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出版者:电子工业出版社

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出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-06-01

价格:6.8

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isbn号码:9781529088908

丛书系列:

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• 电脑基础
• 办公软件
• Windows系统
• 电脑操作
• 信息技术
• 技能提升
• 入门教程
• 实用指南
• 数码科技
• 学习资料

深入浅出，掌握现代编程之道： 《Python数据分析与机器学习实战》 内容简介： 在当今这个数据驱动的时代，数据分析和机器学习已不再是少数专业人士的专属技能，而是成为几乎所有行业提升决策效率和创新能力的核心竞争力。然而，面对纷繁复杂的理论、晦涩难懂的算法以及庞杂的工具链，许多初学者和希望转型的专业人士常常感到无从下手。《Python数据分析与机器学习实战》正是为了填补这一空白而精心打造的权威指南。 本书并非一本单纯的理论教科书，也不是一套冰冷的代码手册。它以“实战为王，逻辑先行”为核心理念，旨在引导读者通过大量的真实案例和清晰的步骤解析，真正掌握利用Python生态系统（特别是Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）解决实际问题的能力。我们深知，理解“为什么”比单纯的“怎么做”更为重要，因此，本书在介绍每项技术时，都会兼顾其背后的数学原理和业务逻辑，确保读者构建起坚实而全面的知识体系。 第一部分：Python数据基础与高效处理 本部分将为读者打下坚实的数据处理基础。我们首先回顾必要的Python核心知识，重点关注面向对象编程（OOP）在数据处理中的应用。随后，我们将一头扎进 NumPy 的世界，学习如何利用其高效的数组操作进行向量化计算，这是后续所有复杂分析的性能基石。 核心篇章聚焦于 Pandas——Python数据分析的瑞士军刀。我们将超越基础的DataFrame创建与索引，深入探讨数据清洗（缺失值处理、异常值检测与平滑）、数据重塑（Pivot, Melt, Stacking/Unstacking）以及高效的数据合并与连接（Merge, Join, Concatenate）。我们特别设计了针对时间序列数据的专项章节，涵盖日期时间处理、重采样、滚动窗口计算等在金融、物联网领域至关重要的技术。读者将学会如何将原始、混乱的日志文件或数据库导出转化为结构清晰、可供分析的“黄金数据”。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析（EDA） 数据本身不会说话，好的可视化才能揭示隐藏的洞察。本部分将系统介绍 Matplotlib 和 Seaborn 的高级应用。我们强调的不是仅仅绘制出图形，而是绘制出“有效”的图形。读者将学习如何根据分析目的选择最恰当的图表类型（散点图、箱线图、热力图、小提琴图等），并掌握自定义图表风格、创建交互式仪表板（结合Plotly或Bokeh的基础知识）的技巧。 EDA部分将指导读者建立一套标准化的探索流程：从单变量分布到双变量关系探究，再到多变量间的复杂交互分析。通过对真实数据集（如Kaggle上的经典数据集）的深度剖析，读者将学会如何通过可视化快速识别数据质量问题、发现潜在的特征关联，为后续的建模工作提供清晰的方向。 第三部分：经典机器学习算法与模型构建 这是本书的重头戏。我们摒弃了那种只介绍API调用的做法，而是力求在保证工程实践的同时，深入剖析核心算法的数学思想。 监督学习： 从最直观的线性回归和逻辑回归开始，我们详述损失函数、梯度下降的优化过程。随后，深入 决策树、随机森林与梯度提升树（XGBoost/LightGBM）。我们不仅展示了如何调参，更重要的是解释了正则化、偏差-方差权衡、特征重要性提取的内在逻辑。对于分类问题，我们将全面解析混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数以及ROC-AUC曲线的业务含义。 无监督学习： 重点讲解 K-Means、DBSCAN 等聚类算法，以及主成分分析（PCA）等降维技术，并探讨其在客户分群和特征工程中的实际应用。 Scikit-learn 作为贯穿始终的主线工具，我们将系统讲解Pipelines的构建，实现特征预处理（标准化、独热编码）到模型训练、交叉验证的一体化流程，极大地提高代码的可维护性和复用性。 第四部分：深度学习入门与实战 鉴于深度学习的爆炸式发展，本书在最后部分提供了高质量的入门指导。我们选取 TensorFlow 2.x (Keras API) 作为主要框架，旨在快速上手。 章节将引导读者： 1. 理解神经网络的基本结构：神经元、激活函数、前向传播与反向传播。 2. 构建并训练第一个全连接网络（DNN）以解决分类问题。 3. 介绍卷积神经网络（CNN）的基础架构，并结合图像分类（如CIFAR-10）进行实战演练，理解卷积层、池化层的功能。 4. 探讨循环神经网络（RNN）和LSTM在处理序列数据（如文本或时间序列预测）中的初步应用。 我们强调模型的评估、过拟合的诊断与缓解策略（如Dropout、早停法），确保读者不仅能“跑通”模型，更能构建出鲁棒、泛化能力强的深度学习系统。 本书的特色： 1. 项目驱动： 全书围绕四个大型端到端项目展开（如房价预测、客户流失分析、文本情感分析），确保理论知识能立即转化为实践成果。 2. 代码规范化： 提供的所有代码示例均遵循行业最佳实践，注重可读性和效率。 3. 面向业务的思维： 强调如何将技术选择与业务目标对齐，避免“为模型而模型”的误区。 4. 详尽的故障排除： 针对初学者常遇到的数据格式错误、维度不匹配、模型收敛慢等问题，提供了详细的排查思路和解决方案。 目标读者： 本书面向有一定Python基础，希望系统学习数据分析和机器学习技术的工程师、数据分析师、科研人员、量化交易员，以及希望通过数据科学提升职业竞争力的IT专业人士。无论您是刚接触机器学习的爱好者，还是需要巩固和深化现有技能的从业者，本书都将是您通往数据科学领域的得力伙伴。掌握本书内容，您将能自信地驾驭数据，用代码驱动洞察，赋能未来决策。

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坦白讲，我不是一个喜欢钻研电子产品的人，我对电脑的认知基本停留在“能用就行”的阶段。所以，当我翻开《轻松学电脑5》时，原本是做好了被大量术语淹没的准备。然而，这本书的语言风格简直是太‘接地气’了，它没有使用任何故作高深的词汇，而是用大白话把复杂的概念描述清楚。比如，它形容防火墙时，竟然把它比作小区门口的保安，形象又生动，让我一下子就明白了它的作用。而且，这本书的排版设计也相当人性化，字体大小适中，行距舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得一提的是，它对操作系统的界面优化也做了很细致的介绍，比如如何调整屏幕分辨率以适应不同显示器，如何自定义快捷键来提高效率。这不仅仅是一本基础教程，它更像是一本“电脑舒适度提升指南”。读完它，我不仅学会了操作，更重要的是，我对电脑有了一种“友好相处”的感觉，不再是那种敬而远之的疏离感了。

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我手里拿到的这本《轻松学电脑5》给我带来了极大的惊喜，它的编排逻辑简直是教科书级别的范本。我之前尝试过好几本号称“零基础”的电脑书，结果不是内容太跳跃，就是重点不突出，读完之后依然是一头雾水。但这本书不同，它像是一条精心铺设的轨道，引导着读者从一个知识点平稳地过渡到下一个知识点，毫无滞涩感。尤其让我印象深刻的是，它对硬件基础知识的阐述，非常到位，既没有陷入过多的技术细节，又把CPU、内存、硬盘这些关键部件的功能解释得通俗易懂，让人明白自己电脑的“身体构造”。更妙的是，书中对一些常见故障的排查步骤，居然给出了详细的“如果A发生，请尝试B和C”的决策树流程，这比那种模糊地说一句“重启试试看”的指导要有价值得多。我本来打算找人远程帮我解决一个打印机连接的小麻烦，结果对照书上的步骤自己摸索了一下，竟然成功了！这成就感，简直无价，这本书远超出了我的预期价值。

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这本书简直是为我这种对电脑一窍不通的小白量身定做的！我一直觉得电脑这东西太高深莫测了，光是那些英文术语就能把我绕晕。结果拿到这本《轻松学电脑5》，立马就被它那种亲切又实在的风格吸引住了。它不是那种冷冰冰的教科书，更像是一个耐心十足的朋友在手把手教你。从最基础的开机、关机，到怎么整理桌面文件，都讲得清清楚楚，图文并茂，每一步都有截图说明，简直是零失误指南。我最佩服的是它对常用软件的讲解，比如Word和Excel，那些我以前觉得无比复杂的表格和排版，在这本书里竟然变得像搭积木一样简单。特别是关于网络安全的那一章，讲了那么多防范病毒和诈骗的技巧，让我现在上网都踏实多了。说实话，以前我总担心自己会点错什么把电脑弄坏，现在看完这本书，自信心简直爆棚，感觉自己终于能掌控这个“大家伙”了，这绝对是电脑入门书籍中的一股清流，强烈推荐给所有需要“扫盲”的朋友们！

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我必须承认，我购买《轻松学电脑5》时，最大的目的是想快速掌握一些提高工作效率的技巧。我之前的工作流程非常低效，总是在重复一些机械性的操作。这本书在“效率提升”方面的着墨非常多，让我受益匪浅。它里面有一章专门讲解了如何利用系统自带的搜索功能进行“精准定位”，而不是像我以前那样一个个文件夹点进去翻找文件，那简直是浪费生命。书中还深入讲解了如何设置和使用邮件签名，如何进行批量文件重命名，这些细微之处的优化，累积起来节省了我大量的时间。更让我感到惊喜的是，它居然还涉及了基础的数据备份策略，教我们如何建立一个安全可靠的“数字保险柜”。很多其他入门书籍只停留在“你会用”的层面，但这本却引导我们思考“如何用得更好、更安全”。这本书的深度和广度在这个价位上，绝对是物超所值，它不仅仅是教会你“点哪里”，更教会了你“为什么要这么点”。

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说句实在话，我买《轻松学电脑5》纯粹是抱着试试看的态度，毕竟市面上打着“轻松”旗号的书，最后往往都是“沉重”的理论堆砌。然而，这本书的“轻松”体现在它对实际操作的极致关注上。它压根就不跟你讲那些枯燥的计算机历史或者深奥的二进制原理，而是直接切入我们日常最需要用到的场景。比如，如何高效地管理照片和视频，如何使用云存储备份重要资料，甚至是如何进行简单的视频剪辑和美化，这些都是我日常工作生活中迫切需要掌握的技能点。书中的案例都非常贴近生活，比如“如何快速制作一份生日邀请函”、“怎样在网上预约挂号”等等，都是即学即用的技能。我最欣赏的一点是，它似乎深谙“学而不练则废”的道理，几乎每隔几页就会有一个“动手实践时间”的环节，强迫你去操作，而不是光看。这种“边学边做”的模式，让知识点真正沉淀了下来，感觉自己不是在看书，而是在完成一系列实用的项目挑战。

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