具体描述
《局域网组成实践(附光盘计算机及应用专业第2版)》以小型局域网为对象，较全面地介绍了局域网的组建及应用中的基本知识和基本技能，全书共分为9章。
深入探索：现代数据科学与机器学习的基石 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，解析当今数据科学和机器学习领域的核心概念、方法论以及实际应用。我们聚焦于如何从原始数据中提取有价值的洞察，并构建出高效、可解释的预测模型。 第一部分：数据采集、清洗与准备——“数据素养”的构建 数据是所有数据科学项目的基石，其质量直接决定了模型的上限。本部分将详细阐述高质量数据准备的复杂流程。 第一章：数据生态系统概览与获取策略 本章首先描绘了当前数据科学领域的数据来源图景，包括结构化数据库（如SQL/NoSQL）、非结构化数据源（文本、图像、日志文件）以及流式数据。我们将深入探讨爬虫技术在特定合法情境下的应用原则，重点关注网络数据抓取的伦理规范与技术实现，例如使用Scrapy框架进行高效、有节制的请求调度。此外，对于API驱动的数据获取，我们将剖析OAuth认证流程和速率限制的处理策略，确保数据获取过程的稳定性和合规性。 第二章：数据清洗与预处理的艺术 原始数据往往充斥着噪声、缺失值和异常点。本章将数据清洗视为一门精细的艺术。我们详细分析了缺失值处理的多种策略，从简单的均值/中位数插补到更复杂的基于模型（如MICE多重插补）的填充方法，并讨论了每种方法对后续模型性能的潜在影响。对于异常值检测，我们不仅介绍统计学方法（如Z-Score、IQR），还将深入探讨基于密度的（如LOF局部异常因子）和基于隔离森林（Isolation Forest）的先进技术。数据转换方面，我们将覆盖对数转换、Box-Cox转换，以及如何通过特征缩放（Min-Max Scaling, Standardization）来优化梯度下降算法的收敛速度。 第三章：特征工程的深度挖掘 特征工程是区分优秀模型与普通模型的关键。本章专注于如何从现有数据中创造出更具信息量的特征。对于时间序列数据，我们将介绍如何从时间戳中提取周期性特征（如星期几、月份、是否为节假日）以及滞后特征（Lag Features）。在文本数据处理中，除了基础的N-gram和TF-IDF向量化外，我们将详述词嵌入技术（Word Embeddings），如Word2Vec、GloVe的原理与实践，以及如何利用这些低维稠密向量来捕获语义关系。对于分类特征，我们将对比独热编码（One-Hot Encoding）与目标编码（Target Encoding）的优劣势，特别是处理高基数分类变量时的挑战与应对。 第二部分：统计学习与经典模型——理论与实践的结合 本部分将回归统计学习的经典理论框架，确保读者对模型背后的数学原理有扎实的理解。 第四章：线性模型与正则化方法 我们将从简单的线性回归出发，推导最小二乘法的闭式解，并讨论其在多重共线性下的局限性。重点在于正则化技术：Lasso（L1）如何实现特征选择，Ridge（L2）如何稳定系数估计，以及Elastic Net如何结合两者的优势。本章将详细分析正则化参数（$lambda$）的选择，特别是使用交叉验证（Cross-Validation）来确定最优模型复杂度的过程。对于分类问题，我们将全面解析逻辑回归，并扩展到Softmax回归在多分类场景中的应用。 第五章：决策树、集成学习与模型融合 决策树因其可解释性而广受欢迎。本章剖析了决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度等分裂标准的计算。然而，单个决策树的过拟合问题促使我们进入集成学习的世界。我们将细致讲解Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）和Bagging（如随机森林）的工作机制。特别地，我们将花费大量篇幅介绍XGBoost和LightGBM的底层优化技术，包括稀疏数据处理和并行化策略，展示它们在实际竞赛和工业界中的统治地位。 第六章：支持向量机（SVM）与核方法 SVM的核心思想在于最大化间隔分类器。本章将从几何角度阐述硬间隔与软间隔SVM，并推导出拉格朗日对偶问题。核方法的引入是理解SVM强大泛化能力的关键——我们将详细介绍多项式核、径向基函数（RBF）核的工作原理，以及如何通过核技巧在不显式映射到高维空间的情况下实现非线性可分数据的分类。 第三部分：深度学习基础与前沿模型 本部分聚焦于神经网络的架构设计、训练优化与特定领域的应用。 第七章：神经网络基础与优化器 本章构建了深度学习的理论基础。我们从感知机开始，逐步构建多层感知机（MLP）。激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其对梯度消失/爆炸的影响是重点讨论内容。训练环节，我们将深入解析反向传播算法的微积分推导过程。优化方面，我们将超越标准的随机梯度下降（SGD），详细分析Momentum, RMSProp, Adam等自适应学习率优化器的内部机制及其适用场景。批归一化（Batch Normalization）在稳定训练和加速收敛中的作用也将被详细剖析。 第八章：卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用 CNN是处理网格状数据（如图像）的革命性工具。本章详细解析卷积层的核心操作（填充、步长、多核），池化层的目的与类型。我们将回顾经典架构的演变史，包括LeNet, AlexNet, VGG, ResNet，重点分析ResNet中残差连接（Residual Connection）如何解决了深层网络的退化问题。此外，还将介绍迁移学习的概念，演示如何利用预训练模型（如ImageNet权重）加速新任务的开发。 第九章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据，本章聚焦于RNN及其变体。我们将深入探讨标准RNN在处理长距离依赖时的局限性。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门的工作机制将被逐一拆解，解释它们如何有效地控制信息流。最后，我们将介绍注意力机制（Attention Mechanism）的诞生背景，以及它如何为后续的Transformer架构奠定了基础。 第四部分：模型评估、可解释性与部署 构建模型只是第一步，如何科学地评估其性能并将其投入实际应用至关重要。 第十章：模型评估指标与鲁棒性测试 本章强调了评估指标的选择必须与业务目标高度一致。对于分类任务，除了准确率外，我们将深入分析精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score，以及ROC曲线与AUC的含义。对于回归任务，均方误差（MSE）与平均绝对误差（MAE）的比较，以及$R^2$的局限性将被讨论。同时，我们将探讨模型泛化能力的验证方法，包括K折交叉验证、留一法，以及如何通过混淆矩阵来诊断模型偏向。 第十一章：可解释性人工智能（XAI） 在许多高风险决策场景中，“黑箱”模型是不可接受的。本章系统介绍了提高模型透明度的方法。对于全局解释，我们将讨论特征重要性（如Permutation Importance）。对于局部解释，我们将详述LIME（局部可解释模型无关解释）的工作原理，以及SHAP（Shapley Additive Explanations）值如何基于博弈论的合作概念来分配贡献度。 第十二章：模型部署与 MLOps 实践 本书最后聚焦于将训练好的模型转化为实际生产力的步骤。我们将探讨模型序列化（如使用Pickle或Joblib）和部署环境的选择（如RESTful API服务）。容器化技术（Docker）在确保模型环境一致性中的关键作用将被详细阐述。此外，我们将简要介绍模型监控的基础概念，包括数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的检测，以确保模型在生产环境中长期有效。 通过这十二个深入的章节，读者将不仅掌握前沿的数据科学技术，更能建立起一套严谨的、从数据到生产的完整方法论体系。
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