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出版者:电子工业出版社

作者:武马群

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2004-1

价格:18.00元

装帧:平装

isbn号码:9787505393783

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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《Python数据科学实战》图书简介 书名： Python数据科学实战 目标读者： 具备一定编程基础，希望深入学习和应用Python进行数据分析、数据处理、机器学习和数据可视化的技术人员、数据分析师、工程师、研究人员及相关专业学生。 书籍定位： 本书旨在提供一套全面、深入且实用的Python数据科学技术栈指南。它不仅涵盖了从数据采集、清洗、转换到建模、评估与部署的完整流程，更注重结合真实世界的案例，帮助读者掌握将理论知识转化为实际生产力的方法。 --- 第一部分：Python环境与科学计算基石（奠定基础） 本部分将为读者构建坚实的Python数据科学基础，确保读者能够熟练配置环境并掌握核心的科学计算工具。 第1章：数据科学家的Python工作台 本章重点讲解如何高效地设置和管理数据科学工作环境。我们将详细介绍Anaconda/Miniconda的环境管理，如何使用Conda创建和切换虚拟环境，避免包版本冲突。随后深入探讨Jupyter Notebook和JupyterLab的进阶使用技巧，包括快捷键、魔法命令（如 `%timeit`, `%run`）的应用，以及如何将其集成到版本控制系统（如Git）中。此外，还将介绍VS Code作为Python开发环境的配置，特别是针对数据科学项目的调试和远程开发设置。本章强调的重点是构建一个高效、可复现的开发流程。 第2章：NumPy：高性能数值计算的引擎 NumPy是Python科学计算的基石。本章将超越基础的数组创建和索引，深入探讨其核心性能优势。我们将剖析多维数组的内存布局、广播（Broadcasting）机制的内部原理及其在避免显式循环中的强大作用。进阶内容包括：稀疏矩阵的表示与操作，使用`np.einsum`进行复杂的张量缩并运算，以及如何利用NumPy的UFuncs（通用函数）进行向量化操作，从而最大化地发挥CPU的并行计算潜力。 第3章：Pandas：结构化数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据处理的核心。本章将深入讲解`Series`和`DataFrame`的数据结构特性，重点关注如何处理真实世界中遇到的复杂数据问题。我们将详细解析高效的数据筛选与聚合技术，包括使用`.loc`和`.iloc`的性能差异，多级索引（MultiIndex）的创建与操作，以及高级分组聚合（`groupby`）操作，例如使用`transform`和`apply`的场景区分。针对时间序列数据，本章会详细介绍时间重采样（Resampling）、时间窗口计算（Rolling/Expanding）以及日期时间对象的复杂格式化和时区处理。 --- 第二部分：数据清洗、转换与探索性分析（准备数据） 数据质量直接决定了模型效果。本部分聚焦于如何将原始、混乱的数据转化为可用于建模的结构化数据集。 第4章：数据清洗与预处理的艺术 本章关注数据质量的提升。我们将系统地处理缺失值（NaN/None）的处理策略，对比均值/中位数填充、基于模型预测填充以及使用特定标记进行区分的优劣。异常值检测是重点，包括基于统计方法（Z-Score, IQR）和基于密度的隔离森林（Isolation Forest）的应用。此外，本章将深入讨论数据类型转换的陷阱，特别是字符编码问题、数据溢出问题，以及如何使用Pandas的高级字符串方法进行高效的数据清洗。 第5章：特征工程的实践与策略 特征工程是提升模型性能的关键。本章将侧重于将业务知识转化为可量化的特征。内容包括：高基数分类特征的处理（如目标编码Target Encoding、频率编码）、文本数据的基础向量化（CountVectorizer, TfidfVectorizer）的参数调优，以及如何构建时间特征（如工作日、季节性指标）。我们还将探讨特征交互项的自动生成方法，以及如何利用特征哈希（Feature Hashing）来处理海量稀疏特征。 第6章：利用Matplotlib与Seaborn进行数据可视化 可视化是探索性数据分析（EDA）的眼睛。本章将超越基础图表绘制，专注于如何构建具有洞察力的图表。我们会详细讲解Matplotlib的面向对象接口，实现复杂的多子图布局和自定义图例。Seaborn部分将侧重于统计图表的选择，如使用`FacetGrid`进行多变量条件对比，以及如何利用Plotly或Bokeh进行交互式可视化，以便于在Web环境中展示动态分析结果。本章强调图表背后的叙事性与清晰度。 --- 第三部分：机器学习建模与评估（构建模型） 本部分将深入Scikit-learn生态系统，掌握主流的监督学习和无监督学习算法，并学习如何科学地评估模型性能。 第7章：Scikit-learn生态系统深度解析 本章作为机器学习实践的枢纽，详细介绍Scikit-learn的设计哲学和API结构。我们将讲解Pipeline的构建，如何将预处理步骤、特征选择和模型训练无缝集成，确保流程的一致性和可复用性。进阶内容包括：自定义估计器（Estimator）和转换器（Transformer）的编写，以及如何使用`check_estimator`和`check_estimator_objects`进行内部测试。 第8章：监督学习：回归与分类算法精讲 本章全面覆盖线性模型（Lasso/Ridge的正则化机制）、决策树的熵与信息增益、随机森林的Bagging思想、梯度提升机（GBM）的迭代优化过程。重点放在理解算法背后的数学原理和超参数的物理意义。对于分类问题，我们将深入探讨如何处理类别不平衡（SMOTE、欠采样/过采样策略的对比），以及模型输出的概率校准技术。 第9章：模型评估、验证与选择的科学 模型评估并非简单地查看准确率。本章将系统讲解交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold, Group K-Fold）的适用场景。针对不同类型的任务，我们将深入分析评估指标：回归任务中的RMSE vs MAE，分类任务中的ROC曲线、PR曲线、F1分数及混淆矩阵的深度解读。此外，本章将详细介绍超参数调优的高级技术，包括网格搜索（GridSearch）、随机搜索（RandomizedSearch）以及更高效的贝叶斯优化（如使用Hyperopt库）。 第10章：无监督学习：聚类与降维技术 本章探讨如何在没有标签的情况下发现数据中的结构。K-Means算法的初始化问题和收敛性分析是重点。我们将对比DBSCAN的密度聚类优势，以及层次聚类（Agglomerative Clustering）的应用场景。降维部分，除了PCA的数学推导外，还将介绍非线性降维技术如t-SNE和UMAP，用于高维数据的可视化和特征提取。 --- 第四部分：高级主题与模型部署（走向应用） 本部分将介绍当前数据科学领域的热点技术，并指导读者如何将训练好的模型投入实际生产环境。 第11章：集成学习与模型提升 集成学习是现代竞赛和工业应用中不可或缺的技术。本章详细对比Bagging（如Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的核心差异。我们将深入讲解XGBoost中的二阶泰勒展开优化原理，以及LightGBM的基于直方图的算法如何实现训练速度的大幅提升。同时，本章会介绍如何使用Stacking（堆叠法）结合不同模型的预测结果，实现更鲁棒的最终预测。 第12章：文本处理基础与自然语言处理入门 本章将Python的数据科学能力扩展到非结构化文本数据。内容包括：高效的文本分词（jieba、NLTK）、词干提取与词形还原。我们将使用SpaCy进行高效的命名实体识别（NER）和依赖解析。在模型构建上，我们将介绍Word2Vec和GloVe等词嵌入技术，理解它们如何捕捉词汇的语义关系，并将其应用于简单的文本分类任务。 第13章：模型解释性（XAI）与可信赖AI 随着模型复杂度的增加，解释模型决策变得至关重要。本章专注于模型可解释性工具。我们将详细应用LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值，来理解单个预测背后的特征贡献。对于树模型，我们将展示如何解读特征重要性排序，并讨论如何识别和缓解模型中的潜在偏差（Bias）。 第14章：数据管道与模型部署实践 最终，模型需要投入使用。本章将指导读者如何构建一个端到端的生产管道。内容包括：使用Joblib/Pickle序列化训练好的模型，如何使用Flask或FastAPI构建RESTful API来提供模型预测服务。我们还将介绍Docker容器化技术，确保模型部署环境的一致性，并简要探讨MLOps的基本概念，例如模型性能的定期监控与再训练策略。 --- 本书特色： 1. 实战驱动： 书中所有算法均配有可运行的代码示例，并选取了来自金融、电商、生物信息学等多个领域的真实数据集进行深度解析。 2. 性能优化视角： 不仅关注“如何做”，更关注“如何做得快”，深入讲解向量化、并行计算和内存管理在Pandas和NumPy中的应用。 3. 前沿覆盖： 紧跟数据科学领域最新进展，引入了XAI、高级集成学习模型（LightGBM）和现代部署框架。 4. 流程完整性： 覆盖了从数据源接入到模型部署上线的完整生命周期，确保读者具备独立完成一个数据科学项目的能力。

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