上机操作指南:数据库基础与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防科技大学出版社

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页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:15.0

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isbn号码:9787810247009

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• 上机实践
• 教学指南
• 数据库基础
• 应用开发
• 高等教育
• 计算机专业
• 实验指导
• 数据管理

图书简介：现代数据科学的基石——数据挖掘与机器学习实践 本书聚焦于数据科学领域的前沿技术与实际应用，深入剖析了数据挖掘的核心算法与机器学习的工程实现。 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心资产。然而，海量原始数据中蕴藏的价值，需要依靠先进的工具和方法才能被有效提取。《现代数据科学的基石——数据挖掘与机器学习实践》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的技术指南，帮助他们掌握从数据预处理到复杂模型构建与部署的全过程。 本书的结构设计遵循了从理论到实践、由基础到高级的逻辑递进顺序，确保读者能够稳步建立起坚实的知识体系。我们摒视了枯燥的数学推导，转而强调算法背后的直觉理解及其在真实世界问题中的适用性。 --- 第一部分：数据准备与探索性分析（EDA）——数据科学的起点 任何成功的机器学习项目，其基础都建立在高质量的数据之上。本部分将详细介绍数据获取、清洗、转换和探索性分析（EDA）的完整流程，确保读者能够驾驭“脏数据”的挑战。 1. 数据获取与理解： 探讨结构化数据（如CSV、关系型数据源）和非结构化数据（文本、图像的初步处理）的读取方法。重点讲解如何识别数据的类型、来源和潜在的偏见。 2. 数据清洗与预处理的艺术： 这是最耗时但至关重要的步骤。我们将细致讲解缺失值处理（插补策略的选择，如均值、中位数、基于模型的预测填充）、异常值检测与处理（使用Z-score、IQR方法及更鲁棒的隔离森林方法）。同时，深入探讨数据类型转换、编码技术（独热编码、标签编码、目标编码等）在不同模型中的适配性。 3. 特征工程的精髓： 特征工程被誉为数据科学的“魔法”。本书不仅介绍基础的特征构造，如多项式特征、交互特征，更侧重于如何基于业务理解创造出具有强大预测能力的衍生特征。此外，还将涵盖特征缩放（标准化与归一化）在梯度下降类算法中的关键作用。 4. 探索性数据分析（EDA）与可视化： 通过强大的数据可视化工具，本书引导读者“与数据对话”。重点介绍单变量、双变量及多变量分析的技术，如何利用直方图、箱线图、散点图矩阵、相关性热力图等工具快速洞察数据分布、发现潜在关系和识别数据中的结构性问题。 --- 第二部分：核心数据挖掘算法的原理与实现 本部分是全书的核心，系统性地介绍了数据挖掘领域中应用最广泛的几大类经典算法，注重算法思想的阐释和Python/R代码的落地实现。 1. 监督学习基础：回归分析的深化 从最基础的线性回归出发，深入探讨岭回归（Ridge）、Lasso回归及弹性网络（Elastic Net）如何通过正则化有效防止过拟合。同时，讲解广义线性模型（GLM）的框架及其在线性/非线性问题中的应用。 2. 分类技术的全面覆盖： 逻辑回归（Logistic Regression）： 不仅仅是分类器，更是概率模型。分析其决策边界的构建和损失函数（交叉熵）的优化过程。 支持向量机（SVM）： 详细阐述核函数（Kernel Trick）如何将低维不可分数据映射到高维空间，并深入剖析不同核函数的适用场景。 朴素贝叶斯： 讲解其在文本分类和高维稀疏数据中的高效性及其条件独立性假设的实际意义。 3. 树模型与集成学习的威力： 树模型因其可解释性和强大的非线性拟合能力而广受欢迎。 决策树： 介绍信息增益、基尼不纯度等分裂准则的计算。 集成学习（Ensemble Methods）： 重点讲解Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的基本思想和区别。特别地，本书将深入探讨现代工业界的主流选择——XGBoost、LightGBM的并行化机制和优化策略。 4. 非监督学习：发现数据中的隐藏结构 聚类分析： 详细对比K-Means、DBSCAN和层次聚类（Hierarchical Clustering）的原理、优缺点及参数选择标准。 降维技术： 深入讲解主成分分析（PCA）在线性降维中的应用，以及t-SNE在高维数据可视化中的作用。 --- 第三部分：机器学习工程实践与模型评估 模型训练完成只是数据科学流程的一半，如何科学地评估模型的性能，并将其部署到实际生产环境中，是本书着重解决的工程化问题。 1. 模型评估与选择：严谨的度量标准 摒弃单一的准确率（Accuracy）指标。本书详细介绍了混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score，以及ROC曲线和AUC值的构建与解读。针对不平衡数据集，重点讲解了SMOTE等过采样/欠采样技术。 2. 交叉验证与超参数调优： 系统介绍K折交叉验证（K-Fold CV）、留一法（LOOCV）等验证策略。深入讲解网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的局限性，并重点推荐使用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）进行高效的超参数搜索。 3. 模型可解释性（XAI）的崛起： 在许多关键决策领域（如金融、医疗），模型必须是可解释的。本书介绍了解释黑箱模型的技术，包括： 全局解释： 特征重要性排序（Permutation Importance）。 局部解释： LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP值的计算原理与应用，帮助用户理解单个预测背后的逻辑。 4. 模型部署与管道化： 探讨如何将训练好的模型封装，使其能稳定地响应实时请求。介绍使用Python的`pickle`或`joblib`进行模型序列化，并简要介绍将模型集成到Web服务（如Flask/Django）中的基本架构概念，为模型投入生产环境打下基础。 --- 适用读者对象 本书面向希望系统掌握现代数据挖掘与机器学习技术的数据分析师、软件工程师、对数据科学充满热情的在校学生以及初中级数据科学家。阅读本书，读者无需具备深厚的数学专业背景，但需要具备一定的Python编程基础（或R语言基础），以便能同步完成书中的案例实践。 通过本书的学习，读者将不再满足于简单地调用库函数，而是能够深入理解算法的内在工作机制，并具备根据具体业务场景，灵活选择、优化和解释复杂模型的专业能力。本书提供的不是一套固定答案，而是一套解决未来一切数据问题的思维框架与工具箱。

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作为一名已经从业多年的IT工程师，我一直觉得自己在数据库方面有所欠缺，尤其是在一些高级的应用和优化方面。这本书恰好弥补了我的知识盲区。它没有从零开始讲解基础概念，而是直接切入了一些我工作中常常遇到的痛点，比如如何处理海量数据、如何进行复杂的数据迁移、如何实现高性能的数据访问等等。作者在讲解这些内容时，引用了许多实际项目中的案例，这些案例都非常贴近实际工作，让我能够立刻联想到自己遇到的问题。书中关于数据库架构设计和分布式数据库的讨论，更是让我受益匪浅。我以前对于如何构建一个可扩展、高可用的数据库系统一直没有清晰的思路，这本书则提供了一个非常好的框架和参考。我尝试着将书中的一些优化技巧应用到我的工作中，效果非常显著。这本书对于想要提升数据库实战能力，尤其是想在数据库领域有所突破的工程师来说，绝对是一本不可多得的宝藏。

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我是一名对数据分析充满热情的新手，一直渴望能够深入掌握数据库的知识，以便更好地进行数据挖掘和分析。这本书就像一位经验丰富的老朋友，循循善诱地引导我走进了数据库的殿堂。它没有一开始就抛出晦涩难懂的术语，而是从最基本的数据概念讲起，逐步深入到表的设计、数据的插入、查询和更新等核心操作。书中大量的代码示例，清晰明了，我只需要稍微修改一下，就可以在自己的环境中运行，看到立竿见影的效果。我尤其喜欢其中关于数据库性能优化的章节，作者详细讲解了索引的原理和使用技巧，让我能够理解为什么某些查询会非常慢，以及如何通过添加合适的索引来大幅提升查询速度。这种“知其然，知其所以然”的学习体验，让我对数据库的掌握更加扎实。这本书是我想进行数据分析的必读之作。

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这本书太令人惊艳了！我一直以来都对数据库的世界充满了好奇，但总觉得那些理论知识枯燥乏味，难以入门。直到我翻开了这本书，仿佛打开了一扇通往新世界的大门。作者用一种非常生动形象的比喻，将复杂的数据库概念一一拆解，让我这个初学者也能轻松理解。比如，他将数据库比作一个巨大的图书馆，而表则是一个个书架，每一行数据都是一本具体的书，字段则是书的书名、作者、出版社等信息。这种类比不仅有趣，而且极大地降低了理解门槛。更让我惊喜的是，书中穿插了大量的实际案例，从如何设计一个简单的用户管理系统，到如何优化查询语句以提升效率，都讲得详详细细。每一个步骤都清晰明了，我跟着书中的指导一步步操作，竟然真的构建出了自己的第一个数据库应用。那种成就感是无与伦比的！我以前总是觉得编程遥不可及，但这本书让我看到了希望。它不仅仅是理论的堆砌，更是实操的指南，让我能够真正地“玩转”数据库。我迫不及待地想继续深入学习，探索更多数据库的奥秘。

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我最近在工作中遇到了一个棘手的问题，需要处理大量的数据，但现有的工具效率低下，让我头疼不已。偶然间，我看到了这本书，本来只是抱着试试看的心态，没想到它彻底改变了我的工作方式。书中关于数据清洗和预处理的部分，简直是为我量身定制的。作者详细介绍了如何利用SQL语言的强大功能，快速地剔除重复数据、处理缺失值、统一数据格式，这些操作在以前对我来说是耗时耗力的难题，现在却变得轻而易举。尤其是其中关于数据转换和聚合的技巧，让我能够轻松地将零散的数据整理成有条理的报表，为我的决策提供了有力的数据支持。我尤其欣赏作者在讲解过程中，始终强调“实际应用”的重要性，每一个技巧的提出，都伴随着具体的场景分析和解决方案。这让我学到的知识能够立刻派上用场，而不是停留在理论层面。现在，我处理数据的速度和准确性都得到了极大的提升，大大减轻了我的工作负担，也让我更有信心应对未来的挑战。

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说实话，我之前对数据库的印象就是枯燥、技术性强，一直提不起兴趣。这本书完全颠覆了我的认知。作者的文笔相当幽默风趣，将原本可能显得严肃的数据库技术，讲得妙趣横生。读这本书的过程中，我时不时会心一笑，甚至被一些生动的比喻逗乐。比如，他对SQL注入攻击的解释，用了一个“黑客试图通过在留言板上输入特殊字符来修改数据库内容”的例子，形象得让我一下子就明白了其中的危险性。这种将技术与生活场景相结合的讲解方式，让我对数据库安全有了更深的认识。书中还介绍了一些高级的数据库设计原则，比如范式理论，虽然一开始听起来有点抽象，但在作者循序渐进的讲解下，我逐渐理解了如何构建出更加合理、高效的数据库结构。总而言之，这本书不仅教我“做什么”，更教我“为什么这么做”，让我从根本上理解数据库的设计思路。

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