Windows入门捷径使用技巧-起步丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:光明日报出版社

作者:范朝霞 等

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-09

价格:14.50

装帧:平装

isbn号码:9787800916236

丛书系列:

图书标签:

• Windows
• 入门
• 技巧
• 捷径
• 操作系统
• 电脑基础
• 办公软件
• 新手指南
• 起步
• 学习

好的，这是一份关于其他主题图书的详细简介，旨在提供丰富的内容，同时不提及您提供的书名或任何与该书相关的内容。 --- 深入探索数据科学与机器学习：原理、实践与前沿应用 内容提要： 本书旨在为渴望掌握现代数据科学与机器学习核心技术的读者提供一份全面、深入且高度实用的指南。不同于仅仅停留在工具使用层面的介绍，本书致力于构建坚实的理论基础，同时强调在真实世界数据集上进行实践操作的能力。我们相信，理解算法背后的数学原理与逻辑推导，是成为一名优秀数据科学家的必经之路。 第一部分：数据科学的基石——从数据到洞察 本部分首先为读者奠定坚实的学科基础。我们详细剖析了数据科学的整个生命周期，从问题的定义、数据的获取、清洗、转换到最终的可视化与解释。 1. 数据准备与预处理的艺术： 这一章超越了简单的缺失值填充或异常值剔除。我们深入探讨了特征工程（Feature Engineering）的复杂性，包括如何利用领域知识构造有效特征、高维数据的降维技术（如主成分分析PCA、t-SNE的深层机制），以及处理非结构化数据（文本、时间序列）的初级策略。我们用实际案例说明，数据质量的提升往往比算法的复杂性更能显著影响模型性能。 2. 统计推断与概率模型基础： 统计学是数据科学的灵魂。本章回顾了贝叶斯定理、假设检验、置信区间等核心概念，并将其应用于A/B测试设计与评估。我们探讨了如何区分相关性与因果性，以及在数据分析中避免常见的统计陷阱。 3. 数据可视化：叙事的力量： 不仅仅是绘制图表，更是通过视觉语言有效地传达复杂信息。本章侧重于“叙事性可视化”，介绍如何根据不同的分析目的（探索、解释、说服）选择恰当的图表类型，以及如何利用交互式工具（如Plotly, Bokeh）增强用户体验和洞察发现能力。 第二部分：机器学习的核心算法与深度解析 本部分是本书的技术核心，对主流机器学习算法进行了详尽的原理剖析和实践指导。 4. 监督学习的全面解析： 我们从线性回归与逻辑回归开始，逐步深入到更复杂的模型。在决策树部分，我们不仅解释了ID3、C4.5、CART算法的构造逻辑，还详细阐述了熵、信息增益、基尼系数的计算过程。对于支持向量机（SVM），我们着重讲解了核函数（Kernel Trick）如何在高维空间中实现非线性可分，以及软间隔的概念。 5. 集成学习的威力： 集成学习被誉为提升模型稳定性和准确性的“黑科技”。本章详细对比了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, 梯度提升机GBM）的内在区别与适用场景。特别地，我们提供了关于XGBoost、LightGBM的参数调优策略和并行化机制的深入分析，帮助读者掌握工业界最常用的高性能模型。 6. 无监督学习与降维进阶： 在无监督学习方面，我们聚焦于聚类算法的细微差别。K-Means的局限性、DBSCAN的空间密度概念，以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的树状结构构建。在降维方面，除了PCA，我们还介绍了流形学习方法（如Isomap, LLE）在非线性数据结构保留方面的应用。 第三部分：深度学习的革命——神经网络的构建与优化 随着算力的提升，深度学习已成为解决复杂模式识别问题的首选范式。 7. 神经网络基础架构与反向传播： 本章从神经元模型开始，构建多层感知机（MLP）。核心难点在于深度解析反向传播算法（Backpropagation），我们使用链式法则和矩阵运算详细推导了梯度计算过程，帮助读者真正理解模型是如何学习的。同时，我们对比了Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等激活函数及其在梯度消失/爆炸问题上的影响。 8. 卷积神经网络（CNN）的视觉魔力： 针对图像处理任务，我们深入探讨了CNN的核心组件：卷积层（Filters/Kernels）、池化层（Pooling）和全连接层。本书详细介绍了经典架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的设计思想，特别是残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络训练的难题。实践部分侧重于迁移学习（Transfer Learning）在资源受限场景下的应用。 9. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 对于时间序列和自然语言处理（NLP），RNN是基础。我们讲解了标准RNN的结构及其在处理长期依赖时的缺陷。随后，重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门的工作机制，这是理解序列数据建模的关键。 第四部分：走向生产环境——模型部署、评估与伦理 理论模型必须能够转化为实际价值。本部分关注模型的鲁棒性、评估标准以及部署流程。 10. 模型评估与选择的艺术： 我们不局限于准确率（Accuracy）。本章深入探讨了精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值在不同业务场景（如医疗诊断、欺诈检测）下的适用性。同时，我们讲解了交叉验证（Cross-Validation）的各种类型及其对模型泛化能力的检验作用。 11. 过拟合、欠拟合与正则化策略： 过拟合是数据科学实践中最大的敌人之一。本章详细阐述了L1、L2正则化对模型复杂度的惩罚机制，以及Dropout层在训练过程中的随机失活作用。我们还探讨了早停法（Early Stopping）作为一种实用的正则化手段。 12. 可解释性AI（XAI）与模型公平性： 在许多关键决策领域，模型不仅需要准确，还需要“可解释”。本章介绍了LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）等前沿工具，帮助读者剖析复杂模型（如梯度提升树或深度网络）的决策依据。同时，我们严肃讨论了数据偏见、算法歧视等伦理问题，并提供了减轻偏见的技术路径。 总结与展望： 本书的最终目标是培养读者“提出问题、设计方案、实现代码、评估结果、解释洞察”的完整能力。通过大量的Python代码示例、Jupyter Notebook驱动的实践环节，读者将能够自信地应对从学术研究到工业部署的各类挑战，真正驾驭数据驱动的未来。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过几本声称是“零基础入门”的电脑书籍，但读完后依然感觉云里雾里，很多术语解释得不够透彻。这本书的语言风格显得尤为亲切自然，完全没有那种高高在上的技术术语堆砌感。它更像是一位资深用户在耐心向朋友传授经验，用生活化的语言来解释复杂的功能。比如，在介绍如何优化系统启动项时，它不是简单地告诉你要去哪里点击，而是解释了为什么这么做能加快速度，这种“知其所以然”的讲解方式，让我对电脑有了更深一层的理解，而不是仅仅停留在机械操作层面。这种教学深度与广度的平衡，非常值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真是太棒了，间距恰到好处，字体大小也适合长时间阅读，减轻了眼睛的疲劳感。很多技术类书籍往往因为排版过于紧凑而让人望而却步，但这本书完全没有这个问题，图文并茂的方式极大地提高了学习效率。特别是那些步骤分解的插图，清晰明了，即使是像我这样对技术不敏感的人也能很快理解每一步操作的关键。我注意到它在讲解一些系统工具时，特意用了“小贴士”或者“常见问题解答”的形式，这种设置非常贴心，仿佛身边有一位经验丰富的老师在随时指导。这种以学习者为中心的编辑思路，是很多同类书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价非常合理，考虑到其精美的印刷质量和详尽的教学内容，绝对称得上是物超所值。作为一本“起步丛书”系列中的一员，它成功地建立了一个非常高的标准，让人对接下来的其他主题书籍也充满了期待。我更看重的是它提供的学习路径规划性。它不仅仅是功能的堆砌，更像是一个精心设计的学习地图，指引读者如何从一个完全的新手，逐步建立起对操作系统的完整认知框架。我打算在看完这本书后，立刻开始实践书中的每一个技巧，并相信它会成为我电脑学习道路上不可或缺的第一本参考手册。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度来看，这本书似乎在力求覆盖“够用”且“实用”的知识点，而不是一味追求大而全。很多入门书籍会花大量篇幅介绍一些极少使用的冷门功能，反而冲淡了核心内容的讲解效果。而这本书明显更注重“捷径”和“技巧”的传授，注重效率。例如，我对快捷键部分的介绍非常感兴趣，希望它能提供一些能立竿见影提升日常工作效率的组合键。此外，对于系统的个性化设置，如果能提供一些美观又实用的建议，那就更完美了。这种聚焦于实际操作效率的编写思路，非常符合现代快节奏的生活需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，色彩搭配得非常和谐，很有吸引力，一看就知道是针对初学者的友好型读物。拿到手里分量适中，纸张质感也不错，翻阅起来很舒服。从目录来看，内容组织得非常有条理，从最基础的桌面操作到文件管理，再到一些常用的应用程序设置，层层递进，逻辑性很强。我特别期待它在网络连接和基础安全设置方面的讲解，希望能够用最直观易懂的方式来阐述，毕竟对于新手来说，这些是常常感到困惑的地方。这本书的装帧也很结实，感觉可以经常翻阅而不用担心损坏。整体感觉非常专业，但又不失亲和力，让人有种“这本书就是为我准备的”感觉。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆