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出版者:第1版 (2005年6月1日)

作者:解凯

出品人:

页数:476 页

译者:

出版时间:2005年6月1日

价格:40.0

装帧:平装

isbn号码:9787302109686

丛书系列:

图书标签:

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《数据科学核心概念与实践》 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据科学知识体系，无论您是希望进入数据科学领域的新手，还是寻求系统化知识梳理的从业者，本书都将是您不可或缺的指引。 --- 第一部分：数据科学的基石——理论与思维 第一章：数据驱动的世界观与数据科学家的角色定位 本章首先界定了数据科学在当代商业、科研及社会治理中的核心地位。我们探讨了数据作为新生产要素的价值转化过程，从原始数据到信息、知识，最终实现决策优化的完整链条。随后，详细剖析了数据科学家所需的跨学科技能组合，包括统计学、计算机科学和领域专业知识（Domain Knowledge）的融会贯通。本章强调的重点在于培养一种“数据敏感性”和批判性思维，理解数据背后的业务逻辑和潜在的伦理风险。 第二章：统计学的核心原理与应用基础 统计学是数据科学的理论支柱。本章深入浅出地讲解了描述性统计（集中趋势、离散程度）和推断性统计（假设检验、置信区间）的关键概念。我们着重探讨了概率论在不确定性建模中的作用，特别是贝叶斯推理与频率学派方法的对比与互补。为了增强实践性，本章包含了大量使用R或Python中标准库对真实数据集进行初步探索（EDA）的案例演示，确保读者能够熟练运用统计工具来描述和解释数据特征。 第三章：线性代数与微积分在机器学习中的几何意义 许多高级算法的背后是复杂的数学运算。本章的目标不是让读者成为纯粹的数学家，而是理解数学工具在算法优化中的物理意义。我们详细阐述了向量空间、矩阵分解（如SVD）在数据降维和特征提取中的应用。在微积分部分，重点聚焦于梯度下降法，解释了损失函数、偏导数和链式法则如何协同工作，驱动模型学习过程。通过直观的几何图示，将抽象的数学概念转化为可感知的操作流程。 --- 第二部分：数据获取、清洗与探索性分析（EDA） 第四章：高效的数据获取与存储技术 数据并非唾手可得，高效的获取是第一步。本章涵盖了从结构化到非结构化数据的多种采集技术。重点讲解了关系型数据库（SQL）的高级查询优化、NoSQL数据库（如MongoDB）的适用场景。对于网络数据，详细介绍了Web抓取的伦理规范、反爬虫策略应对，以及API接口的规范使用。此外，还涉及大规模数据存储方案，如HDFS和云存储服务的选择标准。 第五章：数据清洗与预处理的艺术 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据科学的铁律。本章将数据清洗提升到一门“艺术”的高度。内容包括：缺失值处理（插补法、删除策略的权衡）、异常值检测与平滑技术（如箱线图、Z-Score、DBSCAN识别）。数据转换部分，详细介绍了特征缩放（Normalization vs. Standardization）和离散化（Binning）对模型性能的影响。本章强调了数据质量保证流程（Data Quality Assurance Pipeline）的构建。 第六章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 EDA是揭示数据内在故事的关键阶段。本章系统地介绍了单变量、双变量和多变量分析的方法。重点放在使用可视化工具（如Matplotlib, Seaborn）来发现数据分布、相关性、趋势和模式。我们深入探讨了如何利用散点图矩阵、平行坐标图和热力图等高级可视化手段，有效地与数据进行“对话”，为后续的模型选择提供确定的方向。 --- 第三部分：核心机器学习算法与模型构建 第七章：监督学习：回归与分类的基础模型 本章是算法学习的起点。在线性回归中，我们讨论了正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何解决多重共线性问题。在分类方面，详细剖析了逻辑回归的概率解释，以及支持向量机（SVM）中的核函数技巧。本章特别关注模型评估指标的恰当选择：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）的业务含义及取舍。 第八章：树模型与集成学习的强大威力 决策树因其可解释性而广受欢迎，但容易过拟合。本章随后引入了集成学习的概念，包括Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, 梯度提升决策树GBDT）。重点放在XGBoost和LightGBM的底层工作原理，包括如何利用并行化和特征排序技术实现高效训练和高精度预测。 第九章：无监督学习：聚类、降维与密度估计 无监督学习用于发现数据中隐藏的结构。本章详述了K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN的算法细节及其适用场景。在降维方面，除了主成分分析（PCA）外，还介绍了非线性降维技术，如t-SNE，用于高维数据的可视化。密度估计部分，介绍了高斯混合模型（GMM）作为软聚类的方法。 第十章：模型评估、选择与超参数调优 构建模型只是过程的一半，评估和优化才是成功的关键。本章系统介绍了交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的设置，以及偏差-方差权衡的理解。超参数调优部分，对比了网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在效率和效果上的差异。最后，强调了模型可解释性（如SHAP值）在商业决策中的重要性。 --- 第四部分：高级主题与工程实践 第十一章：时间序列分析与预测 时间序列数据具有独特的自相关性。本章深入讲解了时间序列的分解（趋势、季节性、周期性），并详细介绍了经典的ARIMA、SARIMA模型。对于更复杂的非线性依赖，我们引入了状态空间模型和基于深度学习的Seq2Seq预测框架。关键实践包括平稳性检验（ADF检验）和残差分析。 第十二章：深度学习基础：神经网络入门 本章作为通往神经网络的桥梁，介绍了感知机、前馈网络（FNN）的基本结构。重点解析了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，损失函数的设计，以及优化器（Adam, RMSprop）的演进。本章侧重于建立对反向传播（Backpropagation）的直观理解，而非纯粹的矩阵运算推导。 第十三章：数据科学工作流与MLeOps简介 优秀的数据科学成果需要可靠的工程支撑。本章讨论了端到端的数据科学项目生命周期，从需求定义到模型部署。我们探讨了版本控制（Git/DVC）在数据和模型管理中的应用，并简要介绍了模型监控、再训练策略和持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习系统（MLOps）中的实践。 --- 本书特色： 1. 理论与代码并重： 每章均配有基于Python（使用Pandas, Scikit-learn, Statsmodels库）的实战代码示例，帮助读者立即上手。 2. 案例驱动学习： 采用金融风控、客户流失预测、医疗诊断等多个行业的真实数据集，讲解算法选择的业务逻辑。 3. 强调批判性思维： 不仅教授“如何做”，更注重解释“为什么这样做”以及“这样做有什么局限性”。 阅读对象： 具备一定编程基础（Python/R），希望系统学习和掌握现代数据科学理论框架与实践技能的工程师、分析师、科研人员及相关专业学生。

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如果要用一个词来形容这本书的语言风格，那就是“学术腔调过重，实战气息全无”。作者似乎沉迷于使用过于冗长和晦涩的专业术语，却没有用读者更容易理解的方式来串联起来。很多句子结构复杂到需要我反复阅读才能明白其真正的含义，这极大地拖慢了我的学习效率。例如，在描述故障排查流程时，而不是直接给出清晰的“Check A -> If fail, Check B”的流程图或清单，而是用一大段绕来绕去的陈述句来阐述理论上的可能性。这使得这本书在作为快速查阅或考前冲刺材料时显得非常无力。我更倾向于那些语言简洁明了、多用列表和图示的参考书。这本书更像是一篇被强行拉长的硕士毕业论文，而不是一本面向工程师的实用工具书。希望作者在后续修订中，能真正站在一个需要快速掌握技能的工程师的角度，重写这些说明文字，让它们更具可操作性。

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我对于这本书在“案例分析”部分的处理方式深感失望。作者似乎想通过增加一些虚构的“企业网络搭建”场景来提升实用性，但这些案例的设计充满了硬伤和不切实际的假设。比如，在某个案例中，要求搭建一个跨越三大洲的冗余网络，但给出的设备清单却极其简陋，并且在后续的配置指导中完全回避了关于时延、带宽限制和国际路由策略等核心难题，仿佛这些问题根本不存在一样。这种脱离实际的“纸上谈兵”，不仅误导了读者对真实网络复杂性的认知，更可能让一些初入行的读者对实际工作产生不切实际的幻想。真正的网络工程是充满了妥协和权衡的艺术，而这本书提供的却是完美但虚假的解决方案。读完这些案例，我感觉自己好像在看一本过时的技术小说，而不是一本严谨的辅导教材。希望未来的版本能够引入真实的故障排除记录或行业标准案例。

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这本书的习题设置简直是笑话，完全没有针对性，更别提什么“同步辅导”了。选择题的选项设置极其幼稚，很多题目即使是稍微了解网络基本概念的人也能轻易排除掉错误的答案，这对于区分不同水平的学习者毫无帮助。更离谱的是，有些大题的答案解析部分，只是简单地写了一个最终结果，完全没有展示计算过程或逻辑推理的步骤。这就要求读者必须自己独立得出答案，如果自己都算错了，根本无从知道错在哪里。对比其他一些知名的考试用书，它们提供的解析往往会详细到每一步的命令敲击和逻辑判断，而这本却吝啬到连一个关键的参数设定都不愿多解释。这暴露出了一个核心问题：作者很可能没有真正参与过高强度的实际项目或权威考试，导致其出的题目和解析都停留在非常表面的理论层面，完全脱离了真实的工作场景和考试的出题风格。备考的最后阶段，我需要的是精准的训练，而不是这种低效的自我摸索。

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我花了整整一个周末来尝试消化这本书的前三章内容，结果是令人沮丧的。它给我的感觉就像一个技术经验尚浅的人，把所有能找到的官方文档和论坛帖子一股脑地堆砌在一起，缺乏深入的分析和作者自己的见解。例如，在讲解OSI七层模型时，它只是逐条罗列了每一层的协议和功能，完全没有解释这些层次之间是如何协同工作的，更没有提供任何实际案例来帮助理解抽象的概念。对于那些已经有一定基础的读者来说，这本书几乎没有提供任何新的价值，无非是换了个包装的官方手册。而对于新手，它提供的解释又过于晦涩和碎片化，根本无法形成有效的知识闭环。书中的“拓展阅读”部分，罗列的链接也大多是失效的或者指向一些非常基础的维基百科页面，完全不符合一本“同步辅导”书籍应有的深度和前沿性。说实话，与其浪费时间在这本书上，我可能自己上网搜索官方教程会更有效率。

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这本书的排版简直是灾难，封面设计就已经透露出一种廉价感，仿佛是随便找了个模板套上去的。内页的字体大小不一，段落间距混乱不堪，阅读体验极差。更让人难以忍受的是，书中的图表和示意图模糊不清，很多关键步骤的截图根本看不清细节，这对于需要对照学习的读者来说简直是致命的缺陷。而且，很多章节的逻辑跳转非常生硬，前言中声称要“系统梳理知识点”，但实际内容却是东拉一扯，让人很难建立起一个完整的知识体系。比如讲到路由协议的部分，突然就插入了一些与主题关联不大的网络安全基础知识，打断了原有的学习节奏。印刷质量也堪忧，纸张薄得能透光，稍微用力一点就可能撕裂。这种粗制滥造的产品，让人不禁怀疑作者和出版社对读者的尊重程度。如果不是因为急需一本参考资料，我绝对不会选择这种质量低劣的书籍来陪伴我的备考过程。整体感觉就是一本赶工出来的应试材料，缺乏应有的专业性和精细度。

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