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出版者:

作者:李卫华

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2009-6

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787302198796

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 软件开发
• 计算机科学
• 技术
• 应用
• 入门
• 教程
• 后端
• 企业级开发

深入探索 Python 在数据科学领域的实践与前沿 图书名称： Python 数据科学实战指南：从基础到深度学习应用 目标读者： 具备一定编程基础，希望系统学习和应用 Python 进行数据分析、机器学习及深度学习的工程师、研究人员、数据分析师以及相关专业的学生。 --- 内容简介 随着大数据时代的全面到来，数据已成为驱动现代社会和商业决策的核心资产。Python，凭借其简洁的语法、庞大的社区支持以及丰富的高效库生态系统，已经毋庸置疑地成为数据科学领域最主流的工具语言。本书《Python 数据科学实战指南：从基础到深度学习应用》旨在提供一个全面、深入且高度实践导向的学习路径，带领读者跨越理论门槛，直抵前沿应用。 本书并非对某一特定工具或库的浅尝辄止，而是一个系统性的知识集成体，专注于如何利用 Python 的核心能力链条，高效地解决真实世界中的复杂数据问题。我们将以一个连贯的“数据生命周期”为框架，组织内容，确保读者在掌握技术的同时，也理解其在整个工作流中的位置和价值。 第一部分：奠定坚实的数据科学基石（环境、基础与数据处理） 本部分将快速构建读者所需的环境基础，并深入讲解 Python 数据处理的“三驾马车”——NumPy、Pandas 和 Matplotlib/Seaborn。 1. 现代数据科学环境的搭建与管理： 我们会详细介绍 Anaconda/Miniconda 的最佳实践，虚拟环境（如 `conda` 和 `venv`）的隔离与复用策略，以及 Jupyter Notebook/JupyterLab 的高级技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的使用，以优化交互式开发体验。 2. NumPy：高效数值计算的内核： 超越基础数组操作，我们将重点探讨广播机制（Broadcasting）的内在原理、向量化操作的性能优化思路，以及如何利用 `np.fft`、`np.linalg` 等模块进行高效的数学运算。理解 NumPy 底层 C 实现对后续性能调优至关重要。 3. Pandas：数据操作的瑞士军刀： Pandas 是数据清洗和预处理的生命线。本书将详尽讲解 `Series` 和 `DataFrame` 的核心结构，重点剖析 高级索引与切片（`loc`, `iloc`, `at`, `iat`） 的性能差异，MultiIndex（多级索引） 的复杂应用，以及 时间序列数据（如重采样、滞后分析、滑动窗口计算）的处理技巧。对于数据清洗，我们将着重于缺失值（NaN）的复杂填充策略（如基于模型预测的插补）和高效的数据合并（Merge/Join）操作。 4. 数据可视化：从描述到洞察： 仅仅生成图表是不够的，必须学会“讲故事”。我们不仅会介绍 Matplotlib 的精细化控制，还会深入使用 Seaborn 绘制统计图形。重点在于 定制化主题、创建复杂的多视图组合图表，以及利用 Plotly 或 Bokeh 构建可交互的 Web 友好型可视化，使探索性数据分析（EDA）更具深度。 第二部分：数据分析与统计建模（机器学习核心） 在数据准备就绪后，本部分将聚焦于如何利用 Scikit-learn 构建、评估和解释统计模型。 5. Scikit-learn 生态系统与模型选择： 详细介绍 Scikit-learn 的 API 结构（Estimator、Transformer、Predictor）。我们将深入探讨 特征工程 的艺术——包括特征缩放、独热编码（One-Hot Encoding）的高效实现、特征交叉、以及如何使用 `ColumnTransformer` 统一处理不同类型特征。 6. 监督学习的深度解析： 本章将超越简单的 `fit().predict()`。对于线性模型（回归与逻辑回归），我们会探讨正则化（L1/L2）的实际影响和参数选择。对于树模型（决策树、随机森林、Gradient Boosting），我们将详述它们的工作原理（如 Gini 不纯度和信息增益），并重点比较 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 在不同数据集上的性能权衡和参数调优策略（如学习率和树的深度控制）。 7. 无监督学习与降维技术： 涵盖聚类算法（K-Means、DBSCAN）的应用场景与局限性。在降维方面，我们将对比 PCA、t-SNE 和 UMAP 的适用性，尤其是在高维数据可视化和特征提取中的作用。 8. 模型评估、验证与调优的科学： 模型性能的度量标准（如 ROC-AUC、F1-Score、Precision-Recall 曲线）的深入解读。重点介绍 交叉验证的复杂策略（如时间序列的滚窗验证），以及高效的超参数搜索方法（如 Grid Search、Randomized Search 和 Bayesian Optimization 的应用）。 第三部分：深度学习前沿实践（PyTorch 驱动） 本部分将引导读者进入深度学习领域，以当前工业界和研究领域高度青睐的 PyTorch 框架为主线。 9. PyTorch 基础与计算图机制： 深入理解张量（Tensor）的内存布局与运算，以及 PyTorch 动态计算图（Dynamic Computation Graph）的优势。我们将详细讲解 `autograd` 引擎的工作原理，这是实现反向传播的关键。 10. 经典神经网络架构实现： 从全连接网络（FCN）开始，逐步过渡到卷积神经网络（CNN） 的构建。我们将实际操作 VGG、ResNet 等经典架构，重点分析卷积核的运作、池化层的角色以及批标准化（Batch Normalization）对训练稳定性的贡献。 11. 自然语言处理（NLP）与 Transformer 架构： 现代 NLP 的核心是 Transformer。本书将讲解词嵌入（Word Embeddings，如 Word2Vec、GloVe）的基础，并详细拆解 Transformer 结构中的自注意力机制（Self-Attention）。随后，我们将利用 Hugging Face 的 Transformers 库，实践应用 BERT 或 GPT 类模型进行文本分类和序列生成任务。 12. 模型部署与性能优化： 学习如何将训练好的模型转化为可部署的服务。探讨模型序列化（TorchScript），以及使用 ONNX 标准进行跨框架部署的可能性。同时，介绍模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）等技术，以在边缘设备上提升推理速度。 --- 本书特色与创新点： 代码驱动的叙事结构： 每引入一个概念，立即伴随可运行的、注释详尽的 Python 代码示例，确保理论与实践的无缝衔接。 强调性能优化： 贯穿全书，我们不仅关注“如何做”，更关注“如何做得更快、内存占用更少”，尤其是在 Pandas 和 NumPy 层面。 真实世界数据集案例： 书中案例均基于公开的、具有挑战性的数据集（如 Kaggle 竞赛数据），使读者能够模拟真实工作环境。 工程化思维培养： 涵盖 MLOps 的初步概念，如数据版本控制（DVC 简介）和实验跟踪（使用 MLflow 记录模型参数），帮助读者从“脚本编写者”转变为“数据科学家”。 通过本书的学习，读者将不仅掌握一套强大的技术栈，更能建立起一套完整、严谨的数据科学项目开发流程和解决问题的系统性思维。

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**第三段：** 哎呀，我要推荐的是那本《数据结构与算法分析：C++描述版》。这本书的难度系数绝对不低，我花了很长时间才啃完前三章。它和市面上那些只教你怎么用模板库的“速成”书籍完全不是一个档次。作者对于算法的分析达到了近乎严苛的程度，每一个时间复杂度和空间复杂度的推导都写得有理有据，绝不含糊。我特别欣赏它在介绍图论算法时采用的视角，不是简单地罗列Dijkstra或Floyd-Warshall，而是从贪心策略和动态规划的视角去解构它们，使得知识点之间的内在联系清晰可见。说实话，这本书的习题量巨大，而且很多都是需要深入思考才能得出最优解的“硬骨头”，但正是这种磨砺，让我对递归、分治等核心思想的理解达到了一个全新的层次。

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**第二段：** 我最近在啃《UNIX/Linux系统编程（第4版）》，这本书简直是系统底层开发者的圣经。我本来以为这种经典老书可能内容会略显陈旧，没想到它在讲解基础概念的同时，紧密结合了现代Linux内核的实践。例如，书中对进程间通信（IPC）的描述，不仅仅停留在管道和消息队列，还深入探讨了共享内存的高效利用以及信号量的微妙之处，光是POSIX信号量和System V信号量在不同场景下的适用性对比，就让我反复琢磨了好久。特别是关于网络编程的部分，作者对socket编程的函数调用流程，从`socket()`到`bind()`、`listen()`、`accept()`的每一个状态转换，都用流程图和代码片段描绘得淋漓尽致。读这本书就像是有人耐心地带着你，一步步钻进操作系统的内核深处去观察数据的流动和线程的调度，那种掌控全局的成就感是无与伦比的。

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**第四段：** 最近在看一本关于前端性能优化的书，名字好像是叫《高性能网站建设指南》。说实话，我本来对性能优化这个领域感觉比较虚，总觉得是“玄学”，但这本书彻底改变了我的看法。它将性能问题拆解得极其细致，从DNS解析的优化、TCP三次握手的影响，到浏览器渲染流水线（Layout、Paint、Composite）中的瓶颈分析，都有非常具体的量化数据支撑。我特别喜欢它对资源加载策略的讨论，比如何时使用异步加载、如何科学地切割和合并JS/CSS文件，以及利用Service Worker实现缓存策略的具体代码示例。读完后，我立马用书中学到的技巧优化了我们团队一个老旧项目的首屏加载速度，效果立竿见影，用户反馈都变好了，感觉像是给网站装上了涡轮增压器一样。

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**第五段：** 我近期沉迷于一本关于函数式编程哲学的著作，它似乎叫《Haskell编程从入门到实践》。这本书的阅读体验非常独特，它不像命令式编程的书籍那样直奔主题，而是先用大量的篇幅去阐释“纯粹性”、“无副作用”这些抽象的概念。作者的语言带着一种诗意，描述了如何通过高阶函数和代数数据类型来构建健壮且易于推理的软件系统。尤其是在讲解Monad（单子）的时候，它没有直接给出一个复杂的数学定义，而是通过“副作用处理”这个实际问题层层递进，最终水到渠成地引出了Monad的结构，这种讲解方式非常符合我的学习习惯。看完之后，我感觉自己的编程思维框架都被重塑了，看其他语言的代码时，也会不自觉地去寻找其中的函数式范式，这真是一次精神层面的洗礼。

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**第一段：** 最近迷上了一本关于深度学习框架的书，名字我得想想，好像是叫《TensorFlow实战精解》？这本书真是把我从入门带到了进阶，尤其对其中关于自定义层和优化器那几章印象深刻。作者的讲解方式非常直观，不是那种干巴巴的理论堆砌，而是大量的实战案例支撑。比如，书中详细剖析了如何构建一个能识别手写数字的CNN模型，每一步的代码实现和背后的数学原理都交代得清清楚楚。我记得有一次，我自己在跑一个复杂的RNN模型时遇到了梯度爆炸的问题，翻开这本书的对应章节，发现作者早就有预见性地提供了梯度裁剪的解决方案，简直是救星！这本书的排版也做得很好，代码块清晰易读，注释到位，让我这种边学边敲代码的人受益匪浅。读完后，感觉自己对现代AI模型的“内脏”有了更清晰的认识，不再满足于仅仅调用API，而是真正理解了模型是如何“思考”的。

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