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出版者:水利水电

作者:杜飞雪;陈胜峰 [同作者作品]

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-4

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787508445298

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 算法
• 深图
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好的，这是一本名为《Python数据科学实战指南》的图书简介，旨在详细介绍Python在数据分析、机器学习和数据可视化等领域的应用，内容力求详实，不含任何关于《C++语言学习利器》的信息。 《Python数据科学实战指南》 驾驭数据，洞悉未来：从基础到前沿的Python数据科学全景解析 图书定位： 本书是一本面向有一定编程基础，渴望深入掌握Python在数据科学领域应用的专业参考书和实践手册。它不仅涵盖了数据科学的理论基础，更侧重于工程实践中的高级技巧、性能优化以及真实世界案例的深度剖析。 目标读者： 数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、软件开发人员，以及希望将Python应用于复杂数据处理与决策支持的领域专家。 --- 第一部分：Python数据科学生态基石的夯实（第1章至第4章） 本部分旨在为读者构建坚实的数据科学环境和基础工具箱，确保读者能够高效、规范地进行后续的复杂项目开发。 第1章：Python环境的专业级配置与管理 深入探讨Anaconda、Miniconda及虚拟环境（如`venv`与`conda`环境）的最佳实践。重点讲解如何使用`pipenv`或`poetry`进行项目依赖的精确锁定和复现，以解决“我的电脑可以运行”的常见痛点。内容涉及Linux、macOS和Windows下的环境差异化处理，以及如何集成JupyterLab、VS Code等主流开发环境。 第2章：NumPy：高性能数值计算的核心引擎 超越基础的数组创建与操作，本章聚焦于NumPy的高级特性。详细解析广播机制（Broadcasting）的底层原理与优化应用，讲解内存布局（C-order vs. Fortran-order）对性能的影响。高级主题包括：`ufunc`（通用函数）的自定义实现、`np.fft`（快速傅里叶变换）在信号处理中的应用，以及如何利用内存视图（Views）和副本（Copies）进行高效的数据切片和共享，避免不必要的内存拷贝。 第3章：Pandas：数据清洗、转换与结构化处理的艺术 本章将Pandas提升到生产级应用的高度。核心内容包括： 高效数据框操作： 探讨`apply`、`map`、`applymap`的性能差异，并着重介绍使用向量化操作（NumPy加速）替代低效的循环操作的技巧。 缺失值（NaN）的智能处理： 不仅仅是删除或填充，而是基于时间序列或多变量关联性的高级插值方法（如样条插值、K近邻插值）。 多级索引（MultiIndex）的精妙运用： 如何利用MultiIndex简化复杂的分组聚合（`groupby`）操作，并实现高效的数据透视（`pivot_table`）和重塑。 数据类型优化： 深入解析Pandas内部的数据类型（Categorical、Sparse Arrays），以及如何通过降维存储（如使用`int8`替代默认`int64`）来显著减少内存占用。 第4章：数据可视化：从Matplotlib到交互式探索 本章侧重于数据解释力和故事讲述。首先，深入定制Matplotlib的底层API，实现高度专业化的图表（如双坐标轴、复杂误差棒、定制化图例）。其次，引入Seaborn进行统计关系的可视化，并重点介绍Plotly和Altair等现代库，实现可在Web环境中嵌入的高交互性图表，如动态缩放、悬停信息展示等。 --- 第二部分：机器学习流程的工业化实现（第5章至第8章） 本部分是全书的核心，专注于如何使用Scikit-learn构建完整、可信赖的机器学习流水线。 第5章：Scikit-learn核心架构与管道（Pipeline）设计 详述Scikit-learn的API一致性设计哲学。重点讲解`Estimator`、`Transformer`和`Predictor`的内部工作原理。核心是管道（Pipeline）的构建：如何将数据预处理（标准化、特征选择）、模型训练和交叉验证无缝集成到一个统一的对象中，确保训练和预测的一致性，并有效防止数据泄露（Data Leakage）。 第6章：特征工程的深度实践与自动提取 特征工程不再是手工的试错过程。本章讲解： 高维特征处理： 使用PCA、t-SNE进行降维与可视化，并探讨非线性降维技术。 文本特征化高级技术： 深入TF-IDF、Word2Vec（Skip-gram/CBOW）的数学原理，以及如何利用BERT等预训练模型的嵌入层作为特征输入。 时间序列特征提取： 提取滞后特征（Lagged Features）、滚动窗口统计量（Rolling Statistics）以及日期/时间分解特征。 特征选择与重要性评估： 比较过滤法（Filter）、包裹法（Wrapper，如递归特征消除RFE）和嵌入法（Embedded，如Lasso正则化下的系数分析）。 第7章：模型训练、评估与超参数优化 超越默认参数的训练。本章详细对比了回归、分类和聚类模型（如支持向量机、梯度提升树）。重点剖析： 评估指标的场景化选择： 何时使用F1分数、AUC-ROC、PR曲线，以及如何使用混淆矩阵和校准曲线来评估模型可靠性。 超参数调优的科学方法： 深入比较网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Randomized Search）的效率，并重点介绍基于贝叶斯优化（如Hyperopt库）的更智能搜索策略。 第8章：集成学习的威力：Bagging、Boosting与Stacking 本章专门讲解如何通过组合多个弱学习器来构建更鲁棒、更精确的模型。 Bagging的稳定性： 随机森林的深入解析，以及其在处理高方差模型时的优势。 Boosting的迭代优化： 深入理解AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM) 的残差拟合机制，并详细剖析XGBoost、LightGBM和CatBoost在工程实践中的性能权衡（如稀疏感知、梯度直方图）。 Stacking： 如何设计次级学习器（Meta-Learner）来结合不同模型的预测结果，构建真正的“模型集成系统”。 --- 第三部分：前沿技术与系统集成（第9章至第11章） 本部分将数据科学实践推向更复杂的领域，包括深度学习的桥接和模型部署的思考。 第9章：深度学习基础桥接：Keras/TensorFlow入门 本章作为深度学习的引入口，重点在于快速上手并理解神经网络的核心概念，而非冗长的理论推导。讲解如何使用Keras API快速搭建基础的DNN、CNN和RNN模型。关键在于如何将Pandas/NumPy处理好的数据流无缝导入到TensorFlow的数据管道（tf.data API）中，并进行高效的批次处理和GPU加速配置。 第10章：时间序列分析的现代方法 专门处理非平稳、高动态性的时间序列数据。内容包括： 传统统计模型回顾： ARIMA/SARIMA模型的参数选择与残差诊断。 基于特征工程的ML方法： 如何利用滑动窗口和Lagged特征，将时间序列问题转化为监督学习问题。 深度学习在序列中的应用： 介绍LSTM/GRU在捕捉长期依赖性方面的优势，以及如何将其与注意力机制（Attention Mechanism）结合。 第11章：模型部署与可解释性（MLOps基础） 一个模型只有部署到生产环境才有价值。本章涵盖了模型从训练完成到投入使用的关键步骤： 模型序列化与版本控制： 使用`joblib`或`pickle`保存模型，并讨论模型版本化管理的重要性。 微服务化部署： 介绍如何使用Flask或FastAPI搭建轻量级的RESTful API服务来提供模型预测接口。 模型可解释性（XAI）： 使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）工具箱，揭示复杂模型（如梯度提升树）的决策依据，满足合规性与信任需求。 本书特色亮点 1. 实战驱动的代码示例： 所有章节均配有经过严格测试的Python代码块，可以直接在Jupyter Notebook中运行，并附带详细的输出解释。 2. 性能调优聚焦： 大量篇幅讲解如何使用Profiling工具（如cProfile）定位代码瓶颈，并给出向量化、并行化（Dask/Joblib）的实际优化方案。 3. 真实数据集案例： 案例分析基于金融市场数据、大规模用户行为日志和图像分类任务，确保读者接触到的问题具有行业代表性。 4. 严谨的理论支撑： 在介绍高级算法时，提供必要的数学直觉和公式背景，帮助读者理解“为什么”这样做，而非仅仅是“如何”调用API。 掌握《Python数据科学实战指南》，您将不仅是Python代码的编写者，更是能够驾驭海量数据、构建可靠预测系统的专业数据科学家。

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这本书的排版和阅读体验简直是教科书级别的典范。现在的很多技术书籍，为了追求内容的塞满，往往牺牲了版式设计，字体小、行距密，看久了眼睛非常累，学习效率自然就低了。然而，这本书在视觉设计上做到了克制而优雅。它采用了非常舒适的字体大小和合理的行间距，大量使用留白来区分不同的代码块、重要结论和作者的“经验之谈”。尤其值得称赞的是，代码示例部分的格式处理得非常专业，语法高亮清晰明了，变量命名规范且具有一致性，这让调试和阅读示例代码的过程变成了一种享受，而不是一项折磨。更重要的是，那些复杂的知识点，比如 RAII 原则的深度应用，作者会用不同颜色的批注框或者特殊的边栏提示来强调其重要性，这种非侵入式的强调方式，有效地帮助我巩固了记忆。可以说，这是一本能让你愿意捧在手里，而不是只想扔到电脑屏幕前的“好书”。

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这本书的书名真是抓人眼球，我当时就是在书店被这个标题吸引的，心想这年头讲 C++ 的书那么多，到底有什么“利器”能脱颖而出？翻开目录，第一印象是内容组织得非常扎实，从最基础的变量类型和运算符开始，循序渐进地深入到内存管理、多态性这些核心难点。它的章节划分很合理，逻辑链条清晰，不会像有些教材那样，前几章讲得太浅，让你觉得浪费时间，后几章又猛地拔高，让你抓耳挠腮。特别是对于那些有一定编程基础，但总是在 C++ 的某些晦涩概念上绊倒的人来说，这本书提供了一种非常结构化的梳理。作者在讲解指针和引用时，使用了大量的类比和图示，这一点我特别欣赏。很多书只是简单地定义这些概念，然后就让你去做题，但这本书会深入探讨它们在底层是如何工作的，以及为什么我们需要用它们。读完前几章，我感觉自己对 C++ 的“感觉”瞬间提升了一个档次，不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个完整的知识体系框架。这种建立体系的教学方法，对于构建坚实的底层认知，是极其宝贵的。

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我是一个偏爱动手实践的学习者，光看理论对我来说是远远不够的。这本书在这方面的设计非常到位，它不仅仅是一本知识的陈述者，更像是一个循序渐进的“项目导师”。全书贯穿了多个贯穿始终的小型项目线索，这些项目并不是那种空洞的“Hello World”升级版，而是涵盖了现代软件开发中常见的问题，比如实现一个简易的线程池、设计一个高效的内存分配器框架等等。最棒的是，这些项目往往会引导你去思考语言特性背后的“为什么”。例如，在实现并发工具时，它会自然而然地引导你回顾和应用 C++11 引入的原子操作和内存模型，而不是生硬地将这些知识点强行塞入。这种在解决真实问题中学习语言特性的方法，极大地提高了知识的迁移能力。每完成一个小节的挑战，都会有一种“我真的能用 C++ 做出点东西来”的踏实感，这比单纯刷算法题要来得更有成就感和实用价值。

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关于 C++ 的学习资源，我接触过很多声称是“权威”或者“终极指南”的著作，但大多在讲解 C++ 标准库（STL）部分时显得力不从心，要么只是简单罗列容器和算法，要么就是完全忽略了它们的实现细节和性能考量。这本书对 STL 的处理方式，彻底颠覆了我的认知。它没有止步于告诉你 `std::vector` 和 `std::list` 的区别，而是深入剖析了它们的底层结构（比如迭代器失效的原理、容量管理的策略），并且非常细致地讨论了不同算法在不同容器上的时间复杂度实际表现。作者甚至花了专门的篇幅去讲解如何正确地、高效地使用 `std::move` 和右值引用来优化那些在 STL 容器中常见的复制开销，这对于任何从事高性能计算或资源密集型应用开发的程序员来说，都是至关重要的技能。这本书将 STL 从一个“工具箱”提升到了“工程设计原则”的高度，让你明白，选择哪个容器、使用哪个算法，背后都蕴含着深刻的性能权衡和设计哲学。

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坦白说，我是一个对晦涩难懂的模板元编程感到头疼不已的开发者。市面上大多数 C++ 书籍在讲到 SFINAE 或者类型萃取时，要么直接跳过，要么就是用一堆令人费解的数学公式和术语来糊弄读者。但这本书在处理 C++ 现代特性，尤其是模板方面，简直可以说是“化腐朽为神奇”。它没有回避这些复杂的主题，反而采用了“由浅入深、实践驱动”的策略。作者首先用一个简单的场景引入模板的需求，然后逐步增加复杂度，直到涵盖最新的 C++20 概念（Concepts）。最让我惊喜的是，它没有停留在理论层面，而是提供了大量的“实践陷阱”和“优化建议”。比如，它会详细分析不同模板实例化方式带来的编译时间和最终代码体积的差异，这对于工程实践来说，简直是金玉良言。读完这部分，我终于能理直气壮地跟同事讨论，为什么我们的项目中的某个模板代码块编译起来那么慢，并且提出了具体的优化方案。这种直接与工程痛点对接的讲解方式，让这本书的价值远超一本普通的教科书。

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