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出版者:清华大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-11

价格:79.00元

装帧:

isbn号码:9787900630711

丛书系列:

图书标签:

• 网络原理
• 计算机网络
• 网络技术
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络基础
• 网络入门
• 数据通信
• 网络安全
• 网络编程

图书简介：数据科学导论：从理论到实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据科学入门指南，涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系。 我们的目标是帮助读者构建坚实的理论基础，同时掌握实际操作所需的关键技能，使用业界主流的工具和技术来解决现实世界中的复杂问题。 本书结构清晰，内容组织遵循由浅入深的学习路径。我们将从数据科学的核心概念和哲学入手，探讨数据在现代社会中的价值、数据科学家的角色定位以及跨学科的本质。这部分内容将帮助读者建立宏观的认识框架，理解数据驱动决策的意义所在。 第一部分：数据科学的基石与基础工具 在深入具体技术之前，本书首先构建起必要的基础知识体系。 第一章：数据科学概览与思维模式 本章详细阐述数据科学的定义、历史演变以及它与统计学、机器学习、人工智能和商业智能（BI）之间的关系和区别。我们重点介绍数据科学思维模式，即如何从一个业务问题出发，转化为一个可量化的数据问题，并设计出相应的解决方案路径。内容包括数据生命周期的各个阶段：从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到模型部署和监控。 第二章：编程环境与核心库入门 数据科学实践离不开强大的编程工具。本书选择 Python 作为主要编程语言，因为它拥有庞大且活跃的生态系统。我们详细介绍如何搭建高效的开发环境（如 Anaconda/Miniconda），并深入讲解数据科学领域最不可或缺的三个核心库： NumPy (Numerical Python)： 深入讲解其高效的数组（ndarray）结构，广播机制（Broadcasting），以及向量化操作如何显著提升计算效率。 Pandas： 这是数据清洗和操作的利器。我们将详细介绍 `Series` 和 `DataFrame` 对象的创建、索引、切片、合并（Merge/Join）、分组聚合（GroupBy）等高级操作，并提供大量针对真实数据集的清洗和重塑练习。 Matplotlib 与 Seaborn： 掌握数据可视化的基本原则和常用图表类型（直方图、散点图、箱线图、热力图等）。重点在于如何通过视觉化来揭示数据背后的潜在模式、异常值和变量间的关系。 第三章：概率论与数理统计基础回顾 统计学是数据科学的灵魂。本章不是简单的数学公式堆砌，而是侧重于在数据科学背景下复习和应用关键的统计概念： 描述性统计： 集中趋势、离散程度的度量，以及理解数据的分布形态（正态性检验、偏度和峰度）。 推断性统计： 重点介绍中心极限定理在样本统计推断中的作用。详细讲解假设检验的逻辑框架（零假设、备择假设、P值、置信区间），并区分t检验、方差分析（ANOVA）等常用方法的适用场景。 参数估计： 极大似然估计（MLE）和最小二乘法（OLS）在模型构建中的意义。 第二部分：探索性数据分析（EDA）的艺术 EDA是连接原始数据与有效模型的桥梁。本部分强调“提问”和“发现”的过程。 第四章：数据预处理与特征工程 原始数据往往“脏乱差”，无法直接用于模型训练。本章深入探讨数据质量管理和特征工程的技巧： 缺失值处理： 深入比较均值/中位数填充、删除、以及使用高级插值方法的优劣。 异常值检测与处理： 介绍基于统计（如Z-Score、IQR）和基于模型（如孤立森林 Isolation Forest）的异常值识别方法。 数据标准化与归一化： 讲解 Min-Max Scaling、Z-Score Standardization、Robust Scaling 等方法对不同类型算法性能的影响。 特征编码： 深入讲解独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）以及针对高基数特征的处理策略（如目标编码 Target Encoding）。 特征构造： 如何从现有数据中衍生出更具预测能力的特征（如时间序列的滞后特征、交互特征）。 第五章：数据可视化进阶与报告撰写 超越基础绘图，本章聚焦于如何通过叙事性的可视化来有效传达分析结果。我们将介绍如何使用 Plotly/Bokeh 等交互式库创建动态图表，并教授如何设计清晰、无歧义的数据报告结构，确保技术分析能被非技术背景的决策者理解。 第三部分：核心机器学习算法与模型构建 本部分是本书的核心，系统讲解主流的监督学习和无监督学习算法。 第六章：监督学习：回归模型 详细剖析线性回归和逻辑回归的数学原理、模型假设以及如何进行残差分析。重点介绍正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）在防止过拟合和特征选择中的作用。 第七章：监督学习：分类算法 系统介绍经典的分类算法及其背后的决策逻辑： 决策树（Decision Trees）： 讲解信息熵、信息增益（ID3/C4.5）和基尼不纯度（CART）的计算过程。 集成学习（Ensemble Methods）： 深入区分 Bagging（如随机森林 Random Forest）和 Boosting（如 AdaBoost, XGBoost/LightGBM）的原理和实践优势。 支持向量机（SVM）： 阐述最大间隔分类器的思想，以及核函数（Kernel Trick）如何处理非线性可分问题。 第八章：无监督学习与降维技术 探讨如何从无标签数据中发现结构和模式： 聚类分析： 详细讲解 K-Means 的迭代过程、如何选择最佳 K 值（肘部法则、轮廓系数），以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的应用。 主成分分析（PCA）： 不仅讲解其几何意义（最大方差方向），还介绍其在降维和数据可视化中的应用。 第九章：模型评估、验证与调优 构建模型只是第一步，如何科学地评估其性能至关重要。本章重点讨论： 交叉验证策略： K折交叉验证、Stratified K-Fold 的应用。 分类模型评估指标： 深度解读准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score，以及ROC曲线与AUC的含义。 回归模型评估指标： RMSE, MAE, $R^2$ 的区别与应用场景。 超参数调优： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和更高效的贝叶斯优化方法。 第四部分：进阶主题与模型部署 本书最后一部分将读者引入更前沿和实用的数据科学领域。 第十章：时间序列分析基础 针对具有时间依赖性的数据，介绍时间序列数据的特点（趋势、季节性、周期性）。讲解平稳性检验（ADF检验）以及经典的 ARIMA/SARIMA 模型的基本框架和参数识别。 第十一章：模型可解释性（XAI） 随着模型复杂度的增加，理解模型“为什么”做出某个预测变得尤为重要。本章介绍现代可解释性技术，如 SHAP 值和 LIME，帮助读者理解复杂模型（如深度学习模型）中特征的重要性贡献。 第十二章：模型部署与实践路径 讲解如何将训练好的模型转化为实际可用的服务： 模型持久化： 使用 Pickle 或 Joblib 保存和加载模型。 构建简单API： 使用 Flask/Streamlit 框架，将模型包装成可供外部调用的 Web 服务。 数据科学项目管理： 讨论版本控制（Git）在数据科学工作流中的集成，以及如何撰写清晰的分析报告和代码文档。 本书的特色在于其强烈的实践导向。 每一章都配有丰富的 Jupyter Notebook 案例，使用真实或模拟的行业数据集，引导读者亲手操作，解决从数据获取到模型部署的每一个环节。通过本书的学习，读者将能够自信地独立承担数据科学项目，并利用数据讲述有力的商业故事。

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这本书的语言风格非常具有个人魅力，不像那种标准的学术写作，它更像是资深专家与求知者的深度对话。作者的文字中透露出一种对技术的热爱和一丝不苟的匠人精神，这种情感的投射使得原本冰冷的技术概念变得温暖而富有感染力。我特别欣赏它在处理复杂概念时的“留白”艺术，它不会把所有的细节都塞给你，而是巧妙地留下一些引人深思的问题，鼓励读者去查阅更多的RFC文档或进行自己的实验探究。这种“授人以渔”的教育哲学，远比直接给出答案更有效。另外，这本书在对“网络伦理”和“隐私保护”的讨论部分，展现了极高的社会责任感，它提醒着我们，构建强大的网络技术的同时，也不能忽视其对社会结构和个体权利带来的深远影响。总而言之，这是一次极其充实和富有启发性的阅读体验，它重塑了我对网络工程学科的整体认知，让我从一个“操作者”蜕变为一个“思考者”。

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说实话，我之前对网络编程和系统调优一直持有一种敬而远之的态度，总觉得那是非常高深的领域，非科班出身难以企及。但是，这本书的第三部分内容，彻底颠覆了我的看法。它并没有止步于理论的介绍，而是提供了大量基于实际场景的代码示例和命令行操作指南，手把手地演示了如何使用工具进行网络诊断和性能分析。尤其是在讲解Socket编程接口的那几章，作者的讲解清晰、简洁，将操作系统内核如何处理网络请求的过程剖析得淋漓尽致，让你明白`listen()`、`accept()`这些函数背后隐藏的机制。读到这里，我甚至忍不住打开了自己的终端，跟着书中的步骤一步步操作验证，亲眼看到数据包的生灭和状态的流转，那种掌控全局的成就感是难以言喻的。这本书的实用性远远超出了我的预期，它更像是一位经验丰富的网络架构师在你耳边低语，分享着多年积累的实战心得。

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这本书最让我印象深刻的是它对“未来趋势”的把握和前瞻性论述。它不仅仅停留在对现有技术的总结，而是大胆地探讨了软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）这些颠覆性技术的底层逻辑和潜在影响。作者在分析这些新兴技术时，并没有一味地渲染高科技的光环，而是非常客观地指出了它们在推广过程中可能遇到的技术瓶颈和标准化挑战。这种冷静而深刻的分析，让我感受到作者深厚的行业洞察力。例如，它在论述IPv6的过渡策略时，那种对各种历史包袱和现实制约的考虑，远比我之前阅读的任何一篇综述都要全面和透彻。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份关于互联网基础设施未来走向的“路线图”，它激发了我对持续学习和技术创新的热情，让我明白技术的发展永无止境，我们必须时刻保持对新范式的敏感度。

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哇，最近沉迷于一本关于计算机网络架构的深度著作，简直是打开了新世界的大门！这本书的叙述方式非常注重理论与实践的结合，不像有些教科书那样干巴巴的，而是用了很多生动的案例来解释那些枯燥的协议和概念。比如，它对OSI七层模型和TCP/IP协议栈的剖析，简直是手把手地教你如何从物理层开始，一步步构建起我们今天习以为常的互联网世界。我特别喜欢它在讲解数据如何在路由器和交换机之间穿梭时的那种细节描写，仿佛能看到数据包被封装、解封装的全过程。读完之后，我对局域网的搭建、子网划分这些曾经让我头疼的概念，都有了豁然开朗的感觉。作者的笔触非常细腻，即便是初学者，也能跟上他的思路，因为它没有直接堆砌晦涩的术语，而是先打好坚实的基础，再逐步深入到更复杂的路由算法和网络安全议题。这本书绝对是想深入了解网络底层逻辑的工程师案头必备的宝典，它提供的不仅仅是知识，更是一种系统性的思维方式。

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这本书的章节组织结构简直是艺术品级别的精妙，逻辑衔接得天衣无缝，让我体会到了一种阅读的“沉浸感”。我发现它在介绍不同网络设备的工作原理时，总是能够巧妙地穿插历史背景，这使得那些技术名词不再是孤立的存在，而是有了鲜活的生命和演进的脉络。比如，它详尽阐述了早期的以太网是如何一步步演化成如今高速率、全双工的网络环境的，这种娓娓道来的叙事风格，让学习过程变得非常享受，完全没有传统技术书籍那种枯燥乏味的灌输感。而且，作者对于“拥塞控制”和“流量工程”的探讨，更是深入到了哲学层面，探讨了资源有限的世界中如何实现最优分配的难题。这本书的排版和图示设计也值得称赞，那些复杂的拓扑结构图和数据流向图，用色和布局都非常合理，极大地方便了视觉理解，比起我以前看的那些黑白、拥挤不堪的资料，简直是天壤之别。

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