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除 RFE）以及嵌入法（Embedded Methods，如Lasso/Ridge回归的系数稀疏性）。 第二部分：核心机器学习算法的深度解析与应用 本部分是本书的核心，专注于讲解那些在工业界被广泛验证和部署的算法，强调其内在机制、适用场景和超参数调优的玄机。 第3章：回归与线性模型的精进 我们从线性回归出发，但迅速过渡到正则化模型的实战应用。重点剖析Lasso（L1）、Ridge（L2）和Elastic Net的数学原理和实际效果差异，尤其是在处理多重共线性问题时的表现。此外，还将介绍广义线性模型（GLMs）在处理非正态分布响应变量时的强大能力。 第4章：树模型家族的彻底掌握 决策树是基础，但真正的力量在于集成学习。本章将详尽阐述Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost）的原理。重中之重是梯度提升机（GBM），并系统对比主流的优化实现：XGBoost、LightGBM和CatBoost。内容将细致到它们如何处理梯度下降、如何优化分裂算法（如直方图算法）以及如何通过正则化防止过拟合。 第5章：支持向量机（SVM）与核方法的再审视 虽然深度学习占据主导地位，但SVM在小样本、高维或需要明确决策边界的任务中仍不可替代。本章将深入探讨拉格朗日对偶问题、KKT条件，并详细解释径向基函数（RBF）等核函数的选择及其对决策曲面的影响。 第6章：非监督学习的探索性力量 聚焦于无监督学习在数据发现中的作用。 聚类分析： 深入K-Means的局限性与改进，重点讲解层次聚类（Hierarchical Clustering）的优势，以及DBSCAN在识别任意形状簇时的应用。 降维技术： 不仅限于PCA，还将介绍t-SNE和UMAP如何用于高维数据的可视化与结构揭示，并讨论它们在特征空间解释上的区别。 第三部分：深度学习：从基础架构到前沿应用 本部分将全面转向深度学习，以TensorFlow 2.x和PyTorch为主要框架，强调可复现性和生产就绪性。 第7章：神经网络的基础构建与优化 讲解神经网络的基本单元——神经元、激活函数（ReLU族、Swish等）的选择，以及反向传播算法的精确推导与实现。重点讨论优化器（SGD的变种、AdamW）的演进，批标准化（Batch Normalization）与层标准化（Layer Normalization）的作用机制。 第8章：卷积神经网络（CNN）的实战部署 专注于图像处理领域。我们将剖析经典的CNN架构（VGG, ResNet, Inception），并详细讲解迁移学习策略：如何利用预训练模型进行特征提取和微调（Fine-tuning）。此外，还会涵盖目标检测（如YOLOv5/v8的基本思想）和图像分割的基础概念。 第9章：循环神经网络（RNN）与序列模型 针对文本和时间序列数据，本章系统介绍RNN的梯度消失/爆炸问题，并着重讲解LSTM和GRU的内部结构如何有效捕获长期依赖关系。随后，引入Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention），这是现代自然语言处理（NLP）的基石。 第四部分：模型评估、可解释性与部署 一个模型只有在被正确评估和投入使用后才具有价值。 第10章：鲁棒的评估指标与交叉验证策略 超越简单的准确率（Accuracy）。本章详细分析了针对不平衡数据集的评估指标（F1 Score, AUC-ROC, PR曲线），以及如何利用混淆矩阵进行误差分析。重点讲解了时间序列数据的“前向/滚动”交叉验证策略，以及如何设置合理的A/B测试框架来评估模型增益。 第11章：机器学习的可解释性（XAI） 在日益严格的监管环境下，模型的“黑箱”问题必须解决。本章将介绍白盒解释方法（如线性模型系数分析）和后验解释方法。核心内容包括：SHAP（Shapley Additive Explanations）值和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的计算原理和应用，帮助读者理解模型决策的局部和全局驱动因素。 第12章：模型服务的化与M LOps实践 最后，本书将所有理论知识落地到实际生产环境。内容包括： 模型序列化与版本控制： 使用Pickle, Joblib，以及更专业的工具如MLflow进行实验跟踪和模型注册。 API构建： 利用Flask/FastAPI搭建高性能的RESTful API服务，用于实时预测。 容器化部署： 介绍Docker在封装模型环境中的作用，以及Kubernetes在弹性扩展模型服务方面的基本概念。 本书特点： 代码驱动： 全书配有大量经过验证的Jupyter Notebook示例代码，可直接运行。 领域中立： 虽侧重技术实现，但案例覆盖金融风控、用户推荐和工业预测等多个领域，确保知识的可迁移性。 前沿聚焦： 紧跟最新的算法迭代和工业界最佳实践，例如对Transformer模型在结构化数据上的应用探索。 适用读者： 具备一定编程基础（Python）的初中级数据科学家或机器学习工程师。 希望从基础统计学知识迈向工业级模型构建和部署的分析师。 需要一套全面参考手册，用于指导复杂数据项目的技术选型的技术主管。 ---

评分☆☆☆☆☆

书本身的内容是写的不错的，但翻译太烂了，有时影响理解，翻译有待加强。 应该是属于比较基础的教材。初学者适用。与现在大部分统计入门教材 一样，书中对一些繁杂公式推导进行了省略 （凑字数啊，汗~~~） 书本比较厚，但不是很难看， 就是翻译得不好，影响理解。 推荐~~~

评分☆☆☆☆☆

两天看了两章《基础统计学》，看这本书的时候比较不像看其他时那样累，我还是挺喜欢统计的，所以我应该还蛮喜欢我未来的工作的 美国人写的书果然就是好，概念和原理讲的很浅显，但却非常实用，有我在公司实习时学到的图表应该“self-explaining"实用原则，有很多各种各样实际...  

评分☆☆☆☆☆

书本身的内容是写的不错的，但翻译太烂了，有时影响理解，翻译有待加强。 应该是属于比较基础的教材。初学者适用。与现在大部分统计入门教材 一样，书中对一些繁杂公式推导进行了省略 （凑字数啊，汗~~~） 书本比较厚，但不是很难看， 就是翻译得不好，影响理解。 推荐~~~

评分☆☆☆☆☆

两天看了两章《基础统计学》，看这本书的时候比较不像看其他时那样累，我还是挺喜欢统计的，所以我应该还蛮喜欢我未来的工作的 美国人写的书果然就是好，概念和原理讲的很浅显，但却非常实用，有我在公司实习时学到的图表应该“self-explaining"实用原则，有很多各种各样实际...  

评分☆☆☆☆☆

书本身的内容是写的不错的，但翻译太烂了，有时影响理解，翻译有待加强。 应该是属于比较基础的教材。初学者适用。与现在大部分统计入门教材 一样，书中对一些繁杂公式推导进行了省略 （凑字数啊，汗~~~） 书本比较厚，但不是很难看， 就是翻译得不好，影响理解。 推荐~~~

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字实在有些太过干涩了，读起来就像是在啃一块没有经过任何调味的木头。我原本以为“基础统计学”这个名字听起来还算亲民，但翻开第一页我就发现自己错了。作者似乎完全没有意识到，对于一个初学者来说，那些密密麻麻的公式和晦涩难懂的术语堆砌在一起，简直是数学的炼狱。我得反复阅读同一个段落好几遍，才能勉强理解他想表达的那个微小的概念。更别提那些案例分析了，简直是照本宣科，毫无生气。比如讲解方差的时候，那段文字的逻辑跳跃性极大，从理论到实际应用的过渡生硬得像被人硬生生地拽过去一样，让人抓不住重点。我尝试着在网上寻找一些辅助视频来佐证书中的内容，但发现这本书的叙述方式与主流的教学思路似乎有些脱节，导致我常常陷入“书本上是这么说的，但网上的人为什么都用另一种方式解释？”的自我怀疑中。这本书的排版也让人不敢恭维，行距和字号的搭配非常不友好，长时间阅读下来，眼睛真的非常疲惫。我希望一本书能引导我进入一个新领域，而不是把我拒之门外。这本书，至少对我而言，更像是一份冷冰冰的说明书，而不是一本引人入胜的教科书。

评分☆☆☆☆☆

我实在无法忍受这本书在“直观理解”上的巨大缺失。统计学本身并非洪水猛兽，关键在于如何搭建起理论与现实世界的桥梁。然而，这本书似乎完全跳过了搭建桥梁的步骤，直接把我丢到了对岸，让我对着那些陌生的符号和符号背后的意义望洋兴叹。举例来说，关于中心极限定理的阐述，书中只是简单地罗列了几个数学表达式，然后就轻描淡写地用了一句“这是一个非常重要的性质”。“重要”？重要在哪里？它对我们理解世界有什么帮助？它如何影响我们日常决策的质量？书中没有给出任何哪怕是最基础的图形辅助或者生活化的比喻。我感觉自己就像是强行被灌输了一堆毫无意义的知识点，它们像沙子一样从指缝间溜走，抓不住任何实质性的东西。如果作者真的理解这些概念，他/她应该能够用更柔和、更具启发性的语言来解释，而不是用这种高高在上的、仿佛读者已经具备了高等数学基础的口吻。这本书更像是为那些已经精通统计学的人士准备的速查手册，而不是为我们这些想扎实学习的门外汉准备的入门读物。我期待的是一个导师的引导，而不是一堆堆的公式堆砌。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书在处理“数据”这一核心要素时显得过于抽象和疏离。统计学的魅力恰恰在于它能从看似混乱的数据中提炼出秩序和洞察力，而这本书似乎更热衷于停留在理论的象牙塔内。书中提供的练习题，那些样本数据设计得过于“完美”和“理想化”，几乎都是那种教科书式的美好分布，这让我在尝试用真实世界中那些充满噪音和异常值的数据进行检验时，完全无从下手。它没有教会我如何处理真实数据中常见的缺失值、如何判断数据是否满足特定模型的假设前提，更没有提供关于数据清洗和预处理的基本指导。我感觉自己学到了一套在真空环境下才能完美运行的理论，一旦踏入现实的泥潭，这些知识就瞬间失效了。一本实用的统计学书籍，应该花更多篇幅去探讨“如何应用”而不是“如何证明”。这本书似乎更偏向于后者，让我的实践能力无处施展，空有理论知识而缺乏解决实际问题的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书在语言风格上表现出一种令人难以忍受的陈旧感。它仿佛是从几十年前的档案库里直接拿出来的，充满了过时的表达方式和已经被现代统计学界淘汰的术语。阅读过程中，我时常需要停下来查阅某个特定的名词在当代语境下是否仍然是标准用法，这无疑是一种巨大的时间消耗。更糟糕的是，书中对于软件应用的讨论几乎为零。在当今时代，统计分析早已离不开R、Python或SPSS等工具，但这本书对这些现代分析手段避而不谈，仿佛作者活在一个没有计算机辅助分析的年代。这种对技术进步的漠视，使得书中的内容显得非常脱节且不具操作性。学习一门学科，除了理解原理，更重要的是掌握当下的工具。这本书在这方面提供了零帮助，使得我读完后，面对任何实际的数据集，都不知道如何将书本上的公式转化为一行可执行的代码或一次鼠标点击。它停留在“应该如何计算”的哲学层面，却完全抛弃了“如何高效完成计算”的实用层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个让我感到挫败的点在于其章节之间的衔接性处理得极其拙劣。仿佛每一章都是独立存在的文本模块，被随便地用胶水粘合在了一起，缺乏一个有机的、循序渐进的知识脉络。比如，当我们刚刚开始摸索描述性统计的乐趣时，下一章就突然毫无预兆地跳跃到了复杂的假设检验，中间甚至没有铺垫足够的内容来巩固我们对概率分布的理解。这种节奏上的失衡，使得学习过程充满了“突然袭击”感。我经常在阅读新章节时，发现需要回翻三章去查找某个在上一个章节中被匆匆带过但现在却至关重要的定义。这种反复的上下文切换极大地打断了我的思考流程，使得学习效率低下到令人发指的地步。一个好的教材应该像一条河流，引导读者自然而然地顺流而下，水到渠成地掌握更深层次的知识。而这本书，更像是把河流拆分成了一段段水池，中间用干燥的河床连接，每次都要费力地爬过去才能到达下一个水域。这种结构上的缺陷，严重损害了学习的连贯性和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

一般。

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大量习题都没有做

评分☆☆☆☆☆

一般。

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大量习题都没有做

评分☆☆☆☆☆

一般。