Big Data, Data Mining, and Machine Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Jared Dean

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2014-5-27

价格:USD 60.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781118618042

丛书系列:

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《现代艺术的演进：从印象派到后现代》 本书深入探究了自19世纪末印象派兴起到21世纪初后现代主义艺术的壮丽画卷。我们并非为您呈现枯燥的理论说教，而是带领您穿梭于艺术史的长河，体验艺术家们如何挑战传统、颠覆认知，创造出那个时代最激动人心、最具革命性的视觉语言。 第一部分：启蒙与革新——印象派与后印象派的崛起 我们将从印象派的诞生开始，探讨莫奈、雷诺阿、德加等艺术家如何捕捉光影的瞬间变化，将画布变成充满生命力的视觉体验。您将了解到他们为何要走出画室，在户外写生，以及他们对色彩和笔触的全新运用如何为现代艺术奠定了基础。 接着，我们将深入后印象派的多元世界。梵高的炽烈情感、高更的异域色彩、塞尚的几何形体，他们是如何在前人的基础上，进一步探索个人风格和艺术表达的边界？我们将剖析他们作品中潜藏的哲学思考和对现实世界独特的视觉解读，感受他们如何将个人情感与对形式的探索融为一体。 第二部分：现代性的迷宫——野兽派、立体主义与未来主义的革命 进入20世纪，艺术的变革如同疾风骤雨。野兽派以其大胆、鲜艳的色彩，如马蒂斯的作品，挑战着视觉的极限，释放出原始的生命力。我们将分析他们如何通过色彩的解放来表达情感，以及这种“野性”的色彩语言对后世艺术家的深远影响。 立体主义的出现更是颠覆了我们对空间和物体的认知。毕加索和布拉克如何将物体分解、重组，从多个视角同时展现，模糊了现实与虚幻的界限？本书将详细解析立体主义的理论基础和艺术实践，帮助您理解这种“打碎”现实的创作手法如何开启了抽象艺术的先河。 与此同时，未来主义艺术家们歌颂速度、机器和现代文明的活力。他们如何在作品中捕捉运动的轨迹，表现机械时代的激情？我们将探讨他们激进的艺术宣言和充满力量的视觉表达，感受那种对未来世界的憧憬与呐喊。 第三部分：精神的探索——表现主义、抽象艺术与达达主义的反叛 表现主义艺术家们将内心的情感和精神世界投射到画布之上，通过扭曲的形象和强烈的色彩来表达深刻的焦虑、恐惧或狂喜。蒙克、康定斯基等人的作品，是如何将个人化的情感体验转化为普遍的精神共鸣？本书将带您走进这些艺术家内心深处的世界。 抽象艺术的出现标志着绘画脱离了对现实的模仿，走向了纯粹的形式和色彩的对话。康定斯基的“精神在艺术中”的理念，蒙德里安的几何抽象，他们如何通过线条、色彩和形状来构建新的视觉秩序，探索精神层面的真实？我们将深入剖析抽象艺术的流派及其背后的哲学思想。 而达达主义的出现，则是一场对现有秩序和意义的彻底颠覆。杜尚的现成品艺术、阿尔普的偶然性创作，他们如何通过荒诞、戏谑的方式来质疑艺术的本质、社会价值和传统观念？我们将审视达达主义的激进姿态，理解其作为一种反艺术运动对现代艺术产生的催化作用。 第四部分：战争的阴影与新方向——超现实主义、表现主义与抽象表现主义 两次世界大战的巨大冲击，深刻地影响了艺术家们的创作。超现实主义艺术家们，如达利、马格利特，他们深入潜意识的领域，将梦境、幻觉与现实交织，创造出令人目眩神迷的视觉奇观。我们将探索他们如何运用自动主义、梦境解析等手法，挖掘人类内心深处的神秘世界。 战后的欧洲，艺术的焦点再次转移。从存在主义的哲学思潮到对战后创伤的疗愈，艺术家们在新的时代背景下寻找新的表达方式。 第五部分：多元的景观——波普艺术、极简主义与概念艺术的时代 20世纪中后期，大众文化和消费主义的兴起，催生了波普艺术。安迪·沃霍尔、罗伊·利希滕斯坦等艺术家，如何将日常物品、广告图像和流行符号融入艺术创作，模糊了高雅艺术与通俗文化的界限？我们将解析波普艺术的社会意义和美学特征。 极简主义艺术家们则走向了另一极端，他们追求简洁的形态、工业化的材料和客观的呈现。他们是如何通过剥离一切装饰，回归事物的本质，挑战观众对艺术作品的感知？ 而概念艺术的出现，更是将艺术的焦点从视觉形式转移到观念本身。艺术家们通过想法、文字、行动来传达意义，挑战了“艺术是什么”这一根本性问题。我们将探讨这些艺术运动如何共同塑造了20世纪下半叶多元而充满活力的艺术图景。 第六部分：边界的消融——后现代主义与当代艺术的趋势 步入后现代主义时期，艺术创作呈现出更加多元、开放和包容的姿态。艺术家们打破风格、媒介和学科的界限，对历史、文化和身份进行反思和解构。拼贴、挪用、混合等手法被广泛运用，艺术的定义和边界不断被拓展。 本书并非止步于过去，而是通过对现代艺术演进的梳理，为理解当今丰富多样的艺术创作提供坚实的背景。我们鼓励您以开放的心态去观察、去思考，去发现隐藏在每一件作品背后的思想、情感和时代精神。 《现代艺术的演进：从印象派到后现代》是一次视觉的盛宴，也是一次思想的旅行。它将帮助您重新认识艺术的创造力，理解艺术家们如何用他们的眼睛和双手，描绘出我们所处时代的复杂与精彩。无论您是艺术爱好者，还是希望深入了解现代艺术发展脉络的读者，本书都将为您提供一个全面而深刻的视角。

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我发现这本书的一个显著特点是，它在不同章节之间有着很好的逻辑衔接，不会让人觉得知识点是零散的。我尤其关注它如何将数据预处理、特征工程与后续的模型训练结合起来。我一直认为，一个优秀的模型离不开高质量的数据和精心设计的特征。我希望书中能够详细地介绍如何从原始数据中提取有价值的特征，以及如何应对数据中的噪声和偏差。我对那些关于特征选择、降维技术（如PCA、t-SNE）的讲解非常感兴趣，因为这些技术直接影响到模型的性能和可解释性。同时，在模型构建的部分，我期待能够看到对各种常用模型的详细介绍，包括它们的原理、优缺点、适用场景以及调参技巧。我希望书中能够提供一些关于如何选择最适合特定问题的模型的方法论。例如，在面对分类问题时，我们应该如何权衡模型的精度、召回率、F1分数等指标，以及如何根据数据量和特征维度来选择合适的算法。我对这本书能否帮助我建立起一个完整的模型开发流程，从数据准备到模型部署，都充满信心。我希望它能够为我提供一套清晰的指导，让我在面对实际的建模任务时，能够有条不紊地进行，并取得理想的结果。

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读了这本书的几个章节，我发现它在阐述一些概念时，非常注重理论与实践的结合，这让我觉得非常受用。例如，在讲解大数据处理的一些技术时，它不仅仅是列出那些技术名称，而是试图解释它们是如何解决大数据带来的挑战的。我特别欣赏的是，书中似乎并没有回避那些复杂的细节，而是以一种相对容易理解的方式来呈现，这对于像我这样并非计算机科学专业出身的读者来说，尤为重要。我希望它能够持续保持这种风格，在后续关于数据挖掘和机器学习的章节中，也能如此清晰地剖析那些核心算法的原理和应用。我个人对那些能够帮助我快速上手并解决实际问题的技巧和方法非常感兴趣。我希望书中能够提供一些具体的代码片段，或者指向一些开源工具的使用教程，这样我就可以在阅读的同时，动手去实践，加深理解。例如，在数据可视化方面，如果书中能够提供一些关于如何利用图表来更好地理解数据分布、发现数据模式的案例，那将是非常棒的。我又或者，在模型评估部分，除了介绍各种评估指标，还能给出一些关于如何根据具体业务场景来选择最合适的评估指标的建议。我对这本书能否让我不仅“知道”这些概念，还能“做到”并且“理解”它们，抱有很高的期望。我希望这本书能够成为我的一个得力助手，帮助我跨越理论与实践之间的鸿沟，真正地将这些知识应用到我的工作或学习中去。

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我这几天一直在断断续续地翻阅这本书，有一些初步的感受想要分享。虽然我还没能完全消化里面的所有内容，但这本书在介绍数据挖掘的各个方面时，确实给我留下了深刻的印象。特别是关于数据预处理的部分，我一直觉得这是数据挖掘中最基础也最关键的一步，如果数据本身就有问题，后续的分析结果就很难有意义。我希望这本书能够详细地解释各种数据清洗、转换和集成的方法，以及如何处理缺失值、异常值和不一致的数据。我对那些关于特征选择和特征工程的章节尤为期待，这直接关系到模型的性能。书中是否会介绍一些实用的技术和算法，能够帮助我有效地提取有用的特征，或者创造新的特征来提升模型的准确性，是我非常想知道的。此外，书中关于各种数据挖掘技术，比如分类、聚类、关联规则挖掘等，是如何工作的，以及它们各自的优缺点，也希望能有深入的讲解。我尤其关注那些能够解决实际问题的算法，比如在用户行为分析、市场营销、欺诈检测等方面的应用。我对书中是否会提及一些经典的、经过实践检验的算法，并且对其背后的数学原理进行清晰的阐述，感到非常好奇。我希望这本书能够提供一些实际的代码示例或者伪代码，这样我就可以将理论知识与实践相结合，更好地理解这些算法是如何实现的。总而言之，对于数据挖掘部分，我期望它能给我带来扎实的理论基础和实用的方法论，让我在面对实际数据问题时，能够有条不紊地进行分析。

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我最近在翻阅这本书时，对其在阐述算法原理时的严谨性留下了深刻的印象。它并没有一味地追求技术术语的堆砌，而是试图以一种相对易于理解的方式来讲解复杂的概念。我尤其欣赏它在引入一个新的算法或模型时，会先从它要解决的问题出发，然后再逐步引入解决方案。这种循序渐进的讲解方式，非常有利于我这样的读者理解。我希望书中能够继续保持这种风格，在后续章节中，对那些更复杂的模型，比如深度学习中的各种网络结构，也能够如此清晰地进行剖析。我期待能够理解这些模型是如何通过多层非线性变换来学习数据中的复杂模式的，以及它们在不同的应用场景下是如何工作的。我希望书中能够提供一些关于模型泛化能力、过拟合和欠拟合的讨论，以及如何通过正则化、早停等技术来解决这些问题。我对这本书能否让我不仅了解算法的“是什么”，更能理解算法的“为什么”，并且能够独立地去分析和解决实际问题，抱有很高的期望。我希望它能够成为一本我案头必备的参考书，随时翻阅，从中获取灵感和知识。

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这本书我刚拿到手，还没来得及深入阅读，但光是看目录和前言，就让我对它充满了期待。我一直对数据背后的故事和洞察力非常着迷，尤其是在这个信息爆炸的时代，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，是每一个对技术感兴趣的人都应该掌握的技能。这本书的书名——“Big Data, Data Mining, and Machine Learning”——就直接点出了我最关心的几个核心领域。我尤其对“Big Data”部分感到好奇，它承诺将带领我理解海量数据的挑战和机遇，这对我来说是一个非常重要的起点。我希望它能解释清楚大数据究竟是什么，以及它为什么如此重要，不仅仅是数量上的庞大，更在于它所蕴含的潜在价值。我对那些关于数据存储、处理和分析的分布式系统和技术（比如Hadoop、Spark等）的讲解非常感兴趣，因为这涉及到许多底层原理，理解它们对于日后深入学习数据挖掘和机器学习至关重要。这本书是否能清晰地阐述这些技术是如何协同工作的，以及它们在实际应用中解决了哪些痛点，是我非常关注的一点。同时，前言中提到的“赋能决策，驱动创新”这句话也让我产生了强烈的共鸣，我希望能在这本书中找到具体的案例和方法，学习如何利用大数据分析来支持商业决策，甚至发现新的商业模式。我对书籍的编排结构也很有信心，将大数据、数据挖掘和机器学习这三个相互关联又各有侧重的领域放在一起介绍，很可能是一种非常高效的学习路径，能够帮助我建立起一个完整的知识体系，而不是零散地学习各个独立的概念。我期待这本书能成为我在这个领域学习的坚实基石。

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从这本书的目录和章节标题来看，它似乎在努力地为读者构建一个从基础到进阶的知识路径，这让我感到非常欣慰。我一直对那些能够帮助初学者快速入门，同时又能满足进阶学习者需求的书籍非常看重。我希望这本书能够清晰地解释大数据、数据挖掘和机器学习这三个领域的基本概念和核心原理，并且能够逐步深入，介绍更复杂的算法和技术。我对那些能够帮助我理解“为什么”而不是仅仅“是什么”的内容非常看重。例如，在讲解某个算法时，我希望能够了解其背后的数学原理，以及它为什么在这种情况下会有效。我希望书中能够提供一些关于实际应用的案例，并且能够解释这些技术是如何在现实世界中解决问题的。例如，在推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域，这些技术是如何发挥作用的。我对这本书能否帮助我建立起一个坚实的理论基础，并且能够启发我对更高级的知识和技术的探索，充满期待。我希望它能够成为我学习道路上的一个重要的里程碑，为我未来的深入研究和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍数据可视化方面的内容，我感觉非常实用。我一直认为，数据可视化是理解和沟通数据洞察的关键环节。我希望书中能够详细介绍各种常用的数据可视化图表类型，比如散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图等，并且解释它们各自的适用场景和优缺点。我对那些能够帮助我有效地展示数据分布、揭示数据模式、发现数据异常的技巧和方法非常感兴趣。我希望书中能够提供一些关于如何设计清晰、简洁、有信息量的数据图表的指导。例如，如何选择合适的颜色、标签、坐标轴，以及如何避免图表中的误导信息。同时，我也希望书中能够提及一些常用的数据可视化工具或库，并且提供一些简单的代码示例，让我可以尝试自己去制作图表。我对这本书能否帮助我提升数据解读和沟通能力，让我能够更有效地向他人传达我的数据分析结果，充满信心。我希望它能够成为我工作中的一个得力助手，帮助我将枯燥的数据转化为生动、易懂的洞察。

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这本书的内容深度和广度，在我初步浏览后，已经让我感到非常满意。它并没有浅尝辄止地介绍一些概念，而是试图深入到每一个领域的核心。我特别欣赏的是，它在讲解复杂的算法和模型时，并没有回避其中的数学原理，而是尝试以一种既严谨又易于理解的方式来阐述。这对于我来说是非常重要的，因为我希望不仅仅是知道如何“使用”这些工具，更重要的是能够“理解”它们为何有效，以及它们是如何工作的。我希望书中能够提供一些关于算法的推导过程，或者至少是清晰的逻辑说明，让我能够真正地掌握其中的精髓。我期待在数据挖掘部分，能够看到对各种聚类、分类、回归等算法的深入剖析，包括它们的数学模型、收敛条件以及时间空间复杂度等。同样，在机器学习部分，我希望能够深入理解神经网络的结构、反向传播算法的原理，以及各种深度学习模型的特点和适用场景。如果书中能够提供一些关于算法优化的技巧，或者介绍一些更高级的模型，那就更好了。总而言之，我对这本书能否让我建立起扎实的理论基础，并且能够独立地分析和理解复杂的模型，抱有很高的期望。我希望它能够成为一本我反复研读、从中汲取知识的“工具书”，帮助我在数据科学的道路上走得更远。

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这本书在机器学习方面的内容，是我最期待的部分之一。我一直认为机器学习是数据科学皇冠上的明珠，它能够让计算机从数据中学习，并做出预测或决策。我希望这本书能够清晰地解释机器学习的基本概念，比如监督学习、无监督学习、强化学习的区别和应用场景。我对那些关于模型训练、评估和优化的过程非常感兴趣，这直接决定了模型的性能和可靠性。书中是否会介绍一些主流的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等，并且详细讲解它们的原理、优缺点以及适用范围，是我非常关注的。我希望能够理解这些算法是如何工作的，它们是如何从数据中学习到模式的，以及它们在哪些场景下表现出色。此外，对于深度学习，我也有着浓厚的兴趣。这本书是否会涉及神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，并且解释它们的基本结构和工作原理，是我非常期待的。我希望能够了解深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的强大能力，并且知道如何开始构建和训练自己的深度学习模型。同时，我也希望书中能够提供一些关于模型选择、参数调优、过拟合和欠拟合的解决方法，以及一些常用的评估指标，这样我才能更好地理解如何构建一个鲁棒且高性能的机器学习模型。我对这本书能够帮助我建立起一个清晰的机器学习知识框架，并且为我未来的进一步学习打下坚实基础充满信心。

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这本书给我最直观的感受是，它试图构建一个非常系统和完整的知识体系，将大数据、数据挖掘和机器学习这三个看似独立，但又紧密联系的领域，有机地整合在一起。我尤其喜欢它在前言中提出的，将这三个领域看作是一个相互促进、相互支撑的整体的观点。我希望在接下来的阅读中，能够真正感受到这种整合带来的好处。比如，它如何将大数据技术作为数据挖掘和机器学习的基石，如何利用数据挖掘的技术来准备和理解用于机器学习的数据，以及机器学习又如何反过来指导我们去挖掘更深层次的数据价值。我期待书中能够提供一些贯穿始终的案例研究，从数据的采集、存储、处理，到数据的挖掘、建模，再到最终的洞察和应用，能够清晰地展现出这三个领域是如何协同工作的。我希望这本书能够帮助我建立起一个全局的视角，理解在这个数据驱动的世界里，这些技术是如何相互作用，共同解决复杂的现实问题的。我尤其对那些关于如何将理论知识转化为实际应用的方法和流程的讲解感兴趣。比如，在实际的项目中，我们应该如何规划大数据基础设施，如何选择合适的数据挖掘算法来解决特定的业务问题，以及如何利用机器学习模型来自动化决策或预测。我对这本书能够提供一个清晰的路线图，指导我一步步地掌握这些技能，并能独立地解决实际问题，充满了期待。

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缺少technical details的书读起来总是怪怪的，不过倒是很薄。

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