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出版者:科学出版社

作者:庞兆广

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2004-5-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030128881

丛书系列:

图书标签:

• Office XP
• Microsoft Office
• 办公软件
• 教程
• 标准教程
• 电脑技能
• 软件操作
• Windows XP
• 办公学习
• 计算机

好的，这里为您构思了一份不包含《Microsoft Office XP标准教程》内容的图书简介，内容将围绕其他领域的专业或技术书籍展开，力求详实且自然流畅。 --- 《现代数据科学与机器学习原理：从理论到实践》图书简介 （约1500字，旨在详细描述一本关于数据科学和机器学习的书籍，完全不涉及Microsoft Office XP的内容） 导言：数据洪流中的灯塔 在信息爆炸的二十一世纪，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心资产。然而，原始数据本身的价值有限，其真正力量蕴藏在高效的提取、深入的分析和精准的预测之中。本书《现代数据科学与机器学习原理：从理论到实践》正是在这样的时代背景下应运而生。它不仅仅是一本技术手册，更是一座连接抽象数学理论与落地工程实践的坚固桥梁，旨在为有志于在数据驱动的世界中占据前沿地位的研究人员、工程师和分析师提供一套系统、深入且实用的知识体系。 我们深知，市面上不乏介绍特定工具或框架的速成指南，但真正优秀的数据科学工作者需要的是对底层原理的深刻理解——那些支撑着TensorFlow、PyTorch等强大工具的数学基石和算法逻辑。本书的编写团队汇集了来自顶尖高校的数学家、资深算法工程师和工业界数据科学领袖，他们以严谨的学术态度和丰富的实战经验，共同构建了这部兼具理论深度与应用广度的百科全书式著作。 第一部分：数据科学的基石与数据准备（奠定基础） 数据科学的第一步，永远是对数据的尊重与处理。本书的开篇（前三章）聚焦于构建坚实的基础。 第一章：数据科学范式与统计思维 阐述了从描述性统计到推断性统计的完整思维链条。我们详细探讨了贝叶斯方法与频率学派方法的辩证统一，并引入了现代数据科学工作流的迭代模型（CRISP-DM的现代变体）。重点剖析了因果推断（Causal Inference）在A/B测试和政策评估中的应用，强调数据驱动决策中的“为什么”而非仅仅是“是什么”。 第二章：数据清洗、预处理与特征工程的艺术 深入讲解了处理真实世界数据的复杂性。这部分内容涵盖了缺失值的高级插补技术（如多重插补MICE、基于模型的预测插补），异常值（Outlier）的识别与处理（如Isolation Forest、LOF算法的深度解读）。特征工程部分，我们摒弃了简单的独热编码（One-Hot Encoding），转而重点介绍特征交叉、多项式特征的构造，以及利用领域知识进行特征提取的实践技巧。特别地，针对文本数据，我们详细介绍了从TF-IDF到Word2Vec、GloVe的演进过程，为后续的自然语言处理打下基础。 第三章：维度约减与可视化探索 介绍了主成分分析（PCA）的几何意义、奇异值分解（SVD）的计算细节，以及非线性降维技术如t-SNE和UMAP在高维数据可视化中的应用与局限性。 第二部分：机器学习的核心算法与模型构建（核心理论） 本书的中坚力量（第四章至第八章） 彻底解构了经典和现代机器学习算法的数学内核。我们坚持“先理解原理，后应用库函数”的教学理念。 第四章：线性模型的高级应用 在回顾线性回归和逻辑回归的基础上，重点讲解了正则化技术的深层作用——Lasso对特征选择的贡献、Ridge对共线性的处理，以及Elastic Net的综合优势。我们还详细分析了支持向量机（SVM）的对偶问题求解过程，并阐述了核函数的选择如何隐式地将数据映射到高维空间。 第五章：集成学习的威力 深入剖析了集成学习（Ensemble Learning）的理论基础——偏差-方差权衡。决策树的构建过程（ID3、C4.5、CART算法）被细致拆解。随后，本书详述了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM)）的数学迭代过程。梯度提升模型（Gradient Boosting） 部分，我们不仅介绍了经典的GBM，还详细对比了XGBoost、LightGBM和CatBoost在算法优化、稀疏数据处理和并行化策略上的关键创新。 第六章：无监督学习的探索 本部分涵盖聚类分析（K-Means、DBSCAN、谱聚类）的收敛性证明与参数敏感性分析。此外，我们还探讨了高斯混合模型（GMM）及其EM（期望最大化）算法的迭代优化过程。 第七章：模型评估、选择与泛化理论 这一章是确保模型可靠性的关键。它全面覆盖了偏差-方差权衡的深入讨论、交叉验证（K-Fold, Leave-One-Out）的统计学有效性，以及如AUC-ROC、PR曲线、F1-Score在不同类别不平衡数据集下的适用性。更重要的是，本书探讨了模型的可解释性（Explainability），介绍了SHAP值和LIME等前沿工具，帮助读者理解“黑箱”模型的决策逻辑。 第三部分：深度学习的浪潮与前沿应用（进阶实践） 鉴于深度学习（Deep Learning）在当前数据科学领域的主导地位，本书用大量的篇幅（第九章至第十二章）系统地介绍了神经网络的构建块与优化策略。 第九章：基础神经网络与反向传播 详细解释了多层感知机（MLP）的结构，并以链式法则为核心，严谨推导了反向传播（Backpropagation） 的完整算法流程。我们强调了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对梯度消失/爆炸问题的关键影响。 第十章：卷积神经网络（CNN） 聚焦于图像处理领域。内容包括卷积层的数学操作、池化层的必要性，以及经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等架构的演进脉络。我们特别分析了残差连接（Residual Connection） 在解决深层网络退化问题上的天才设计。 第十一章：循环神经网络（RNN）与序列模型 针对时间序列和自然语言处理，本书深入讲解了标准RNN的局限性，并详细阐述了长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 中“门控”机制的运作方式，这是处理长期依赖问题的核心。 第十二章：优化器与现代训练技巧 这一章是深度学习实践的“加速器”。我们不仅比较了标准SGD、动量（Momentum）和Nesterov加速梯度，更侧重于自适应学习率方法如Adam、RMSProp的数学收敛性分析。此外，还包含了批归一化（Batch Normalization）和Dropout等提高模型稳定性和泛化能力的实用技术。 结语：从学习者到创新者 《现代数据科学与机器学习原理：从理论到实践》的编写目标是让读者不仅能“使用”工具，更能“理解”工具的内在机制，从而在面对新的、未知的数据挑战时，能够独立设计和创新解决方案。本书提供的理论深度足以支持研究生级别的学习，而严谨的实践案例则能直接指导工程师完成复杂的工业级项目。掌握了本书的内容，您将真正具备在数据科学领域持续深耕和引领创新的核心能力。

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