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出版者:武汉大学

作者:江华圣 编

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2007-7

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787307056091

丛书系列:

图书标签:

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现代数据科学与机器学习实践指南 本书深入探讨了现代数据科学和机器学习的核心概念、工具与前沿技术，旨在为读者提供一套全面、系统且高度实用的知识体系。 面对信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。本书不仅涵盖了传统统计学和数据分析的基石，更侧重于当前工业界和学术界最为关注的深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及大规模数据处理架构。 第一部分：数据科学基础与统计学原理 本部分奠定了数据科学实践的理论基础，确保读者能够理解数据背后的统计学意义，而非仅仅停留在算法的应用层面。 第一章：数据科学的生态系统与工作流程 详细解析了数据科学项目的完整生命周期，从业务理解、数据采集、清洗与预处理、探索性数据分析（EDA），到模型构建、评估、部署和监控。重点讨论了敏捷数据科学方法论，以及如何在高风险或合规性要求高的领域中应用可解释性AI（XAI）原则。我们还将探讨数据科学家的角色定位、所需的跨学科技能（统计学、计算机科学、领域知识）以及团队协作的最佳实践。 第二章：数据获取、清洗与特征工程的艺术 数据质量决定了模型性能的上限。本章详细介绍了从结构化数据库（SQL/NoSQL）、API接口、爬虫技术中高效、合法地获取数据的策略。重点攻克数据清洗中的常见难题，包括缺失值插补（均值、中位数、基于模型的预测）、异常值检测（基于统计量和隔离森林等方法）、数据去重与不一致性处理。特征工程作为模型成功的关键环节，将进行深度剖析：包括特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）、特征构造（多项式特征、交互项、时间序列特征化）以及大规模特征嵌入技术（如Word2Vec, DeepWalk的早期思想雏形）。 第三章：概率论与推断统计学回顾 本章不进行冗长枯燥的数学推导，而是专注于核心概率分布（正态、泊松、二项、指数）在实际建模中的应用场景。我们将侧重于贝叶斯推断的现代应用，对比频率学派与贝叶斯学派的差异，并介绍MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法在复杂模型参数估计中的作用。重点讨论假设检验的流程、功效分析以及多重检验校正方法（如Bonferroni、FDR）。 第四章：探索性数据分析（EDA）与可视化表达 EDA是理解数据的“眼睛”。本章深入讲解如何利用`Pandas`、`Matplotlib`和`Seaborn`等工具，通过有效的可视化手段揭示数据中的模式、趋势、相关性和潜在问题。除了标准的直方图和散点图，本书会介绍高级可视化技术，如高维数据投影（t-SNE、UMAP）、时间序列的季节性分解图，以及如何设计信息量大、无歧义的仪表板（Dashboarding Principles）。 第二部分：经典机器学习算法与模型评估 本部分系统讲解了监督学习、无监督学习及集成学习的核心算法，并提供了严格的模型评估框架。 第五章：监督学习：回归与分类基础 详细介绍线性回归（包含正则化Lasso, Ridge, Elastic Net）的原理、假设检验及其在处理多重共线性时的鲁棒性。分类算法方面，重点剖析了逻辑回归的概率解释、支持向量机（SVM）的核技巧与最大间隔分类器的几何意义。对于决策树，除了标准的CART算法，还深入探讨了剪枝策略和偏差-方差权衡。 第六章：无监督学习：聚类、降维与关联规则 无监督学习侧重于发现数据内在结构。K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法将被全面覆盖，重点讨论如何选择最佳聚类数（肘部法则、轮廓系数）。在降维方面，除了主成分分析（PCA），还将介绍非线性降维技术（如Isomap, LLE）在可视化高维复杂数据时的表现。关联规则挖掘（Apriori算法）将被用于市场篮子分析的实际案例演示。 第七章：集成学习：提升模型的威力 集成学习是提高预测精度的“秘诀”。本章细致对比了Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost, 梯度提升机GBM）和Stacking的机制。特别关注现代梯度提升库（如XGBoost, LightGBM, CatBoost）的设计哲学、参数优化技巧，以及它们在结构化数据竞赛中的统治地位。 第八章：模型评估、验证与超参数调优 一个模型的好坏，取决于如何衡量它。本章强调交叉验证的正确实施方式（K-Fold, Stratified K-Fold, Time Series Split）。分类模型的评估指标将超越准确率，深入讲解精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）的适用场景。回归模型则侧重于RMSE、MAE、R-squared的解释。超参数调优部分，对比了网格搜索、随机搜索的效率，并引入了贝叶斯优化（Bayesian Optimization）以实现更高效的搜索空间探索。 第三部分：深度学习架构与前沿应用 本部分将读者引向现代AI的核心领域，专注于神经网络的构建、训练与优化，并结合主流框架（TensorFlow/PyTorch）。 第九章：神经网络基础与反向传播 详细阐述了前馈神经网络（FNN）的结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对梯度消失/爆炸的影响。核心在于对反向传播算法（Backpropagation）的直观理解和数学推导，强调链式法则在误差梯度计算中的作用。介绍优化器，如SGD的局限性，以及Momentum, RMSProp, Adam等自适应学习率方法的优势。 第十章：卷积神经网络（CNN）与计算机视觉 CNN是图像处理的基石。本章从卷积操作的数学定义出发，介绍池化层、填充策略。重点分析经典架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计思想，特别是残差连接（Residual Connections）如何解决了深度网络训练中的退化问题。应用场景包括图像分类、目标检测（如Faster R-CNN的简化流程）和图像分割的基础概念。 第十一章：循环神经网络（RNN）与自然语言处理（NLP） NLP部分从词嵌入（Word Embeddings，如One-Hot, Word2Vec, GloVe）的表示方法开始。随后深入RNN的结构，重点解决标准RNN在长序列依赖上的不足，进而详细介绍LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）中“门控机制”的工作原理。本章还将简要概述Transformer架构的“自注意力机制”作为未来NLP发展的方向。 第十二章：模型部署、可解释性与伦理 模型从实验室走向生产环境是关键一步。本章讨论模型序列化（如ONNX格式）、服务化框架（如Flask/FastAPI结合Docker/Kubernetes）的构建流程。同时，强化模型可解释性（XAI）的重要性，介绍LIME和SHAP值如何帮助理解复杂模型的预测依据。最后，探讨数据偏见、公平性评估（Fairness Metrics）以及AI应用的伦理边界。 本书特色： 代码驱动： 全书配有大量基于Python的实战代码示例，主要使用`Scikit-learn`, `TensorFlow 2.x`和`PyTorch`库。 案例为王： 结合Kaggle竞赛、工业界真实数据场景进行深入分析，强调从业务问题到技术方案的转化过程。 注重原理： 不止步于API调用，深入讲解算法背后的数学直觉和工程限制，培养读者的独立思考能力。

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这本书的章节划分逻辑混乱得令人发指，简直就像是一位健忘的编辑随手在键盘上敲打出来的目录。主题之间的过渡生硬得像是在高速公路上突然急转弯，前一个部分还在讨论基础的电路原理，下一秒猛地就跳跃到了复杂的网络协议栈，中间缺乏任何必要的桥梁性解释或上下文铺垫。这使得读者在尝试建立知识体系时，不得不自己去填补那些巨大的逻辑鸿沟，这种‘自力更生’的阅读模式，对于需要结构化学习的专业书籍来说，是致命的缺陷。我花了大量时间试图梳理出作者的内在脉络，但最终发现，那脉络或许根本就不存在，或者说，它已经被藏在了某种我无法理解的“高深”结构之下。如果一个学习工具本身的结构都无法引导学习者，那么它的存在价值就大打折扣了。这更像是一堆分散的、未经整理的技术笔记的集合，而非一部经过精心策划的教材。

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语言风格的把握上，这本书展现出一种令人困惑的两面性。有些段落，用词极其生涩、冗长，一个简单的概念被拆解成了七八句绕口令般的复杂长句，仿佛作者在努力用最晦涩的方式来证明自己的博学。而紧接着，一些本该深入探讨的关键技术点，却又被轻描淡写地一笔带过，用词简单得像是在给初中生做科普，缺乏必要的专业精度和深度剖析。这种忽高忽低、忽深忽浅的叙事节奏，极大地干扰了我们对技术深度的判断。我们不知道什么时候该拿出放大镜去抠每一个术语的精确含义，什么时候又该接受这种泛泛而谈的概括。结果就是，我们既没有获得扎实的基础，也没有触及到前沿的精髓，被困在一种永恒的“半理解”状态中，非常煎熬。

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对于一本声称面向专业领域的书籍而言，它在案例和实践操作上的缺失，简直是匪夷所思。理论是骨架，而案例和实验才是血肉。然而，翻阅全书，我看到的更多是抽象的公式和定义，鲜有能够让人立即代入场景去思考和验证的真实世界应用。那些所谓的“练习题”，也大多是脱离实际的理论推导，无法有效训练我们在实际工程中解决问题的能力。我期待看到的是，某个协议在实际网络故障中是如何被诊断和修复的详细步骤，或是某个新兴技术在特定商业场景中的部署细节，但这些都付之阙如。这本书更像是一个纯粹的学术文献汇编，它告诉我们“是什么”，却几乎没有教我们“怎么做”，这对于急需将知识转化为技能的读者来说，无疑是最大的遗憾和浪费。

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这本书的排版简直是一场灾难，每一次翻阅都像是在和它进行一场意志力的较量。纸张的选择也让人摸不着头脑，那种廉价的、带着油墨味的纸张，不仅影响了阅读体验，更让人怀疑出版方在成本控制上的‘精打细算’。更别提那些插图和图表了，模糊不清的线条和失真的色彩，完全无法起到辅助理解的作用，有时候甚至会因为看不清那些细微的标记而感到一阵阵的挫败感。我尝试着在晚上开着台灯阅读，但即便是那样，那些密密麻麻的文字和缺乏留白的版式，依然让我的眼睛感到异常的疲惫，仿佛在进行一场马拉松式的文字解码工作。我甚至怀疑，设计这本图书的人是否真的对“阅读体验”这个概念有一丁点的概念。对于需要长时间面对技术文献的专业人士来说，这种对视觉感受的漠视，无疑是一种慢性折磨。它让原本就枯燥的技术内容雪上加霜，使得学习过程充满了不必要的阻碍和烦躁。

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这本书的引用和参考资料部分也显得极其不负责任，仿佛是随手抓来的一堆文献标签就塞在了书的末尾。很多关键概念的追溯源头模糊不清，读者如果想对某个特定的技术分支进行更深层次的探究，根本无从下手。重要的前沿研究和行业标准更新，在书中的体现滞后得惊人，仿佛这部书的编写停留在多年前的某个时间点，完全没有跟上技术日新月异的步伐。在电信技术这样一个飞速迭代的领域，时效性是生命线。如果一本工具书不能反映最新的行业动态和标准修订，那么它在传授知识上的有效性就会大打折扣，甚至可能误导读者去学习已经被淘汰的旧有方案。这种对信息新旧程度的疏忽，让人对全书内容的可靠性产生了深深的怀疑。

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