具体描述
《计算机网络基础与应用》是西南科技大学网络学院和电子科技大学出版社规划和组织，针对网络教育层次的计算机科学技术专业及相关专业本科生编写的教材。
教材的编写原则是理论上只求“必须、够用”，重在应用能力的培养。全书分为10章，前5章系统地介绍了计算机网络的发展和网络OSI参考模型，注重通信基本原理、通信的基本概念的引入，重点介绍了Internet的基本知识。《计算机网络基础与应用》的后5章主要介绍了网络安全管理、服务器管理、网络设计、网络管理以及接入网络等实际应用技能。每章都有习题和解答。
在与《计算机网络基础与应用》配套的网络课程网站上，有全书实训内容和实验的视频演示、常见问题和解答、自测题和全书的教学课件等，方便学生自学和远程学习。
数据科学导论：从理论到实践 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资产。《数据科学导论：从理论到实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据科学知识体系。本书不仅仅是一本理论教科书，更是一本面向实践的实战指南，旨在帮助读者从零开始掌握数据科学的完整生命周期，将原始数据转化为有价值的洞察和可操作的智能。 本书的结构设计充分考虑了不同背景读者的学习需求，从数据科学的基础概念、数学与统计学原理，过渡到前沿的机器学习算法、数据可视化技术，最终落脚于实际项目中的部署与伦理考量。 第一部分：数据科学的基石与思维模式 本部分聚焦于构建坚实的数据科学基础。我们首先界定了数据科学的范畴、历史演进及其在现代工业、科研和社会治理中的关键作用。 第一章：数据科学概论与学科交叉 详细阐述了数据科学与其他相关学科（如统计学、计算机科学、领域专业知识）之间的关系和融合点。重点介绍了数据科学家所需的核心素养和职业路径。探讨了数据驱动决策（Data-Driven Decision Making, DDDM）的哲学基础，强调批判性思维在数据分析中的重要性。 第二章：数学基础：线性代数与微积分的回顾 数据科学的许多核心算法，特别是深度学习，严重依赖于线性代数和微积分。本章不要求读者成为数学专家，而是精炼地回顾了数据科学中最常用的数学工具，包括向量、矩阵运算（特征值、特征向量、奇异值分解SVD）、导数、梯度、链式法则，以及优化问题中的拉格朗日乘数法。这些知识点将与后续的算法介绍紧密结合，揭示“为什么”这些算法能够工作。 第三章：统计学基础：推断与概率 统计学是数据分析的语言。本章深入探讨了概率论的基本概念，如随机变量、常见分布（正态分布、泊松分布、二项分布）。重点讲解了描述性统计（集中趋势、离散度）和推断性统计（参数估计、假设检验、置信区间、P值解读）。强调了贝叶斯统计学思想在现代数据分析，尤其是在概率模型构建中的应用。 第二部分：数据处理与探索性分析（EDA） 数据质量决定了分析的上限。本部分详细介绍了数据获取、清洗、转换和初步探索的完整流程。 第四章：数据获取与管理 介绍了结构化数据（SQL/NoSQL数据库）和非结构化数据（文本、图像、时间序列）的获取方法。详细讲解了使用Python生态系统中的核心库（Pandas）进行数据导入、数据类型转换、数据结构操作（合并、连接、重塑）。此外，还涵盖了数据存储的最佳实践和数据管道（Data Pipeline）的基本概念。 第五章：数据清洗与预处理 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据科学领域的铁律。本章系统讲解了处理缺失值（插补技术）、异常值检测与处理（基于统计和基于模型的方法）、数据标准化与归一化（Min-Max, Z-Score）的适用场景。此外，探讨了如何处理分类变量的编码（One-Hot, Label Encoding, Target Encoding）。 第六章：探索性数据分析（EDA）与特征工程 EDA是洞察数据本质的关键步骤。本章侧重于通过可视化和统计摘要来理解数据的分布、关系和潜在的模式。详细介绍了双变量和多变量分析技术。特征工程作为数据科学的核心“艺术”，本章将其提升到战略高度，涵盖了特征构建（如时间特征提取、交互特征）、特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）和降维技术（主成分分析PCA、t-SNE）。 第三部分：机器学习核心算法与模型构建 本部分是全书的技术核心，系统讲解了主流的监督学习、无监督学习和强化学习的基础理论与实战应用。 第七章：监督学习：回归与分类 详细介绍了线性回归、逻辑回归的原理及其在解释性建模中的优势。随后，深入探讨了非线性模型，包括决策树、集成学习方法（Bagging、Boosting，重点介绍随机森林和XGBoost/LightGBM的内部机制）。在分类部分，重点讲解了支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）。 第八章：无监督学习与降维 无监督学习旨在发现数据中隐藏的结构。本章详述了聚类算法，包括K-Means、DBSCAN和层次聚类，并讨论了如何选择合适的聚类指标（如轮廓系数）。在降维方面，除了PCA，还引入了流形学习方法，以处理高维非线性数据的可视化和特征压缩。 第九章：模型评估、验证与调优 一个模型的好坏不仅取决于其预测精度。本章详尽讲解了模型选择的标准，包括交叉验证策略（K折、留一法）。针对分类问题，详细分析了混淆矩阵，以及精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC指标的实际意义。回归模型则侧重于MSE、RMSE和R-squared的解读。讲解了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）以及正则化（L1/L2）在防止过拟合中的作用。 第十章：深度学习简介与实践 作为现代数据科学的驱动力，本章介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构，包括前馈网络、激活函数和反向传播算法的核心思想。简要介绍了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在特定任务（图像、序列数据）中的应用场景，并提供了使用主流框架（如TensorFlow/PyTorch）构建和训练简单模型的入门指导。 第四部分：高级主题与数据科学的未来 本部分关注于将模型投入实际应用，并探讨数据科学的前沿领域。 第十一章：时间序列分析与预测 针对具有时间依赖性的数据，本章介绍了时间序列分解（趋势、季节性、残差）。详细讲解了经典的自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA/SARIMA）的构建流程，并介绍了基于机器学习的时间序列预测方法。 第十二章：数据可视化与叙事 数据可视化是将分析结果有效传达给非技术受众的关键桥梁。本章超越了基础图表，深入探讨了有效数据叙事（Data Storytelling）的原则。介绍了如何利用如Matplotlib, Seaborn以及交互式工具（如Plotly）创建具有解释力的图表，并讨论了颜色选择、布局设计和避免误导性可视化的规范。 第十三章：模型部署与可解释性（MLOps简介） 一个在笔记本上运行良好的模型，需要在生产环境中稳定可靠。本章介绍了模型从训练到上线的基本流程（MLOps的初步概念），包括模型序列化、API封装（如使用Flask/Streamlit），以及持续监控模型性能和漂移（Model Drift）的基础知识。此外，重点讲解了模型可解释性（Explainable AI, XAI）技术，如SHAP值和LIME，以建立用户对复杂模型的信任。 第十四章：数据伦理、偏见与公平性 数据科学的影响日益深远，伦理责任至关重要。本章讨论了数据隐私保护（如差分隐私的理念）、算法偏见（Bias）的来源（数据偏见、选择偏见）及其对社会公平性的潜在影响。引导读者建立负责任的数据科学实践框架。 总结与展望 本书的最后一部分对数据科学的未来趋势进行了展望，包括因果推断、联邦学习和大数据处理框架的最新发展。通过本书的学习，读者将不仅掌握必要的技术工具，更重要的是，培养出一种系统化、批判性地利用数据解决复杂问题的能力，为他们在不断变化的技术前沿中取得成功奠定坚实的基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有