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出版者:机械工业出版社

作者:张杰

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:35.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111148630

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 进阶
• 编程
• 教程
• 核心
• 技术
• 实战
• 开发
• API
• 集合
• 多线程

好的，以下是根据您的要求撰写的图书简介，该图书聚焦于Python数据科学与机器学习实战，旨在为有一定编程基础的读者提供深入且实用的指导，完全不涉及Java或《Java进阶教程》的内容。 --- 图书名称：Python数据科学与机器学习实战：从数据清洗到深度学习模型部署 导言：数据驱动时代的必备技能 我们正处在一个由数据驱动的时代，信息的洪流要求从业者不仅能够收集和存储数据，更重要的是，能够从中提取洞察、预测未来趋势，并构建智能化的解决方案。本书并非停留在基础语法层面，而是将目标对准了数据科学与机器学习（DS/ML）领域的实战应用，聚焦于当前工业界最热门、最成熟的技术栈——Python。 本书旨在成为一本“实战手册”，它将带领读者系统地走完一个完整的数据科学项目生命周期，从原始数据的获取、复杂的预处理与特征工程，到选择和训练高效的模型，最终实现模型的可靠部署。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论推导，转而强调代码的可复用性、性能的优化以及结果的可解释性。 第一部分：Python与数据生态基石（The Foundation） 本部分是构建坚实数据科学工作流的基础。我们将深入探讨Python在处理大规模数据时的核心库及其高级用法。 第一章：Python环境的专业化配置与性能优化 本章将超越基础的`pip install`，探讨如何使用`conda`或`venv`进行隔离且版本受控的环境管理，特别是针对GPU计算资源（如CUDA/cuDNN）的优化配置。我们将深入讲解NumPy底层内存布局（C-order vs. F-order），并介绍如何利用JIT编译器（如Numba）对关键的数值运算函数进行即时编译加速，以实现接近C语言的执行效率。 第二章：Pandas的精进之路：处理TB级数据的艺术 Pandas是数据处理的核心，但其性能瓶颈是初学者难以逾越的鸿沟。本章重点关注内存优化技术，包括使用`Categorical`类型、高效的`apply`替代方案（如`.loc`向量化操作和`Cython`接口），以及如何使用Dask或Polars等新一代库来处理超出单机内存限制的超大型数据集。我们将详细解析MultiIndex的复杂操作和时间序列数据的重采样与窗口函数的高级应用。 第三章：数据可视化：从描述性统计到叙事性报告 好的分析必须能被有效传达。本章侧重于高级定制化可视化。我们将深入Matplotlib的底层API，实现精密的图表控制。更重要的是，将学习Plotly和Bokeh，用于创建交互式、可嵌入Web应用的仪表板。内容涵盖统计图表（如小提琴图、Tukey箱线图）的选择标准，以及如何使用Seaborn构建复杂的多变量关系图谱。 第二部分：机器学习核心与模型构建（Core Modeling） 本部分是本书的核心，聚焦于经典机器学习算法的深入理解与Scikit-learn的高级应用。 第四章：特征工程的艺术与科学（Feature Engineering Mastery） 特征工程是决定模型上限的关键步骤。本章将系统梳理特征转换技术，包括对数变换、Box-Cox变换在不同数据分布下的适用性。重点讲解缺失值的高级插补策略（如基于MICE或KNN的插补），以及如何使用Target Encoding（应对高基数类别特征）和特征哈希。此外，还将探讨时间序列中的滞后特征、滚动统计量以及如何利用文本数据生成TF-IDF或Word2Vec特征。 第五章：监督学习的深度剖析：从线性模型到集成学习 本章不仅介绍线性回归和逻辑回归的正则化（L1, L2, Elastic Net）及其在模型选择中的作用，更将重点放在集成学习的原理与实践。我们将详述Bagging（随机森林）和Boosting（Gradient Boosting Machine, XGBoost, LightGBM, CatBoost）的内在机制差异，并提供针对不同数据集类型（稀疏性、样本不平衡性）的模型选择指南。 第六章：无监督学习与降维技术 本章探讨如何在缺乏标签的情况下发现数据结构。除了K-Means和DBSCAN的实际应用边界外，我们将重点分析流形学习（如t-SNE和UMAP）在数据探索中的价值，并深入讲解主成分分析（PCA）的数学原理及其在消除共线性、提高模型泛化能力中的作用。 第七章：模型评估、选择与超参数优化策略 构建模型只是第一步，如何科学地评估其性能至关重要。本章将深入探讨交叉验证的高级形式（如分组交叉验证、时间序列的滚动原点交叉验证）。针对分类问题，我们详细解析了PR曲线、ROC AUC、F1分数在不同业务场景下的权重。超参数优化部分，将侧重于贝叶斯优化（如使用Hyperopt或Optuna）与遗传算法，取代效率低下的网格搜索。 第三部分：深度学习前沿与部署实战（Deep Learning & Deployment） 本部分将读者带入现代AI的核心领域，使用PyTorch框架进行模型构建与实际部署。 第八章：PyTorch基础与张量操作的性能优化 本书选择PyTorch作为深度学习框架，因为它提供了极高的灵活性和动态图的易调试性。本章将详述PyTorch的张量（Tensor）特性、CUDA与CPU间的内存传输优化，以及如何使用`torch.optim`的高级优化器（如AdamW）。 第九章：卷积神经网络（CNN）与计算机视觉应用 深入解析CNN的结构，从LeNet到ResNet的演进逻辑。实战部分聚焦于图像分类（如使用迁移学习Fine-tuning预训练模型如VGG或EfficientNet），目标检测（如Faster R-CNN或YOLOv5的轻量化应用），以及图像分割的基础概念。 第十章：循环神经网络（RNN）与自然语言处理（NLP） 本章覆盖了NLP的基础，包括词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）。重点讲解RNN、LSTM和GRU在处理序列数据时的优势与局限。我们将介绍Transformers架构的原理及其在文本分类和序列标注任务中的高效实现。 第十一章：模型可解释性（XAI）与公平性评估 在关键决策领域，模型“黑箱”是不可接受的。本章介绍现代XAI工具，包括LIME（局部可解释模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的值计算方法，帮助读者理解模型决策背后的逻辑。同时，我们将探讨如何使用AIF360等工具评估模型在不同群体间的预测公平性。 第十二章：机器学习模型部署：从Notebook到生产环境 模型在本地运行与在云端提供服务是两个概念。本章将重点介绍使用Flask/FastAPI构建模型API服务，并讲解如何使用Docker对整个环境进行容器化封装，实现环境一致性。最后，将介绍使用ONNX标准进行模型互操作性转换，并简要探讨TensorFlow Serving或TorchServe在高性能推理中的部署策略。 结语：持续学习的路径图 本书的完成标志着读者掌握了数据科学与机器学习的完整工具链。我们将提供一份路线图，指导读者如何追踪最新的研究成果（如NeurIPS, ICML的论文），以及如何利用开源社区资源，确保技能栈的持续更新。 本书适合人群： 具备一定Python编程基础，希望转向数据科学领域的工程师。 已经掌握基础机器学习概念，需要提升实战能力和模型部署经验的分析师。 希望通过实战项目快速掌握现代AI工具链的在职技术人员。

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