具体描述
《局域网组建与维护实用教程》共分11章，主要内容包括：计算机网络的基础知识、局域网的传输介质和接头、常用的网络设备、局域网的接入方式、局域网的操作系统、家庭和办公局域网的组建与设置、综合布线系统、局域网的安全与防护、局域网的使用与维护以及局域网的典型故障及其排除方法等。因网络发展很快，《局域网组建与维护实用教程》尽可能地引入局域网的新技术、新设备进行讲解，思路清晰、重点突出、内容精炼、并尽可能引入实例进行讲解，将概念、功能及实例操作有机的结合起来。并精心设计习题，使教、学、用做到了有机的结合。
《局域网组建与维护实用教程》是高职高专学生学习局域网组建与维护的教材，也可作为社会培训班、在职职工和网络管理员的培训教材，同时也是广大电脑爱好者学习局域网相关知识的自学教材和参考书。
好的，这是一本关于数据科学与机器学习实战的图书简介。 --- 数据科学与机器学习实战：从理论到应用的深度探索 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实战化的指南，涵盖现代数据科学和机器学习领域的核心概念、主流算法以及前沿技术。我们不仅仅停留在理论的阐述，更强调通过丰富的代码示例、真实世界的数据集分析以及端到端的项目实践，帮助读者构建扎实的理论基础和强大的动手能力。本书适合有一定编程基础，希望系统掌握数据科学流程和机器学习模型构建的工程师、分析师、科研人员及高年级学生。 全书结构围绕数据科学的生命周期展开：数据获取与预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化，直至最终的模型部署与应用。我们特别关注实践中的难点和前沿趋势，确保内容的时效性和实用性。 第一部分：数据科学基础与工具栈（构建坚实的地基） 本部分是数据科学实践的基石，重点介绍所需的核心工具和基础方法论。 第1章：数据科学家的工具箱与环境搭建 详细介绍现代数据科学栈的构成：Python作为主要编程语言的优势，以及Anaconda环境的管理。深入讲解核心库的安装、配置与高效使用： NumPy与Pandas的深度运用： 不仅仅是数据结构的操作，更侧重于向量化计算、高级索引、数据重塑（Pivoting, Melting）以及处理大规模数据集的内存优化技巧。 Jupyter/JupyterLab的高效工作流： 掌握Notebook的魔术命令、调试技巧以及如何利用它们进行协作和文档化。 版本控制与项目管理（Git/GitHub基础）： 强调规范化的代码提交、分支管理和协作流程，这是工程实践的关键一步。 第2章：数据获取、清洗与预处理的艺术 现实世界的数据往往是“脏”的。本章将重点攻克数据预处理中的常见难题，并引入数据质量管理的理念。 数据源集成： 涵盖CSV、JSON、SQL数据库（SQLite/PostgreSQL基础连接）以及API数据抓取的实战方法。 缺失值处理策略： 深入比较均值/中位数/众数填充、插值法（线性、多项式）以及基于模型预测的缺失值估计，并分析其对后续模型性能的影响。 异常值检测与鲁棒性： 使用统计方法（如Z-Score、IQR）结合可视化工具（箱线图、散点图）识别异常点，并探讨如何采用稳健（Robust）的估计方法来减轻异常值的影响。 数据标准化与归一化： 详细讲解Min-Max缩放、Z-Score标准化以及RobustScaler的应用场景，特别是在距离度量敏感算法中的重要性。 第3章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 EDA是发现数据内在规律的关键步骤。本章侧重于如何通过可视化讲故事，并快速验证假设。 单变量与双变量分析： 使用直方图、密度图、频率表揭示分布特征。 高级关系探索： 熟练运用Seaborn（统计图表库）和Plotly/Bokeh（交互式可视化）来展示复杂变量间的关系，如相关矩阵热力图、配对图（Pair Plots）。 时间序列数据的初步探索： 趋势分解、季节性分析和自相关函数（ACF/PACF）的初步解读。 第二部分：机器学习核心算法与模型构建（实践驱动） 本部分是全书的核心，聚焦于主流机器学习模型的原理、实现和性能调优。 第4章：监督学习：回归模型精进 从线性回归的统计学基础出发，逐步深入到更复杂的回归技术。 线性模型理论基础： 最小二乘法、正则化（Ridge, Lasso, Elastic Net）的原理与应用，以及如何通过正则化项控制模型的偏差与方差。 非线性回归： 多项式回归与广义可加模型（GAMs）的介绍。 模型评估指标： 深入理解MSE、RMSE、MAE、$R^2$以及调整后$R^2$的差异，并讨论如何选择合适的指标。 第5章：监督学习：分类算法的深度解析 本章覆盖了分类任务中最常用且效果显著的算法，并强调了类别不平衡的处理。 逻辑回归（Logistic Regression）： 作为基准分类器，深入理解Sigmoid函数、损失函数（交叉熵）及其与最大似然估计的关系。 支持向量机（SVM）： 讲解核函数（Kernel Trick）的魔力，包括RBF核的使用及其参数（C和Gamma）的调优策略。 决策树与集成学习入门： 介绍ID3、C4.5、CART算法的核心思想（信息增益、基尼不纯度）。 第6章：集成学习的威力：提升模型上限 集成学习是现代竞赛和工业界效果最好的模型族群之一。 Bagging（随机森林）： 重点剖析随机特征选择和Bootstraping如何有效降低方差。 Boosting 系列深度实践（XGBoost, LightGBM）： 详细解释梯度提升（Gradient Boosting）的迭代过程。 对比XGBoost和LightGBM在稀疏数据处理、树生长策略（Level-wise vs. Leaf-wise）上的差异，以及如何在实际项目中选择最合适的Boosting框架。 模型融合（Stacking与Blending）： 学习如何构建二层学习器，将多个弱学习器的预测结果进行更优组合。 第7章：无监督学习：聚类、降维与异常检测 探索数据内部结构，是理解数据的另一重要维度。 聚类算法： K-Means的优化（K-Means++），DBSCAN的空间密度聚类原理，以及层次聚类。重点讨论如何选择最佳的聚类簇数（肘部法则、轮廓系数）。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 原理、实现及其在可视化和数据压缩中的应用。 t-SNE与UMAP： 用于高维数据可视化和特征学习的非线性降维技术。 异常检测实战： 使用Isolation Forest和One-Class SVM处理单类别异常检测问题。 第三部分：模型验证、优化与工程化（从实验到生产） 本部分关注如何确保模型的可靠性、泛化能力，并将其部署到实际应用环境中。 第8章：特征工程的深度挖掘与自动化 特征工程是决定模型上限的关键瓶颈。本章探讨如何从原始数据中创造出更具信息量的特征。 高阶特征组合： 交互特征的构建与选择。 文本特征工程（NLP基础）： 词袋模型（BoW）、TF-IDF的计算与应用。 时间序列特征提取： 滞后特征（Lag Features）、滑动窗口统计量（均值、标准差）。 特征选择方法： 过滤法（Filter）、包裹法（Wrapper - RFE）与嵌入法（Embedded - Lasso系数）。 第9章：模型评估、交叉验证与超参数调优 如何科学地衡量模型的表现，并找到其最佳工作状态。 高级交叉验证技术： K折、Stratified K折、时间序列的滚动验证。 超参数调优策略： 深入比较Grid Search、Random Search的效率，并引入贝叶斯优化（Bayesian Optimization）进行更高效的搜索。 分类任务评估深化： ROC曲线、精确率-召回率曲线（PR Curve）、F1 Score、AUC的详细解读，以及针对不平衡数据的指标选择。 第10章：深度学习导论与应用框架（TensorFlow/PyTorch） 简要介绍深度学习的基本架构，并侧重于框架的使用。 神经网络基础： 感知机、激活函数（ReLU, GeLU）、反向传播（Backpropagation）的直观理解。 使用Keras/PyTorch构建第一个多层感知机（MLP）： 重点讲解模型编译、训练循环的搭建。 迁移学习初探： 了解预训练模型（如BERT/ResNet的简化概念）在小数据集上的应用潜力。 第11章：模型部署与可解释性（MLOps入门） 将模型投入实际使用的最后一步。 模型持久化： 使用Joblib和Pickle保存模型权重和预处理器。 API接口构建（Flask/FastAPI基础）： 如何将训练好的模型封装成可供其他服务调用的RESTful API。 模型可解释性（XAI）： 介绍SHAP和LIME的基本原理，帮助理解复杂模型（尤其是树模型）的预测依据，增强用户信任。 --- 学习收获 完成本书的学习后，读者将不仅掌握各种算法的数学原理，更能熟练驾驭现代数据科学工具链，能够独立完成一个从数据采集到模型部署的完整机器学习项目，并具备批判性地评估和优化模型性能的能力。本书强调“做中学”，确保每一位读者都能将理论知识转化为可交付的商业价值或科研成果。
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