Understanding and Using Wordperfect (The Microcomputing Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:West Publishing Company

作者:Patsy H. Lund

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-01

价格:USD 32.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780314301222

丛书系列:

图书标签:

• WordPerfect
• 文字处理
• 软件教程
• Microcomputing Series
• 计算机应用
• DOS
• 办公软件
• 技术手册
• 80年代
• 个人电脑
• 软件操作

聚焦现代数据科学与机器学习：面向实践的深度探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的指南，涵盖当今数据科学领域最前沿的技术、方法论以及实际应用。我们摒弃了过于理论化和抽象的陈述，转而采用一种以项目驱动、以代码实现为核心的教学模式，确保读者不仅理解背后的原理，更能熟练地将知识转化为解决真实世界问题的能力。 核心内容板块一：现代数据科学基础与Python生态系统精通 本部分将构建坚实的数据科学基础。我们将从Python语言的特性出发，重点讲解其在科学计算中的优势，而非侧重于基础语法教学。核心内容包括： Pandas深度解析： 不仅仅是DataFrame的操作，更深入探讨高性能数据操作（如使用`apply`、`vectorization`的优化技巧），处理大规模数据集的内存管理策略，以及复杂数据清洗与转换的流水线设计。我们将覆盖时间序列数据的处理、缺失值的高级插补技术（如基于模型的预测插补），以及多源数据的高效合并与重塑。 NumPy的高效计算： 探讨广播机制（Broadcasting）的内在逻辑，讲解如何利用内存连续性优化数组操作，并介绍与底层C/Fortran库接口的交互方式，以应对计算密集型任务。 数据可视化与叙事： 重点讲解`Matplotlib`和`Seaborn`的高级定制化技巧，使图表不仅美观，更具信息传达力。引入`Plotly`和`Bokeh`等交互式可视化工具，教授如何构建可嵌入Web环境的动态报告。我们将详细阐述如何通过视觉设计原则，有效揭示数据中的洞察和潜在偏差。 核心内容板块二：机器学习算法的原理、实现与调优 这一板块将系统性地梳理主流机器学习算法，强调从数学原理到实际代码部署的全过程。 经典监督学习： 对线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）进行深入剖析。重点在于理解特征工程（Feature Engineering）对模型性能的决定性影响，包括特征选择（如递归特征消除RFE）、特征变换（如Box-Cox变换）和降维技术（PCA、t-SNE）。针对SVM，我们将详细解析核函数的选择及其对高维空间映射的影响。 集成学习的艺术： 深入探讨Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines - GBM）。随后，我们将花费大量篇幅讲解XGBoost, LightGBM, 和 CatBoost这三大现代梯度提升框架的底层优化（如近似算法、量化、直方图构建等），并提供详尽的超参数调优策略（如使用贝叶斯优化而非传统的网格搜索）。 非监督学习与聚类分析： 涵盖K-Means、DBSCAN、以及层次聚类。更重要的是，探讨如何评估聚类结果的有效性（如轮廓系数Silhouette Score），并介绍GMM（高斯混合模型）在处理复杂数据分布时的优势。 核心内容板块三：深度学习的前沿应用与实战框架 本部分将带领读者进入深度学习的世界，重点使用TensorFlow 2.x和PyTorch框架进行实战演练。 神经网络基础与构建： 从感知机到多层感知机（MLP），详细解释反向传播算法的数学推导和高效实现。重点介绍激活函数（ReLU及其变体）的选择、损失函数的设计、优化器（Adam, RMSprop, SGD with Momentum）的工作机制及收敛行为。 计算机视觉（CV）实战： 卷积神经网络（CNN）的结构解析，包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception模块的设计思想。我们将进行迁移学习（Transfer Learning）的实战，演示如何高效地利用预训练模型（如ImageNet权重）解决小样本分类问题。此外，还将涉及目标检测（YOLO/SSD的基本概念介绍）和图像分割的基础操作。 自然语言处理（NLP）进阶： 从传统的词袋模型（BoW）和TF-IDF过渡到词嵌入（Word2Vec, GloVe）。重点讲解循环神经网络（RNN, LSTM, GRU）在序列建模中的应用，并深入介绍Transformer架构的核心机制——自注意力（Self-Attention）机制，这是现代NLP模型的基石。读者将通过实战理解BERT等预训练语言模型的微调（Fine-tuning）过程。 核心内容板块四：模型部署、可解释性与伦理考量 数据科学的价值在于落地。本部分关注模型从实验室走向生产环境的关键环节。 模型部署与生产化： 介绍使用Flask/Streamlit构建API接口服务模型的实践。探讨模型序列化（Pickle/Joblib/ONNX）和容器化技术（Docker）在保证环境一致性中的作用。引入MLOps的初步概念，强调版本控制和自动化再训练流程的重要性。 模型可解释性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”变得至关重要。本书将详细讲解LIME（局部可解释模型解释）和SHAP（Shapley Additive explanations）方法，帮助读者量化单个特征对模型预测结果的贡献度，特别是在金融、医疗等高风险决策领域。 公平性、偏差与伦理： 探讨数据收集和模型训练过程中可能引入的社会偏见（Bias）。介绍量化公平性指标（如均等机会差异Equal Opportunity Difference），并提供减轻模型歧视的实践策略。 本书的每一个章节都配有详细的、可直接运行的代码示例，并辅以真实的行业数据集进行分析，确保读者在掌握理论的同时，积累宝贵的工程经验。通过系统学习本书内容，读者将能够独立负责端到端的数据科学项目，从数据获取到模型部署，具备解决复杂商业挑战的能力。

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