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出版者:清华大学

作者:刘腾红

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2007-8

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787302155812

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现代数据科学与算法：从理论基石到前沿应用 图书描述： 本册著作旨在为读者构建一个全面、深入且前沿的数据科学与算法知识体系。它不仅仅是一本基础读物，更是一部融合了数学理论、计算方法与实际工程应用的综合性指南。本书的目标读者群体涵盖了计算机科学专业学生、致力于向数据领域转型的工程师、渴望利用数据驱动决策的商业分析师，以及所有对复杂系统建模与优化感兴趣的研究人员。 本书结构严谨，内容覆盖了数据科学领域的核心支柱——理论基础、核心算法、高级建模技术以及实际部署策略。我们摒弃了对计算机硬件或基础操作系统等初级概念的冗余介绍，而是将焦点完全集中在信息如何被理解、处理、分析并转化为可执行的洞察这一核心任务上。 --- 第一部分：理论基石与数学驱动 本部分着重于为后续的复杂算法奠定坚实的数学和统计学基础。我们认为，缺乏对底层原理的深刻理解，任何高级工具的使用都将是盲目的。 第一章：概率论与随机过程的高级回顾 本章将不再赘述排列组合等基础概念，而是直奔现代统计推断的核心。我们将深入探讨贝叶斯推理的现代应用，包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，重点讲解其在复杂概率分布采样中的实际效能与收敛性分析。同时，对大数定律和中心极限定理在统计模型验证中的角色进行量化分析，而非定性描述。 第二章：线性代数：高维数据的几何解析 本章的核心是矩阵分解的工程视角。我们将详细解析奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）的计算复杂性、数值稳定性问题，以及它们在降维和特征提取中的最优选择标准。此外，对于张量代数在处理多模态数据（如视频和大规模推荐系统数据）时的应用将进行专题讨论，包括张量分解（CP/Tucker分解）的方法论和性能权衡。 第三章：优化理论：驱动学习的引擎 本章聚焦于非线性优化在机器学习中的核心地位。梯度下降法不再是简单介绍，而是深入剖析其变体如 Adam、RMSProp 的收敛速度与内存消耗的权衡。我们将详细推导KKT条件在约束优化问题（如支持向量机）中的应用，并引入随机对偶坐标上升法等现代大规模优化技术的原理与实现细节。 --- 第二部分：核心算法与模型构建 本部分是本书的算法核心，重点关注如何从数据中提取结构和知识。 第四章：经典统计学习模型的高效实现 本章将对广义线性模型（GLM）进行深入探讨，强调其正则化形式（Lasso, Ridge）的内在联系。对于决策树，我们关注CART算法的熵与基尼不纯度的精确计算，并详细对比提升树（Gradient Boosting）与随机森林在处理非平衡数据时的表现差异和超参数调优策略。 第五章：深度神经网络的架构与训练范式 本书将深度学习置于一个严谨的数学框架下。我们将详细解析反向传播算法的矩阵运算优化，重点探讨如何利用计算图的效率来加速训练。卷积神经网络（CNN）部分将专注于空洞卷积、分组卷积等现代高效结构，而循环神经网络（RNN）则着重于LSTM和GRU单元的门控机制的精确数学描述及其对梯度消失问题的缓解机制。 第六章：无监督学习与数据结构发现 本章侧重于从无标签数据中发现内在结构。除了传统的K-Means，我们将深入探讨谱聚类的理论基础（图拉普拉斯矩阵的特征值分解）和其在大规模图数据上的可扩展性挑战。在降维方面，t-SNE和UMAP的流形学习假设将与传统的流形学习方法进行对比分析，并探讨其在可视化和特征空间理解中的优势。 --- 第三部分：前沿技术与应用工程 本部分将视角从单一模型转向系统集成与前沿领域。 第七章：自然语言处理（NLP）的向量化表示 本章不再介绍词袋模型，而是直接切入词嵌入（Word Embeddings）的现代方法。我们将详细剖析Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的负采样优化的数学原理，以及GloVe模型的全局矩阵分解思想。对于 Transformer 架构，我们将深入分析自注意力机制（Self-Attention）如何通过查询（Q）、键（K）、值（V）矩阵实现高效的上下文建模，并讨论多头注意力机制的意义。 第八章：图数据结构与关系学习 针对日益重要的网络化数据，本章专门讨论图神经网络（GNN）。我们将细致讲解谱域（Spectral）方法与空间域（Spatial）方法（如Graph Convolutional Networks, GCNs）的内在区别和计算效率。重点在于如何设计消息传递机制来聚合邻居信息，并分析GNN在社交网络分析、推荐系统和化学结构预测中的实际应用案例。 第九章：模型的可解释性、公平性与鲁棒性 在模型部署日益重要的今天，理解“黑箱”至关重要。本章将介绍LIME（局部可解释模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值的严谨定义和计算成本。对于模型的鲁棒性，我们将分析对抗性攻击的生成机理（如FGSM），并探讨防御性蒸馏等对抗训练策略的有效性与局限性。同时，从统计学角度审视数据偏见如何转化为模型决策中的不公平性，并讨论去偏（Debiasing）技术。 --- 第四部分：大规模系统与工程实践 本部分关注如何将理论转化为生产力，涉及分布式计算和高性能实现。 第十章：分布式机器学习的框架与实践 本章聚焦于参数服务器（Parameter Server）架构与All-Reduce通信范式。我们将分析梯度同步延迟、数据分区策略（如Hogwild!）对模型收敛速度的影响。对于常用的分布式框架（如TensorFlow/PyTorch的分布式API），我们将侧重于数据并行与模型并行的选择准则及其在具体硬件资源下的性能瓶颈分析。 第十一章：高性能计算与内存优化 本章深入探讨算法在底层硬件上的效率。我们将分析内存访问模式（Cache Locality）如何影响矩阵乘法的性能，并介绍CUDA/OpenCL编程模型中用于优化张量操作的基本原则。对于大型稀疏矩阵运算，如在图算法或文本处理中，稀疏存储格式（CSR, CSC）的选择及其对I/O效率的影响将是重点。 结语：面向未来的研究方向 本书最后将简要展望因果推断、神经符号学习以及联邦学习等新兴领域的研究热点，引导读者建立持续学习和解决复杂现实问题的能力框架。 --- 本书特色总结： 本书的核心竞争力在于其对数学严谨性和工程实用性的完美结合。它假设读者已具备基础编程和代数知识，直接切入数据科学的核心挑战。全书侧重于算法的内在机制、优化策略的选择、复杂系统的架构设计，以及如何评估和提升模型的可靠性，而非停留在对软件库功能调用的罗列。通过对 SVD、MCMC、Transformer 结构、GNN 消息传递等关键技术进行深度剖析，本书致力于培养读者从原理层面解决问题的能力。

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这部《大学计算机基础》的教材，坦白说，我拿到手时是带着一丝期待和一丝忐忑的。我对计算机的了解，基本停留在会用Word、Excel处理文档，以及能上网搜索资料的层面。所以，当我翻开第一章时，那种试图将抽象的二进制概念具象化的努力，着实让我感到了不小的挑战。书里对冯·诺依曼体系结构的介绍，详尽得几乎可以拉出每一个晶体管的工作流程图，虽然专业，但对于一个零基础的学习者来说，就像是初次登上一艘结构复杂的巨轮，眼花缭乱。我印象最深的是关于数据表示的部分，浮点数的存储机制，那个IEEE 754标准，看得我头皮发麻。我花了整整一个下午，对着书上的例题，手写了无数遍指数和尾数的转换，试图在大脑中构建一个清晰的逻辑回路。教材的优点在于其严谨性，它不放过任何一个基础概念，力求让你对计算机的“骨架”有一个彻底的认识。然而，这也带来了一个问题，那就是对于我这类偏向应用型的学生来说，前期阅读的枯燥感是巨大的。我更期待看到更多与实际应用场景的结合，比如，如何用这些基础知识去理解现代编程语言的底层逻辑，而不是仅仅停留在理论的层面。对于那些立志成为专业工程师的同学，这本书无疑是打地基的精品，但对于我这样的“小白”，可能需要额外的耐心和辅导材料来架设一座从理论到实践的桥梁。

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拿到这本书后，我发现它更像是一本面向计算机科学专业“入门级”的工具手册，而非一本面向大众的“计算机素养”读物。我原本以为会花大量篇幅介绍如何高效使用现代办公软件、网络安全的基本常识，或者至少是引导我们认识一下当前主流的操作系统是如何协同工作的。然而，这本书的重点似乎完全放在了硬件原理和操作系统内核概念上。比如，书中对CPU指令集的讨论，那简直是微处理器设计课程的前奏，各种寻址方式、流水线技术，看得我直冒冷汗。我试图在其中寻找关于如何优化PPT动画效果、如何在Excel中编写一个复杂VLOOKUP函数的“秘籍”，结果却大失所望。这本书的叙事节奏非常缓慢且技术性极强，它的逻辑是从“电”到“比特”，再到“逻辑门”，最后才勉强触及到“程序”的概念。这使得非专业背景的读者在阅读过程中，很容易产生一种“学了这么多底层知识，但我的日常电脑操作并没有因此变得更有效率”的错位感。如果说它的价值在于提供一个坚实的理论框架，那么这个框架搭建得实在太过庞大和密集，让人难以轻松跨越到应用层面去欣赏它的风景。它更像是专业人士之间的“行话解析”，而非面向新手的“友好向导”。

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关于《大学计算机基础》的排版和插图，也是一个值得讨论的地方。整本书的文字密度非常高，段落划分相对紧凑，这使得在进行大段阅读时，视觉疲劳来得很快。虽然专业术语都有加粗处理，但在连续阅读数个章节后，眼睛很难聚焦在核心概念上。尤其是在讲解逻辑电路图和存储器结构图时，插图的清晰度和细节处理上似乎还有提升空间。很多线路的连接和逻辑符号的区分，在黑白印刷的A4纸上显得有些模糊不清，这对于需要通过图形来理解复杂电子元件相互作用的学习者来说，无疑增加了理解的难度。我希望，如果可能的话，能够增加一些彩色图示，尤其是关于数据流向和内存分配的可视化模型，那将是极大的帮助。这本书在内容上追求详尽和无遗漏，但在呈现方式上，却显得有些保守和传统，缺乏现代教材应有的那种注重用户体验的设计感。对我而言，一本好的基础教材不仅要教会你知识，更要让你在学习的过程中感到舒适和高效，而这本书在这一点上，稍显不足，需要读者付出额外的精力去克服排版带来的视觉障碍。

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这本书的语言风格，我个人感觉是典型的学术化、教科书式的陈述，非常严谨，但也因此显得有些“冷峻”。它很少使用口语化的表达或者引入一些时下热门的计算趋势作为切入点来吸引读者。例如，在讨论网络协议时，它可能花了大量篇幅讲解TCP/IP的三次握手和四次挥手，这些都是经典的、不可或缺的知识点，但全书几乎没有提及云计算、物联网或大数据在这些基础协议之上是如何构建更高层级的服务的。这让我产生了一种阅读“历史文献”的感觉，而非一本关于“当代基础”的书籍。我理解教材的职责是奠定根基，但根基也应该与时代有所呼应，否则学习的动力很容易被消磨。读完关于操作系统内存管理那部分后，我仍然无法清晰地将书本上的“虚拟内存”、“分页/分段”这些概念与我日常使用电脑时遇到的卡顿、程序崩溃等现象直接关联起来。如果能增加一些“故障排除与基础原理关联”的拓展阅读，或者在习题中多设置一些开放性的讨论题，引导我们思考这些基础原理在现代软件生态中的应用与局限，这本书的实用价值和趣味性可能会大大提升。

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阅读《大学计算机基础》的过程，对我来说是一场对“计算思维”的艰苦拉练。这本书的编排结构，清晰地体现了从宏观到微观的层层递进，但这种递进的梯度非常陡峭。最让我印象深刻的是关于算法和数据结构那一章，它不仅列举了冒泡排序、快速排序等经典算法，还细致地分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。我尝试着自己动手用伪代码模拟了归并排序的过程，那递归调用和分治思想，确实精妙绝伦，展示了计算机解决问题的优雅。但是，这种优雅的背后，是对阅读者极高的逻辑推理能力的要求。书中的图示相对比较抽象，很多流程图都需要反复对照文字解释才能勉强理解。我特别希望在讲解复杂算法时，能多一些生动的比喻，或者提供一些小型编程语言（比如Python的简化版）的实例代码来直观展示，这样就能更好地帮助我们这些“视觉学习者”巩固知识点。这本书的优点在于它的深度和广度兼顾了基础学科的要求，但它的缺点也同样明显——它似乎假设了读者已经具备一定的逻辑思维基础，对于那些需要大量具体案例来“喂养”才能理解概念的读者来说，这本书的“干货”可能会显得过于干燥和难以消化，需要极强的自学能力去克服阅读障碍。

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