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出版者:Holy Macro! Books

作者:Juan Pablo Gonzalez

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2006-01-01

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781932802061

丛书系列:

图书标签:

• VBA
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深入探究现代数据科学与高性能计算：理论、实践与前沿应用 本书是一部全面覆盖现代数据科学核心理论、先进计算方法以及在复杂领域中实际应用的技术指南。它旨在为具有一定编程基础和数学背景的读者，提供一个从基础概念到尖端技术实现的全景式、系统化的学习路径。本书的重点不在于特定软件工具的简单操作指南，而是聚焦于驱动数据分析和高性能计算的底层逻辑、算法设计与优化策略。 第一部分：数据科学的理论基石与统计建模（约 400 字） 本部分将彻底梳理现代数据科学赖以生存的统计学和概率论基础，但会以解决实际问题为导向进行阐述，而非纯粹的理论推导。 1. 高级统计推断与模型选择： 我们将超越基础的假设检验，深入探讨贝叶斯统计方法的核心思想、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实际应用，尤其关注其在处理复杂、高维参数空间中的优势。重点讲解如何利用信息准则（如 AIC、BIC、WAIC）进行严谨的模型比较和选择，并探讨正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何有效地在偏差与方差之间找到最佳平衡点，防止模型过度拟合。 2. 深度学习的数学内核： 本章将详细剖析支撑神经网络的优化算法，包括动量法、自适应学习率方法（Adagrad, RMSProp, Adam）的收敛性分析及其在不同数据集特性下的表现差异。我们还将探讨损失函数的选择（如交叉熵、对比损失、Triplet Loss）如何影响模型的最终性能，以及梯度消失/爆炸问题的深层原因及其在实践中的解决方案，如残差连接和批标准化（Batch Normalization）的机制。 3. 维度约减与特征工程的几何视角： 线性降维技术如主成分分析（PCA）将被置于流形学习的宏观背景下进行审视。重点阐述非线性降维方法（如 t-SNE 和 UMAP）背后的度量空间理论，分析它们在可视化和特征提取中的适用场景和局限性。此外，特征工程部分将聚焦于如何利用领域知识构造高阶交互特征，以及基于信息论的特征重要性评估方法。 --- 第二部分：高性能计算与并行化策略（约 550 字） 在处理 PB 级数据和运行复杂模拟时，计算效率是关键。本部分专注于如何利用现代硬件架构，实现算法的并行化和加速。 1. 并行计算架构与编程模型： 本章详细对比了多核 CPU 架构下的共享内存模型（如 OpenMP）与大规模分布式系统（如 MPI）的编程范式。重点在于如何识别代码中的数据依赖性和计算瓶颈，并有效地划分任务以最大化并行性。我们将深入探讨“Amdahl 定律”在实际工程中的指导意义，以及如何设计高效的通信协议来最小化节点间的数据传输延迟。 2. GPU 加速计算的深度剖析： 聚焦于 CUDA/OpenCL 编程模型。本书不会停留在简单的核函数（Kernel）编写，而是深入研究线程束（Warp）调度、内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的访问模式对性能的影响。关键内容包括：如何实现高效的合并内存访问（Coalesced Memory Access），以及如何利用流（Streams）管理异步操作，实现计算与数据传输的重叠。 3. 分布式数据处理框架的高级应用： 针对大数据集，本书侧重于 Apache Spark 等框架在资源管理、容错机制和执行计划优化方面的内部工作原理。我们将探讨 RDD、DataFrame 和 Dataset 之间的演化关系，重点分析 Spark SQL 的 Catalyst 优化器如何将逻辑计划转化为高效的物理执行计划，以及如何通过广播变量和数据倾斜处理策略来优化 Shuffle 过程，这是分布式计算中最昂贵的操作之一。 4. 算法的数值稳定性与浮点运算优化： 在科学计算中，精度至关重要。本节讨论了浮点数的表示（IEEE 754 标准），并分析了累积误差在迭代算法中的传播效应。我们将介绍如何使用更高精度的数学库，以及在不牺牲太多精度的前提下，通过 SIMD（单指令多数据）指令集进行向量化操作，以充分利用现代 CPU 的并行处理能力。 --- 第三部分：前沿领域的算法设计与验证（约 550 字） 本部分将目光投向数据科学与计算的前沿交叉领域，探讨解决特定复杂问题的专业算法和验证方法。 1. 随机过程与蒙特卡洛模拟在风险评估中的应用： 针对金融工程、物理模拟等需要处理不确定性的领域，本书将详细介绍基于场景生成和路径积分的蒙特卡洛方法。重点在于如何利用准随机序列（如 Sobol 序列）替代伪随机数以提高收敛速度，并讲解方差缩减技术（如控制变量法、重要性抽样）的构建与实施。 2. 图论算法与网络结构分析： 侧重于大规模网络数据的分析。内容涵盖 PageRank 算法的变体、社区发现算法（如 Louvain 方法、谱聚类）的原理，以及如何利用图数据库的查询语言进行复杂关系推理。我们将探讨如何在计算受限的情况下，近似计算图的中心性度量。 3. 因果推断的计量经济学视角： 在 A/B 测试结果难以直接获得或存在混杂因素时，如何科学地估计干预效应？本章将深入探讨倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、双重差分（DiD）模型以及工具变量（Instrumental Variables）方法的数学基础和实施细节，强调识别假设（Identification Assumptions）的重要性。 4. 模型可解释性（XAI）的量化方法： 现代模型的“黑箱”特性带来了信任危机。本书将重点介绍用于局部解释（LIME, SHAP 值）的原理，并讨论全局解释方法的局限性，例如特征交互作用的量化分析。更重要的是，我们将探讨如何将可解释性指标嵌入到模型训练的目标函数中，实现“可解释性优先”的设计范式。 总结： 本书提供了一个深度且广阔的技术蓝图，它要求读者主动投入时间去理解底层原理，而不是仅仅依赖现成的库函数。读者在完成本书的学习后，将能够独立设计、优化和部署面向高性能需求的复杂数据分析系统。

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