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出版者:机械工业出版社

作者:陈文宇

出品人:

页数:313

译者:

出版时间:2004-1

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111137146

丛书系列:

图书标签:

• 课本
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现代数据科学：从理论到实践的深度解析 本书导语 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动技术革新与商业决策的核心动力。本册《现代数据科学：从理论到实践的深度解析》并非探讨特定编程语言的语法细节，而是聚焦于数据科学领域宏大而严谨的知识体系。它旨在为有志于驾驭复杂数据、构建智能系统的研究人员、工程师和分析师提供一套全面、深入且高度实用的方法论框架。我们摒弃了对单一技术栈的浅尝辄止，转而构建一个横跨统计学、计算机科学和领域专业知识的知识桥梁。 第一部分：数据科学的基石与思维范式 本部分是理解整个数据科学流程的理论起点。它首先深入剖析了数据科学与传统统计学、计算机科学之间的关系与区别，强调了数据驱动决策的现代思维模式。 第一章：数据科学的哲学与应用边界 本章详细阐述了数据驱动决策的理论基础，包括贝叶斯思想与频率派统计学的哲学差异，以及它们在实际问题中的适用场景。我们将探讨因果推断的复杂性，介绍如倾向得分匹配（PSM）和双重差分（DiD）等严谨的因果模型，以区分相关性与真正的因果关系。此外，本章还将界定数据科学在金融风控、精准医疗、供应链优化等领域的伦理边界和潜在风险，培养读者对数据责任的深刻理解。 第二章：统计推断与概率模型精要 本章侧重于统计学的核心工具。涵盖了回归分析（线性、逻辑回归的深入探讨，包括异方差、多重共线性处理），时间序列分析（ARIMA、GARCH模型的建立与检验），以及非参数统计方法的运用，如核密度估计。特别地，本章将详细讲解假设检验的构建过程，包括P值、置信区间和功效分析的正确解读，以避免常见的统计学误区。对高维数据下的统计推断，如修正的显著性检验（Bonferroni、FDR）进行了详尽的论述。 第二部分：数据处理的艺术与工程化 数据准备往往占据项目80%以上的时间。本部分着重于如何高效、鲁棒地处理真实世界中“肮脏”的数据。 第三章：大规模数据采集与清洗的工程实践 本章超越了简单的数据导入，深入探讨分布式数据存储与处理架构。内容包括关系型数据库（SQL的高级优化，如窗口函数、CTE的应用）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra的数据模型设计）的选择标准。针对非结构化数据，详细讲解了爬虫策略的法律与技术规范，以及利用流处理技术（如Kafka）进行实时数据摄取管道的构建。数据质量管理（DQM）部分，讨论了异常值检测的统计方法（如LOF、隔离森林）与业务规则验证的集成。 第四章：特征工程的深度挖掘 特征工程是提升模型性能的关键瓶颈。本章系统性地介绍了特征构建的四大支柱：转换（Box-Cox、Yeo-Johnson）、组合（多项式、交叉特征）、编码（高基数特征的Target Encoding、Weight of Evidence）和降维（PCA、t-SNE的原理与适用性）。对于文本数据，本章深入探讨词嵌入技术（Word2Vec、GloVe、FastText）的原理及其在特征空间中的意义。对时间序列数据，讲解了如何从时间戳中提取有意义的周期性、趋势性和滞后特征。 第三部分：机器学习模型的构建与评估 此部分是本书的核心，聚焦于如何选择、训练、优化和公正地评估复杂的预测模型。 第五章：监督学习的全面解析 本章系统地对比了参数化模型与非参数模型的优劣。对支持向量机（SVM）的核函数选择、梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）的损失函数优化、随机森林的偏差与方差权衡进行了深度剖析。尤其强调了模型的可解释性（Interpretability），引入了如SHAP值和LIME等工具，用以解释复杂模型的决策路径，确保模型决策的透明度。 第六章：无监督学习与表示学习 本章探索数据内在结构的发现。聚类分析部分不仅涵盖K-Means、DBSCAN，还深入讨论了层次聚类和谱聚类在复杂数据拓扑结构发现中的应用。在降维方面，重点讲解了流形学习（如Isomap）的几何直觉，以及自编码器（Autoencoders）在特征表示学习中的作用，特别是变分自编码器（VAE）在生成模型中的潜力。 第七章：模型验证、评估与鲁棒性 模型评估绝非简单地计算准确率。本章详细阐述了交叉验证策略（如Group K-Fold、Time Series Split）的选择，以及针对不平衡数据集的评估指标（如PR曲线、Kappa系数）。针对回归问题，讨论了残差分析的重要性。鲁棒性测试是本章的重点，包括对抗性攻击的原理介绍以及模型在数据漂移（Concept Drift）发生时如何进行自动再训练和监控的策略设计。 第四部分：前沿领域与部署 本部分将读者带入数据科学的前沿应用和实际落地场景。 第八章：深度学习的架构与优化 本章聚焦于现代神经网络架构。涵盖了卷积神经网络（CNN）在图像和时空数据中的应用，循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）在序列建模中的局限与改进。Transformer架构的自注意力机制被详细拆解。训练优化方面，讨论了高级优化器（如AdamW、Lookahead）的选择，以及超参数优化方法（如贝叶斯优化、Hyperband）的效率对比。 第九章：强化学习与决策制定 强化学习（RL）作为一门新兴范式，在本章中得到全面介绍。内容包括马尔可夫决策过程（MDP）的数学基础、动态规划（Policy Iteration, Value Iteration）的推导。重点讲解了基于模型的算法（如SARSA）和无模型算法（如Q-Learning, DQN, PPO）的核心思想。本章的落脚点在于如何将RL应用于资源调度、动态定价等实际优化问题中，而非纯粹的仿真环境。 第十章：模型部署与 MLOps 实践 一个模型只有投入生产才能产生价值。本章全面覆盖了模型部署的生命周期管理（MLOps）。内容包括模型序列化（如ONNX标准）、容器化技术（Docker）的应用，以及利用Kubernetes进行高可用性部署的实践。我们将讨论模型监控的关键指标（如延迟、吞吐量、数据质量监控、模型性能衰减警报），并介绍持续集成/持续部署（CI/CD）在数据科学项目中的落地流程，确保模型的稳定迭代与服务。 结语 本书致力于提供一个高屋建瓴的视角，帮助读者掌握数据科学的“道”而非仅仅是“术”。掌握这些理论和工程实践，才能在面对任何未知的复杂数据集时，都能从容构建出科学、高效且可信赖的智能解决方案。

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这本书的排版和案例质量，绝对是业界的一股清流。我之前买过几本声称是“经典”的C++书籍，结果发现它们的代码示例陈旧不堪，很多甚至在现代编译器下都无法通过编译，读起来简直是浪费时间。而这本《面向对象程序设计语言C++》显然是经过了精心维护和更新的。所有的代码块都采用了统一、美观的格式，并且注释精准到位，让人在阅读示例的同时，还能清晰地追踪作者的逻辑思路。更让我惊喜的是，它在介绍标准模板库（STL）的部分，不仅罗列了容器和算法，还细致地讲解了它们背后的复杂度分析（大O表示法），这对于我进行算法优化至关重要。作者似乎非常理解读者在面对复杂泛型编程时的困惑，所以对迭代器（Iterator）的抽象层次讲解得极其到位，读完后，我对泛型编程的理解不再停留在“会用”的层面，而是上升到了“可设计”的高度。总而言之，这本书的每一个细节都体现了对读者的尊重，这是一本真正能让你享受编程过程的书。

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这本《面向对象程序设计语言C++》的导读性材料简直是为我们这些初入编程世界的小白量身定做的。我记得我第一次翻开它的时候，那种面对一堆专业术语的无力感瞬间就被一种豁然开朗的喜悦取代了。作者的叙述方式极其平易近人，仿佛身边坐着一位经验丰富、耐心十足的导师，他不会一上来就抛出那些晦涩难懂的抽象概念，而是先从最贴近我们日常经验的例子入手，比如描述一个“汽车”对象，它有什么属性（颜色、速度）和行为（启动、刹车）。这种由浅入深、循序渐进的讲解，真正做到了“润物细无声”。特别是关于类的封装性，书里用了好几个巧妙的比喻，让我一下子就明白了数据和操作如何被安全地捆绑在一起，不再是以前那种混乱的代码堆砌。对于那些在其他教材中常常被一笔带过但却是核心难点的指针和引用，这本书也给予了足够的篇幅和清晰的图示来解析它们的内存模型，我甚至能想象出数据在内存中是如何移动的，这极大地增强了我的信心。我敢说，这本书为我打下了极其坚实的基础，让我对后续更复杂的面向对象设计模式的学习充满了期待，它绝不仅仅是一本工具书，更像是一扇通往编程思维的大门。

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我必须承认，在读完关于C++异常处理和资源管理的章节之前，我对软件健壮性的理解还停留在“加几个if判断”的初级阶段。但这本书彻底颠覆了我的认知。作者用一系列令人深思的崩溃场景来引入异常安全的概念，让我们真切地感受到，在多线程或复杂资源交互的环境下，传统的手动资源管理是多么脆弱。随后，书中对`try-catch`块的正确使用，以及如何结合智能指针（如`std::unique_ptr`和`std::shared_ptr`）来实现异常安全的代码，进行了详尽的论述和严格的边界分析。特别是对“强异常安全性”和“基本异常安全性”的区分，让我对编写高可靠性代码有了更清晰的量化标准。这本书的价值远超语言本身，它教授的是一种系统级、防御性的编程心态，这种心态在当今对稳定性和安全性要求极高的工业界，是任何工程师都不可或缺的核心素养。它不是教你如何写程序，而是教你如何写出“不会出问题”的程序。

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说实话，我是一个对理论推导和底层机制有执念的读者，很多编程书只教你“怎么做”，却很少深究“为什么是这样”。但《面向对象程序设计语言C++》这本书在这方面做得非常出色，它并没有止步于C++语言的语法层面，而是深入剖析了C++之所以成为主流的底层设计哲学。尤其是对多态性的阐述，作者不仅仅是展示了虚函数表（v-table）的结构，还结合了编译原理的知识，解释了虚函数调用在汇编层面上是如何实现的，这种对性能和机制的深刻洞察，对于希望写出高效、健壮的系统级代码的开发者来说，简直是醍醐灌顶。我尤其欣赏书中对RAII（资源获取即初始化）设计思想的推崇和实践，它不仅是一种编码规范，更是一种资源管理的哲学体现，书中通过大量的实际案例展示了RAII如何有效避免内存泄漏和资源悬挂，这种严谨性是很多其他教材所不具备的。读完相关章节，我感觉自己的代码风格都在潜移默化地向着更专业、更可靠的方向转变，这对于任何严肃的软件工程师来说，都是无价的收获。

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说实话，我拿起这本书时，内心是抱着怀疑态度的，因为“面向对象”和“C++”这两个词组合在一起，往往意味着冗长和枯燥。然而，这本书却成功地用一种近乎叙事的方式，将编程中的抽象概念变得生动起来。作者在讲解模板元编程（Template Metaprogramming）时，似乎不再是写代码，而是在讲述一个关于如何在编译期解决问题的“魔法故事”。他没有直接丢给我们那些复杂的宏定义和递归模板，而是通过一个逐步构建的、解决实际问题的场景，将模板特化、SFINAE等高级技巧自然而然地融入其中，让读者在解决问题的过程中自然而然地掌握了这些工具。这种“情景驱动”的学习模式，极大地激发了我的学习热情，让我不再觉得C++的某些高级特性是遥不可及的空中楼阁。它让我意识到，C++的强大不仅在于它能做什么，更在于它提供了多少种优雅的方式来组织和实现复杂的逻辑，这本书完美地捕捉了这种优雅。

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课本。。。但老师不按课本讲。。。

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