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出版者:

作者:于润伟 编

出品人:

页数:177

译者:

出版时间:2010-1

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787111288541

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 数据挖掘
• 探索性数据分析
• Python
• R语言
• 统计学
• 数据可视化
• 数据预处理
• 特征工程
• 商业分析

深度学习的基石：Python、数学与实践的完美融合 导论：迈向智能计算的必经之路 在这个数据爆炸的时代，信息洪流以前所未有的速度重塑着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化医疗诊断，从金融市场的精准预测到科学研究的突破性发现，支撑这一切的核心驱动力，无疑是数据科学与人工智能。然而，要真正驾驭这些强大的工具，我们需要一个坚实的基础，一个能够将抽象概念转化为实际解决方案的桥梁。 本书并非聚焦于单一工具或特定算法的快速入门，而是致力于构建一个全面、深入、且经得起时间考验的知识体系。我们深知，缺乏对底层原理的深刻理解，任何高级框架都不过是空中楼阁。因此，我们选择了一条更具挑战性，但也更具回报的道路：聚焦于数据科学与机器学习领域最为关键的底层技术栈——Python编程范式、支撑现代科学计算的数学核心，以及将理论付诸实践的工程化思维。 本书的定位是为那些渴望超越“调包侠”范畴，真正理解数据如何被处理、模型如何被构建、以及结果如何被验证的读者量身定制。它不是一个关于特定“探索性数据分析”工具箱的详尽手册，而是构建数据驱动决策能力的心法秘籍。 --- 第一部分：Python——现代科学计算的通用语言 Python之所以成为数据科学的通用语言，并非偶然，而是其设计哲学与生态系统完美契合的结果。本部分将深入剖析Python在处理大规模数据和复杂计算时的核心机制。 第一章：Python语言精要与高级特性 本章将避开基础的变量与控制流讲解，直接切入对科学计算至关重要的部分。我们将详细探讨Python的内存管理机制，理解其对象模型如何影响性能。重点关注描述符（Descriptors）、元类（Metaclasses）以及迭代器协议的底层工作原理。理解这些高级特性，是编写高效、可维护的数据处理脚本的关键。 我们还将深入研究生成器（Generators）和协程（Coroutines），阐述它们在处理内存受限或I/O密集型任务中的优势。通过对`yield from`和`async/await`语法的剖析，读者将掌握构建高效数据流管道的能力，这远胜于简单地将所有数据加载到内存。 第二章：高效数值计算的核心——NumPy的架构与优化 NumPy是科学计算的基石，但仅仅会使用`array()`和基本运算是远远不够的。本章的核心在于理解NumPy数组背后的C语言实现和内存布局。我们将探讨轴（Axis）的概念如何影响矩阵运算的效率，以及广播（Broadcasting）机制的精确规则——这是避免不必要内存复制和提高计算速度的关键。 此外，我们将详细解析通用函数（Universal Functions, ufuncs）的工作原理，并展示如何利用`np.vectorize`和底层C/Cython接口来加速自定义的复杂操作。目标是让读者不仅“使用”NumPy，还能“思考”NumPy的计算方式。 第三章：结构化数据处理的艺术——Pandas的内部机制 Pandas DataFrame是数据分析师最常用的工具，但其性能瓶颈往往来源于对底层数据结构的误解。本章将聚焦于Series和DataFrame的内部结构，特别是索引（Index）的类型和查找效率。 我们将详细对比`loc`、`iloc`和布尔索引的执行效率差异，并探讨分块（Chunking）和内存优化技术，例如使用Categorical类型和优化数据类型以减少内存占用。对于时间序列分析，我们将深入探讨时区处理、重采样（Resampling）的算法原理，以及如何有效处理缺失值（NaN）的传播与插补策略。 --- 第二部分：支撑智能的数学骨架 任何机器学习模型，无论其外表多么“黑箱”，其内部都建立在坚实的数学原理之上。本部分将回归数学的本质，为理解算法的优化过程打下坚实的基础。 第四章：线性代数——多维空间的几何语言 本章侧重于线性代数的几何解释而非纯粹的代数推导。我们将以向量空间、子空间、基（Basis）和维度为核心，讲解矩阵如何表示线性变换。理解特征值（Eigenvalues）和特征向量的物理意义——即系统在特定方向上的不变性——是理解主成分分析（PCA）和谱聚类的关键。 重点分析矩阵分解技术（如SVD、LU分解）的实际应用场景，以及它们在求解线性方程组和降维过程中的作用。我们将强调矩阵的秩（Rank）与解空间的关系，这是判断模型可解性与鲁棒性的核心指标。 第五章：微积分与最优化——模型学习的引擎 机器学习本质上是一个最优化问题。本章将深入探讨偏导数、梯度（Gradient）的概念，并将其与多变量函数联系起来。我们不会止步于梯度计算，而是深入探讨Hessian矩阵的作用，及其在牛顿法和拟牛顿法中的应用。 本章的核心内容是优化算法的精细化分析。我们将详细对比梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD），并着重分析现代优化器如Adam、RMSProp的内部机制，包括动量（Momentum）如何调整学习率，以及二阶矩的估计如何加速收敛。理解这些，才能有效地进行模型训练和超参数调优。 第六章：概率论与统计推断——量化不确定性 数据分析的价值在于从不确定性中提取确定性信息。本章将聚焦于概率分布的实际应用，特别是正态分布、伯努利分布等在建模中的角色。我们将详细讲解贝叶斯定理，并阐述其在构建概率模型（如朴素贝叶斯分类器）中的核心地位。 更重要的是，本章将探讨统计推断的基础：大数定律与中心极限定理如何保证我们对有限样本的推断能够推广到总体。我们还将引入最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的原理，这是理解绝大多数参数估计方法的理论基础。 --- 第三部分：实践工程与模型构建的边界 掌握了工具和数学理论后，本部分将引导读者进入构建可信赖、可复现的机器学习系统的阶段。 第七章：数据预处理的严谨性与特征工程的艺术 本章强调预处理是决定模型上限的关键步骤。我们将超越简单的数据清洗，探讨高维稀疏数据的处理方法，以及如何有效利用特征哈希（Feature Hashing）。 在特征工程方面，我们将重点分析特征编码的策略：独热编码的局限性、目标编码（Target Encoding）如何引入数据泄露风险及规避方法、以及时间序列数据的特征构造技巧。此外，本章还将深入讨论数据转换（如Box-Cox转换）的目的，以及标准化和归一化在不同优化器下的适用性。 第八章：模型评估与验证的鲁棒性 一个模型的好坏，最终取决于其评估体系。本章将批判性地审视常见的评估指标，例如，在类别不平衡情况下，准确率（Accuracy）的误导性，以及如何正确使用PR曲线和F1分数。 核心内容在于交叉验证（Cross-Validation）的深度应用。我们将详细分析K折交叉验证、留一法（LOOCV）的计算成本，以及在时间序列数据中必须采用的前向验证（Forward Chaining）策略，确保评估过程的公正性和预测能力的真实性。 第九章：构建可解释的预测系统 随着模型复杂度的增加，其“黑箱”特性愈发明显。本章致力于介绍模型可解释性（XAI）的方法，帮助读者理解模型为何做出特定决策。 我们将详细探讨局部可解释性模型（LIME）和基于置换特征重要性的方法（Permutation Importance）的原理与局限性。此外，还将介绍SHAP值的理论基础，并展示如何利用这些工具来诊断模型偏差、增强用户信任，并满足监管要求。 --- 结语：超越工具，成就洞察 本书的构建，旨在为读者提供一个坚实的数据科学知识内核。我们相信，真正的能力不在于熟练掌握某个库的最新版本，而在于当你面对一个全新的、没有现成API支持的问题时，依然能够利用Python的编程思维、数学的逻辑严谨性以及工程的实践精神，独立构建出解决方案。 读完此书，您将不再仅仅是一个工具的使用者，而是一个能够深刻理解数据生命周期，并能构建出健壮、高效、可信赖分析系统的赋能者。

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读完这本书，我感觉自己对数据分析的理解达到了一个新的高度。以前总觉得数据分析是统计学和编程的结合，但这本书让我明白，它更是一门艺术，一门关于如何通过数据讲故事的艺术。作者的语言风格非常流畅，行文之间充满了智慧和洞察力。他善于用简洁明了的语言解释复杂的问题，并且在关键之处还会用一些精辟的比喻，让人过目难忘。这本书不仅提升了我的技术能力，更重要的是，它点亮了我对数据分析的热情，让我愿意投入更多精力去探索这个充满无限可能的领域。

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刚翻开这本书，就被它引人入胜的开篇所吸引。作者用一种非常生动有趣的方式，将一个原本可能枯燥无味的数据分析过程，描绘得如同侦探破案一般，充满了探索的乐趣。他在讲解每一个概念时，都不仅仅是给出定义，而是深入浅出地解释其背后的原理和意义，并且会结合实际生活的例子，让我能够立刻理解这些理论是如何应用到我们身边的。举个例子，当他讲到如何处理缺失值时，并没有简单地说“删除”或“填充”，而是详细分析了不同填充方法的优劣，以及在什么情况下选择哪种方法最合适，并且列举了许多实际案例，让我豁然开朗。

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我非常喜欢这本书在讲解方法论上的独到之处。它没有止步于介绍各种工具和技术，而是更侧重于培养读者的思维方式。作者强调了理解数据背后的业务逻辑和问题的本质的重要性，而不是盲目地套用公式。在每一个案例分析中，他都会先深入剖析问题，然后根据问题选择合适的分析方法，最后再进行验证。这种“以问题为导向”的学习路径，让我受益匪浅，也帮助我建立了更系统、更科学的数据分析思维框架。

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这本书的内容真的非常全面，简直是一站式的学习宝典。我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息感到困惑，这本书就像一位循循善诱的导师，一步步地引导我掌握了各种分析技巧。从数据的清洗、转换，到特征工程、模型选择，再到结果的解读和呈现，几乎涵盖了数据分析的每一个关键环节。作者在讲解过程中，会穿插一些行业内的真实案例，这些案例的选取都非常贴合实际工作场景，让我在学习理论知识的同时，也能够获得宝贵的实践经验。

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这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的图饰，字体也选择了比较经典的衬线体，一看就给人一种学术严谨的感觉。我拿到这本书的时候，就被它厚重的纸质和精美的排版所吸引。内页的印刷清晰，排版合理，即使是密集的公式和图表，看起来也不会让人感到拥挤或眼花缭乱。每一章的开头都有清晰的目录，方便我快速找到感兴趣的部分。而且，书中的配图质量非常高，无论是数据可视化的示例，还是算法流程的示意图，都绘制得十分精细，色彩搭配也很协调，这对于理解抽象的概念非常有帮助。

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