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出版者:国防工业出版社

作者:陈次白

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2003-4

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787118031393

丛书系列:

图书标签:

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• 算法

现代数据科学与人工智能基础 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代数据科学与人工智能领域的基础知识框架。随着信息技术的飞速发展，数据已成为驱动社会进步和产业变革的核心资产。理解如何有效地采集、处理、分析数据，并利用人工智能技术从中提取洞察和实现智能决策，是当前及未来专业人士必备的核心技能。本书内容紧密围绕这些前沿领域，力求在理论深度与工程实践之间取得完美的平衡。 第一部分：数据科学的基石 本部分将数据科学的整个生命周期进行系统性的梳理，重点介绍数据处理和探索性分析的关键技术与方法。 第一章：数据科学概览与生态系统 本章首先界定数据科学的范畴，阐述其在商业、科研和社会治理中的作用。我们将探讨数据科学的完整流程，从问题定义、数据获取到模型部署的各个阶段。同时，介绍当前主流的数据科学工具栈，包括编程语言（如Python、R）、核心库（如NumPy, Pandas）以及常见的数据平台架构。我们将深入剖析“数据科学家”的角色定位及其所需的跨学科能力。 第二章：数据采集与预处理 高质量的数据是成功分析的前提。本章详细介绍了数据获取的各种技术，包括API调用、网络爬虫（Scrapy框架基础）、数据库查询（SQL与NoSQL简介）。随后，重点讲解数据清洗的必要性和常用技术，如缺失值处理（插值法、删除法）、异常值检测与平滑处理、数据格式统一化以及数据类型转换。我们将通过实际案例展示如何处理真实世界中“脏数据”的复杂性。 第三章：探索性数据分析（EDA）与可视化 EDA是数据洞察的起点。本章教授读者如何运用描述性统计量（均值、中位数、方差、偏度、峰度）对数据分布进行初步量化理解。可视化是EDA的有力工具，我们将系统介绍如何使用Matplotlib、Seaborn等库创建有效的图表，包括直方图、箱线图、散点图矩阵（Pair Plots）以及热力图。重点探讨如何通过视觉化手段发现数据中的潜在模式、趋势、相关性以及异常点。 第四章：特征工程与降维技术 特征工程被誉为数据科学的“艺术”，它直接决定了模型的上限。本章深入探讨特征构造的艺术，包括对数转换、多项式特征、交互特征的创建。针对分类数据，我们将详细讲解独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等方法。此外，本章引入维度灾难的概念，并系统介绍线性降维方法如主成分分析（PCA）的数学原理及应用，以及非线性降维技术如t-SNE在数据可视化中的应用。 第二部分：机器学习核心理论与实践 本部分聚焦于经典与现代机器学习算法，从理论基础到实际模型的构建与评估。 第五章：监督学习：回归模型 回归分析是预测连续值的基础。本章从最简单的线性回归模型讲起，详细推导最小二乘法的原理。随后扩展到多元线性回归，并引入正则化技术，如Ridge（岭回归）和Lasso（Lasso回归），解释它们如何解决过拟合问题。我们还将讨论回归模型的评估指标，如均方误差（MSE）、决定系数（R²）的意义和局限性。 第六章：监督学习：分类模型 分类任务是机器学习中最常见的应用场景。本章全面覆盖主流的分类算法：逻辑回归（Logistic Regression）的概率建模基础、决策树（Decision Trees）的递归划分原理、支持向量机（SVM）的最大间隔分类思想。针对高维度和大规模数据集，本章也会介绍朴素贝叶斯分类器。 第七章：模型评估、选择与集成学习 构建模型后，如何科学地评估其性能至关重要。本章详细阐述分类任务的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值。我们将深入讲解交叉验证（Cross-Validation）的机制，以及如何识别和应对欠拟合与过拟合。集成学习部分，重点介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost）的工作机制及其强大的性能优势。 第八章：无监督学习与聚类分析 无监督学习旨在从数据中发现隐藏的结构。本章核心讲解聚类算法，包括K-Means算法的迭代优化过程、K值的选择（肘部法则、轮廓系数），以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的凝聚与分裂策略。同时，介绍密度基础的DBSCAN算法及其在识别任意形状簇中的优势。 第九章：时间序列分析基础 针对具有时间依赖性的数据，本章提供入门级的分析方法。介绍时间序列数据的基本特性（趋势、季节性、周期性、不规则波动）。我们将探讨平稳性检验，并介绍经典的自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）的基本构建模块与参数识别方法。 第三部分：人工智能前沿：深度学习导论 本部分将深度学习置于数据科学的语境下进行介绍，侧重于其基本结构和应用潜力。 第十章：人工神经网络基础 本章揭示深度学习的底层逻辑。从最基础的人工神经元（感知机）开始，构建多层前馈网络（MLP）。详细解释激活函数（Sigmoid, ReLU等）的作用，以及损失函数的设计。核心内容集中在反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在梯度下降优化中的核心地位。 第十一章：现代深度学习框架与应用 介绍当前主流的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的基本操作，包括如何搭建计算图和管理张量。简要概述卷积神经网络（CNN）在图像处理中的核心架构（如卷积层、池化层），以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的基本结构，为读者后续深入学习打下实践基础。 附录 A：数据科学伦理与治理 强调数据使用的社会责任，包括数据隐私保护（GDPR等基础概念）、算法偏见（Bias）的识别与缓解策略，以及构建公平、透明和可解释的AI系统的重要性。 本书内容严谨、逻辑清晰，旨在构建读者坚实的理论基础和熟练的实战能力，使其能够独立应对复杂的数据挑战，并为后续深入研究人工智能的高级主题（如强化学习、自然语言处理的特定模型）做好充分准备。

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