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出版者:

作者:李保坤,张丽娟

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2009-7

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787811384406

丛书系列:

图书标签:

计算机
统计
数据挖掘
机器学习
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数据分析
统计学习
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算法
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数据科学

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具体描述

这本书的文字内容主要参考了美国麻省理工学院的数据挖掘开放讲义、国外许多大学老师关于数据挖掘课程的教学资料以及网络上对有关算法的介绍材料。书中使用的数据均来自统计学教材或数据挖掘教材中使用的标准数据，数据分析结果和图形展示由作者自己制作的西南财经大学数据挖掘系统软件生成。

《算法的奥秘：探索计算思维的逻辑》本书并非一本关于数据分析或信息提取的指南，而是旨在揭开“算法”这一计算机科学核心概念的神秘面纱。我们将从最基础的逻辑推理出发，带领读者一步步理解算法如何构成解决问题的基本框架。第一部分：逻辑的基石在深入算法之前，我们首先要建立坚实的逻辑基础。这一部分将探讨：基本逻辑门与布尔代数：介绍AND、OR、NOT等基本逻辑运算，以及它们在计算机世界中的重要性。读者将学习如何使用真值表来分析和构建简单的逻辑表达式。命题逻辑与谓词逻辑：区分命题和谓词，理解量词（如“所有”、“存在”）的含义，并学习如何运用逻辑规则进行推理和证明。我们将通过一些经典的逻辑谜题来巩固这些概念。集合论基础：探索集合、子集、并集、交集等基本概念，理解集合之间的关系如何反映现实世界中的分组和分类，并为后续的算法设计打下基础。证明的艺术：介绍数学证明的几种基本方法，如直接证明、反证法、数学归纳法。理解证明过程本身就是一种严谨的逻辑推演，能帮助我们理解算法的正确性。第二部分：算法的构建块理解了逻辑的语言，我们就可以开始构建算法了。这一部分将聚焦于算法的设计与分析：什么是算法？定义算法的核心特征：有限性、确定性、可行性、输入和输出。通过生活中的例子（如烹饪食谱、导航路线）来形象地解释算法的概念。算法表示法：学习如何用伪代码（一种介于自然语言和程序语言之间的描述方式）清晰地表达算法步骤，以及流程图在可视化算法逻辑中的作用。基本算法模式：顺序结构：介绍按照预设顺序执行的指令集，这是最简单的算法结构。选择结构：讲解如何使用条件判断（if-then-else）来根据不同情况执行不同的操作，实现算法的灵活性。循环结构：深入分析for循环、while循环等重复执行指令的方式，以及它们在处理重复性任务时的强大能力。数据结构的概念：介绍简单的数据组织方式，如数组（连续存储的元素集合）、链表（通过指针连接的元素序列）。理解不同的数据结构如何影响算法的效率。递归的魅力：探索递归的思想，即一个问题通过调用自身来解决。我们将通过计算阶乘、斐波那契数列等经典例子来展示递归的简洁与强大。第三部分：算法的衡量与优化设计出算法只是第一步，如何评估算法的优劣并进行改进同样至关重要：算法复杂度分析（渐进复杂度）：引入大O符号（Big O notation）的概念，用以衡量算法在处理规模增加时所需时间和空间的增长趋势。我们将分析常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、平方时间O(n^2)等常见复杂度。常见排序算法的实现与分析：冒泡排序：从最直观的交换相邻元素开始，理解其工作原理及O(n^2)的复杂度。选择排序：学习如何在每一步选择未排序部分的最值，分析其实现与复杂度。插入排序：探讨如何将元素插入已排序的序列中，理解其在部分有序数据上的效率。搜索算法的效率：线性搜索：逐个检查元素，分析其O(n)的复杂度。二分搜索：讲解在有序列表中高效查找元素的方法，揭示其O(log n)的优势。算法设计的策略：分治法：介绍将大问题分解为更小的子问题，独立解决后再合并答案的思路（如归并排序）。贪心算法：探讨在每一步都做出局部最优选择，期望最终得到全局最优解的策略。第四部分：算法在现实中的思考尽管本书不涉及具体的数据挖掘技术，但算法作为计算机科学的通用语言，其思维方式在各领域都发挥着重要作用：计算思维的培养：强调算法思维如何训练我们进行问题分解、模式识别、抽象和算法设计，这是一种普适性的解决问题能力。算法的伦理与影响：简单探讨算法的决策过程可能带来的偏见或不公平性，以及我们在设计和使用算法时应有的审慎态度。《算法的奥秘：探索计算思维的逻辑》适合所有对计算机底层逻辑、逻辑推理以及如何构建解决问题的方法感兴趣的读者。无论你是否具备编程基础，本书都将为你打开一扇通往计算思维世界的大门，帮助你更深入地理解我们所处的信息化时代的基石。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘原理与实战下载地址：链接: http://pan.baidu.com/s/1c0bCCNm 密码: tb4c 课程目录：课时1、免费试听课时2、相关公开课课时3、付费学员服务指引课时4、课前环境准备说明课时5、讲师推荐书目课时6、课程1-数据分析基础-入门课时7、课程2-数据分析基础-数据...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏感拿捏得非常好，读起来丝毫没有拖沓感，像是在欣赏一部结构精妙的电影，每一幕的衔接都自然流畅，逻辑层层递进，让人欲罢不能。我通常阅读技术书籍容易走神，但这本书的每一章似乎都设计了巧妙的“钩子”，将我牢牢吸引住。尤其欣赏作者在引入新主题时的铺垫工作，总能巧妙地回顾前面学到的知识点，并以此为基础自然地过渡到下一个更深层次的话题。比如，它在讲解关联规则挖掘时，并非孤立地介绍Apriori算法，而是先回顾了频率集的概念，并引申出如何利用这些信息来优化数据存储和查询效率，这种前瞻性的讲解方式，让知识点之间形成了牢固的关联网络。此外，书中对数据预处理的重视程度也值得点赞，很多书籍往往轻描淡写地带过，但这本书花了大篇幅详细讨论了缺失值、异常值处理的最佳实践，甚至还涉及到如何进行特征工程以最大化模型的表现。这些“工程实践”层面的内容，恰恰是教科书中最容易被忽略，但对实际项目成败影响最大的环节。读完这部分，我立刻尝试改进了我手头一个长期停滞不前的项目中的数据清洗流程，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人耳目一新，尤其是对于那些初次接触数据分析和机器学习领域的朋友来说，简直是一盏明灯。我记得我刚开始接触这个领域时，那些充斥着复杂数学公式和晦涩难懂术语的教材，读起来简直像在啃石头。但这本书的处理方式就非常巧妙，它没有一开始就将读者推入那些高深的理论深渊，而是选择了一条更平易近人的路径。作者似乎非常懂得读者的心理，总是在关键节点穿插一些非常生动的案例，比如如何用数据模型来预测用户行为，或者如何从海量的交易记录中识别出欺诈模式。这些案例的描述不仅仅是停留在概念层面，而是深入到了实际操作的细节，让人感觉不是在看一本枯燥的教科书，而是在跟随一位经验丰富的导师进行实地考察。特别是对于算法的讲解部分，它没有仅仅停留在罗列公式，而是着重阐述了背后的逻辑和直觉，让那些原本抽象的概念变得具体可感。比如，在介绍决策树时，它不仅仅展示了如何分割数据，更重要的是解释了为什么这样分割是最优的，以及在实际应用中可能遇到的过拟合问题及其解决方案，这一点对于提升实战能力至关重要。整体阅读下来，感觉作者花费了大量的心思去打磨每一个知识点的呈现方式，确保读者能够真正吸收和理解，而不是囫囵吞枣。

评分☆☆☆☆☆

我最看重一本技术书籍的“实用价值”和“前沿性”，而这本书在这两方面都交出了一份令人惊喜的答卷。它不仅详尽地介绍了那些经典的、不可或缺的挖掘算法，比如回归分析和分类树，更重要的是，它对近年来新兴的一些技术也进行了适度的介绍和探讨。我特别留意了书中关于集成学习（Ensemble Methods）的论述，它对Bagging、Boosting以及Stacking这几种主流集成方法的对比分析非常到位，清晰地阐述了它们在偏差-方差权衡上的不同侧重。这种内容布局，确保了这本书的生命力不会随着时间迅速衰减。对于那些希望将所学知识快速转化为实际生产力的读者来说，这本书提供的不仅仅是理论指导，更像是全套的“工具箱”。每当介绍完一种技术，作者总会附带一些关于“何时选用”和“如何评估性能”的实用建议，而不是仅仅停留在“如何实现”。例如，在讨论模型评估时，它不仅介绍了准确率，还深入剖析了召回率、F1分数在不同业务场景下的权重差异，这极大地提升了我在面对真实世界中不平衡数据集时的决策能力。这本书无疑是一本能够伴随我职业生涯发展，不断翻阅和借鉴的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在对复杂概念的简化处理上，达到了一个相当高的水准，这对于我这种偏向于应用实践的读者来说，无疑是一个巨大的福音。很多同类书籍要么过于偏重理论的严谨性，导致应用层面的讲解显得蜻蜓点水；要么就是为了追求操作性，而牺牲了对核心原理的深度挖掘。而这本书，却奇迹般地在这两者之间找到了一个极佳的平衡点。让我印象特别深刻的是关于聚类分析那几个章节，作者没有满足于仅仅介绍K-Means或DBSCAN的基本流程，而是深入探讨了如何选择合适的距离度量标准，以及在处理高维数据时，维度灾难带来的挑战和应对策略。这种对细节的把控，使得即便是那些在其他地方反复阅读也感到困惑的概念，在这里也变得豁然开朗。而且，书中的代码示例部分组织得极其清晰，通常会先给出伪代码或清晰的逻辑步骤，然后再对应到具体的编程实现，这大大降低了读者从理论到实践的转换门槛。更值得称赞的是，作者在讨论每一个算法的局限性时，都毫不避讳地指出了其适用范围和潜在的性能瓶颈，这体现了一种非常负责任的学术态度，避免了让读者产生“一招鲜吃遍天”的错误认知。阅读完后，我感觉自己对各种挖掘技术的内在机制有了更深层次的认识，而不仅仅是停留在“会用”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常具有感染力，它成功地将原本可能显得枯燥的统计学和计算机科学知识，转化成了一种引人入胜的思维训练过程。作者似乎很擅长用讲故事的方式来讲解技术，让读者在跟随案例和论证的过程中，自然而然地吸收了知识的精髓。我尤其欣赏作者在阐述概率论基础时所采用的类比和可视化手段，这使得那些抽象的概率分布和统计推断变得触手可及，有效避免了读者在入门阶段因数学障碍而产生的挫败感。更深层次来看，这本书不仅仅是在教授“如何做”数据挖掘，更是在培养读者“如何思考”数据挖掘问题。它鼓励读者跳出算法本身，去思考数据的来源、质量对最终结果的决定性影响，以及模型解释性在商业决策中的重要性。这种宏观的视野，在很多只注重操作层面的指南中是缺失的。读完之后，我感觉自己对数据背后的商业价值和潜在风险的洞察力都有了显著的提升，不再是单纯的“代码执行者”，而更像是一个能够对数据项目负责的分析师。这种思维框架的建立，才是这本书带给我最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆