具体描述
《开天辟地》学电脑系列教材的多媒体教学光盘全面采用语音讲解，有如老师在手把手地教你使用电脑，让你几分钟学会一个实例，几天全面掌握。
本教材以Excel 2003为例，所讲解的知识同样适合于。Excel XP(2002) 和Excel 2000的用户。建议学习时先观看光盘的教学，后学教材。
本教材从Excel的基本操作开始，循序渐进，详细讲解了：Excel的各种功能和应用，主要包括：单元格操作、表格设计、数据输入、工作表美化、工作簿保护、图形绘制、各种图表的创建与应用、公式与函数的综合应用、工作簿共享、外部数据的导入与导出、打印设置技巧、数据透视表的创建与分析、自定义函数，以及宏的录制和VBA编程等。教材的侧边还包括了几百条的技巧和疑难解答，让你快速实现从入门到精通的跨越。语言通俗易懂，所讲解的知识点均经过了精挑细选，力求实用，化繁为简，让每个初学者都能轻松看懂。
本教材适合Excel初学者，以及想快速提高Excel综合应用水平的中级用户，既可作为自学教材，也可作为职业培训的教程。
好的，这是一本关于Python数据科学与机器学习实战的图书简介，旨在为读者提供一个全面且深入的实践指南。 --- Python数据科学与机器学习实战：从基础到前沿应用的完整指南 书籍简介 在当今数据驱动的时代，数据分析、机器学习和人工智能已经成为驱动技术创新和社会进步的核心动力。本书《Python数据科学与机器学习实战》，并非一本枯燥的理论教材，而是一本面向实践、紧跟行业前沿的深度操作手册。它致力于将读者从Python编程的初级阶段，平稳、高效地引导至能够独立构建、训练和部署复杂机器学习模型的工程师和数据科学家行列。 全书结构严谨，内容涵盖了数据科学工作流的每一个关键环节：数据获取与清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、主流机器学习算法的实现与调优，直至深度学习模型的构建与应用。我们摒弃了晦涩的数学推导，转而聚焦于如何使用最流行的Python库（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）高效地解决真实世界中的问题。 本书的亮点在于其“实战驱动”的教学理念。每一个核心概念的介绍，都紧随一个或多个精心挑选的、具有代表性的项目案例。读者将亲自动手处理来自金融、医疗、图像识别、自然语言处理等领域的真实数据集，从而在解决实际问题的过程中，深刻理解和掌握理论知识。 无论您是希望转行进入数据科学领域的新手，还是寻求提升技能以应对复杂业务挑战的在职开发人员，本书都将是您不可或缺的资源。 目标读者 具备基础Python编程经验，希望进入数据科学或机器学习领域的学习者。 软件工程师、后端开发人员，计划将数据分析或AI能力集成到现有产品中的专业人士。 统计学、数学或相关专业的学生，需要通过实际项目来巩固理论知识。 希望系统学习主流数据科学工具栈（Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）的爱好者和研究人员。 内容详解：三大核心板块，全面覆盖数据科学生命周期 本书内容被精心划分为数据基础与预处理、经典机器学习实战、以及前沿深度学习应用三大板块，确保知识的渐进性和实用性。 第一部分：奠定基石——数据处理与探索性分析（EDA） 数据质量决定了模型上限。本部分专注于数据科学的“80%时间”投入所在——数据准备工作。 1. Python环境与核心库速览： 快速回顾和掌握NumPy在高性能数组计算中的应用，以及Matplotlib/Seaborn在数据可视化的基础操作。 2. Pandas数据处理的艺术： 深入讲解DataFrame和Series的构建、索引、切片操作。重点覆盖缺失值（NaN）的处理策略（插值、删除）、数据合并（Merge, Join, Concat）和重塑（Pivot, Melt）。我们将通过一个大型数据集清洗实战，展示如何高效处理异构数据。 3. 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： 不仅是画图，更是洞察力。讲解如何利用统计摘要、相关性矩阵、分布图和箱线图来识别数据中的模式、异常值和潜在的偏差。我们将演示如何使用EDA结果指导后续的特征选择和模型选择。 4. 数据预处理的高级技巧： 包括数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的选择与应用，独热编码（One-Hot Encoding）与标签编码（Label Encoding）的适用场景，以及时间序列数据的特征提取。 第二部分：构建智能——经典机器学习算法实战 本部分是本书的核心，聚焦于Scikit-learn生态系统，系统讲解并实战应用主流的监督学习和无监督学习算法。 1. 监督学习的全面解析： 线性模型（回归与分类）： 从最小二乘法到逻辑回归，深入理解正则化（L1, L2）对模型稳定性的影响。 树模型家族的精髓： 详述决策树的构建原理，并重点对比随机森林（Random Forest）和梯度提升树（GBDT）。通过一个客户流失预测案例，实战调整树的深度和叶子节点样本数。 集成学习的威力： 深入XGBoost、LightGBM等现代集成学习框架，讲解它们在Kaggle竞赛中屡获殊荣的关键技术点，包括并行化处理和自定义损失函数。 2. 无监督学习与降维技术： 聚类分析： 掌握K-Means算法的初始化策略（K-Means++）和肘部法则的应用。实战客户分群案例。 降维： 详尽对比主成分分析（PCA）和t-SNE，理解它们在数据可视化和特征压缩中的作用与局限性。 3. 模型评估与调优的科学： 重点讲解交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold），评估指标（Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC）的选择依据，以及使用Grid Search和Randomized Search进行超参数优化的最佳实践。 第三部分：迈向深空——深度学习与前沿应用 本部分将读者带入神经网络的世界，使用TensorFlow 2.x（Keras API）和PyTorch框架，处理更复杂的非结构化数据问题。 1. 深度学习基础与TensorFlow 2.x实战： 神经网络核心组件： 激活函数、损失函数、优化器（SGD, Adam）的内在机制讲解。 使用Keras构建第一个全连接网络（FCN）： 针对结构化数据进行预测任务的端到端实践。 2. 计算机视觉（CV）的突破： 卷积神经网络（CNN）： 深入讲解卷积层、池化层和填充机制。 迁移学习（Transfer Learning）： 掌握如何加载预训练模型（如ResNet, VGG）并在小型数据集上进行微调，快速解决图像分类问题。 3. 自然语言处理（NLP）的脉络： 文本表示方法： 从词袋模型（BoW）到词嵌入（Word2Vec, GloVe）的演进。 序列模型： 介绍循环神经网络（RNN）及其改进型（LSTM/GRU）在文本生成和情感分析中的应用。 4. 模型部署的初步探索： 简要介绍如何使用Flask或Streamlit将训练好的模型封装成简单的Web服务，实现价值转化。 本书特色与优势 代码驱动，即学即用： 每一章的代码均经过严格测试，读者可以直接在Jupyter Notebook环境中运行并修改，加深理解。 项目化学习路径： 书中贯穿了至少六个大型综合项目，覆盖了从数据清理到模型部署的完整流程。 工具链的现代化： 聚焦于当前工业界最主流的Python工具集，确保所学技能的即时市场价值。 注重“为什么”而非仅“如何做”： 在讲解具体算法时，会穿插关键的直觉性解释和性能考量，帮助读者做出更明智的技术选型。 掌握了本书的内容，您将不仅是代码的执行者，更是数据背后的洞察者和智能系统的构建者。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有