MATLAB从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:464

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出版时间:2013-2

价格:59.80元

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isbn号码:9787113157456

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《Python编程实战：从零开始掌握数据科学与机器学习》 内容简介： 在当今数据驱动的时代，掌握一门强大的编程语言已成为一项必备技能，尤其是在数据科学和机器学习领域。本书《Python编程实战：从零开始掌握数据科学与机器学习》正是为此而生，它将带领您踏上一段全面而深入的Python编程学习之旅，重点聚焦于数据科学和机器学习的应用。本书旨在帮助读者从零基础开始，逐步建立扎实的Python编程功底，并熟练运用各种库和工具来解决现实世界中的数据问题。 本书的编写理念是理论与实践相结合，力求通过清晰易懂的讲解、丰富的代码示例和精心设计的练习，让读者真正掌握Python编程的精髓，并能够将其应用于复杂的数据分析和模型构建。我们深知，学习编程最有效的方式就是动手实践，因此，本书在每一章节都配有大量的代码片段，并引导读者亲自去运行、修改和扩展这些代码，从而加深理解。 第一部分：Python编程基础与核心概念 在本书的开篇，我们将从最基础的Python语法和概念入手。您将学习如何安装Python环境，了解Python的变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型）、运算符以及表达式。接着，我们会深入讲解Python的控制流语句，包括条件语句（if-elif-else）和循环语句（for, while），这些是构建任何程序的基础。 列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）是Python中极其重要的数据结构，我们将对它们进行详尽的讲解。您将学会如何创建、访问、修改和遍历这些数据结构，以及掌握它们各自的特性和适用场景。 函数是代码重用和模块化的关键。本书将详细介绍Python函数的定义、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数）、返回值以及作用域。我们将通过实际例子演示如何编写高效、可读性强的函数。 面向对象编程（OOP）是现代软件开发的重要范式。本书将用通俗易懂的方式解释类（class）、对象（object）、继承（inheritance）、封装（encapsulation）和多态（polymorphism）等核心概念，并通过Python的代码实现来加深理解。您将学会如何设计和构建自己的类，以及如何利用OOP的优势来组织更复杂的项目。 此外，我们还将介绍Python的文件I/O操作，学习如何读取和写入文本文件、CSV文件等，这对于处理数据集至关重要。错误和异常处理（try-except-finally）机制也将被详细讲解，帮助您编写更健壮的代码，应对程序运行中可能出现的各种问题。 第二部分：数据处理与可视化利器 数据科学的核心在于数据的获取、清洗、转换和分析。本书将重点介绍Python在这些方面最强大、最常用的库——NumPy和Pandas。 NumPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。您将学习如何创建和操作NumPy数组，进行各种数学运算、数组切片、索引、重塑以及广播等高级功能。NumPy在数值计算方面的效率极高，是后续进行复杂数据分析和机器学习算法实现的基础。 Pandas库则是在NumPy的基础上构建的，它提供了更高级、更灵活的数据结构——Series和DataFrame。DataFrame尤其适合处理表格型数据，其强大的数据读取、清洗、转换、合并、分组和聚合功能，使其成为数据科学家的首选工具。我们将通过大量的实际案例，演示如何使用Pandas进行： 数据读取与写入： 支持CSV、Excel、SQL数据库等多种格式。 数据清洗： 处理缺失值（NaN）、重复值、异常值，以及数据类型转换。 数据选择与过滤： 基于条件、标签、索引进行灵活的数据提取。 数据转换： 应用函数、映射、分组聚合、数据透视表等。 数据合并与连接： 组合多个数据集。 数据可视化是将复杂数据转化为直观图形的关键步骤，能够帮助我们快速理解数据模式、趋势和异常。本书将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。 Matplotlib是Python中最基础、最灵活的绘图库。您将学习如何创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。我们还将讲解如何自定义图表的各个元素，如标题、轴标签、图例、颜色、线型、标记点，以及如何创建子图和使用多种样式。 Seaborn则是在Matplotlib基础上构建的，提供了更高级、更美观的统计图形。Seaborn尤其擅长绘制各种复杂的数据分布图、关系图和分类图，能够让我们更轻松地探索数据之间的关系。您将学习如何使用Seaborn来绘制热力图（heatmap）、箱线图（boxplot）、小提琴图（violinplot）、散点图矩阵（pairplot）等，这些图表在数据探索和报告生成中非常有用。 第三部分：迈向机器学习的世界 在掌握了Python编程基础和数据处理能力后，本书将引导您进入令人兴奋的机器学习领域。我们将从机器学习的基本概念出发，介绍监督学习、无监督学习和强化学习等主要分支。 Scikit-learn是Python中最流行、功能最全面的机器学习库。本书将详细讲解如何使用Scikit-learn来实现各种经典的机器学习算法。 监督学习部分，我们将深入探讨： 回归算法： 线性回归、多项式回归，用于预测连续数值。 分类算法： 逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，用于预测离散类别。 模型评估： 学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等指标来评估模型的性能。 模型选择与调优： 交叉验证、网格搜索、随机搜索等技术，用于找到最佳的模型参数。 无监督学习部分，我们将关注： 聚类算法： K-Means、DBSCAN，用于发现数据中的隐藏分组。 降维算法： 主成分分析（PCA），用于减少数据的维度，同时保留重要信息。 本书将通过大量的代码示例，演示如何将这些算法应用于实际数据集，例如进行用户分群、商品推荐、文本分类、图像识别等。我们将一步步指导读者完成数据预处理、模型训练、参数调优和结果评估的全过程。 项目实战与进阶 为了巩固所学知识，本书还包含一系列精心设计的项目实战。这些项目将综合运用前面章节中学到的Python编程、数据处理、可视化和机器学习技术，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。例如，我们可能会完成一个“客户流失预测”项目，或者一个“房价预测”项目，让读者亲身体验从数据导入到模型部署的整个流程。 此外，本书还会简要介绍一些更高级的主题，为读者进一步深入学习打下基础，例如： 特征工程： 如何创建、选择和转换特征，以提高模型性能。 深度学习入门： 简要介绍深度学习的概念，以及使用TensorFlow或PyTorch等库进行基本模型构建的可能性。 模型部署： 简单的模型部署概念，将训练好的模型集成到实际应用中。 本书特色： 循序渐进的学习路径： 从基础语法到高级应用，每一步都经过精心设计，适合不同水平的读者。 海量代码示例： 每一个概念都配有可运行的代码，方便读者理解和实践。 丰富的实战项目： 将所学知识应用于真实世界的数据问题，提升解决实际问题的能力。 注重原理与实践结合： 在讲解算法的同时，强调如何使用Python库来实现它们，并理解其背后的逻辑。 前沿技术介绍： 涵盖了当前数据科学和机器学习领域最热门的工具和技术。 清晰易懂的语言： 避免晦涩的技术术语，用通俗易懂的方式解释复杂概念。 无论您是希望开启数据科学职业生涯的初学者，还是希望提升Python编程技能以应对日益增长的数据挑战的专业人士，本书都将是您宝贵的学习伙伴。通过《Python编程实战：从零开始掌握数据科学与机器学习》，您将获得驾驭数据、构建智能应用所需的强大技能，开启属于您的数据探索之旅。

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我希望找到一本能够帮助我系统化梳理MATLAB工具箱知识的书籍，而这本书在这方面表现出色。作为一名数据分析师，我主要依赖于统计和机器学习工具箱。这本书对这些特定工具箱的介绍，简直就是一份详尽的“使用说明书+最佳实践指南”。它不仅讲解了`fitlm`或`TreeBagger`这类函数的基本用法，更深入地探讨了如何正确地准备数据、处理缺失值，以及如何解读复杂的模型输出报告。特别是关于交叉验证和模型评估的章节，其专业性和细致程度，让我能更有信心地向管理层汇报分析结果的稳健性。这本书没有那种“为了凑字数而添加”的冗余内容，每一部分都像是经过精心筛选和打磨的，确保读者获取到的都是最核心、最实用的知识点，真正做到了从“会用”到“善用”的跨越。

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这本“MATLAB从入门到精通”的书籍，从我这个初学者的角度来看，简直是一部行走的“救星”。我之前对编程这块是完全的门外汉，对MATLAB这个软件更是只闻其名不见其实。拿到书后，第一感觉是它的排版和内容的组织逻辑非常清晰，不像有些技术书籍那样堆砌公式和代码。它循序渐进地介绍了MATLAB的基础操作，从如何打开软件、熟悉界面，到最基本的矩阵运算，每一步都有详实的截图和文字说明。我特别喜欢它在讲解一些核心概念时，总会穿插一些实际的应用场景，比如如何用它来处理一些简单的数据可视化问题。这让我感觉自己不是在啃一本枯燥的技术手册，而是在跟随一位耐心的老师学习一项实用的技能。对于那些和我一样，对编程感到畏惧的人来说，这本书真的能帮你建立起信心，让你觉得“原来我也可以学会”。

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这本书的实用性真是超乎我的想象，尤其是在工程应用案例的选择上，非常贴近我们工作中的痛点。我是一个从事信号处理的工程师，很多时候需要快速验证算法的可行性。这本书里关于滤波器设计、频谱分析的章节，不仅仅是给出了代码，更重要的是解释了背后的数学原理和MATLAB函数的设计哲学。例如，它对比了不同窗函数在频谱分析中的优劣，并且通过直观的图形输出来展示效果差异，这种“所见即所得”的学习方式，极大地提高了我的工作效率。我甚至直接将书中的一些标准模板应用到了我正在进行的一个项目原型开发中，节省了大量时间去重新摸索基础语法。如果说市面上其他书籍是教你怎么“写”代码，这本书更像是在教你怎么“用”MATLAB高效地“解决问题”。

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我是一名在校的研究生，主要的研究方向涉及到大量的数值模拟。坦白说，市面上关于MATLAB的书籍汗牛充栋，但很多要么过于基础，要么就是东拼西凑的参考手册。这本“入门到精通”的独特之处在于其对“精通”二字的把握非常到位。它没有在初级概念上浪费过多篇幅，而是迅速将读者引导至高级的数值方法和优化算法的实现。比如，它对有限元方法（FEM）在MATLAB中的基本建模思路，以及如何利用优化工具箱求解非线性方程组的案例分析，都非常经典和深入。更难能可贵的是，作者在讲解复杂算法时，总能保持一种清晰的叙事线索，让你在面对高维复杂问题时，不会迷失在函数调用的细节里，而是始终能抓住问题的本质。对于需要进行严肃学术研究的读者而言，这本书提供了坚实的理论支撑和可靠的编程范式。

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对于一个已经有一定编程基础，希望深入理解MATLAB强大功能的资深用户来说，这本书的价值体现在其对高级特性的详尽阐述上。我尤其欣赏它在面向对象编程（OOP）和并行计算方面的论述。作者并没有停留在MATLAB作为“计算器”的层面，而是深入挖掘了其作为全功能开发环境的潜力。例如，书中对MEX文件的调用、App Designer的开发流程，以及如何利用GPU加速大型矩阵运算的章节，都写得极为透彻。这些内容不是随便翻阅一下就能掌握的，需要深入思考和实践，而这本书提供了一个绝佳的理论和实践结合的平台。读完这部分，我感觉自己对如何构建高效、可维护的MATLAB代码架构有了全新的认识，这对于我目前负责的复杂仿真项目来说，无疑是如虎添翼。

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MATLAB入门书籍，非常好，知识点很详细，还配有程序代码的讲解！极好！！！

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