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出版者:清华大学出版社

作者:(美)微软公司

出品人:

页数:676

译者:

出版时间:2002-1

价格:180.00元

装帧:

isbn号码:9787302014799

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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好的，这是一份关于其他计算机技术领域热门图书的详细简介，与您提到的《微软培训与认证系列教材2072A》无关： --- 深入探究现代数据科学与机器学习：一本面向实践者的指南 书名： 《Python数据科学手册：使用Pandas、NumPy、Matplotlib和Scikit-Learn进行数据处理、分析与建模》 作者： Jake VanderPlas 内容概述： 本书是为那些希望将理论知识迅速转化为实际数据分析和机器学习应用的技术人员、分析师和研究人员量身打造的权威指南。它不仅仅是一本API参考手册，更是一部强调实践、注重工具链整合的“实战宝典”。作者Jake VanderPlas（华盛顿大学数据科学研究院创始人之一）以其清晰的逻辑和丰富的实战经验，系统地梳理了现代数据科学的核心技术栈——Python生态系统的四大支柱：NumPy、Pandas、Matplotlib以及Scikit-Learn。 本书的结构精心设计，旨在引导读者从基础的数据操作平稳过渡到复杂的模型构建与评估。它完全侧重于使用Python这一通用语言来处理现实世界中脏乱、海量的数据集，确保读者掌握的知识能够立即投入生产环境。 第一部分：基础构建模块的深度解析 本书的第一部分聚焦于数据科学的基础设施，确保读者对构成更高级分析的底层工具拥有扎实的理解。 NumPy：高性能数值计算的核心 NumPy是Python科学计算的基石。本书深入剖析了其核心——`ndarray`对象（N维数组）。我们不再仅仅停留在创建和索引数组的表面，而是深入探讨了数组的内存布局、广播（Broadcasting）机制的精妙之处，以及向量化操作如何取代传统循环，从而实现数量级上的性能提升。特别地，书中详细介绍了线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成在科学计算中的应用，为后续的机器学习算法打下坚实的数学计算基础。 Pandas：数据清洗与处理的瑞士军刀 如果说NumPy提供了计算的“引擎”，那么Pandas就是数据工程师的“工作台”。本书用大量篇幅阐述了Pandas的两个核心结构：`Series`（一维标签数组）和`DataFrame`（二维标签数据结构）。 重点章节详细讲解了数据清洗的常用技术，包括：缺失值（NaN）的处理策略——插补、删除或标记；数据类型的强制转换与优化；多级索引（MultiIndex）的强大功能，如何用它来处理复杂的层次化数据；以及数据对齐机制，这在合并（Merge）和连接（Join）操作中至关重要。 此外，本书强调了时间序列分析的实用技巧。从日期时间对象的解析、重采样（Resampling），到滚动窗口计算（Rolling Window Calculations），这些都是金融数据分析和物联网数据处理中不可或缺的技能。分组聚合（`groupby`）操作被系统地拆解，展示了如何灵活地应用“分割-应用-合并”的范式来提取洞察。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的艺术与科学 数据可视化是沟通分析结果的关键桥梁。本书不仅教授如何使用Matplotlib的基础绘图接口来生成标准图表（散点图、折线图、直方图），更重要的是，它深入讲解了面向对象的绘图API，让读者能够对图形的每一个元素进行精细控制，例如轴的限制、图例的样式、以及自定义颜色映射（Colormaps）。 随后，书中引入了更高层次的、更具统计意义的可视化库Seaborn。通过Seaborn，读者可以简洁地绘制出复杂的统计关系图，例如小提琴图（Violin Plots）、成对关系图（Pair Plots）以及回归拟合图，这些图表对于探索性数据分析（EDA）至关重要。 第二部分：机器学习的实践之旅 在掌握了数据预处理和可视化工具后，本书无缝衔接到Scikit-Learn（Sklearn）的应用，这是Python中最流行、最成熟的通用机器学习库。 Scikit-Learn：统一的建模框架 本书的核心价值之一在于其对Sklearn“一致性API”的透彻讲解。读者将学会如何利用`estimator`（估计器）的通用接口——`.fit()`、`.predict()`、`.transform()`——来处理几乎所有类型的机器学习任务，无论使用的是线性回归、支持向量机还是决策树。 从监督学习到无监督学习的全面覆盖： 1. 监督学习（Supervised Learning）： 详细介绍了回归模型（如岭回归、Lasso）和分类模型（如逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机SVM）。书中特别强调了模型选择的标准，如偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff），以及如何使用交叉验证（Cross-Validation）来获得稳健的模型性能评估。 2. 模型评估与选择： 除了基础的准确率，书中深入讲解了更具信息量的指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC值的解读，帮助读者理解不同业务场景下“好模型”的定义。 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）： 重点阐述了降维技术，特别是主成分分析（PCA）的原理和应用，它如何帮助我们可视化高维数据或加速下游模型的训练。此外，对聚类算法（如K-Means、DBSCAN）的实现和参数调优也进行了细致的指导。 特征工程的艺术： 本书没有将特征工程视为魔法，而是将其视为一项系统性的工程。它涵盖了特征缩放（标准化与归一化）、独热编码（One-Hot Encoding）的应用，以及如何利用特征选择技术来剔除冗余或噪声特征，从而提高模型的泛化能力。 Pipelines的整合力量： 最后，本书强调了工作流程的工程化。通过使用Scikit-Learn的`Pipeline`对象，读者可以安全、高效地将数据预处理步骤（如缩放、编码）与模型训练步骤捆绑在一起。这极大地简化了超参数搜索（如Grid Search和Randomized Search）的过程，并确保了在验证集和测试集上应用的是一致的处理逻辑，避免了数据泄露的风险。 目标读者画像： 本书极其适合具有一定Python基础，希望系统性地掌握数据科学全流程的工程师、希望将数据分析能力提升到建模层面的商业分析师，以及希望在实际项目中应用前沿机器学习算法的研究生或初级数据科学家。它提供的是一种“动手去做”的心态和工具箱，而非纯粹的理论推导。掌握本书内容，意味着您将能够独立完成从原始数据导入到可部署预测模型的完整闭环工作。 ---

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