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出版者:

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页数:219

译者:

出版时间:2008-5

价格:23.00元

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isbn号码:9787563516377

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深入探索现代数据科学与机器学习前沿 图书名称：《数据驱动的智能系统：从理论基石到前沿应用》 图书简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业变革的核心动力。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识框架，系统阐述现代数据科学和机器学习的理论基础、核心算法、关键技术以及在复杂现实场景中的创新应用。我们聚焦于如何高效地从海量、多源、异构的数据中提取洞察、构建预测模型，并最终实现智能决策与自动化。 本书的编写严格遵循“理论严谨性与工程实践性并重”的原则，力求在讲解抽象数学概念的同时，提供清晰的算法流程图和可复现的编程实现思路。我们深知，数据科学的价值体现在其解决实际问题的能力上，因此，本书将大量篇幅用于剖析前沿研究热点及其在工业界落地的挑战与机遇。 第一部分：数据科学的理论基石与基础工具集 本部分构建了理解后续高级主题所需的一切必要基础。我们首先从数据科学的哲学层面入手，探讨数据、信息、知识到智能的演化路径，明确数据治理、数据伦理和隐私保护的重要性。 数据结构与高效存储： 深入剖析面向大规模数据处理的分布式文件系统（如HDFS的架构原理）和新型列式存储技术。详细对比NoSQL数据库（键值、文档、图数据库）的适用场景，为处理非结构化和半结构化数据奠定基础。 统计推断与概率建模： 超越基础的描述性统计，本书重点讲解贝叶斯统计推断在处理小样本和不确定性问题中的应用。深入阐述最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP），并引入高斯过程（Gaussian Processes）作为非参数建模的有力工具。 线性代数与优化理论的深度应用： 线性代数不再仅仅是矩阵运算，而是理解特征提取（如PCA、SVD的内在机制）和求解高维优化问题的核心。我们将详述凸优化理论，特别是梯度下降法（SGD及其变体如Adam、Adagrad）在深度学习中的收敛性分析和实用技巧。 数据预处理与特征工程的艺术： 详细涵盖缺失值插补的高级方法（如多重插补MICE），异常值检测的鲁棒统计方法，以及自动化特征工程（AutoFE）的最新进展。特别关注时间序列数据的平稳性处理和高维稀疏数据（如文本数据）的向量化表示。 第二部分：核心机器学习算法的精细解构 本部分是本书的技术核心，对经典与现代的监督、无监督及强化学习算法进行深入剖析，强调模型背后的数学原理和计算效率。 回归与分类模型的再审视： 详细分析支持向量机（SVM）的核函数理论，特别是Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) 的作用。对集成学习方法，如随机森林（RF）、梯度提升机（GBM）和XGBoost/LightGBM的内部工作机制、偏差-方差权衡以及并行化策略进行对比研究。 聚类与降维的现代视角： 探讨K-Means的局限性及密度聚类（DBSCAN）的优势。重点介绍流形学习技术（如t-SNE、UMAP）在数据可视化和高维数据结构发现中的关键作用，以及它们在解释性方面的挑战。 强化学习（RL）的基础与进阶： 将RL视为序列决策问题。系统讲解马尔可夫决策过程（MDPs）、动态规划方法（如价值迭代和策略迭代）。随后深入探索时序差分（TD）学习，特别是Q-Learning和SARSA。本书的高级章节将聚焦于策略梯度方法（REINFORCE）和Actor-Critic架构的实现细节。 第三部分：深度学习架构与前沿应用范式 本部分聚焦于当前人工智能领域最活跃的深度学习技术，探讨构建复杂神经网络的工程实践和理论创新。 基础网络架构的精耕细作： 细致讲解卷积神经网络（CNNs）的感受野、权值共享机制及其在图像识别中的演变（从LeNet到ResNet/DenseNet的残差连接哲学）。深入剖析循环神经网络（RNNs）的梯度消失/爆炸问题，以及长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的内部结构。 自然语言处理（NLP）的范式革命： 文本表示从词袋模型（Bag-of-Words）过渡到词嵌入（Word2Vec, GloVe）。本书的核心在于Transformer架构的彻底解析，包括自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行优势。详细介绍BERT、GPT系列预训练模型的工作原理、掩码策略和下游任务的微调（Fine-tuning）技术。 生成模型与数据合成： 探讨生成对抗网络（GANs）的Generator-Discriminator博弈过程，分析其训练不稳定的根源（如模式崩溃），并介绍WGAN、CycleGAN等改进方案。同时，详细介绍变分自编码器（VAEs）的潜在空间编码与解码过程。 可解释性人工智能（XAI）与模型鲁棒性： 随着模型复杂度的增加，理解“黑箱”成为关键。本章专门介绍LIME、SHAP值等局部解释方法，以及特征重要性评估的系统方法。同时，探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍防御策略，以增强模型的安全性和可信赖性。 第四部分：系统工程与工业化部署 数据科学的闭环需要强大的工程支撑。本部分关注如何将训练好的模型转化为可靠、可扩展的生产系统。 模型生命周期管理（MLOps）： 讲解从实验跟踪、版本控制到模型部署的端到端流程。介绍容器化技术（Docker）和编排工具（Kubernetes）在数据科学工作流中的应用。重点讨论模型监控、漂移检测（Concept Drift）和自动再训练机制的设计。 大规模数据处理框架： 深入剖析Apache Spark的RDD、DataFrame/Dataset抽象层，以及Spark MLlib在分布式机器学习中的应用。对比流式处理框架（如Kafka Streams或Flink）在实时预测和在线学习中的架构选择。 本书面向具备一定编程基础（Python/R）和微积分、线性代数初步知识的工程师、研究人员以及希望系统掌握现代数据驱动决策技术的高级学生。通过本书的学习，读者将不仅掌握构建复杂智能系统的“工具”，更能理解驱动这些工具运行的“原理”与“哲学”。

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