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出版者:清华大学出版社

作者:孙燕

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:24.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302055662

丛书系列:

图书标签:

• Java
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Python数据科学与机器学习实战指南 聚焦前沿技术，赋能行业应用 本书深入浅出地介绍了当前数据科学和机器学习领域最核心的理论基础、主流算法及其在实际工程中的应用。它并非一本侧重于编程语言基础语法的入门手册，而是着眼于如何利用强大的Python生态系统（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）解决真实的商业和科学问题。全书结构严谨，内容涵盖从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到模型构建、评估、部署的全生命周期。 第一部分：数据科学基础与工具栈精通（约400字） 本部分旨在为读者构建坚实的Python数据科学环境基础，并熟练掌握数据处理的核心工具。 第一章：高效Python环境搭建与性能优化 我们将详细指导读者配置Anaconda/Miniconda环境，讲解虚拟环境管理的重要性，并探讨JupyterLab、VS Code等主流开发环境的最佳实践。重点内容包括：如何利用Numba和Cython进行性能敏感代码的加速，以及理解Python GIL（全局解释器锁）对并行计算的影响，并提供规避策略。 第二章：Pandas精进：从数据框到数据魔术 超越基础的增删改查，本章深入探讨Pandas的高级特性。内容包括：多级索引（MultiIndex）的高效操作、时间序列数据的处理（重采样、滞后分析、滚动窗口计算）、内存优化技术（如使用Categorical类型、数据类型降级），以及使用`apply`的向量化替代方案，以应对TB级数据集的内存挑战。 第三章：NumPy底层架构与广播机制的艺术 理解NumPy数组的内存布局（C-order与Fortran-order）对于编写高效数值计算代码至关重要。本章将剖析NumPy的广播（Broadcasting）规则，展示如何通过巧妙的维度操作，避免显式的循环，从而最大限度地利用底层C/Fortran库的性能优势。 第四章：探索性数据分析（EDA）的深度洞察 EDA是数据分析的灵魂。本章侧重于使用Matplotlib和Seaborn的高级定制功能，构建信息密度极高的可视化报告。我们将介绍如何使用统计图表（如小提琴图、密度图、热力图）来揭示数据中的隐藏模式、异常值和潜在的特征交互关系。此外，还将引入Plotly和Bokeh，用于创建交互式、可嵌入Web应用的动态可视化。 第二部分：经典机器学习算法的理论与实践（约550字） 本部分是全书的核心，详细讲解了监督学习、无监督学习以及集成学习方法的数学原理、参数调优策略和Python实现细节。 第五章：回归与分类的基石：线性模型与正则化 本章从统计学角度审视最小二乘法，并引入Lasso、Ridge和Elastic Net正则化技术，探讨它们在处理多重共线性、特征选择中的作用。我们将详细分析模型诊断指标（R-squared, MAE, RMSE, ROC曲线）的实际意义。 第六章：决策树的构建与随机森林的鲁棒性 我们将剖析决策树的构建过程（信息增益、基尼不纯度），并深入探讨过拟合的成因。随后，重点讲解随机森林（Random Forest）如何通过Bagging策略显著提高模型的稳定性和泛化能力。内容包括：特征重要性的计算方法及其局限性。 第七章：提升性能的利器：梯度提升机器（GBM） 本章专注于现代提升算法。我们将详细对比AdaBoost、GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）和现代优化版本XGBoost、LightGBM和CatBoost。重点分析它们在损失函数优化、并行化策略和处理类别特征方面的工程优势。读者将学习如何根据数据集特性选择合适的提升框架。 第八章：支持向量机（SVM）与核方法的精妙 本章解释了SVM背后的最大间隔分类器概念，并深入探讨了核函数（线性核、多项式核、RBF核）如何将低维不可分数据映射到高维空间以实现线性可分。此外，还将讨论SVM在面对大规模数据集时的计算挑战及解决方案。 第九章：无监督学习：聚类、降维与异常检测 本部分涵盖数据内在结构的发掘。我们将详细解析K-Means、DBSCAN、层次聚类算法的优缺点及适用场景。在降维方面，将重点介绍PCA（主成分分析）的数学推导及其在数据可视化和去噪中的应用，并简要介绍t-SNE和UMAP在复杂数据结构可视化中的潜力。 第三部分：深度学习前沿与工程部署（约550字） 本部分转向当前AI领域的主流技术，侧重于使用TensorFlow 2.x（或PyTorch）框架进行神经网络的构建、训练与优化，并介绍模型部署的基础知识。 第十章：神经网络基础：从感知机到反向传播 本章搭建深度学习的理论框架。内容涵盖：神经元的激活函数选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）、损失函数的设定、优化器（SGD, Momentum, Adam, RMSProp）的工作原理。核心内容将是反向传播算法的机制讲解，帮助读者理解梯度是如何高效计算并用于权重更新的。 第十一章：卷积神经网络（CNN）的图像处理 本章专注于计算机视觉的核心——CNN。我们将详述卷积层、池化层、全连接层的结构及其作用。实战部分将涵盖经典架构（如ResNet、VGG）的搭建与微调（Transfer Learning），并介绍数据增强（Data Augmentation）技术在提升图像分类鲁棒性中的关键作用。 第十二章：循环神经网络（RNN）与序列数据建模 针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析，本章介绍RNNs。重点讲解如何使用LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）来解决标准RNN中的梯度消失/爆炸问题。我们将通过一个文本生成或机器翻译的实例来展示序列模型的构建流程。 第十三章：模型优化、评估与泛化能力 模型训练并非终点，本章关注模型的“健壮性”。内容包括：批标准化（Batch Normalization）的作用、Dropout在防止过拟合中的应用、学习率调度策略（如余弦退火），以及如何使用K折交叉验证和留出法进行客观评估。 第十四章：模型部署与MLeOps初探 如何将训练好的模型投入实际使用是工程化的关键一步。本章将介绍模型序列化（如使用Joblib或HDF5）的方法。我们将使用Flask或FastAPI框架，构建一个简单的RESTful API，用于实时接收请求并返回预测结果，为读者理解MLeOps（机器学习运维）打下基础。 --- 本书旨在提供一个全面的、以工程实践为导向的学习路径，适合有一定编程基础，渴望深入理解并应用现代数据科学和机器学习技术解决复杂问题的工程师、分析师和研究人员。学习完本书，读者将能够自信地处理复杂数据集，设计并部署高性能的预测模型。

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