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出版者:清华大学出版社

作者:木林森工作室

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:1999-3

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787302033691

丛书系列:

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图书名称：《深入理解 Python 数据科学与机器学习实战》 内容简介 一、全景式覆盖 Python 数据科学与机器学习核心技术栈 (约 400 字) 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实战化的指南，涵盖从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到构建、评估和部署先进机器学习模型所需的全部关键技术栈。我们摒弃了对基础语法冗余的讲解，直击数据科学领域的核心痛点和前沿方法。 本书结构紧密围绕数据生命周期展开。第一部分聚焦于数据处理的基础设施建设，详细阐述了 Pandas 的高级操作技巧，包括 MultiIndex 的灵活运用、时间序列数据的复杂重采样与窗口函数，以及如何利用 Dask 或 Vaex 处理 TB 级别的大数据，实现内存优化和并行计算。此外，我们深入探讨了 NumPy 在高性能数值计算中的底层机制，特别是自定义 ufunc（通用函数）和内存视图的优化策略。 第二部分则转向数据可视化和探索性分析（EDA）。除了标准的 Matplotlib 和 Seaborn，本书重点介绍了 Plotly 和 Altair 在交互式仪表盘和声明式图形构建中的强大能力。我们提供了一套系统的 EDA 流程，指导读者如何通过数据可视化发现数据中的异常值、特征间的复杂关系以及潜在的因果关联，为后续模型选择提供坚实的数据洞察基础。 二、精通现代机器学习算法与框架 (约 550 字) 本书的核心价值在于对机器学习算法的深入剖析与实践。我们不仅停留在调用 Scikit-learn 库的表面，而是深入探讨了主流算法背后的数学原理和工程实现细节。 在监督学习部分，我们详细剖析了梯度提升机（GBM）的变体，如 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 的核心优化技术，包括直方图算法、量化和并行化策略。对于神经网络部分，我们使用 PyTorch 作为主要框架进行讲解，因为它在研究和生产环境中的灵活性优势。内容涵盖了卷积神经网络（CNN）的深度结构设计（如 ResNet、Transformer 结构的基础组件）、循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在序列建模中的局限性，以及如何利用注意力机制来提升模型性能。 特别值得一提的是，本书为应对真实世界数据的复杂性，设立了专门章节探讨模型可解释性（XAI）。读者将学习使用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等工具，来量化特征对复杂模型预测结果的贡献，这对于金融、医疗等高风险决策领域的应用至关重要。 此外，我们还覆盖了无监督学习的高级应用，包括使用 UMAP 进行高维数据降维的可视化，以及聚类算法（如 DBSCAN、HDBSCAN）在复杂数据结构发现中的应用。 三、深度强化学习与 MLOps 实践 (约 550 字) 本书前瞻性地引入了数据科学职业生涯中日益重要的两个领域：深度强化学习（DRL）和 机器学习运维（MLOps）。 在 DRL 领域，我们聚焦于解决序列决策问题。通过 OpenAI Gym 环境，读者将亲手实现 DQN (Deep Q-Network)、A2C (Advantage Actor-Critic) 和 PPO (Proximal Policy Optimization) 等经典算法。讲解侧重于环境建模、奖励函数设计以及探索与利用的平衡策略，为自动化控制、资源调度等复杂场景打下基础。 最后，MLOps 章节是连接理论模型与生产系统的桥梁。我们详细介绍了如何使用 Docker 进行环境固化，如何通过 MLflow 进行实验跟踪、模型注册与版本控制。书中提供了一套完整的 CI/CD 流程示例，指导读者如何自动化模型的持续集成、持续部署和性能监控。我们强调了数据漂移（Data Drift）和模型性能衰退的监控指标与自动再训练机制的设计，确保模型在真实业务场景中长期保持有效性。 本书的配套代码库提供了所有示例的 Jupyter Notebooks 和完整的项目模板，确保读者能够同步操作并快速将所学知识转化为解决实际问题的能力。本书适合具备一定 Python 基础，希望系统性掌握现代数据科学和机器学习前沿技术的工程师、研究人员和高级数据分析师。

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