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出版者:第1版 (2001年1月1日)

作者:殷红先

出品人:

页数:377 页

译者:

出版时间:2001年1月1日

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787505365452

丛书系列:

图书标签:

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• 实用指南

书名：《现代数据科学与人工智能前沿技术解析》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且紧跟时代步伐的现代数据科学与人工智能领域前沿技术的解析。我们聚焦于当前业界最为关注和应用最为广泛的几个核心领域，力求通过理论讲解、案例分析与实践指导相结合的方式，帮助读者构建坚实的知识体系，并掌握将先进技术应用于实际问题的能力。全书内容涵盖了从基础理论到复杂算法实现的全过程，并特别强调了当前技术发展中的热点问题与未来趋势。 第一部分：数据科学基础与进阶 本部分奠定了数据科学的理论基础，并逐步深入到高级应用层面。 第一章：大数据基础架构与处理框架 本章首先概述了大数据时代的特征与挑战，详细介绍了Hadoop生态系统中的核心组件，包括HDFS（分布式文件系统）、YARN（资源管理）和MapReduce（批处理模型）的工作原理。我们不仅仅停留在概念层面，更深入探讨了如何优化MapReduce作业的性能，例如数据倾斜的处理、数据本地化的策略等。随后，重点介绍了实时/流式数据处理的先驱——Apache Spark。Spark的RDD、DataFrame与Dataset编程模型被详尽阐述，并对比分析了其在内存计算和DAG执行引擎方面的优势。此外，本章还涵盖了NoSQL数据库的分类（键值存储、文档型、列族型和图数据库）及其适用场景，如MongoDB、Cassandra和Neo4j的实践入门。 第二章：统计推断与概率建模 统计学是数据科学的基石。本章侧重于应用统计学的视角，涵盖了描述性统计、探索性数据分析（EDA）的核心方法论。重点讲解了参数估计（矩估计、极大似然估计）和假设检验的原理与实际操作，包括T检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验。我们还深入探讨了贝叶斯统计思想，并介绍了贝叶斯推断在处理小样本数据和模型不确定性时的强大能力。对于时间序列数据，本章引入了经典的ARIMA模型、GARCH模型及其在金融数据分析中的应用。 第三章：数据可视化与叙事技巧 有效的数据可视化是将复杂洞察转化为可理解信息的核心桥梁。本章介绍了数据可视化设计的基本原则，如准确性、效率和美学考量。我们详细演示了如何使用Python的Matplotlib和Seaborn库绘制专业级的静态图表，并着重介绍了交互式可视化工具如Plotly和Bokeh在构建Web应用中的应用。更重要的是，本章强调了“数据叙事”（Data Storytelling）的重要性，指导读者如何根据不同的受众和分析目标，组织图表序列，构建有说服力的分析报告。 第二部分：机器学习核心算法与深度学习实践 本部分是全书的技术核心，覆盖了从经典机器学习到前沿深度学习的完整技术栈。 第四章：经典机器学习算法的深度剖析 本章详细解析了监督学习和无监督学习中的关键算法。在线性模型方面，不仅讲解了线性回归和逻辑回归，还探讨了正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何解决过拟合问题。对于非线性模型，决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）的内部结构和集成学习机制被详尽拆解。特别地，我们深入探讨了支持向量机（SVM）中的核函数选择与优化问题。在无监督学习部分，K-Means、DBSCAN聚类算法的数学原理和高维数据下的适用性被清晰阐述。 第五章：深度学习：从基础网络到高级架构 本章构建了深度学习的知识图谱。首先介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其梯度消失/爆炸问题的缓解策略。随后，重点介绍了卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的革命性应用，包括AlexNet、VGG、ResNet等经典结构的演进，以及如何设计高效的卷积核和池化层。对于序列数据，循环神经网络（RNN）及其变体LSTM和GRU的内部机制被详细描绘，阐释了它们如何捕获长期依赖关系。 第六章：前沿深度学习模型与应用 本部分聚焦当前最活跃的研究领域。我们详细介绍了Transformer架构，作为自然语言处理（NLP）领域（如BERT、GPT系列）的基石，讲解了自注意力机制（Self-Attention）的计算过程和并行化优势。在计算机视觉方面，生成对抗网络（GANs）的工作原理及其在图像生成、数据增强中的应用被深入分析。此外，本章还涵盖了强化学习（RL）的基础框架（如MDP、Bellman方程），以及Policy Gradient方法和DQN算法的初步实践。 第三部分：人工智能的工程化与伦理考量 本部分关注如何将模型部署到生产环境，并探讨人工智能带来的社会影响。 第七章：模型部署、性能优化与 MLOps 实践 一个高性能的模型必须能够高效地投入使用。本章讲解了模型评估指标（如AUC, F1-Score, Precision-Recall 曲线）的深入解读和选择，以及交叉验证的最佳实践。随后，重点转向模型服务的工程化：如何使用TensorFlow Serving或ONNX Runtime进行高效推理。MLOps（机器学习运维）的流程被系统化介绍，包括特征存储、模型版本控制、自动化再训练流水线（CI/CD for ML）的搭建，确保模型的稳定性和可维护性。本章还包含了模型轻量化技术，如模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization），以适应边缘计算设备的需求。 第八章：可解释性人工智能（XAI）与伦理责任 随着AI系统影响力的扩大，透明度和公平性变得至关重要。本章探讨了“黑箱”模型的局限性，并系统介绍了可解释性技术。我们详细讲解了局部解释技术（如LIME和SHAP值）的原理及其如何为单个预测提供可信依据。在公平性方面，本章分析了常见的数据偏见来源，并介绍了常用的去偏见技术（如对抗性去偏见、预处理/后处理方法），指导读者构建既强大又负责任的AI系统。 结语：未来的数据科学与人工智能图景 最后，本书展望了联邦学习、因果推断、神经符号AI等新兴研究方向，引导读者保持终身学习的习惯，持续跟进技术浪潮。 本书的编写风格力求严谨而不失生动，理论深度与工程实用性并重，是数据科学、人工智能从业者、高年级本科生及研究生进行系统学习和项目实践的理想参考资料。

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