具体描述
《21世纪高等院校计算机教材系列·计算机网络与信息安全技术》从分析信息安全问题的起因着手，分析了网络攻击和信息安全风险，并在此基础上介绍了信息安全的理论和技术体系，针对信息安全的不同环节给出了不同的技术实现方法。《21世纪高等院校计算机教材系列·计算机网络与信息安全技术》主要内容包括加密认证技术、内容安全技术、备份恢复技术、系统脆弱性评估技术、防火墙技术、入侵检测与防御技术、虚拟专用网络(VPN)技术、访问控制与审计技术、计算机病毒防范技术，结合管理问题提出了信息安全管理的实施步骤。《21世纪高等院校计算机教材系列·计算机网络与信息安全技术》最后有针对性地安排了18个实验项目，以巩固所学知识，加深理解。
《信息时代的数据挖掘与机器学习实践指南》 书籍简介 在当前这个数据爆炸的时代，信息已成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。海量数据的产生速度和复杂度远超传统分析方法的处理能力。《信息时代的数据挖掘与机器学习实践指南》正是为应对这一挑战而编写的深度技术专著。本书旨在为工程师、数据科学家、高级技术人员以及对前沿数据分析技术有深入追求的研究人员，提供一套从理论基石到前沿应用的全面、实战性的知识体系。 本书摒弃了传统教材中过于抽象的理论堆砌，而是侧重于介绍如何将复杂的数据科学理论有效地转化为可操作的商业价值和技术解决方案。我们将目光聚焦于数据生命周期的各个关键阶段：数据的获取、清洗、特征工程、模型选择、训练优化以及最终的部署与解释。 第一部分：数据科学的基石与准备 本部分为构建坚实的数据分析能力奠定基础。我们不会过多纠缠于基础编程语言的语法，而是直接切入如何高效地处理和理解数据。 1. 现代数据源与预处理挑战： 我们将深入探讨结构化、半结构化和非结构化数据（如文本流、传感器数据、时间序列数据）的特性。重点讲解数据异构性管理，特别是如何设计鲁棒的ETL（提取、转换、加载）流程，以确保数据质量。详细阐述缺失值、异常值、噪声数据的识别技术，包括基于统计学的方法（如IQR、Z-Score）和基于模型的方法（如KNN插补、多重插补MICE）。此外，章节会详细介绍特征工程的艺术与科学，包括变量转换（对数、Box-Cox）、离散化策略（等频、等宽、基于业务）以及高维数据下的特征选择技术（如方差阈值、相关性分析）。 2. 探索性数据分析（EDA）的深度透视： EDA不仅仅是绘制图表。本书强调多维关联性分析和模式发现。内容涵盖使用高级可视化工具（如Plotly、Bokeh）创建交互式仪表板，用于揭示数据中的潜在结构。我们将介绍统计显著性检验在数据探索阶段的应用，帮助读者判断观察到的现象是否具有统计学意义，而不是偶然波动。对于时间序列数据，会专门讨论季节性分解和平稳性检验。 第二部分：核心机器学习算法的精细化解析 本部分是本书的技术核心，我们力求以最清晰的方式揭示主流机器学习算法背后的数学直觉和工程实现细节。 3. 监督学习的高级调优与集成： 在线性回归和逻辑回归的基础上，本书重点讲解如何处理多重共线性（如岭回归、Lasso回归）以及如何评估模型在不同业务场景下的成本敏感性。在决策树系列中，我们会深入对比CART、C4.5和ID3的差异，并详细解析梯度提升机（GBM）和XGBoost/LightGBM的核心优化策略，如正则化项、分块并行计算和稀疏感知算法。此外，模型选择与交叉验证的精细化策略（如分层采样、时间序列的滚动原点验证）将作为重要议题。 4. 非监督学习与降维技术的实战应用： 聚类分析不再局限于K-Means。我们将详细比较DBSCAN在处理任意形状簇时的优势，以及层次聚类的层级结构构建。密度估计、轮廓系数（Silhouette Score）等评估指标的选取将有详细的对比分析。在降维方面，除了PCA，本书会重点介绍t-SNE和UMAP在高维数据可视化和特征提取中的应用，并探讨它们在保护局部结构方面的优劣势。 5. 深度学习架构的工程化实践： 本章聚焦于如何构建、训练和优化现代深度神经网络。内容涵盖卷积神经网络（CNN）在图像特征提取上的空间不变性原理，循环神经网络（RNN）/LSTM/GRU在序列建模中的梯度消失问题解决，以及Transformer架构中自注意力机制（Self-Attention）的计算流程与并行化潜力。特别关注迁移学习的有效实施，包括特征提取器冻结策略和微调（Fine-tuning）的最佳实践。 第三部分：前沿课题与模型部署 成功的模型不仅需要准确，更需要能够解释、公平且能在生产环境中稳定运行。 6. 可解释性人工智能（XAI）与模型诊断： 在“黑箱”模型盛行的今天，理解模型决策至关重要。本书系统性地介绍了全局可解释性方法（如特征重要性排序）和局部解释方法（如LIME和SHAP值）。我们将详细分析SHAP值如何基于合作博弈论为每个特征分配贡献度，并提供工具代码示例，帮助读者在监管合规和业务信任度方面达到要求。同时，章节会涵盖模型诊断，包括偏差（Bias）、方差（Variance）的权衡，以及如何使用ROC曲线、PR曲线进行精细的性能评估。 7. 生产环境的模型部署与监控（MLOps导论）： 一个数据科学项目只有部署上线后才算完成。本部分涵盖模型从训练环境到生产环境的序列化与版本控制（如使用ONNX、Pickle）。讨论模型服务化的架构选择（REST API, gRPC），以及如何利用容器化技术（Docker, Kubernetes）实现模型的弹性伸缩。重点在于模型漂移（Model Drift）的检测与再训练策略，确保模型在面对数据分布变化时依然能保持高性能。 8. 鲁棒性、对抗性攻击与数据隐私保护： 面对日益复杂的应用场景，模型必须具备鲁棒性。本书将介绍对抗性样本的生成原理，以及如何通过对抗性训练来增强模型的安全性。此外，我们将探讨联邦学习（Federated Learning）的基本框架，它如何在不直接访问原始数据的情况下协同训练模型，是解决数据孤岛和隐私保护的重要技术路径。 《信息时代的数据挖掘与机器学习实践指南》是一本面向实战的工具书，其目标是培养读者一种将复杂数据转化为可执行洞察力的思维模式，助力读者在数据驱动的未来中占据技术制高点。本书内容严谨、案例丰富，是技术人员进阶学习和深入研究的必备参考资料。
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