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出版者:O'Reilly Media

作者:Joel Grus

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2019-5-13

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781492041139

丛书系列:

图书标签:

• Python
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• 数据科学
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深入探索现代数据科学的核心与实践 《深度解析：从理论基石到前沿应用的统计学习与实践》 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的现代数据科学知识体系，重点聚焦于从基础数学原理到复杂模型构建与实际部署的全过程。我们避开了对单一编程语言库的简单罗列，而是着力于概念的深度剖析和算法的原理推导，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 全书结构严谨，逻辑清晰，分为六个主要部分，覆盖了数据科学领域最核心、最前沿的知识点。 --- 第一部分：数据科学的数学与统计学基础 本部分是构建稳固数据科学思维的基石。我们假设读者具备一定的代数基础，并在此基础上，系统性地梳理了数据分析所需的关键数学工具。 1. 线性代数在数据中的应用： 深入探讨向量空间、矩阵分解（如特征值分解、奇异值分解 SVD）如何用于数据降维和特征提取。我们将详细讲解主成分分析（PCA）背后的几何和代数含义，并展示如何利用矩阵运算高效处理大规模数据集。 2. 概率论与随机过程： 阐述贝叶斯定理在分类问题中的核心地位，以及它如何自然地导向概率模型构建。重点介绍常用概率分布（正态分布、泊松分布、指数分布）的特性及其在不同类型数据建模中的适用场景。随机过程的引入，旨在为时间序列分析奠定理论基础。 3. 优化理论与损失函数： 详细解析无约束和有约束优化问题的求解方法。我们不仅会介绍梯度下降及其变种（如Adam、RMSProp），更会深入探究凸优化和非凸优化的挑战，并对常见的损失函数（如均方误差、交叉熵、Hinge Loss）进行数学上的严格推导和比较，解释其背后的统计学意义。 --- 第二部分：经典机器学习模型的深度解构 本部分致力于“手搓”经典算法，让读者理解每个模型内部的运作机制，而非仅仅调用API。 1. 线性模型的高级应用： 重新审视线性回归和逻辑回归，引入正则化（L1, L2, Elastic Net）的原理及其对模型稳定性和可解释性的影响。我们将讨论如何处理多重共线性问题，并利用广义线性模型（GLM）框架统一不同类型的回归问题。 2. 树模型与集成学习的原理： 详细讲解决策树（ID3, C4.5, CART）的构建过程，特别是熵、基尼不纯度等指标的计算与选择机制。随后，重点剖析Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机 GBDT）的集成哲学，解释它们如何通过组合弱学习器实现强大的泛化能力。 3. 支持向量机（SVM）的核技巧： 不仅仅停留在形式化描述，本书将清晰阐述“核函数”如何将低维不可分数据映射到高维空间，实现线性可分。我们将详细推导大间隔分类器的优化目标及其对偶问题，并对比不同核函数的特性。 --- 第三部分：高级统计学习与模型评估 本部分关注模型选择的艺术和科学，强调严谨的评估体系。 1. 偏差-方差权衡的精妙： 深入剖析模型欠拟合与过拟合的根源，并提供量化评估框架。我们将引入信息准则（AIC, BIC）来指导模型复杂度选择。 2. 模型选择与交叉验证的策略： 探讨K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及时间序列数据的特殊交叉验证方法。重点分析自助法（Bootstrap）在估计统计量标准误中的强大作用。 3. 非参数方法的引入： 介绍K近邻（KNN）算法，并讨论其在度量空间选择和邻居数量确定上的挑战。同时，介绍核密度估计（KDE）作为一种灵活的分布拟合工具。 --- 第四部分：无监督学习与数据结构发现 本部分聚焦于在没有标签信息的情况下，如何从数据中提取内在结构。 1. 聚类算法的理论与局限性： 详细对比K-Means、DBSCAN和层次聚类（Agglomerative Clustering）的数学基础和适用场景。特别讨论如何选择最佳聚类数目（如肘部法则、轮廓系数）。 2. 降维技术的进阶探讨： 除了PCA，本书还介绍线性判别分析（LDA）作为一种有监督降维技术，以及流形学习（Manifold Learning）的代表——t-SNE和UMAP的底层映射机制，解释它们在可视化中的优势与陷阱。 3. 关联规则挖掘： 介绍Apriori算法，理解支持度、置信度和提升度的概念，并探讨其在购物篮分析中的实际应用。 --- 第五部分：深度学习的数学核心与基础架构 本部分为进入复杂神经网络打下坚实的理论基础，关注计算效率和梯度传播的细节。 1. 神经网络的数学建模： 详细解释前馈网络的计算流程，从激活函数的选择（Sigmoid, ReLU及其变种）到损失函数的计算。 2. 反向传播算法的完整推导： 这是本部分的核心。我们将利用链式法则，以矩阵形式详细推导损失函数相对于网络中所有权重的梯度计算过程，清晰展示误差信号是如何逐层回传的。 3. 优化与正则化在深度学习中的应用： 深入分析SGD、动量（Momentum）和自适应学习率方法（如Adam）的收敛性差异。讨论Dropout的随机性如何等效于模型平均，以及批量归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的作用。 --- 第六部分：专题：时序建模与数据科学的伦理实践 最后一部分将视野扩展到特定领域和数据科学家的社会责任。 1. 时间序列分析： 介绍平稳性概念，ARIMA模型的构成（自回归AR、差分I、移动平均MA）及其参数（p, d, q）的识别方法。探讨如何处理季节性，并简要介绍状态空间模型。 2. 可解释性与公平性（XAI）： 讨论模型“黑箱”的挑战。重点介绍如LIME和SHAP值等局部解释工具的原理，解释它们如何提供对单一预测的归因。同时，严肃讨论数据偏见对模型公平性的影响，并介绍测量群体公平性的常用指标。 3. 实验设计与因果推断概述： 介绍A/B测试的统计严谨性要求，如何计算样本量和评估统计显著性。简要引入因果推断的基本概念，为后续深入研究铺路。 --- 读者对象： 本书适合具有扎实数学基础（微积分、线性代数、基础概率论）的计算机科学、统计学、工程学背景的专业人士、研究生以及致力于从零开始构建数据科学核心能力的自学者。阅读本书后，读者将能够自信地从头开始实现任何主流的机器学习算法，并对现有工具的工作原理有深刻的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具...

评分☆☆☆☆☆

说是数据科学指路到是差不多。告诉你有哪些方面的知识需要去学习的。25章每章都值得单独去借上一两本书去学习，都值得花上一两个月用上N多个案例来实践，这样之后，我觉得才是真的入门了。 书中的代码又是一段一段的，估计只有作者才会知道这个功能是怎么来的，有什么用。后面...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具...

评分☆☆☆☆☆

这套书的阅读体验，可以说是一种沉浸式的学习过程。作者非常善于营造一种“边学边做”的学习氛围，他不会让你仅仅被动地接受信息，而是鼓励你积极动手实践。书中的每一个章节，几乎都伴随着一系列精心设计的练习题，这些题目不仅仅是简单的知识点回顾，更多的是能够让你运用所学知识去解决实际问题。例如，在讲解线性回归的章节，作者不仅仅解释了最小二乘法的原理，还提供了一个实际的房价预测数据集，让你能够亲手构建一个线性回归模型，并对预测结果进行评估。这种实践性的学习方式，极大地加深了我对概念的理解，也让我对数据科学的实际应用有了更直观的认识。我发现，当我通过自己的双手去实现一个算法，去处理一份真实的数据时，那些原本可能只是停留在纸面上的理论，瞬间就变得鲜活起来。作者在书中还非常慷慨地分享了许多实用的技巧和经验，比如如何优化代码的效率，如何有效地进行特征工程，以及如何解读模型的结果等等。这些细节之处的指点，往往是其他书籍所忽略的，却对于我们成为一名合格的数据科学家至关重要。我毫不夸张地说，这本书不仅教授了我数据科学的知识，更培养了我解决问题的思维方式和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不应该仅仅是知识的堆砌，更应该能够激发读者的思考和创造力。而这本书，恰恰做到了这一点。作者在讲解每一个算法时，都会引导你去思考它的优缺点，以及它适用的场景。他不会告诉你“这个算法就是最好的”，而是鼓励你去比较不同的算法，去理解它们之间的权衡。例如，在介绍决策树和随机森林时，他会详细对比两者的性能差异，以及随机森林如何通过集成学习来克服决策树的过拟合问题。这种辩证的思维方式，让我对数据科学有了更深刻的理解，也培养了我批判性思考的能力。书中提供的案例研究也极具启发性，它们展示了如何将数据科学的知识应用到解决实际业务问题中，例如如何利用用户行为数据来提升用户留存率，或者如何通过分析销售数据来优化营销策略。这些案例让我看到了数据科学的巨大潜力，也激发了我将所学知识应用于我自己的项目中的热情。这本书不仅仅是在教授技术，更是在培养一种解决问题的能力和一种创新的思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我学习数据科学的过程中，扮演了一个至关重要的角色。它不仅仅是一本入门书籍，更是一本可以伴随我成长的学习资源。作者在讲解每个主题时，都会为我打开一扇通往更深入知识的大门，并鼓励我去进一步探索。例如，在介绍机器学习算法时，他会简单提及一些更高级的技术，并推荐相关的学习资源，让我知道未来还有很多值得学习和探索的方向。书中提供的代码示例也非常有参考价值，它们不仅仅是能够运行的代码，更是展示了如何将理论知识转化为实际应用。作者还鼓励读者去修改和扩展这些代码，去尝试不同的参数设置，去探索新的解决方案。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不再是一个被动的学习者，而是数据科学世界的积极参与者。读这本书，就像是在和一个经验丰富的伙伴一起探索，他会分享他的知识，也会鼓励你去发现自己的潜力。这本书为我打下了坚实的基础，也点燃了我对数据科学持续学习的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而富有吸引力，散发着一种严谨而又不失亲和力的气息。初次翻开它，我就被书中清晰的排版和流畅的语言风格所吸引。作者似乎非常理解初学者在接触数据科学时可能会遇到的困惑，因此在内容的组织上，他并没有一上来就抛出复杂的数学公式或者晦涩难懂的算法，而是循序渐进地引导读者进入这个奇妙的世界。从最基础的数据处理和可视化，到核心的机器学习算法，每一步都像是精心铺设的台阶，让我在不知不觉中便踏上了探索数据科学的旅程。我尤其欣赏作者在讲解统计学概念时，所采用的类比和实例，这使得那些原本可能令人望而生畏的理论变得生动有趣，我能够清晰地理解它们在实际应用中的价值。书中对于 Python 编程语言的运用也非常到位，作者并没有止步于简单地介绍语法，而是通过实际的项目案例，展示了如何用 Python 来解决真实世界的数据科学问题。每一次代码的演示都伴随着详尽的解释，让我能够理解每一行代码的作用以及它们是如何协同工作的。对于那些和我一样，对数据充满好奇，但又缺乏相关背景知识的读者来说，这本书无疑是一盏指路明灯。它不是一本枯燥的技术手册，更像是一位经验丰富的导师，耐心地解答你的每一个疑问，引导你一步步掌握数据科学的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它能够让你在学习的过程中，始终保持一种向前推进的动力。作者并没有将所有内容一次性抛给你，而是将复杂的知识点拆分成一个个小模块，让你能够逐步消化。每个章节的学习目标都非常明确，让你知道自己在这个阶段需要掌握什么。我尤其欣赏作者在讲解算法时，所采用的“从概念到实现”的模式。他首先会用清晰的语言解释算法的原理，然后会通过代码演示来展示如何实现它，最后还会提供一些练习题来巩固你的理解。这种层层递进的学习方式，让我在学习过程中从未感到迷茫。书中还穿插了一些“小故事”和“思考题”，这些内容不仅仅是为了增加趣味性，更是为了帮助你理解数据科学的哲学和思考方式。它们让我意识到，数据科学不仅仅是关于技术，更是关于如何运用技术来解决问题，如何从数据中发现真理。读这本书，就像是在建造一座大厦，每一章都是一块坚实的砖石，最终汇聚成一个宏伟的整体。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，不仅仅在于它传授了多少技术知识，更在于它培养了我作为一名数据科学家所应具备的思维模式。作者非常强调“理解”的重要性，他鼓励你去思考“为什么”以及“如何做”，而不是仅仅去记忆“是什么”。例如，在讲解模型评估时，他不仅仅介绍了准确率、召回率等指标，还深入探讨了不同指标的适用场景以及它们之间的权衡。他还会引导你去思考，如何根据实际业务需求来选择合适的评估指标。这种深入的思考，让我对数据科学有了更深刻的理解，也让我能够更好地运用这些知识来解决实际问题。书中提供的案例研究也非常有启发性，它们展示了如何将数据科学的知识应用到解决实际业务问题中，例如如何利用用户行为数据来提升用户留存率，或者如何通过分析销售数据来优化营销策略。这些案例让我看到了数据科学的巨大潜力，也激发了我将所学知识应用于我自己的项目中的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻。虽然它的副标题强调了“从零开始”，但它并没有因此而牺牲内容的深度。作者对于每一个算法的讲解，都能够深入到其背后的数学原理，并且用一种易于理解的方式呈现出来。我特别喜欢作者在讲解逻辑回归时，对于 Sigmoid 函数的引入以及它如何将线性模型的输出映射到概率空间的过程。这种细致入微的解释，让我能够真正理解算法的工作机制，而不仅仅是停留在“如何使用”的层面。此外，这本书的广度也同样令人称道。它涵盖了从数据清洗、特征工程，到监督学习、无监督学习，再到模型评估和部署等数据科学的整个生命周期。对于一些进阶的主题，如神经网络和深度学习，虽然篇幅有限，但作者也进行了恰到好处的介绍，为我后续深入学习这些领域打下了坚实的基础。书中提供的案例也多种多样，涵盖了文本分析、图像识别、推荐系统等多个领域，让我看到了数据科学在不同行业的广泛应用。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一个百科全书，为你打开了通往数据科学各个分支的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常亲切，它没有那种高高在上的学术腔调，而是像一位朋友在和你分享他的经验。作者在讲解一些相对困难的数学概念时，会尽量避免使用过于专业的术语，而是用通俗易懂的语言来解释，甚至会使用一些生活中的例子来帮助你理解。我记得在讲解贝叶斯定理时，作者用了一个关于“预测天气”的例子，让我一下子就理解了条件概率和先验概率的概念。这种亲切的沟通方式，让我在学习过程中感到非常放松和愉快。书中提供的代码示例也非常清晰易懂，它们都经过了精心的注释，让我能够很容易地理解每一行代码的作用。作者还鼓励读者去尝试修改代码，去改变一些参数，去观察结果的变化，这让我感觉自己是学习过程中的积极参与者，而不是一个被动的接受者。这本书的阅读体验，是一种充满乐趣和启发的探索过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是它的“接地气”。作者没有回避数据科学中那些繁琐而重要的小细节，比如如何处理缺失值、如何识别异常值、如何进行特征选择等等。这些看似基础但至关重要的环节，在书中得到了非常详尽的讲解和演示。我尤其喜欢作者在讲解数据清洗时，所提供的各种实用技巧，例如使用 Pandas 库来高效地处理数据，以及如何运用正则表达式来清理文本数据。这些实用的方法，让我能够更自信地面对真实世界中杂乱无章的数据。书中还非常强调数据可视化在数据科学中的重要性，并介绍了多种常用的可视化工具和技术，让我能够通过图表来更直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势。作者鼓励读者去创造自己的可视化图表，去用不同的方式来呈现数据，这极大地提升了我分析数据的能力。总的来说，这本书为我提供了一个扎实的数据科学基础，让我能够有信心去处理各种类型的数据，并从中提取有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满热情但又相对陌生的读者，我发现这本书简直是为我量身定做的。它的写作风格非常注重用户体验，作者似乎时刻都在考虑读者的感受。在讲解一些核心概念时，他会反复强调其重要性，并给出不同角度的解释，直到你真正理解为止。例如，在介绍K近邻算法时，他不仅仅解释了距离度量的概念，还深入讨论了“K”的选择对结果的影响，以及数据标准化在其中的关键作用。我尤其欣赏作者在书中插入的那些“学习提示”和“注意事项”，这些小小的提示往往能够帮助我避免一些常见的错误，或者更深刻地理解某个概念。书中提供的代码示例也是非常高质量的，它们不仅仅是能够运行的代码，更是遵循了良好的编程实践。作者还鼓励读者去修改和扩展这些代码，去尝试不同的参数设置，去探索新的解决方案。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不再是一个被动的学习者，而是数据科学世界的积极参与者。读这本书，就像是在和一个经验丰富的伙伴一起探索，他会分享他的知识，也会鼓励你去发现自己的潜力。

评分☆☆☆☆☆

On how to talk to our data scientists more sensibly.

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