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出版者:Goodheart Wilcox Company

作者:Judy Herr

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:1998-1

价格:USD 24.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781566373944

丛书系列:

图书标签:

• CDA
• Competencies
• Early Childhood Education
• Child Development
• Assessment
• Professional Development
• Curriculum
• Observation
• Documentation
• Best Practices

《数据科学与人工智能前沿探索：从理论基石到实践应用》 图书简介 在信息爆炸的数字时代，数据已然成为驱动社会进步与商业创新的核心要素。本书《数据科学与人工智能前沿探索：从理论基石到实践应用》旨在为渴望深入理解和掌握当代数据科学与人工智能领域核心技术与最新趋势的读者提供一份全面而深入的指南。我们聚焦于构建坚实的理论基础，同时强调在真实世界场景中应用这些知识的能力，帮助读者跨越理论与实践的鸿沟。 本书的结构精心设计，层层递进，覆盖了从基础数学原理到复杂模型部署的全过程。我们摒弃了对过于晦涩难懂的数学证明的堆砌，而是将重点放在概念的直观理解和背后的逻辑推导上，确保读者能够真正掌握“为什么”以及“如何做”。 第一部分：数据科学的基石与思维构建 本部分为数据科学的“操作系统”打下坚实基础。我们首先深入探讨了概率论与数理统计在数据驱动决策中的不可替代性。这不仅仅是关于公式的记忆，而是理解不确定性、进行有效推断的思维框架。我们将详细解析随机变量、大数定律、中心极限定理，以及如何利用贝叶斯定理在信息不断更新的过程中修正我们的信念。 随后，我们转向线性代数，强调其作为数据表征和运算核心的地位。向量空间、矩阵分解（如奇异值分解SVD）、特征值分析等概念，被置于数据降维（如PCA）和数据压缩的实际应用场景中进行阐述。读者将理解，为什么矩阵乘法是深度学习高效计算的底层引擎。 接着，我们聚焦于数据获取、清洗与预处理。在实际项目中，数据质量决定了模型上限。本章细致讲解了数据采集的伦理考量、缺失值处理的高级策略（插补法的优劣比较）、异常值检测的统计方法，以及如何高效地进行特征工程——这是将原始数据转化为模型可用“语言”的关键步骤。我们探讨了特征编码（One-Hot, Target Encoding）、特征交叉与选择的艺术。 第二部分：机器学习的核心算法与深度解析 第二部分是本书的心脏，深入剖析了驱动现代人工智能发展的经典与前沿机器学习算法。 我们从监督学习开始，对线性回归和逻辑回归进行了详尽的数学和实践解读，特别是梯度下降算法的变种（SGD, Adam）及其收敛性分析。随后，我们进入非线性模型的殿堂，对决策树、随机森林与梯度提升机（GBM/XGBoost/LightGBM）进行了详细对比。重点分析了集成学习（Bagging与Boosting）的原理差异，以及它们在处理表格数据时的卓越性能。 无监督学习部分则关注数据的内在结构发现。我们详细介绍了K-Means聚类的局限性与优化，以及层次聚类和DBSCAN在不同场景下的适用性。主成分分析（PCA）的理论与实践再次被强化，并引入了更现代的流形学习方法。 模型评估与选择是一个独立且至关重要的章节。我们不仅讲解了准确率、召回率、F1分数和ROC曲线，更侧重于理解偏差-方差的权衡（Bias-Variance Trade-off），以及如何运用交叉验证、正则化（L1/L2）和早停法（Early Stopping）来构建泛化能力强的模型。 第三部分：深度学习的革命：从网络结构到前沿应用 随着计算能力的飞跃，深度学习已成为解决复杂模式识别问题的首选。本部分系统地介绍了人工神经网络（ANN）的基本构建块——神经元、激活函数（ReLU, Sigmoid的陷阱）、损失函数和反向传播算法的精妙机制。 我们随后将焦点转向两大核心领域： 1. 计算机视觉（CV）：深入探讨卷积神经网络（CNN）的结构，从LeNet到ResNet、Inception网络的演进路径，解释了感受野、参数共享和池化的意义。针对实际应用，我们覆盖了图像分类、目标检测（如YOLO和Faster R-CNN的基本思想）以及图像分割的基础技术。 2. 自然语言处理（NLP）：追溯了从词袋模型到词嵌入（Word2Vec, GloVe）的演变，并重点剖析了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据时的优势与挑战。最终，本书将重点放在Transformer架构及其核心组件——自注意力机制（Self-Attention）上，这是理解BERT、GPT等大型语言模型（LLMs）的关键。我们不仅介绍了它们的架构，还探讨了预训练与微调的策略。 第四部分：实践、部署与伦理责任 理论的价值在于指导实践。本部分将视角从算法转向工程化。我们详细阐述了模型部署（MLOps）的基础流程，包括容器化（Docker）、模型版本控制、API接口设计以及如何构建持续集成/持续部署（CI/CD）的流水线。我们将探讨如何利用云服务平台（如AWS SageMaker, Azure ML）进行大规模训练与推理的优化。 最后，我们以对人工智能伦理与可解释性（XAI）的深刻反思收尾。数据科学的强大力量必须伴随着责任。我们探讨了模型中的偏见（Bias）来源及其对社会公平的影响，并介绍了LIME和SHAP等主流的可解释性工具，帮助读者理解“黑箱”模型的决策依据，确保构建的系统是透明、公平且可信赖的。 本书特色 本书的独特之处在于其深度与广度的平衡：它不满足于停留在“如何调用库函数”，而是深入剖析算法背后的数学直觉和计算效率；它涵盖了从经典统计到最前沿深度学习的完整知识体系，为读者提供了一个在快速变化的技术浪潮中立于不败之地的坚实基础。无论是希望转型为数据科学家、机器学习工程师，还是寻求在现有领域利用数据驱动洞察的企业决策者，本书都将是一份不可或缺的参考资料。

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