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出版者:Edward Elgar Publishing Ltd

作者:Cave, Martin (EDT)/ Nakamura, Kiyoshi (EDT)

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2006-8-29

价格:GBP 91.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781845423711

丛书系列:

图书标签:

• 数字广播
• 广播技术
• 数字电视
• 流媒体
• 视频编码
• 通信系统
• 信号处理
• 媒体技术
• 广播工程
• DVB

深入解析数据挖掘与机器学习的前沿应用 本书《数据驱动的洞察：从理论到实践》旨在为数据科学家、软件工程师以及对新兴技术充满热情的学习者提供一份详尽而实用的指南，专注于当前科技界最炙手可热的两个领域：深度数据挖掘技术与尖端机器学习模型的构建与部署。 本书结构严谨，内容涵盖广泛，从基础的统计学原理回顾开始，逐步深入到复杂的非线性模型和大规模数据处理策略。我们精心设计了章节布局，确保读者能够循序渐进地掌握从原始数据获取到最终商业洞察提取的全过程。 --- 第一部分：数据基础与预处理的艺术 本部分聚焦于高质量数据的重要性及其获取与清洗的复杂性，这是所有高级分析工作的基础。 第一章：大数据的架构与采集策略 我们首先探讨现代数据生态系统的多样性，包括关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL）与NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）的适用场景。重点解析了Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce）和新兴的流式处理框架（如Apache Kafka和Spark Streaming）在实时数据捕获中的作用。本章将详细阐述如何设计高效的数据摄取管道（Ingestion Pipelines），确保数据在传输过程中保持完整性和时效性。此外，还将讨论云计算平台（AWS, Azure, GCP）提供的数据湖和数据仓库解决方案的优劣比较。 第二章：数据清洗与特征工程的精细操作 数据质量直接决定了模型性能的上限。本章深入探讨了处理缺失值（Imputation Techniques，包括基于模型和基于统计的方法）、异常值检测（Outlier Detection，如Isolation Forest、Z-Score分析）的实用技巧。随后，我们将用大量篇幅讲解特征工程——数据挖掘的“黄金标准”步骤。内容包括： 特征选择（Feature Selection）： 过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除 RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如L1正则化）。 特征转换（Feature Transformation）： 对数转换、Box-Cox转换以应对数据偏斜；以及如何有效地处理类别型数据（One-Hot Encoding, Target Encoding）。 降维技术（Dimensionality Reduction）： 深入剖析主成分分析（PCA）的数学原理及其在保持信息量最大化方面的应用，并比较其与t-SNE和UMAP在可视化场景下的差异。 --- 第二部分：核心数据挖掘技术深度解析 本部分将系统性地介绍经典与现代的数据挖掘算法，强调它们的数学基础、实现细节及商业应用案例。 第三章：监督式学习：预测模型的构建 本章详述了分类与回归任务中的核心算法： 线性模型的高级应用： 不仅限于简单线性回归，更涵盖岭回归（Ridge）、Lasso以及弹性网络（Elastic Net），探讨正则化如何平衡偏差与方差。 树模型与集成学习（Ensemble Methods）： 详细拆解决策树的构建过程（ID3, C4.5, CART），并重点介绍集成学习的两大支柱——Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost）。针对XGBoost，我们将解析其梯度提升原理及如何通过参数调优实现顶级性能。 支持向量机（SVM）： 从最大间隔分类器的概念出发，解释核函数（Kernel Trick）如何处理高维非线性可分问题。 第四章：无监督学习与模式发现 本章关注从无标签数据中提取内在结构和隐藏模式的方法： 聚类分析（Clustering）： 深入比较K-Means的局限性与K-Means++的优化；详细讲解层次聚类（Hierarchical Clustering）的凝聚法与分裂法；并介绍基于密度的空间聚类（DBSCAN）在发现任意形状簇方面的优势。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 以经典的Apriori算法为基础，解释支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）的含义，并讨论FP-Growth算法在处理大型数据集时的效率提升。 --- 第三部分：机器学习的前沿演进——深度学习的实践 本部分是本书的亮点，专注于构建和应用复杂的神经网络模型来解决传统方法难以处理的问题。 第五章：深度神经网络的基础架构与优化 本章为深度学习的入门奠定坚实基础： 神经网络的数学基石： 详细解释前馈网络（FFN）中的激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其梯度消失/爆炸问题。 反向传播算法（Backpropagation）： 剖析其计算图的构建和链式法则的应用，这是理解深度学习训练过程的关键。 优化器策略： 对比传统的随机梯度下降（SGD）与动量法（Momentum）、自适应学习率方法（RMSProp, Adam）的性能差异及适用场景。我们将提供关于学习率调度（Learning Rate Scheduling）的实战建议。 第六章：卷积网络（CNN）与序列建模（RNN/Transformer） 本章面向专业应用场景，探讨处理图像和文本数据的专业网络结构： 计算机视觉（CV）中的CNN： 深入剖析卷积层、池化层、批标准化（Batch Normalization）的作用。我们将分析经典架构如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet的演变，并探讨迁移学习（Transfer Learning）在小数据集上的应用策略。 自然语言处理（NLP）的革命： 从循环神经网络（RNN）的局限性出发，过渡到长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。本章的重中之重是Transformer架构，我们将详细解析自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention），阐述它们如何彻底改变了机器翻译、文本生成和情感分析的性能边界。 --- 第四部分：模型部署、评估与伦理考量 本书的最后一部分关注模型从实验室走向生产环境的“最后一公里”，以及负责任的AI实践。 第七章：模型性能评估与验证 选择正确的评估指标至关重要。本章将超越简单的准确率（Accuracy），深入探讨： 分类任务： 混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值的解释。 回归任务： 均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）以及$R^2$的局限性。 模型验证： K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）的正确实施，以及如何利用学习曲线（Learning Curves）诊断模型的欠拟合或过拟合。 第八章：模型可解释性（XAI）与公平性 随着模型复杂度的增加，透明度变得愈发重要。本章介绍当前最流行的可解释性工具： 局部解释： LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的原理及应用，用于理解单个预测背后的特征贡献。 全局解释： Permutation Importance在评估特征重要性上的应用。 AI 伦理与偏见检测： 讨论模型在不同子群体中可能存在的系统性偏见（Bias），并介绍去偏见（Debiasing）的预处理、训练中和后处理技术，确保模型输出的公平性与稳健性。 本书通过丰富的代码示例（使用Python的Scikit-learn, Pandas, TensorFlow/PyTorch库）和贯穿始终的案例研究，确保读者不仅理解理论，更能熟练地将这些强大的数据挖掘和机器学习技术应用于解决现实世界中的复杂问题。

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手边的《Digital Broadcasting》这本书，让我对这个看似传统又不断演进的领域产生了浓厚的兴趣。我一直对媒体技术的发展轨迹感到着迷，而数字广播无疑是其中一个重要的节点。我希望这本书能为我揭示数字广播在整个媒体产业链中的定位，以及它如何与其他数字媒体形式（如互联网流媒体、社交媒体等）进行协同或竞争。 我特别关注的是，这本书是否会探讨数字广播在应对未来技术挑战方面所扮演的角色。例如，在5G时代，数字广播能否通过与更广泛的网络连接来实现更强大的功能？或者，它在物联网和智能家居的应用中，又会展现出怎样的潜力？我也希望这本书能提供一些关于数字广播的政策法规和标准制定的信息，因为这些因素往往是推动行业发展的重要驱动力。对我而言，一本真正有价值的图书，应该能够引发我更多的思考，并为我指明进一步探索的方向。

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读到《Digital Broadcasting》这本书，我最直接的联想是它是否能帮助我理解我们是如何在各种设备上接收到高质量音频和视频信号的。我对其中的技术细节并没有很深的背景，但我非常好奇，在信号传输过程中，究竟有哪些“魔法”在发生，能够保证我们在复杂的电磁环境中依然能获得稳定清晰的收听体验。 我希望这本书能深入探讨数字广播在抗干扰和纠错方面的技术。例如，当信号受到外部干扰时，数字广播是如何做到不至于完全失真，而是能够通过某种算法来修复部分错误信息的？我也想知道，在传输过程中，数据是如何被压缩以减小带宽占用，同时又如何保证音质和画面的损失最小化？书中是否会涉及一些关于内容加密和版权保护的技术，毕竟数字内容的安全是越来越重要的问题。总而言之，我期望这本书能解答我关于数字广播“为什么能工作”以及“如何工作得更好”的疑问。

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最近翻阅一本名为《Digital Broadcasting》的书，刚开始只是出于职业好奇，想了解一下数字广播在当今信息爆炸时代的定位。坦白说，我并非科班出身，对广播技术细节的理解仅限于皮毛。然而，这本书的篇幅和似乎是深入探讨的基调，让我产生了一种预感：它或许能解答我心中长期存在的几个疑问。比如说，数字广播与我们日常接触到的互联网传输方式在底层原理上有什么根本性的区别？它在数据压缩、错误纠正以及信道编码方面，又有哪些独到的技术解决方案？ 我特别希望这本书能提供一些关于广播频谱资源利用效率的探讨。毕竟，频谱是宝贵的公共资源，如何更有效地利用它来满足日益增长的广播需求，一直是行业关注的焦点。此外，在内容分发方面，数字广播能否提供比互联网更低的延迟、更稳定的传输？书中会不会涉及一些关于广播内容生态系统构建的案例，比如，它是如何吸引内容生产者，又如何与广告商建立合作关系的？我对这些商业运作层面的内容也很感兴趣，毕竟技术最终是要服务于商业价值的。

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一本关于数字广播的书，我一直对这个领域感到好奇，总觉得它在现代媒体格局中扮演着一个特别的角色。虽然这本书的标题是《Digital Broadcasting》，但老实说，我对这本书的期待更多的是它如何能帮助我理解那些在我们生活中无处不在的信号是如何从源头传输到我们手中的，以及背后涉及到的技术和商业模式。我希望它能深入浅出地解释清楚，比如，当我在车里收听广播，或者在家看电视时，那些无形的电波是如何被编码、调制、放大，然后又被我们的接收器捕捉并解码成我们熟悉的音频和视频。 我尤其感兴趣的是，在互联网如此普及的今天，传统的数字广播是否还有其独特的优势和生存空间。这本书会不会探讨一些关于频谱分配、信号干扰、以及如何在新技术浪潮下保持竞争力的内容？我希望它能提供一些关于行业发展趋势的洞察，例如，数字广播在高清化、个性化服务方面的发展，或者它与IPTV、流媒体等新兴技术的融合。如果书中能包含一些案例分析，比如不同国家或地区在发展数字广播方面的成功或失败经验，那将非常有价值。总而言之，我期待的是一本能够拓宽我视野，让我对数字广播有一个更全面、更深入理解的书籍，它不应该只是枯燥的技术堆砌，而应该能展现出这个行业背后的逻辑和未来可能性。

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我最近拿到一本叫做《Digital Broadcasting》的书，标题很直接，但老实说，我对“数字广播”这个概念的理解比较模糊，可能更多地停留在过去收听调频收音机的概念里。我希望这本书能带我进入一个更广阔的视野，让我明白“数字”这个词在广播领域究竟意味着什么。例如，它是否意味着更清晰的音质，或者更丰富的频道选择？ 我很期待这本书能详细解释数字广播的传输原理，从信号的生成到最终在听众或观众设备上的还原，中间经历了哪些关键的技术步骤？我希望书中能包含一些关于不同数字广播标准（比如DAB、HD Radio）的比较，以及它们各自的优缺点。此外，在内容呈现方面，数字广播是否能支持更丰富的数据服务，比如显示歌词、艺术家信息，甚至提供互动功能？我希望这本书能提供一些实用的信息，让我能够更好地理解并可能利用数字广播技术，而不仅仅是对其进行理论性的了解。

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