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出版者:机械工业出版社

作者:(葡)Luis Torgo

出品人:

页数:216

译者:李洪成

出版时间:2013-4

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787111407003

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

• 数据挖掘
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深入理解现代计算机系统：从硬件到软件的全面解析 本书并非《数据挖掘与R语言》的任何替代品或相关读物，而是一部聚焦于现代计算机底层架构、操作系统原理、网络通信机制以及软件工程实践的综合性技术巨著。 本书旨在为渴望构建坚实计算机科学基础的读者提供一条清晰的路径，探讨驱动当代数字世界的复杂系统是如何被设计、构建和优化的。 第一部分：计算机体系结构与底层原理（The Hardware Foundation） 本部分将读者从宏观的应用层拉回到微观的硬件层面，系统性地剖析现代冯·诺依曼架构的演进与挑战。 第一章：晶体管的魔法与指令集架构（ISA） 半导体物理基础回顾： 快速回顾PN结、CMOS技术在现代处理器中的核心地位，以及摩尔定律面临的能效瓶颈。 指令集设计哲学： 深入对比精简指令集（RISC，如ARM）与复杂指令集（CISC，如x86）的设计哲学、优势与应用场景。讨论指令编码、寻址模式的效率考量。 流水线与并行性： 详述指令流水线的深度、超标量架构、指令级并行（ILP）技术，如乱序执行（Out-of-Order Execution, OOOE）如何突破单周期限制。 第二章：内存层次结构与性能调优 缓存系统的设计艺术： 详细阐述L1、L2、L3缓存的工作机制、容量与延迟的权衡。探讨缓存一致性协议（如MESI协议）在多核环境下的重要性。 虚拟内存与地址翻译： 深入剖析内存管理单元（MMU）如何通过页表、TLB（Translation Lookaside Buffer）实现虚拟地址到物理地址的映射，以及缺页中断（Page Fault）的处理流程。 内存访问优化： 针对程序性能，探讨数据局部性（时间与空间）的保持、缓存行对齐（Cache Line Alignment）对性能的决定性影响。 第三章：输入/输出（I/O）系统与设备交互 I/O控制机制： 比较程序控制I/O、中断驱动I/O和直接内存访问（DMA）的工作流程及其对CPU资源的占用情况。 存储技术前沿： 详细分析NAND闪存（SSD）的工作原理、磨损均衡（Wear Leveling）算法，以及NVMe协议如何革新主机与固态存储设备的通信效率。 总线与互联： 考察片上总线（如AXI）以及系统级互联技术（如Intel UPI、AMD Infinity Fabric）在多处理器通信中的作用。 第二部分：操作系统：资源的守护者（The Operating System Kernel） 本部分聚焦于操作系统内核的内部工作机制，理解它是如何抽象硬件、管理资源并为应用程序提供稳定执行环境的。 第四章：进程、线程与并发控制 进程管理与上下文切换： 深入研究进程控制块（PCB）的结构、进程状态转换图，以及内核态到用户态、用户态到内核态的上下文切换开销分析。 线程模型与内核级/用户级线程： 对比不同操作系统实现的线程模型（如1:1、M:N模型），并解析用户级线程库与内核调度器的交互。 同步与互斥机制的底层实现： 详尽分析基于硬件原语（如Test-and-Set、CAS）实现的锁、互斥量（Mutex）、信号量（Semaphore）的工作原理，并探讨无锁（Lock-free）数据结构的构建。 第五章：内存管理的高级主题 伙伴系统与slab分配器： 探索内核如何高效地管理动态内存请求，特别是针对小块内存和对象分配的优化策略。 内核空间与用户空间隔离： 深入讲解地址空间布局随机化（ASLR）的安全意义，以及内核如何通过权限级别（Rings）确保系统稳定。 第六章：调度算法的权衡与选择 多级反馈队列调度器（MLFQ）： 剖析现代UNIX/Linux系统中如何通过分层队列来平衡交互式任务和批处理任务的需求。 实时调度： 探讨硬实时（Hard Real-Time）和软实时（Soft Real-Time）系统的区别，以及速率单调调度（RMS）等算法在嵌入式系统中的应用。 第三部分：计算机网络与分布式系统（Communication Protocols） 本部分将视角拓展至网络通信，解析数据如何在全球范围内高效、可靠地传输，并引出分布式计算的基础挑战。 第七章：TCP/IP协议栈的深度剖析 可靠性的实现： 详细分析TCP的慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复算法，理解窗口机制如何动态调整吞吐量。 IP寻址与路由选择： 探讨IPv4/IPv6的结构，以及BGP、OSPF等核心路由协议在构建全球互联网中的作用。 传输层性能瓶颈： 分析延迟、丢包率、往返时间（RTT）如何影响应用性能，以及QUIC协议如何试图解决TCP的队头阻塞问题。 第八章：并发与分布式系统中的挑战 CAP定理的实际意义： 结合实际案例，深入探讨一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）在设计大规模服务时的取舍。 共识算法： 详解Paxos和Raft算法的原理，理解它们如何在去中心化的环境中达成系统范围内的数据一致性。 分布式事务与两阶段提交（2PC）： 分析分布式事务的复杂性，以及2PC或更优方案（如TCC）在保证原子性时的性能代价。 第四部分：系统编程与性能工程（System-Level Development） 本部分转向软件开发视角，教授如何利用对底层原理的理解来编写更高效、更健壮的系统级代码。 第九章：系统调用与库的抽象层 系统调用机制： 剖析用户程序如何通过系统调用（Syscall）进入内核，以及系统调用表在安全与效率中的作用。 标准C库（glibc）的实现窥探： 探讨`malloc`、`free`等内存分配函数在用户空间是如何管理内存池，以及它们如何与内核的`mmap`、`sbrk`交互。 信号（Signals）处理与异步事件： 分析信号的传递机制、阻塞与竞态条件，以及在关键代码段中安全地处理异步事件的方法。 第十章：编译、链接与二进制分析 从源代码到可执行文件： 详细解析预处理、编译、汇编和链接（静态与动态链接）的完整流程，理解符号解析与重定位的工作原理。 调试工具与性能剖析： 介绍GDB在底层调试中的应用，以及使用`perf`、VTune等工具对CPU事件计数器（如缓存未命中、分支预测错误）进行精确性能分析的方法论。 结论：未来系统的展望 本书最后将探讨新兴技术，如异构计算（GPU/FPGA编程模型）、安全隔离（如eBPF和WebAssembly的潜力）以及软硬件协同设计在解决未来计算瓶颈中的关键作用。读者将获得一套完整的、跨越硬件、操作系统、网络和系统编程的知识体系，为成为顶尖的软件架构师或系统工程师奠定坚实的基础。

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一直以来，我对于如何从海量数据中提取有价值的信息充满了好奇，而《数据挖掘与R语言》这本书恰好满足了我对这方面知识的渴求。这本书的结构安排非常清晰，逻辑性强，从数据的导入和初步探索开始，逐步深入到各种复杂的数据挖掘技术。在数据的初步探索阶段，书中详细介绍了如何使用R语言进行描述性统计分析，如何绘制各种基础图表来理解数据的分布和特征，例如直方图、散点图、箱线图等。这部分内容对于后续的建模工作非常重要，因为它能帮助我们快速了解数据的基本情况。随后，书中系统地讲解了各种主流的数据挖掘算法，如分类算法（如逻辑回归、决策树、支持向量机）、聚类算法（如K-means、层次聚类）以及关联规则挖掘（如Apriori算法）等。对于每一种算法，书中都不仅详细阐述了其核心原理和数学模型，还提供了完整可运行的R语言代码示例，并对代码中的关键步骤进行了解释，这使得我能够轻松地将理论知识转化为实际操作。我尤其赞赏书中关于特征工程和特征选择的章节，这部分内容对于构建高性能模型至关重要。书中详细介绍了如何进行特征编码、特征缩放、降维（如PCA）等技术，并提供了相应的R语言实现。此外，书中对模型评估和优化的论述也十分到位，包括各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC）的含义和计算方法，以及交叉验证、参数调优等关键技术。通过学习这本书，我不仅掌握了数据挖掘的核心技术，更重要的是，我学会了如何利用R语言这一强大的工具来解决实际的数据科学问题，极大地提升了我的数据分析能力。

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拿到《数据挖掘与R语言》这本书，就如同开启了一场探索数据奥秘的旅程。我一直对数据背后隐藏的故事充满好奇，但苦于缺乏系统性的理论知识和实操工具。这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的方向。从数据的预处理，如缺失值填补、异常值检测，到特征选择、降维，再到各种经典的挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析，以及时下热门的深度学习模型，书中都进行了详尽的阐述。更重要的是，它不仅仅是理论的堆砌，而是将抽象的概念与R语言的实际应用紧密结合。每一章都配有大量的代码示例，清晰地展示了如何使用R语言实现这些算法，并且提供了相应的解释，让我能够理解代码背后的逻辑。初次接触R语言时，我曾感到无从下手，但这本书通过循序渐进的讲解，从基础语法到高级应用，让我逐渐熟悉了R语言的强大功能。书中关于数据可视化的部分也让我眼前一亮，通过ggplot2等包，我可以轻松地将复杂的数据以直观、美观的方式呈现出来，这对于理解数据模式和与他人沟通分析结果至关重要。我特别喜欢书中所举的案例，它们涵盖了金融、营销、医疗等多个领域，让我能够看到数据挖掘在实际业务中的巨大价值。阅读过程中，我经常会动手实践书中的代码，并尝试修改参数，观察结果的变化，这种实践出真知的学习方式让我受益匪浅。这本书不仅提升了我的专业技能，更激发了我对数据科学领域更深入探索的兴趣，我已经迫不及待地想将学到的知识应用到我的实际工作中，去发现更多隐藏在数据中的宝藏。

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《数据挖掘与R语言》这本书的质量超乎我的预期。作为一名对数据分析充满热情的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍数据挖掘理论并同时提供强大实操工具的书籍。这本书完美地契合了我的需求。首先，其理论部分的讲解非常到位，深入浅出地剖析了各种数据挖掘技术的原理，从基础的分类、回归，到复杂的关联规则挖掘、聚类分析，再到更高级的集成学习方法，书中都给予了充分的介绍。每一个概念的提出都伴随着清晰的数学解释和直观的比喻，让我能够更好地理解其核心思想。其次，R语言的融入是这本书的一大亮点。R语言作为数据科学领域的宠儿，其强大的统计计算和图形展示能力毋庸置疑。书中巧妙地将R语言的各个关键包，如dplyr、caret、randomForest等，与相应的算法理论相结合，通过丰富的代码示例，指导读者如何一步步实现这些算法。我尤其欣赏书中关于数据预处理和特征工程的部分，这往往是数据挖掘过程中最耗时但又至关重要的一步。书中详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征编码、特征选择，以及降维技术如PCA的运用，这些都为后续的建模打下了坚实的基础。此外，书中对模型评估和优化的论述也十分详尽，包括交叉验证、各种评价指标的解释和选择，以及调参策略等，这些都是提升模型性能的关键。我通过阅读和实践，不仅掌握了数据挖掘的理论知识，更重要的是学会了如何运用R语言解决实际问题，这种学以致用的感觉非常棒。

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《数据挖掘与R语言》这本书的内容之丰富，讲解之细致，实在让我惊叹。我之前接触过一些关于数据分析的书籍，但往往要么理论过于抽象，要么实操部分过于简略。这本书在这方面做到了完美的平衡。它首先为我系统地梳理了数据挖掘的整个流程，从原始数据的收集、清洗、预处理，到特征工程、模型选择、算法实现，再到模型评估、优化和最终的解读，每一个环节都覆盖到了。在数据预处理方面，书中详细介绍了如何处理缺失值、重复值，如何进行数据标准化、归一化，以及如何处理分类变量等，这些看似基础的操作，在书中都得到了非常细致的讲解和R语言代码示例，让我能够清晰地理解每一步的目的和方法。随后，书中对各种经典的机器学习算法进行了深入的剖析，包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-means聚类等等。对于每一种算法，书中都不仅讲解了其背后的数学原理，还提供了清晰的R语言实现代码，并附有详细的注释，让我能够轻松地理解代码逻辑并进行复现。我特别欣赏书中关于数据可视化部分的讲解，利用ggplot2等强大的R语言可视化包，书中展示了如何生成各种精美的图表，如散点图、箱线图、热力图等，这对于直观地理解数据分布、变量关系以及模型预测结果至关重要。通过这本书的学习，我的R语言编程能力得到了显著提升，同时对数据挖掘的理论框架也有了更深刻的理解。

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我一直对数据分析领域非常感兴趣，特别是如何从杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息。在朋友的推荐下，我入手了《数据挖掘与R语言》这本书，这本书果然没有让我失望。它提供了一个非常系统化的学习路径，从数据的初步探索和可视化，到各种数据挖掘算法的原理和实现，再到模型的评估和优化，几乎涵盖了数据挖掘的整个生命周期。书中对数据可视化部分的讲解尤其让我感到惊艳。利用R语言中的ggplot2等强大的可视化工具，书中展示了如何创建各种精美的图表，如散点图矩阵、箱线图、热力图等，这些图表不仅能直观地展示数据的分布和变量间的关系，还能帮助我们发现潜在的模式和异常。我最喜欢的是书中关于关联规则挖掘的部分，通过Apriori算法的讲解和R语言代码示例，我学会了如何发现商品之间的购买关联性，这对于零售业的精准营销非常有帮助。同时，书中对分类和回归算法的讲解也非常到位，例如逻辑回归、决策树、支持向量机等，都配有详细的理论解释和R语言的实现代码，让我能够动手实践，真正理解算法的运作机制。此外，书中关于模型评估和选择的章节也提供了非常实用的指导，包括如何使用交叉验证、各种评价指标以及如何进行参数调优，这对于构建一个鲁棒且高效的模型至关重要。这本书不仅提升了我的理论认知，更重要的是，它让我掌握了如何用R语言解决实际数据分析问题，这对我个人的成长和职业发展都意义重大。

评分☆☆☆☆☆

我一直对大数据和人工智能领域抱有浓厚的兴趣，而《数据挖掘与R语言》这本书无疑为我打开了通往这个领域的一扇大门。这本书的结构设计非常合理，从最基础的数据准备开始，一步步深入到复杂的模型构建和评估。在数据准备方面，书中详细讲解了如何使用R语言进行数据清洗、转换、特征工程等操作，包括处理缺失值、异常值，进行数据标准化、归一化，以及创建新的特征等。这些基础但至关重要的步骤，在书中得到了非常详尽的阐述和生动的示例，让我能够充分理解其重要性并掌握实际操作技巧。随后，书中系统地介绍了各种经典的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、K-means聚类、Apriori关联规则挖掘等，并且都提供了用R语言实现的详细代码。我特别喜欢书中对于算法原理的讲解，它不仅给出了数学公式，更重要的是通过图示和通俗易懂的语言来解释算法的核心思想，让我即使是初学者也能轻松理解。在模型评估方面，书中也提供了非常全面的指导，包括各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等）的解释和在R语言中的实现，以及交叉验证、混淆矩阵等常用技术。让我印象深刻的是，书中并没有止步于此，还介绍了如何使用R语言进行模型调优和集成学习，这对于提升模型的性能非常有帮助。通过这本书的学习，我不仅对数据挖掘的理论知识有了系统性的认识，更重要的是掌握了利用R语言进行实际数据分析和建模的技能，这对我未来的学习和工作都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能和数据分析领域充满好奇，而《数据挖掘与R语言》这本书则为我打开了一扇通往这个世界的大门。这本书的结构设计非常合理，循序渐进，让我这个数据分析的初学者也能轻松上手。它从最基础的数据导入和探索性数据分析开始，逐步引导读者深入到各种复杂的数据挖掘技术。书中对数据预处理的讲解非常详细，包括如何处理缺失值、异常值、如何进行数据转换和特征工程，这些都是构建有效模型的关键步骤。我特别欣赏书中为每种数据挖掘任务都提供了清晰的R语言实现方案，从分类、回归到聚类、关联规则挖掘，每一个算法的原理、优缺点以及在R语言中的具体实现方式都得到了详尽的阐述。例如，书中关于决策树算法的讲解，不仅清晰地解释了ID3、C4.5等算法的原理，还提供了用R语言构建和可视化决策树的代码，让我能够直观地理解模型的生成过程。此外，书中关于模型评估和优化的部分也同样精彩，它介绍了各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等），以及交叉验证、参数调优等技术，这些都是提升模型性能不可或缺的环节。通过阅读和实践这本书，我不仅学到了丰富的数据挖掘理论知识，更重要的是，我掌握了使用R语言进行实际数据分析和建模的实用技能，这对我个人的成长和未来的职业发展都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

《数据挖掘与R语言》这本书，对我而言，是一次彻底的“数据启蒙”。在此之前，我对数据挖掘的认知仅停留在模糊的概念层面，而这本书则为我提供了清晰的理论框架和强大的实践工具。书中对数据预处理的强调令我印象深刻，它详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化、归一化，以及如何进行特征选择和降维，这些都是构建可靠模型的基础。而R语言的运用，则让这些理论知识有了落地的可能。书中提供了大量简洁、高效的R语言代码示例，并对代码中的每一个关键步骤进行了详尽的解释，使得我能够轻松地理解算法的实现过程。我尤其喜欢书中关于关联规则挖掘的章节，通过Apriori算法的讲解，我明白了如何从交易数据中发现商品之间的潜在联系，这对于商业决策具有重要的指导意义。同时，书中对分类和回归算法的介绍也非常全面，例如逻辑回归、支持向量机、随机森林等，都配有清晰的理论推导和R语言实现代码，让我能够通过实践来加深理解。此外，书中关于模型评估和优化的讨论也十分深入，它不仅介绍了各种评估指标的含义和计算方法，还详细讲解了交叉验证、网格搜索等参数调优技术，这使得我能够客观地评价模型的性能并对其进行有效的改进。这本书的价值在于它将抽象的理论知识与具体的R语言编程实践完美地结合起来，为我打开了数据挖掘领域的大门。

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《数据挖掘与R语言》这本书为我提供了一个非常全面的学习平台，让我得以系统地学习和实践数据挖掘的各个方面。首先，书中对数据预处理的讲解非常细致，涵盖了从数据导入、清洗、缺失值处理、异常值检测到数据转换、特征工程等一系列重要环节。我尤其喜欢书中关于数据清洗的部分，它提供了多种处理缺失值和异常值的策略，并附有详细的R语言代码实现，让我能够有效地解决实际数据中经常遇到的问题。随后，书中深入浅出地介绍了各种经典的数据挖掘算法，如分类、回归、聚类、关联规则等，并且为每一种算法都提供了清晰的理论解释和完整的R语言代码示例。我非常欣赏书中关于决策树和随机森林的讲解，这两种算法在实际应用中非常广泛，书中不仅解释了其工作原理，还详细介绍了如何使用R语言进行模型构建、预测和评估。此外，书中关于模型评估和优化的章节也给我留下了深刻的印象，它涵盖了各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等）的含义和应用，以及交叉验证、网格搜索等参数调优技术。这使得我能够客观地评价模型的性能，并对其进行有效的优化。通过阅读和实践这本书，我不仅对数据挖掘的理论有了更深入的理解，更重要的是，我掌握了利用R语言进行数据分析和建模的实用技能，这对我未来的学术研究和职业发展都将带来巨大的帮助。

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《数据挖掘与R语言》这本书，对我来说，是一本真正意义上的“宝典”。作为一名希望在数据科学领域有所建树的学习者，我深知理论知识和实践技能同等重要。这本书在这两个方面都做得非常出色。它以极其清晰的逻辑结构，带领我一步步探索数据挖掘的奥秘。从最基础的数据读取、清洗、转换，到复杂的特征工程、模型选择，再到最终的模型评估和部署，每一个环节都得到了详尽的阐述。我尤其喜欢书中关于数据预处理的部分，它详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化、归一化，以及如何有效地进行特征编码和特征选择，这些都是构建高质量模型的基石。而R语言的融入，则让这一切变得触手可及。书中提供了大量精炼、可执行的R语言代码示例，并且对每一段代码都进行了深入的解释，让我能够理解代码背后的逻辑和意图。我特别欣赏书中对聚类分析的讲解，通过K-means、层次聚类等算法的介绍，结合R语言的实现，我能够轻松地将数据进行分组，发现隐藏在数据中的潜在结构。此外，书中关于异常检测和文本挖掘的部分也让我耳目一新，这些都是我在其他书中较少接触到的重要领域。通过这本书的学习，我不仅巩固了数据挖掘的理论知识，更重要的是，我掌握了使用R语言这一强大工具解决实际问题的能力，这让我对未来的数据科学探索充满信心。

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怎么说呢，基于case的学习方式右自己的缺点，但是清晰和可操作性弥补了这些不足。这本书最好动手玩一玩代码，挺好的。

评分☆☆☆☆☆

本书相当适于实践。翻译的不错，就是印刷有点一般。

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通过案例讲解R语言，实用。

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