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出版者:中国轻工业出版社

作者:彭奇志 编

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2006-2

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787501951918

丛书系列:

图书标签:

• 信息检索
• 信息利用
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• 情报学
• 检索技术
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• 知识管理

《现代数据科学导论》 简介 在当今数据驱动的世界中，理解和驾驭海量信息的能力已成为一项核心竞争力。本书《现代数据科学导论》旨在为读者提供一个全面而深入的数据科学入门。我们不仅将探讨数据科学的基本原理和核心概念，还将聚焦于其实际应用，涵盖从数据采集、清洗、探索性分析到模型构建、评估与部署的全过程。 本书结构清晰，循序渐进，适合具有一定数学基础和编程兴趣的初学者，以及希望系统性梳理数据科学知识体系的从业者。我们避开了过于晦涩的理论细节，转而强调直观的理解和实际的操作能力。 核心内容概述： 第一部分：数据科学基础 数据科学概览： 什么是数据科学？它为何重要？数据科学在不同行业的应用前景，以及数据科学家需要具备的关键技能。我们将通过生动的案例，展示数据科学如何改变商业决策、科学研究和社会发展。 数据类型与结构： 介绍结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及它们在实际场景中的表现形式。理解不同数据类型的特性对于后续的数据处理至关重要。 数据采集与存储： 探讨从各种数据源（如数据库、API、网页、传感器）获取数据的常用方法。我们将介绍关系型数据库、NoSQL数据库以及数据仓库等常见数据存储方案，并简要说明数据湖的概念。 编程语言与工具： 聚焦于当前数据科学领域最流行的编程语言Python及其核心库（如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn），以及R语言在统计分析和可视化方面的优势。读者将了解如何搭建基本的数据科学开发环境。 第二部分：数据处理与探索性分析 数据清洗与预处理： 这是数据科学中最耗时但也至关重要的一步。我们将学习如何处理缺失值、异常值、重复值，进行数据类型转换、特征编码、文本清洗等操作。本书将提供实用的技巧和策略，帮助读者有效解决现实世界数据中的“脏”问题。 数据可视化： 通过图表清晰地呈现数据特征是数据洞察的关键。我们将学习不同类型图表的选择与应用，如散点图、折线图、柱状图、直方图、箱线图、热力图等。重点在于如何通过可视化发现数据模式、趋势和关联，从而指导后续的建模。 探索性数据分析（EDA）： 结合可视化和统计方法，深入理解数据集的内在结构和特征。我们将学习计算描述性统计量，分析变量之间的相关性，识别潜在的数据分布规律，为特征工程和模型选择打下基础。 第三部分：统计建模与机器学习 统计学基础回顾： 简要回顾概率论、统计推断、假设检验等基本统计学概念，为理解模型原理提供必要支撑。 监督学习： 回归模型： 介绍线性回归、多项式回归等用于预测连续数值的模型。我们将深入讲解模型的构建、参数估计、模型评估指标（如RMSE, MAE, R-squared）以及如何进行模型诊断。 分类模型： 讲解逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等用于预测离散类别的模型。我们将重点关注模型的训练过程、分类评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1-score, ROC曲线）以及如何处理类别不平衡问题。 无监督学习： 聚类分析： 介绍K-means、层次聚类等用于发现数据中隐藏分组的方法。我们将学习如何评估聚类结果的质量。 降维技术： 讲解主成分分析（PCA）等方法，用于降低数据维度，去除冗余信息，提高模型效率和可解释性。 模型评估与选择： 学习交叉验证、网格搜索等技术，用于评估模型的泛化能力，选择最优模型超参数。我们将强调模型选择时需要考虑的因素，如模型的复杂性、可解释性、计算成本等。 第四部分：高级主题与实践 特征工程： 强调创造新的、更有预测能力的特征的重要性，包括特征交互、多项式特征、嵌入（Embeddings）等。 模型部署简介： 简要介绍如何将训练好的模型集成到实际应用中，使其能够服务于用户或业务系统。 案例研究： 通过多个跨行业的实际案例，将本书介绍的知识点融会贯通，例如客户流失预测、推荐系统构建、图像识别基础等，让读者看到数据科学的强大力量。 本书特色： 实践导向： 强调动手实践，每章都配有丰富的代码示例和练习，帮助读者巩固所学知识。 清晰易懂： 使用通俗易懂的语言解释复杂的概念，避免过度专业化的术语。 全面覆盖： 涵盖数据科学的核心流程和关键技术，为读者构建扎实的基础。 紧跟前沿： 介绍数据科学领域最新发展的趋势和技术。 通过阅读《现代数据科学导论》，读者将能够掌握从数据到洞察的关键技能，为应对日益复杂的数据挑战做好充分准备。无论您是希望进入数据科学领域的新人，还是希望提升技能的现有从业者，本书都将是您宝贵的学习伙伴。

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拿到这本书的时候，我其实是抱着一丝怀疑的态度的，市面上关于信息检索的书籍汗牛充栋，大多都是大同小异的理论堆砌，读起来枯燥乏味，很少能真正指导实践。然而，这本书却彻底颠覆了我的看法。它的实战性强得令人称奇，简直就像一位经验丰富的老前辈手把手在教你如何“干活”。最让我印象深刻的是，书中对几种主流信息检索系统（比如早期的AltaVista、后来的Google的PageRank原理的简化阐述）的演进历史进行了细致的梳理，这不仅仅是历史回顾，更是一种方法论的教学——告诉我们技术是如何在不断迭代中解决实际问题的。书里还穿插了大量关于如何评估检索系统性能的指标，比如准确率、召回率、F值等，并且给出了清晰的计算示例和实际操作建议，这对于我们这些需要设计和优化检索接口的人来说，是至关重要的“内功心法”。我曾尝试用书中的方法去优化我们部门内部的文件检索系统，通过调整权重参数和引入更精细的查询扩展机制，检索效率和用户满意度都有了显著的提升，这种直接作用于工作的反馈，是任何空泛的理论都无法比拟的。这本书的语言风格也很有特点，它不像教科书那样板着脸孔，反而带着一种鼓励探索的语气，常常在关键节点设置一些“思考题”或者“进阶挑战”，激发读者主动去钻研底层原理。

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这本书的排版和配图质量也值得称赞，它在视觉上传达了极高的专业度。很多计算机领域的教材，为了追求内容的深度，往往牺牲了阅读体验，图表晦涩不清，公式密密麻麻，让人望而却步。但《信息检索与利用教程》在这方面做得非常出色。每一个算法流程图都清晰地标记了输入、处理步骤和输出，关键的数学公式旁边都会附带直观的解释，而不是冷冰冰的符号堆砌。举个例子，在讲解TF-IDF模型时，它没有直接给出公式，而是先用一个简单的文本集合，通过表格的形式一步步计算出每个词的重要性得分，直到最后才归纳出公式，这种“由实例到抽象”的教学法，极大地降低了初学者的学习门槛。此外，书中对一些经典研究成果的引用和注释也做得非常到位，如果你对某个具体算法的起源或最新进展感兴趣，可以直接顺藤摸瓜找到原始论文，这为深入研究提供了极大的便利。整体来看，这本书的装帧和内页设计都体现了对读者体验的尊重，长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这在技术书籍中是难能可贵的品质。它不只是一本教材，更像是一部精心制作的工具手册。

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坦白讲，最初我对“信息利用教程”这个副标题持保留态度，总觉得信息检索就是技术活，而“利用”似乎更偏向于软技能的培养，担心两者结合会显得生硬不协调。但阅读完中后部的章节，我才发现这种结合是多么的精妙和必要。这本书清晰地阐明了一个观点：再强大的检索工具，如果使用者不具备有效的信息素养和批判性思维，也只能是徒劳。书中详细讨论了如何识别信息源的可信度、如何区分事实与观点、以及如何对抗信息茧房效应等前沿议题，这部分内容完全超越了传统计算机科学的范畴，进入了信息社会学的层面。我尤其喜欢它对“知识组织与表达”的论述，它不仅仅停留在传统的分类法和主题标引上，还探讨了本体论（Ontology）在构建语义网络中的作用，这对于理解现代知识图谱的构建逻辑大有裨益。通过学习这些内容，我开始有意识地去审视自己日常获取信息的习惯，不再满足于搜索引擎给出的第一个结果，而是学会了从多个维度去交叉验证信息的准确性和全面性。这使得我的研究视野不再受限于单一的技术路径，而是能够更全面地思考信息处理的整个生命周期，从获取到内化，再到创造性应用，这本书真正实现了“术”与“道”的统一。

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这本《信息检索与利用教程》实在是让人眼前一亮，尤其是对于我们这种刚接触信息科学领域的新手来说，简直就是打开了一扇新世界的大门。我记得我刚开始接触这门学科的时候，面对浩如烟海的文献和复杂的数据结构，感觉就像是迷失在数据迷宫里，完全不知道从何下手。这本书的编写者显然深谙读者的痛点，他们没有一上来就抛出晦涩难懂的专业术语和高深的理论模型，而是采用了非常贴近实际的案例和循序渐进的讲解方式。比如，书中对于如何构建一个高效的搜索引擎索引结构，用了大量的图示和比喻来解释，使得那些原本看起来高深莫测的算法，比如倒排索引的构建过程，变得清晰易懂。我特别欣赏它在介绍高级检索技术时，那种深入浅出的功力，它没有停留在概念层面，而是详细剖析了各种排序算法在实际应用中的优缺点，让我对“相关性”的理解不再是模糊的直觉，而是建立在扎实的技术基础之上。读完相关章节，我仿佛拥有了一把精密的尺子，可以量化信息检索的质量，这对于我后续进行毕业设计中的文献调研工作，简直是如虎添翼。这本书的结构设计也非常合理，从最基础的布尔检索讲起，逐步过渡到向量空间模型、概率模型，最终探讨到语义检索和自然语言处理在检索中的应用，这种层层递进的逻辑，保证了即便是没有深厚背景的读者也能跟上节奏，稳扎稳打地掌握核心技能。

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最让我感到惊喜的是，这本书的内容紧跟时代步伐，完全没有给人一种“过时教材”的感觉。在探讨前沿技术时，它并没有空泛地提及“人工智能”或“大数据”，而是聚焦于信息检索领域正在发生变革的具体技术点。比如，书中对基于深度学习的文本表示（如Word Embeddings的演变）如何提升查询理解的深度，以及最新的神经信息检索模型（如BERT在排序中的应用）进行了较为详细的介绍和对比分析。它没有将这些前沿技术渲染得神乎其神，而是冷静地分析了它们相对于传统方法的性能提升、计算复杂度和局限性。这让读者能够保持一种审慎乐观的态度去看待新技术，而不是盲目跟风。对于像我这样需要紧跟行业动态的学生来说，这本书提供了一个可靠的知识框架，让我能够快速定位和理解最新的研究热点。它教会我的不仅是如何使用现有的工具，更是如何构建一套评估新工具和新范式的思维体系。总而言之，它为我提供了一个既坚实又富有前瞻性的信息检索学习路径，是信息时代不可多得的良师益友。

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