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出版者:清华大学出版社

作者:塞奇威克

出品人:

页数:552

译者:赵文进

出版时间:2004-06-01

价格:59.0

装帧:平装

isbn号码:9787302086383

丛书系列:

图书标签:

• java
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《Python数据科学实战》 本书旨在为广大Python语言爱好者和数据科学从业者提供一本兼具理论深度与实践广度的入门与进阶指南。我们并非从零开始介绍Python语言本身，而是将重点聚焦于如何利用Python强大的生态系统来解决现实世界中的数据问题。本书内容紧密围绕数据科学的核心流程展开，涵盖了从数据采集、清洗、预处理，到数据分析、可视化，再到机器学习模型构建、评估与部署的完整技术栈。 核心内容概述： 数据获取与预处理： 了解如何使用Pandas库高效地读取、合并和清洗各种来源的数据，包括CSV、Excel、SQL数据库等。学习如何处理缺失值、异常值，进行数据类型转换，以及构建特征工程的基本方法，为后续分析奠定坚实基础。 探索性数据分析（EDA）： 掌握使用Matplotlib和Seaborn等可视化库进行数据探索的技巧。通过各种图表（如直方图、散点图、箱线图、热力图）直观地理解数据的分布、变量之间的关系以及潜在的模式，为模型选择和特征工程提供洞察。 统计学基础与应用： 简要回顾数据科学中常用的统计学概念，如描述性统计、推断性统计，并结合Python库（如NumPy、SciPy）进行实际计算与验证。理解统计假设检验在数据分析中的作用。 机器学习入门： 引入Scikit-learn库，系统讲解监督学习（回归、分类）和无监督学习（聚类、降维）的核心算法。我们会详细阐述算法原理，并结合实际数据集进行模型训练、参数调优和预测。 模型评估与选择： 学习如何使用恰当的评估指标（如准确率、召回率、F1分数、均方误差、R²值）来衡量模型的性能，并理解交叉验证、网格搜索等技术在模型选择和防止过拟合中的重要性。 文本数据处理： 针对非结构化文本数据，介绍自然语言处理（NLP）的基本技术，包括分词、词性标注、词向量表示（如Word2Vec、GloVe）以及简单的文本分类任务。 数据可视化进阶： 探索Plotly、Bokeh等交互式可视化工具，以及交互式仪表盘的构建，使得数据探索和结果展示更加生动和引人入胜。 模型部署与实践： 探讨将训练好的模型集成到实际应用中的方法，例如使用Flask或Django构建简单的Web API，以及模型序列化与加载。 本书的特点： 强调实践： 全书贯穿大量的代码示例和实际案例，力求让读者在动手实践中掌握知识。每个章节都配有精心设计的练习题，帮助读者巩固所学。 清晰的逻辑脉络： 内容组织遵循数据科学的项目流程，从数据准备到模型部署，层层递进，逻辑清晰，易于理解。 库的深度应用： 深入讲解Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等核心Python数据科学库的常用功能和高级用法。 面向问题解决： 并非孤立地介绍技术，而是通过解决具体的业务问题来驱动技术的学习，使知识更具实用价值。 适宜的读者群体： 适合有一定Python基础，希望转向数据科学领域，或已经在数据分析、统计建模方面有经验，希望系统学习Python数据科学工具的读者。初学者通过本书可以建立起扎实的数据科学技能体系，而有经验的读者也能从中获得启发和提升。 阅读本书，您将能够： 熟练运用Python进行数据处理、清洗和转换。 掌握数据探索性分析的常用方法和可视化技巧。 理解并实践多种主流机器学习算法。 具备评估、选择和优化机器学习模型的能力。 能够为实际业务问题构建和部署数据科学解决方案。 本书旨在成为您探索数据科学世界、驾驭海量数据、释放数据价值的得力助手。

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我一直以来都对编程领域充满好奇，尤其是在处理大规模数据和优化程序性能方面。最近，我购入了一本名为《Java算法》的书，它如同一扇窗，让我得以窥见算法世界的奇妙与深邃。虽然我还没有深入研读，但仅从其精美的装帧和清晰的目录，我就能感受到作者在这本书上下了多少心血。每一章的标题都如同精心设计的引子，激发着我的求知欲，让我迫不及待地想要一探究竟。我特别期待书中能够详细讲解各种经典排序算法的原理和实现，比如快速排序、归并排序等，并能提供实际的应用场景分析，让我明白它们在解决现实问题时的效率优势。同时，我也希望能看到书中对数据结构，例如链表、树、图等，有深入的阐述，因为我深知数据结构是构建高效算法的基石。这本书能否帮助我构建扎实的算法基础，并提升我的编程思维能力，我拭目以待。

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最近在工作中，我遇到了一个关于数据处理效率瓶颈的问题，这让我深刻意识到算法知识的重要性。《Java算法》这本书的出现，恰逢其时，为我指明了攻克难关的方向。虽然我还没来得及细读，但我已经对书中能够提供的解决方案充满了期待。我希望书中能够深入剖析各种搜索算法，如二分查找、广度优先搜索、深度优先搜索等，并详细讲解它们在不同场景下的性能表现和适用性。更重要的是，我希望书中能够提供一些关于图算法的讲解，比如最短路径算法、最小生成树算法等，因为我的工作经常需要处理网络结构和路径规划的问题。如果书中还能分享一些在实际项目中优化算法性能的经验和技巧，那将极大地帮助我提升工作效率和解决问题的能力。这本书是否能成为我应对工作挑战的“利器”，我充满信心。

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我一直认为，学习编程不仅仅是掌握一门语言，更重要的是理解其背后的逻辑和思想。《Java算法》这本书，在我眼中，便是通往算法世界的“秘籍”。虽然我还没有深入了解其具体内容，但仅凭书名，我就能感受到一股强大的学习动力。我特别希望书中能够涵盖各种数据结构的学习，比如栈、队列、哈希表等，并详细解释它们的设计理念和应用场景。同时，我也渴望书中能有关于字符串匹配算法的深入讲解，例如KMP算法，以及各种加密解密算法的原理介绍。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的算法知识体系，让我能够更加自信地应对各种编程挑战，并在未来的职业发展道路上走得更远。这本书是否能成为我提升编程内涵的“垫脚石”，我充满期待。

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作为一名对计算机科学充满热情的学生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理算法知识的书籍。《Java算法》这本书，对我来说，就像是一盏指引方向的明灯。尽管我还没有开始阅读，但从其严谨的标题和章节划分，我能感受到作者的用心良苦。我非常期待书中能够详细讲解时间复杂度和空间复杂度的分析方法，并提供清晰的示例来帮助我理解如何评估算法的效率。同时，我也希望书中能包含关于回溯算法和分治策略的详细介绍，以及它们在解决复杂问题时的应用。更重要的是，我希望这本书能够帮助我培养严谨的逻辑思维和问题解决能力，让我能够更好地应对未来的学术研究和实际项目。这本书是否能成为我踏入算法领域的“领路人”，我拭目以待。

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作为一名初入编程的“小白”，我常常被各种复杂的概念弄得晕头转向。而《Java算法》这本书，在我看来，就像是一位循循善诱的良师。即使我尚未真正翻开书页，但从它散发出的知识气息，我就能感受到一种沉甸甸的专业感。我最期盼的是，书中能用非常通俗易懂的语言，去解释那些听起来高大上的算法，比如动态规划、贪心算法等，并辅以大量的图示和生活中的类比，让我能够轻松理解其核心思想。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供丰富的代码示例，让我能够动手实践，将理论知识转化为实际能力。如果书中还能包含一些常见的算法面试题，并给出详细的解题思路和优化方法，那对我来说将是无价之宝。我非常渴望这本书能成为我学习算法的“敲门砖”，帮助我克服学习初期的畏难情绪，点燃我对编程的热情。

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赞一下翻译，红黑树讲得比CLRS好。 后面有些内容比较一般，还是上CLRS吧。

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