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出版者:人民邮电出版社

作者:[美]弗兰克·凯恩

出品人:图灵教育

页数:273

译者:陈光欣

出版时间:2019-7-1

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115512413

丛书系列:图灵程序设计丛书·Python系列

图书标签:

Python
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具体描述

本书介绍了使用Python进行数据分析和高效的机器学习，首先从一节Python速成课开始，然后回顾统计学和概率论的基础知识，接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题，包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。

数据结构与算法：软件开发的核心基石本书定位：本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的数据结构与算法知识体系，作为构建高效、可维护软件系统的坚实基础。我们假设读者已具备一定的编程基础（推荐C++或Java，但内容设计上力求语言无关性，以概念和逻辑为核心），并渴望提升算法思维和解决复杂计算问题的能力。本书不涉及特定领域的数据科学或机器学习应用，而是专注于计算机科学领域最根本的工具和思想。内容结构与深度：全书共分为六大部分，循序渐进地构建知识体系：第一部分：基础回顾与算法分析本部分首先对读者已有的编程基础进行必要的梳理，重点聚焦于如何从代码层面抽象出数据结构的概念。随后，我们将引入算法分析的严谨工具：时间复杂度和空间复杂度。渐近分析的艺术：详细阐述大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号的数学定义及其在实际应用中的意义。通过具体的代码片段（如循环、递归），演示如何精确推导出算法的性能界限。摊还分析（Amortized Analysis）：介绍在动态数据结构（如动态数组、斐波那契堆）中，使用摊还分析来评估整体性能的必要性与方法，避免被单个最坏情况操作所误导。空间与并行性考量：讨论内存访问模式（局部性原理）对实际运行时间的影响，并初步引入并行算法分析的基础概念，为后续更复杂的算法设计打下基础。第二部分：线性结构的高效实现本部分深入探讨最常用且最基础的线性数据组织方式，强调其内部机制和操作的效率权衡。数组与链表（深入）：不仅仅停留在定义层面。我们将对比静态数组和动态数组（如`std::vector`的内部实现）在内存分配和数据迁移上的开销。链表的变体，如双向链表和循环链表，及其在特定场景（如内存碎片化处理）的优势被详细剖析。栈与队列的抽象：阐述后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）如何通过数组或链表灵活实现。重点分析基于队列的广度优先搜索（BFS）与基于栈的深度优先搜索（DFS）在算法结构上的差异。散列表（Hash Tables）：这是本章的重点。深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及冲突解决策略的对比：开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）与链地址法。详细分析在不同负载因子下，这些方法的平均和最坏时间复杂度。第三部分：非线性结构：树与图的遍历与操作本部分是算法的核心领域，专注于处理层级关系和网络关系。树结构精讲：二叉树与二叉搜索树（BST）：涵盖各种遍历方法（前序、中序、后序、层序）的递归与迭代实现。重点分析BST在随机数据和有序数据下的性能退化问题。平衡树的构建：详细讲解AVL树和红黑树的旋转操作和再平衡机制。红黑树的五条性质及其与2-3-4树的等价性将得到充分阐释，以理解其$O(log n)$操作保证的来源。 B树与B+树：从数据库和文件系统的角度出发，介绍这些多路搜索树如何优化磁盘I/O，这是理解大规模数据结构的关键。图论基础与算法：图的表示：邻接矩阵与邻接表的优劣对比及其内存消耗分析。基础遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在连通性判断、拓扑排序中的应用。最短路径算法： Dijkstra算法的原理、时间复杂度分析（使用斐波那契堆或二叉堆的优化）。Bellman-Ford算法及其在处理负权边和负权环检测中的角色。Floyd-Warshall算法用于全源最短路径。最小生成树（MST）：详细演示Prim算法和Kruskal算法的工作流程，并对比它们在稀疏图和稠密图上的效率差异。第四部分：高效排序与选择算法本部分聚焦于数据有序化的艺术，力求超越基础的冒泡排序和选择排序，进入$O(n log n)$的领域。比较排序的极限：深入证明基于比较的排序算法的理论下界是$O(n log n)$。高级排序方法：详细讲解归并排序（稳定性和并行性）、快速排序（划分策略的选择与“坏运气”的避免——三数取中法）的实现细节。非比较排序：分析计数排序、基数排序和桶排序，这些算法在特定输入约束下的线性时间复杂度优势。选择问题：介绍如何在线性时间内（平均）找到第$k$小元素（Quickselect），以及最坏情况下保证线性的Median of Medians算法。第五部分：高级算法范式本部分将算法思维提升到抽象层面，介绍解决特定类型问题的通用框架。贪心算法（Greedy Algorithms）：探讨贪心选择性质和最优子结构，通过活动选择问题、霍夫曼编码等实例说明何时贪心策略有效，以及如何证明其正确性。动态规划（Dynamic Programming）：讲解最优子结构和重叠子问题。重点解析状态定义、转移方程的建立，并对比自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）的实现风格。经典案例包括背包问题、最长公共子序列和矩阵链乘法。回溯法与分支限界法：介绍用于解决NP问题的搜索策略，如八皇后问题、数独求解，强调剪枝技术在优化搜索空间中的作用。第六部分：算法与计算的边界本部分探讨现有算法的能力极限，以及如何在不可行问题中寻找近似解。 NP问题概述：引入可归约性（Reduction）的概念，并解释P、NP、NP-Complete等复杂性类的基本含义，说明为什么某些问题（如旅行商问题、集合覆盖问题）在计算上是困难的。近似算法简介：针对NP难问题，介绍如何设计具有可证明性能保证的近似算法（如多项式时间近似方案PTAS）。字符串匹配与KMP：详细讲解Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法，包括前缀函数的构建及其在避免不必要回溯方面的效率优势。本书特点： 1. 概念驱动，代码辅助：代码示例（伪代码或C++/Java骨架）仅用于清晰阐述逻辑，重点在于算法背后的数学原理和逻辑推导。 2. 性能导向的权衡分析：每介绍一个结构或算法，都伴随着对其实际内存占用、缓存友好性和适用场景的深入讨论。 3. 理论与实践的桥梁：旨在培养读者识别问题类型、选择最合适数据结构并设计高效解决方案的能力，而非仅仅记忆现有算法的实现步骤。本书是每一位严肃对待软件工程质量、追求代码性能和逻辑严谨性的开发人员的必备参考。它提供的是关于“如何计算”的底层智慧，而非特定框架或工具的使用手册。

作者简介

Frank Kane，Sundog Software公司创始人，曾在Amazon和IMDb工作近9年，在分布式计算、数据挖掘和机器学习等领域持有17项专利。

目录信息

第 1 章入门 1
1.1　安装Enthought Canopy　1
1.2　使用并理解IPython/Jupyter Notebook　6
1.3　Python基础——第一部分　9
1.4　理解Python代码　11
1.5　导入模块　13
1.5.1　数据结构　13
1.5.2　使用列表　14
1.5.3　元组　17
1.5.4　字典　18
1.6　Python基础——第二部分　20
1.6.1　Python中的函数　20
1.6.2　循环　23
1.6.3　探索活动　24
1.7　运行Python脚本　24
1.7.1　运行Python代码的其他方式　25
1.7.2　在命令行中运行Python脚本　25
1.7.3　使用Canopy IDE　26
1.8　小结　28
第　2 章统计与概率复习以及Python实现　29
2.1　数据类型　29
2.1.1　数值型数据　30
2.1.2　分类数据　30
2.1.3　定序数据　31
2.2　均值、中位数和众数　32
2.2.1　均值　32
2.2.2　中位数　33
2.2.3　众数　34
2.3　在Python中使用均值、中位数和众数　35
2.3.1　使用NumPy包计算均值　35
2.3.2　使用NumPy包计算中位数　36
2.3.3　使用SciPy包计算众数　37
2.4　标准差和方差　40
2.4.1　方差　40
2.4.2　标准差　42
2.4.3　总体方差与样本方差　42
2.4.4　在直方图上分析标准差和方差　44
2.4.5　使用Python计算标准差和方差　44
2.4.6　自己动手　45
2.5　概率密度函数和概率质量函数　45
2.5.1　概率密度函数　45
2.5.2　概率质量函数　46
2.6　各种类型的数据分布　47
2.6.1　均匀分布　47
2.6.2　正态分布或高斯分布　48
2.6.3　指数概率分布与指数定律　50
2.6.4　二项式概率质量函数　50
2.6.5　泊松概率质量函数　51
2.7　百分位数和矩　52
2.7.1　百分位数　53
2.7.2　矩　56
2.8　小结　60
第　3 章 Matplotlib与概率高级概念　61
3.1　Matplotlib快速学习　61
3.1.1　在一张图形上进行多次绘图　62
3.1.2　将图形保存为文件　63
3.1.3　调整坐标轴　64
3.1.4　添加网格　65
3.1.5　修改线型和颜色　65
3.1.6　标记坐标轴并添加图例　68
3.1.7　一个有趣的例子　69
3.1.8　生成饼图　70
3.1.9　生成条形图　71
3.1.10　生成散点图　72
3.1.11　生成直方图　72
3.1.12　生成箱线图　73
3.1.13　自己动手　74
3.2　协方差与相关系数　74
3.2.1　概念定义　75
3.2.2　相关系数　76
3.2.3　在Python中计算协方差和相关系数　76
3.2.4　相关系数练习　80
3.3　条件概率　80
3.3.1　Python中的条件概率练习　81
3.3.2　条件概率作业　84
3.3.3　作业答案　85
3.4　贝叶斯定理　86
3.5　小结　88
第　4 章预测模型　89
4.1　线性回归　89
4.1.1　普通最小二乘法　90
4.1.2　梯度下降法　91
4.1.3　判定系数或r方　91
4.1.4　使用Python进行线性回归并计算r方　92
4.1.5　线性回归练习　94
4.2　多项式回归　95
4.2.1　使用NumPy实现多项式回归　96
4.2.2　计算r方误差　98
4.2.3　多项式回归练习　98
4.3　多元回归和汽车价格预测　99
4.3.1　使用Python进行多元回归　100
4.3.2　多元回归练习　102
4.4　多水平模型　102
4.5　小结　104
第　5 章使用Python进行机器学习　105
5.1　机器学习及训练/测试法　105
5.1.1　非监督式学习　106
5.1.2　监督式学习　107
5.2　使用训练/测试法防止多项式回归中的过拟合　109
5.3　贝叶斯方法——概念　113
5.4　使用朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类器　115
5.5　k均值聚类　118
5.6　基于收入与年龄进行人群聚类　121
5.7　熵的度量　123
5.8　决策树——概念　124
5.8.1　决策树实例　126
5.8.2　生成决策树　127
5.8.3　随机森林　127
5.9　决策树——使用Python预测录用决策　128
5.9.1　集成学习——使用随机森林　132
5.9.2　练习　133
5.10　集成学习　133
5.11　支持向量机简介　135
5.12　使用scikit-learn通过SVM进行人员聚集　137
5.13　小结　140
第　6 章推荐系统　141
6.1　什么是推荐系统　141
6.2　基于项目的协同过滤　145
6.3　基于项目的协同过滤是如何工作的　146
6.4　找出电影相似度　149
6.5　改善电影相似度结果　155
6.6　向人们推荐电影　159
6.7　改善推荐结果　165
6.8　小结　167
第　7 章更多数据挖掘和机器学习技术　168
7.1　k最近邻的概念　168
7.2　使用KNN预测电影评分　170
7.3　数据降维与主成分分析　176
7.3.1　数据降维　176
7.3.2　主成分分析　177
7.4　对鸢尾花数据集的PCA示例　178
7.5　数据仓库简介　182
7.6　强化学习　184
7.6.1　Q-learning　185
7.6.2　探索问题　186
7.6.3　时髦名词　186
7.7　小结　188
第　8 章处理真实数据　189
8.1　偏差-方差权衡　189
8.2　使用k折交叉验证避免过拟合　192
8.3　数据清理和标准化　196
8.4　清理Web日志数据　198
8.4.1　对Web日志应用正则表达式　198
8.4.2　修改1——筛选请求字段　200
8.4.3　修改2——筛选post请求　201
8.4.4　修改3——检查用户代理　203
8.4.5　筛选爬虫与机器人　204
8.4.6　修改4——使用网站专用筛选器　205
8.4.7　Web日志数据练习　206
8.5　数值型数据的标准化　207
8.6　检测异常值　208
8.6.1　处理异常值　209
8.6.2　异常值练习　211
8.7　小结211
第　9 章 Apache Spark——大数据上的机器学习　212
9.1　安装Spark　212
9.1.1　在Windows系统中安装Spark　213
9.1.2　在其他操作系统上安装Spark　214
9.1.3　安装Java Development Kit　214
9.1.4　安装Spark　217
9.2　Spark简介　227
9.2.1　可伸缩　227
9.2.2　速度快　228
9.2.3　充满活力　229
9.2.4　易于使用　229
9.2.5　Spark组件　229
9.2.6　在Spark中使用Python还是Scala　230
9.3　Spark和弹性分布式数据集　231
9.3.1　SparkContext对象　231
9.3.2　创建RDD　232
9.3.3　更多创建RDD的方法　233
9.3.4　RDD操作　233
9.4　MLlib简介　235
9.4.1　MLlib功能　235
9.4.2　MLlib特殊数据类型　236
9.5　在Spark中使用MLlib实现决策树　236
9.6　在Spark中实现k均值聚类　245
9.7　TF-IDF　250
9.7.1　TF-IDF实战　250
9.7.2　使用TF-IDF　251
9.8　使用Spark MLlib搜索维基百科　251
9.8.1　导入语句　252
9.8.2　创建初始RDD　252
9.8.3　创建并转换HashingTF对象　253
9.8.4　计算TF-IDF得分　254
9.8.5　使用维基百科搜索引擎算法　254
9.8.6　运行算法　255
9.9　使用Spark 2.0中的MLlib数据框API　255
9.10　小结　259
第　10 章测试与实验设计　260
10.1　A/B测试的概念　260
10.1.1　A/B测试　260
10.1.2　A/B测试的转化效果测量　262
10.1.3　小心方差　263
10.2　t检验与p值　263
10.2.1　t统计量或t检验　264
10.2.2　p值　264
10.3　使用Python计算t统计量和p值　265
10.3.1　使用实验数据进行A/B测试　265
10.3.2　样本量有关系吗　267
10.4　确定实验持续时间　268
10.5　A/B测试中的陷阱　269
10.5.1　新奇性效应　270
10.5.2　季节性效应　271
10.5.3　选择性偏差　271
10.5.4　数据污染　272
10.5.5　归因错误　272
10.6　小结　273
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录设计简直是神来之笔，清晰地勾勒出了一个完整知识体系的版图。它没有盲目堆砌那些时下最热门但可能并不重要的概念，而是选择了最核心、最基础的理论作为基石，然后稳健地向更高级、更前沿的领域扩展。我观察到，作者在处理那些被公认为难啃的数学基础部分时，采取了一种非常巧妙的“按需引入”策略，只有当某个概念对于理解后续算法至关重要时，才会进行深入的阐述，避免了不必要的数学轰炸。这种结构上的平衡感让我感到非常舒适。阅读过程中，我发现自己对于整体的脉络把握得越来越清晰，每读完一个章节，都有一种知识点被有效整合的充实感。这种精心设计的学习路径，无疑为我接下来的深入研究打下了坚实的基础，它不是零散知识点的集合，而是一套经过深思熟虑、逻辑自洽的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我最大的感受就是它的厚重感，沉甸甸的，不像是一些轻飘飘的速成读物，这让我对作者的专业度和内容的深度充满了信心。我迫不及待地翻开了第一章，立刻被作者那行云流水的叙事风格所吸引。他并没有直接抛出晦涩难懂的算法定义，而是从一个引人入胜的实际问题背景切入，将理论知识巧妙地编织在解决问题的过程中。整个行文逻辑严密，层层递进，仿佛一位经验丰富的大师在耳边细心讲解，每一步推导都交代得清清楚楚，让人感觉“原来如此，我竟然懂了”。这种由浅入深的讲解方式，对于我这种在学习新领域时容易迷失方向的人来说，简直是救命稻草。我常常在阅读其他技术书籍时遇到“突然跳跃”的情况，作者在这里完全规避了这种问题，每一个技术点都像一块块精心打磨的积木，稳固地搭建起知识的摩天大楼。这种扎实的构建方式，让我确信这本书绝对是那种可以放在案头，时不时拿出来翻阅的“常备手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，色彩搭配得恰到好处，那种深邃的蓝色与科技感的线条交织在一起，让人一眼就能感受到它蕴含的强大能量。我是在书店里偶然翻到它的，当时手头正拿着几本关于基础编程的入门书籍，但这本书立刻抓住了我的注意力。它不像那些教科书一样死板，反而散发出一种探索未知领域的诱惑力。书的装帧质量也很棒，纸张厚实，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。我特别喜欢它在排版上的用心，那些关键术语和公式都用了醒目的字体和清晰的图表来呈现，使得复杂的概念也变得直观易懂。这本书放在书架上，本身就是一件艺术品，时刻提醒着我，知识的殿堂也可以如此美轮美奂。它给我的第一印象是，这不是一本简单的工具书，而是一次精心策划的知识旅程的邀请函。我期待着打开它，去探索那些深藏在精美外表下的硬核内容，相信它在内容呈现的专业度上，绝不会辜负这出色的包装。

评分☆☆☆☆☆

我通常对技术书籍的示例代码部分最为挑剔，因为很多时候，书本上的代码都是孤立的、难以运行的“伪代码”。然而，这本书在这方面做得极其出色。它提供的每一个代码块都配有详细的运行环境说明和必要的依赖库版本标注，这简直是为我们这些实践派的读者考虑得太周到了。我特地测试了几个稍微复杂的算法实现，所有代码都能一键运行，并且输出结果完全符合预期。更难能可贵的是，作者在代码的注释方面也毫不吝啬，那些关键决策点、优化技巧，都被用清晰的中文注释标注了出来，这极大地缩短了我理解和调试代码的时间。通过跟随书中的实践案例，我不仅学会了“如何做”，更重要的是明白了“为什么这么做”，这种对原理的深入理解，远比单纯的复制代码要来得宝贵。可以说，这本书是理论与实践完美结合的典范，是值得反复敲打和调试的“活教材”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格给我留下了极其深刻的印象，它摒弃了学术论文的冷峻和网络教程的随意，形成了一种既专业又亲切的独特语调。作者似乎非常懂得如何与读者进行“对话”，他擅长用形象的比喻来解释抽象的数学模型，比如将梯度下降比作在崎岖山路上寻找谷底的盲人，这种生动的描述一下子就将原本高高在上的概念拉到了地面上。在探讨某些算法的局限性和适用场景时，作者也展现了罕见的坦诚和批判性思维，他没有将任何技术神化，而是客观地指出了每种方法的优缺点和应用边界。这种不偏不倚、实事求是的态度，让我倍感信赖。阅读这本书，就像是与一位既博学又谦逊的导师进行了一次长时间的交流，我不仅学到了知识，更重要的是，我的思维方式也受到了潜移默化的积极影响。这种全方位的提升，才是任何技术书籍最宝贵的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

非常不错的一本入门书可以让你很快提起兴趣没有复杂的数学推导看理论还是去看吴恩达或者花书学用Python调包战士，这本书做启蒙非常不错

评分☆☆☆☆☆

非常不错的一本入门书可以让你很快提起兴趣没有复杂的数学推导看理论还是去看吴恩达或者花书学用Python调包战士，这本书做启蒙非常不错

评分☆☆☆☆☆

等Python入门后就看Python数据科学//来了来了//总体来说阅读体验很好，就是python代码解释得偏少

评分☆☆☆☆☆

非常不错的一本入门书可以让你很快提起兴趣没有复杂的数学推导看理论还是去看吴恩达或者花书学用Python调包战士，这本书做启蒙非常不错

评分☆☆☆☆☆

非常不错的一本入门书可以让你很快提起兴趣没有复杂的数学推导看理论还是去看吴恩达或者花书学用Python调包战士，这本书做启蒙非常不错