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出版者:McGraw-Hill Inc.,US

作者:David B. Wagner

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:1996-2-1

价格:GBP 42.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780079122377

丛书系列:

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《数据科学核心概念与实践》 深入探索数据驱动决策的基石 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新和商业成功的核心资产。然而，原始数据的海量堆积并不能自动转化为洞察力。本书《数据科学核心概念与实践》旨在为读者提供一个全面、系统且深入的知识框架，用以理解、处理和应用数据，从而做出更明智的决策。我们摒弃了对特定商业软件的过度依赖，专注于阐释数据科学领域最基础、最具普遍适用性的数学原理、统计学基础和计算思维。 本书的结构设计旨在引导读者从宏观概念过渡到具体的技术实施，确保读者不仅能“操作”数据，更能“理解”数据背后的逻辑。 --- 第一部分：数据科学的理论基石与思维模式 (Foundations and Mindset) 本部分着重于构建数据科学家的基础认知体系，强调从定性思考到定量分析的思维转变。 第一章：数据科学的范式与生命周期 本章首先界定了数据科学在现代技术生态中的定位，区分其与传统统计学、机器学习和商业智能的区别与联系。我们将详细剖析一个典型数据科学项目的完整生命周期：从业务问题的界定（Problem Framing）、数据的获取与探索（Acquisition & Exploration）、模型构建（Modeling）、验证（Validation）到最终的部署与监控（Deployment & Monitoring）。特别地，我们探讨了“为什么”比“如何做”更重要的哲学观点，即数据驱动决策的伦理边界和有效性前提。 第二章：概率论与推断统计学入门 数据科学的本质是基于不确定性进行推理。本章将系统回顾读者应具备的概率论基础，包括随机变量、概率分布（如正态分布、泊松分布、二项分布）的特性和应用场景。随后，重点转向推断统计学的核心：参数估计（点估计与区间估计）、假设检验（Null Hypothesis Significance Testing, NHST）的构建与解释，以及P值、置信区间的实际意义。我们将使用非教科书式的案例，展示如何识别和避免常见的统计陷阱，例如多重比较问题和统计显著性与实际重要性的混淆。 第三章：测量、尺度与数据质量 数据的质量直接决定了分析的上限。本章深入探讨了测量理论，区分定类、定序、定距和定比四种测量尺度，以及每种尺度对后续统计分析方法的限制。数据质量维度，包括准确性、完整性、一致性和时效性，将被详细解析。我们还将介绍如何通过描述性统计量（均值、中位数、众数、方差、偏度和峰度）快速诊断数据集的初步健康状况。 --- 第二部分：数据准备与探索性数据分析 (Preparation and EDA) 原始数据往往是“脏乱差”的集合。本部分聚焦于将原始信息转化为可用于建模的结构化特征的过程，这是数据科学工作中耗时最长、但回报率最高的阶段。 第四章：数据获取、清洗与转换 本章覆盖了数据工程的基础操作。内容包括从数据库（SQL/NoSQL）、API、文本文件（CSV, JSON, XML）中高效提取数据的技术。在数据清洗方面，我们将详细讨论缺失值处理策略（插补法、删除法及其优化的组合策略）、异常值（Outlier）的检测与温和处理方法，以及数据格式的不一致性校正。关键的转换技术如对数转换、Box-Cox转换等，将根据数据分布的需要进行选择性应用。 第五章：特征工程与维度管理 特征工程是艺术与科学的结合。本章的重点在于如何从原始数据中创造出更具信息量的特征。对于分类变量，我们将深入探讨独热编码（One-Hot Encoding）的局限性以及目标编码（Target Encoding）的正确实施。对于数值变量，本章讲解特征缩放（标准化 Standardization 与归一化 Normalization）的适用环境。此外，维度灾难（Curse of Dimensionality）的概念将被引入，并详细介绍主成分分析（PCA）作为降维技术的数学原理与实际应用边界。 第六章：探索性数据分析（EDA）的深入实践 EDA 不仅仅是画图，更是一次与数据进行对话的过程。本章强调通过视觉化技术来揭示数据背后的结构、模式和关系。我们将超越基础的直方图和散点图，探讨关联矩阵（Correlation Matrix）的可视化、箱线图（Box Plot）在识别分布差异上的威力，以及时间序列数据的季节性、趋势和周期性分解（Decomposition）。重点在于，如何根据EDA的结果，反向指导特征工程和模型选择。 --- 第三部分：核心建模技术与评估方法 (Core Modeling and Evaluation) 本部分是本书的核心，涵盖了从经典统计模型到现代机器学习算法的构建与评估标准。 第七章：线性模型与回归分析的严谨性 回归分析是数据科学的基石。本章从最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）出发，推导出线性回归模型的数学结构。我们着重讲解模型诊断的五大关键假设（线性、独立性、同方差性、正态性），以及如何使用残差图（Residual Plots）来验证这些假设。同时，针对多重共线性问题，本章将详细介绍岭回归（Ridge）、Lasso回归的正则化原理及其在模型选择中的作用。 第八章：分类算法的逻辑与决策边界 分类问题的核心在于构建有效的决策边界。本章详细剖析逻辑回归（Logistic Regression）作为广义线性模型如何处理二元和多元分类问题，并深入解释其输出的概率解释性。我们将引入非参数模型如K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）及其对距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）的依赖性。本章的重点在于理解不同模型如何在高维空间中划分类别。 第九章：模型性能的科学评估 一个模型的好坏不能仅凭“准确率”来判断。本章系统阐述了分类模型评估的核心工具：混淆矩阵（Confusion Matrix）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数。对于概率输出的模型，我们将详细解析ROC曲线和AUC指标的含义，强调在不平衡数据集（Imbalanced Data）中，这些指标的优先级选择。此外，偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的理论框架将被引入，作为理解过拟合和欠拟合的通用语言。 第十章：模型泛化与交叉验证 本书强调模型必须具备强大的泛化能力。我们将区分训练集、验证集和测试集的角色。交叉验证（Cross-Validation）技术，包括K折交叉验证和留一法（Leave-One-Out），将被详细讲解，说明它们如何提供对模型性能更稳健的估计。同时，我们将探讨模型选择中的“奥卡姆剃刀”原则，以及何时应优先选择具有更强可解释性的模型，而非单纯追求最高的预测分数。 --- 第四部分：进阶主题与应用扩展 (Advanced Topics and Application Extension) 本部分将视角扩展到更复杂的模型结构和实际应用场景，为读者搭建通往专业化数据科学家的桥梁。 第十一章：集成学习与提升方法 集成学习通过结合多个弱学习器的预测，来构建一个更强大、更稳定的模型。本章将区分Bagging（如随机森林 Random Forest）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机 Gradient Boosting Machines, GBM）的内在机制和应用差异。我们将深入分析梯度提升树（GBDT）如何通过迭代优化残差误差来逐步逼近最优解，并讨论其在处理非线性关系时的优势。 第十二章：时间序列数据的建模基础 时间序列数据因其内在的序列依赖性而具有特殊性。本章首先定义了平稳性（Stationarity）的概念，并介绍如何通过差分（Differencing）使其满足平稳性要求。我们将系统介绍自回归（AR）、移动平均（MA）以及它们的组合模型ARIMA的建立过程，重点在于如何通过ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）图谱来识别合适的模型参数。 结语：迈向持续学习的路径 全书最后总结了数据科学实践中的常见挑战，并强调了模型的可解释性（Explainability）在实际业务落地中的重要性。本书旨在为读者奠定坚实的理论基础，使读者能够根据具体业务场景，灵活选用和调整分析工具，而不是被单一工具的黑箱限制。通过掌握这些核心概念，读者将具备终身学习和适应不断变化的数据技术环境的能力。

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对于《Power Programming with Mathematica》这本书，我内心充满了一种对未知领域的探索欲，以及对强大工具的渴望。我一直以来都对Mathematica的强大功能所吸引，但总感觉自己只是在它的表面上“玩耍”，而未能真正触及其核心的“编程”力量。这本书的名字，恰恰点燃了我内心的火焰。我设想，它不会仅仅是机械地罗列命令和语法，而是会引领我进入Mathematica思维的世界。我期待它能够教会我如何用更抽象、更简洁的方式来描述问题，如何利用Mathematica内置的强大函数库来高效地解决问题。我脑海中浮现出书中会讲解如何编写出具有高度复用性和模块化的代码，如何利用 Mathematica 的符号计算引擎来解决复杂的代数、微积分问题，甚至是更前沿的数学研究。我希望这本书能够帮助我理解 Mathematica 的核心设计理念，例如它的“一切皆表达式”的哲学，以及如何利用这种哲学来编写出更具表达力和灵活性的程序。我期待它能够提供一些“进阶”的编程技巧，例如如何有效地管理大型项目，如何进行代码的优化和调试，以及如何利用 Mathematica 来进行高级的数据可视化，将复杂的科学计算结果以最直观、最有说服力的方式呈现出来。这本书，在我看来，将是我从一个 Mathematica 的“使用者”蜕变为一个真正的“Power Programmer”的关键一步。

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《Power Programming with Mathematica》这本书名，带着一种天然的吸引力，让我立刻联想到掌握一门强大语言的终极奥秘。我一直对 Mathematica 在科学计算、符号处理以及数据可视化方面的卓越能力印象深刻，但总感觉自己只是在“皮毛”上打转，未能真正触及到其“Power Programming”的核心。这本书，无疑是通往那一彼岸的桥梁。我期望它能够带领我深入理解 Mathematica 的核心编程思想，例如如何优雅地运用函数式编程的思维来构建复杂的算法，如何通过精妙的模式匹配来处理千变万化的数据，以及如何写出简洁、高效、易于维护的代码。我更希望书中能够包含一些“压箱底”的绝活，一些能够让我豁然开朗的编程技巧，例如如何进行高效的代码优化，如何巧妙地利用 Mathematica 的内置函数库来简化开发过程，以及如何实现令人惊叹的交互式可视化。这本书，在我看来，将不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，它将帮助我将 Mathematica 的强大潜力发挥到极致，成为一个真正意义上的“Power Programmer”。

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《Power Programming with Mathematica》这个书名，瞬间就击中了我的痛点。我用 Mathematica 已经有一段时间了，但总感觉自己只是在“玩”它，而没有真正掌握它的“Power”。我明白， Mathematica 远不止是一个计算器，它是一个强大的编程环境，一个能够让你用数学的语言去解决各种复杂问题的工具。但如何才能写出“Power”的程序呢？这正是我迫切需要学习的。我期待这本书能够深入讲解 Mathematica 的编程范式，例如函数式编程的思想，如何利用其强大的模式匹配机制来处理复杂的数据结构，以及如何写出简洁、高效、易于理解的代码。我希望书中能够提供一些“杀手级”的技巧，一些能够让你事半功倍的编程方法，例如如何进行代码的优化，如何进行高效的调试，以及如何利用 Mathematica 的各种内置功能来构建出复杂而强大的应用程序。我特别希望能看到书中关于如何进行高级数据可视化和科学可视化的内容，因为我深知，一个好的可视化能够极大地提升科学研究的效率和影响力。这本书，对我而言，将不仅仅是知识的获取，更是一种能力的飞跃，一种让我能够真正驾驭 Mathematica，成为一个“Power Programmer”的启蒙。

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《Power Programming with Mathematica》这个书名，如同一个响亮的号角，瞬间勾起了我对Mathematica编程潜力的无限遐想。我一直以来都对Mathematica在数学建模、科学计算以及数据可视化方面的强大功能心驰神往，但常常感觉自己在运用它时，就像一个只懂得基础操作的“小白”。我渴望能够深入挖掘Mathematica的编程精髓，写出更高效、更优雅、更具“力量”的程序，而这本书的名字，恰恰完美地契合了我的需求。《Power Programming》不仅仅是技术术语，它代表着一种思维方式，一种用数学语言来解决问题的深度能力。我设想，这本书将不仅仅是机械地讲解命令和语法，而是会深入探讨 Mathematica 的核心设计理念，例如其函数式编程的思想，如何巧妙地利用模式匹配来处理复杂的数据结构，以及如何构建出模块化、可复用的代码。我期待书中能够提供一些“独门秘籍”，一些能够让我事半功倍的编程技巧，例如代码优化、高效调试、以及如何利用 Mathematica 强大的符号计算能力来解决那些传统编程语言难以应对的数学难题。这本书，在我看来，将是我从一个 Mathematica 的“使用者”晋升为一名真正的“Power Programmer”的必经之路。

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当我看到《Power Programming with Mathematica》这本书时，心中涌起一股强烈的探索欲。我对 Mathematica 的强大功能早有耳闻，但一直感觉自己只是浅尝辄止，未能真正掌握其“Power Programming”的精髓。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往未知领域的大门。我期望它不仅仅是简单的语法介绍，而是能够深入剖析 Mathematica 的编程哲学，教会我如何用更抽象、更强大的方式来思考和解决问题。我希望书中能够涵盖如何编写出高效、简洁、富有表现力的代码，如何巧妙地运用 Mathematica 的函数式编程特性，以及如何利用其强大的模式匹配功能来处理复杂的数据结构。我特别关注书中关于如何进行高级数据可视化和科学可视化的内容，因为我深知，将复杂的计算结果以直观、美观的方式呈现出来，是科学研究和工程应用的关键。此外，我同样期待书中能够提供关于如何进行代码优化、性能调优以及有效调试的技巧，这些对于编写“Power”级的程序至关重要。这本书，在我看来，将是我提升 Mathematica 编程能力，迈向“Power Programmer”境界的指路明灯。

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当看到《Power Programming with Mathematica》这个书名时，我的第一反应是：“终于来了！”。我一直在寻找一本能够真正帮助我提升 Mathematica 编程能力的书，而不是仅仅停留在基础的介绍层面。我理解，Mathematica 的强大之处在于它的符号计算能力、丰富的内置函数以及高度的灵活性，而要充分发挥这些优势，就需要掌握“Power Programming”的技巧。《Power Programming with Mathematica》这个名字，恰恰捕捉到了我最需要的东西。我期望这本书能够深入讲解 Mathematica 的核心概念，例如函数的递归、模式匹配的精妙运用、以及如何有效地构建和管理大型代码库。我希望它能教会我如何将复杂的数学问题转化为 Mathematica 能够高效执行的程序，并且能够写出清晰、可读性强、易于维护的代码。我期待书中能够包含大量精心设计的示例，从基础的数据处理到复杂的算法实现，再到令人惊叹的科学可视化。我尤其希望能看到关于如何利用 Mathematica 的并行计算能力来加速计算，以及如何将其与机器学习、人工智能等前沿技术相结合的章节。这本书，在我看来，将不仅仅是一本技术手册，更是一种思维方式的引导，一种让我能够将 Mathematica 的潜力发挥到极致的智慧宝典。

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当我第一次看到《Power Programming with Mathematica》这本书的时候，我就有一种强烈的预感，这绝对是我一直在寻找的宝藏。我深知 Mathematica 在符号计算、数据分析和可视化方面的强大能力，但一直以来，我都觉得自己在使用它的时候，就像一个拿着瑞士军刀却只会削苹果的初学者。这本书的名字，“Power Programming”，正是点明了我渴望达到的目标——不仅仅是使用 Mathematica，而是要掌握它的“编程”精髓，用它来解决更复杂、更具挑战性的问题。我期望书中能够深入讲解 Mathematica 的核心编程范式，例如函数式编程的思想，如何利用其强大的模式匹配来优雅地处理数据，以及如何编写出高效、模块化、易于维护的代码。我希望这本书能够提供一些“高级”的技巧和策略，例如如何优化代码性能，如何进行有效的调试，以及如何利用 Mathematica 来构建复杂的模拟系统或进行大规模的数据分析。我特别希望能看到书中关于如何进行高级数据可视化和科学可视化的章节，因为我坚信，一个直观而强大的可视化是传达复杂科学思想的关键。这本书，在我看来，将是我从一个 Mathematica 的“用户”蜕变为一个真正的“Power Programmer”的催化剂，它将带领我进入一个全新的编程境界。

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我抱着一种近乎朝圣的心态来看待《Power Programming with Mathematica》这本书。在我看来，Mathematica并非仅仅是一个计算工具，它更像是一种语言，一种能够与数学世界进行深度对话的语言。而这本书，正是引领我掌握这门语言的“圣经”。我一直在寻找一本能够系统性地、深入浅出地讲解Mathematica编程的书籍，尤其是那些能够教会我如何写出“强大”程序的书籍。我希望这本书能够涵盖从基础概念的夯实，到高级特性的深入挖掘。比如，对于模式匹配（Pattern Matching）的精妙运用，如何利用它的灵活性和表达力来处理复杂的结构化数据；对于函数式编程范式的深刻理解，如何通过组合和转换来构建出简洁而高效的代码；以及如何利用Mathematica强大的符号计算能力，来解决那些传统编程语言难以触及的数学难题。我更希望书中能够探讨一些实际的工程应用，比如如何用Mathematica来构建复杂的模拟系统，如何进行科学数据的分析与建模，又或者如何设计出交互式的应用程序。这本书，我认为它不应该仅仅是技术的堆砌，更应该是一种智慧的传承，一种将抽象数学概念转化为实际应用的思想方法的传授。我期待它能够让我真正领略到“Power Programming”的魅力，让我能够用Mathematica去解决那些曾经束手无策的挑战。

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对于《Power Programming with Mathematica》这本书，我的期待值简直是爆棚。我一直觉得，很多技术书籍往往流于表面，讲解一些基本的操作，但却忽略了“为什么”和“如何做得更好”。而这本书的名字，特别是“Power Programming”这四个字，立刻吸引了我。它暗示着这本书的内容将超越基础，直指Mathematica的深层能力，教会我如何写出更高效、更优雅、更有力量的代码。我脑海中浮现出这样一幅画面：书中不会仅仅是枯燥的语法罗列，而是会深入探讨Mathematica的设计哲学，讲解那些让你“豁然开朗”的编程技巧。比如，如何巧妙地运用函数式编程的思想来简化代码？如何利用Mathematica强大的并行计算能力来加速海量数据的处理？又或者，如何设计出既美观又富有信息量的数据可视化图表，让复杂的分析结果一目了然？我希望这本书能够提供一些“秘籍”，一些别人可能不会告诉你的，但却是真正掌握Mathematica精髓的关键。我期待它能够教会我如何思考问题，如何将一个复杂的计算任务，转化为Mathematica能够高效执行的一系列步骤。这本书，在我看来，将是把我从一个Mathematica的“使用者”升级为一名真正意义上的“Power Programmer”的催化剂。它不仅仅是一本书，更是一种能力的提升，一种思维的升华，一种解决问题的全新视角。

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这本书，名字叫做《Power Programming with Mathematica》，光是听着这个名字，就觉得一股强大的气场扑面而来。我一直对Mathematica这个软件充满了好奇，它在科学计算、符号演算、数据可视化等方面的强大能力，早已是业内闻名。然而，真正要掌握它的精髓，却并非易事。我尝试过一些零散的教程和在线资源，但总感觉像是隔靴搔痒，无法深入理解其编程的逻辑和精妙之处。当我在书店里看到这本书时，我仿佛找到了“失散多年的亲人”。它的封面设计简洁而不失专业感，一看就知道是认真打磨过的作品。拿到手中，厚实的分量更是让我对它所包含的内容充满了期待。我知道，这本书不仅仅是简单地介绍Mathematica的语法和命令，它更深层次的意义在于，它将带领我进入一个全新的思维模式，一个用数学语言来解决复杂问题的强大世界。我设想，书中一定会有大量精心设计的案例，从基础的数据处理到复杂的算法实现，再到令人惊叹的可视化图形生成，它会一步步引导我，让我不再是Mathematica的旁观者，而是能够驾驭它的“Power Programmer”。我迫不及待地想要翻开第一页，开始这段充满智慧与探索的旅程。这本书的出现，对我来说，不仅仅是一次学习机会，更像是一次开启新篇章的钥匙，让我能够将那些抽象的数学概念，转化为切实可行的程序，解决现实世界中的难题。它将帮助我跨越理论与实践的鸿沟，真正做到“用Mathematica编程”。

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