具体描述
本书是专门为课程设计而编写的。内容包括语言介绍、课程设计指导和例子。每个例子的内容都相对独立，且其程序全部调试通过。本书的例子有网络聊天室、扫雷游戏、备忘录、酒店管理系统、学生宿舍管理系统、医院药品管理系统、图书管理系统共7个课程设计的例子。本书适合高等院校相关专业的学生，也适用于高职、高专及成人教育等不同层次的人员。
本书是《程序设计语言课程设计丛书》中的一册，《程序设计语言课程设计丛书》基本覆盖了当前比较流行的软件开发语言。每本书包括语言介绍、课程设计指导以及6～8个课程设计例子，每一个例子内容都相对独立。每个例子包括需求分析、总体设计、详细设计等。对每个例子都进行详细分析，突出指导性与可操作性相结合的特点。书中的程序全部调试通过，放在电子工业出版社网站上。
《Python数据科学与机器学习实战》 面向应用、深度融合前沿技术的实战型教材 核心理念与定位 本书旨在为那些渴望在数据科学与机器学习领域实现从理论到实践飞跃的专业人士、高级学生以及技术爱好者提供一本全面、深入且高度实用的参考指南。我们深知，在当今数据驱动的世界中，掌握扎实的理论基础与高效的实践工具同等重要。因此，《Python数据科学与机器学习实战》摒弃了传统教材中冗长枯燥的数学推导，而是将重点聚焦于如何利用Python生态系统中最成熟、最强大的工具链（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）解决真实世界中的复杂问题。 本书的设计哲学是“以项目驱动学习，以代码解释原理”。我们坚信，最有效的学习方式是在动手操作中理解概念的边界和应用场景。 内容深度与广度 全书共分为五个核心部分，系统性地覆盖了数据科学项目的完整生命周期： 第一部分：数据科学基石——Python生态的精湛驾驭（约占全书25%） 本部分作为坚实的基础，确保读者对数据处理的核心工具拥有超越初学者的熟练度。 1. 高级NumPy与向量化编程哲学： 深入探讨NumPy的内存布局、广播机制的底层原理，以及如何通过向量化操作实现比传统循环快几个数量级的性能提升。重点讲解了如何利用高级索引和ufuncs构建高效的数据转换流水线。 2. Pandas的性能优化与复杂数据重塑： 不仅仅是数据清洗，我们深入讲解了Categorical数据类型对内存和速度的影响、MultiIndex的高效处理、`apply`、`transform`与`agg`的性能对比分析，以及如何使用`Dask`应对超出内存限制的大数据集操作。 3. 数据可视化的高级技巧（Matplotlib/Seaborn/Plotly）： 教授如何创建信息密度高、视觉冲击力强的专业级图表。包括自定义坐标轴逻辑、利用`FacetGrid`进行多变量分析、以及使用Plotly实现交互式三维可视化和仪表盘原型设计。 第二部分：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学（约占全书20%） EDA是发现数据价值的关键步骤。本部分强调批判性思维在数据分析中的作用。 1. 统计驱动的特征洞察： 涵盖假设检验（t检验、ANOVA、卡方检验）在EDA中的实际应用，用于验证初步观察的统计显著性。 2. 异常值与缺失值的深度处理策略： 不仅介绍简单的插补方法，更侧重于基于模型（如MICE多重插补）和基于距离（如LOF局部异常因子）的先进处理技术，并讨论不同处理方法对后续模型性能的敏感性。 3. 特征工程的创意构建： 重点讲解如何从时间序列数据中提取复杂特征（如傅里叶变换系数、滚动窗口统计量），如何通过非线性变换（如Box-Cox）优化特征分布，以及文本数据中的特征构建（TF-IDF优化与词嵌入的初步概念引入）。 第三部分：经典机器学习算法的深度解析与应用（约占全书30%） 本部分聚焦于Scikit-learn框架，但核心在于理解模型选择背后的数学直觉和工程权衡。 1. 线性模型的高级调优与正则化： 详细对比L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化对模型稀疏性和稳定性的影响，并介绍弹性网络（ElasticNet）在特征共线性问题中的优势。 2. 集成学习的实践精要： 深入剖析Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines）的内在工作机制。特别针对XGBoost、LightGBM和CatBoost这三大主流库，从参数调优到GPU加速配置，提供详尽的实战指南，强调它们在结构化数据竞赛中的统治地位。 3. 无监督学习的实际部署： 侧重于K-Means聚类的初始化优化（K-Means++）、DBSCAN在发现任意形状簇中的应用，以及层次聚类的结果解释。在降维方面，重点对比PCA、t-SNE和UMAP在不同维度数据可视化和去噪中的适用性。 第四部分：深度学习与神经网络实战（约占全书20%） 本部分转向处理非结构化数据，以TensorFlow/Keras或PyTorch为主要载体。 1. 现代神经网络架构： 讲解卷积神经网络（CNN）在图像分类中的核心组件（池化、激活函数、残差连接），以及循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在序列建模中的应用局限与改进。 2. 迁移学习的威力： 详细演示如何利用预训练模型（如ResNet, VGG）进行微调（Fine-tuning）以快速解决小样本图像识别问题，这是当前工业界最常用的高效范式。 3. 模型优化与部署前瞻： 覆盖了Dropout、Batch Normalization等正则化技术，以及学习率调度策略。简要介绍了模型量化和TensorRT等工具在模型轻量化和推理加速中的初步概念。 第五部分：模型评估、可解释性与项目闭环（约占全书5%） 一个成功的项目不仅需要高性能的模型，还需要可信赖的评估体系和清晰的解释。 1. 鲁棒性评估与交叉验证的陷阱： 强调时间序列数据和分组数据必须采用特定的交叉验证策略（如GroupKFold），避免数据泄露。 2. 模型可解释性（XAI）： 引入LIME和SHAP框架，教导读者如何向非技术利益相关者解释复杂模型的决策依据，满足合规性与信任需求。 3. 生产环境的初步接触： 简要介绍模型持久化（Pickle/Joblib）、模型版本控制（MLflow基础概念），为读者迈向M LOps打下概念基础。 读者收益 通过系统学习本书，读者将能够： 建立端到端的数据科学工作流： 从原始数据导入到模型部署的每个环节都能独立、高效地完成。 掌握性能调优的关键点： 显著提升数据处理脚本的运行效率，并懂得如何为特定模型选择最优的超参数组合。 解决实际商业难题： 获得处理高度不平衡数据、时间序列预测、高维特征选择等复杂场景的成熟解决方案。 培养批判性评估能力： 能够辨别模型的局限性，选择合适的评估指标，并对结果做出具有统计学意义的解读。 《Python数据科学与机器学习实战》不仅是一本工具手册，更是一部思维训练指南，旨在将理论知识转化为实际的生产力。
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